资本押宝的教育+人工智能怎样共度三生三世？GMIC“AI生万物”两日谈（二）| 在场

亲子商业志

2018-04-28

导读：AI+教育是能够让人类战胜机器的最好方法？教育行业是个指数性行业，活下去，等到节点最重要。

这是亲子商业志第41期内容

共6800字 | 阅读时长约7分钟

行业观察

政策红利下，人工智能已经促使教育信息化迈入了新阶段。

全球范围内的产业发展共识是：人工智能下一个十年的竞争将集中体现在人才竞争上。

4月11日，教育部印发的《高等学校人工智能创新行动计划》提出：加快推进人工智能与教育的深度融合和创新发展，研究智能教育的发展策略、标准规范，探索人工智能技术与教育环境、教学模式、教学内容、教学方法、教育管理、教育评价、教育科研等的融合路径和方法，发展智能化教育云平台，鼓励人工智能支撑下的教育新业态，全面推动教育现代化。

4月13日，教育部再印发《教育信息化2.0行动计划》通知，强调了人工智能在推动我国教育信息化从1.0到2.0过程里面的作用。

今天，由华东师范大学慕课中心、商汤科技、上海知名高中优秀教师共同编著的全球第一本人工智能教材《人工智能基础（高中版）》正式发布。上海交通大学附属中学、上海市市西中学等全国40所学校，成为首批“人工智能教育实验基地学校”。

国内中等教育体系首次引入AI教材，意味着人工智能这一当今最前沿技术将走出“象牙塔”，在中国正式迈入基础教育阶段，体现了政府打造人工智能高地的决心。

昨天，《亲子商业志》率先报导了今日闭幕的2018全球移动互联网大会上教育+AI领域的领军者洞见（详见4月27日文章《人工智能将如何加持在线教育？GMIC“AI生万物” 两日谈（一）》）。今天继续奉上5位该领域创业企业经管者与2位投资人在教育峰会圆桌论坛中的思想碰撞。

指导 | 李筱姝

内容 | 付瑞娟肖树

统筹 | 林兰枫

随着近几年AI技术在教育领域的应用越来越深入，如何实现AI与教育场景的开放性融合？

伴随技术升级和随之而来的教育变革，如何借AI之力为教育机构、教育者和学习者赋能？

如何实现人机相互补短、各取所长？

教育+AI项目的投资判断的标准是什么？哪些板块或模式值得进入？

以下诸位，有话说。

嘉宾简介

◆ 刘东阁

100课堂创始人

刘东阁毕业于美国密西根大学(University of Michigan - Ann Arbor)，在密西根大学教授心理学课一年后开始关注教育。天使投资人。教育孵化器蓝象营顾问。100课堂由李开复博士的创新工场和徐小平的真格基金投资，专注于为公立学校提供双师课堂解决方案和直播课程。

◆ 宁柏宇

蓝象资本创始合伙人

宁柏宇是北京大学理学学士学位，斯坦福大学商学院校友。2014年于好未来战略投资部开始投资生涯，迄今参与投资项目近百，拥有15年教育行业从业经验，曾在好未来创建摩比思维馆、乐加乐英语品牌，新东方第1批教师培训师。蓝象资本致力于发现有持续创新动力和能力、致力于推动教育行业长期发展的初创公司，过去2年投资了四十余家教育领域初创公司。

◆ 秦龙

先声教育联合创始人及CTO

秦龙为卡内基梅隆大学 (Carnegie Mellon University) 计算机博士，拥有10多年的人工智能技术经验，曾是全球最大的语言学习平台Duolingo的唯一华人科学家，主要负责机器学习算法的研究以及多语种语音识别技术的研发工作。本科就读于中国科学技术大学，大学3年级时加入讯飞语音实验室，是实验室的早期成员，师从语音届泰斗—王仁华教授。

◆ 唐博维

一维弦科技创始人兼CEO

唐博维清华大学本科毕业，在以计算机闻名的卡内基梅隆大学学机器人专业，博士生期间休学回国创办一维弦科技。回国造了一个机器人，在福建数字中国博览会上受到了教育部领导的接见。目前一维弦科技是国内人工智能教育，或者机器人教育领先企业，也是蓝象的被投企业。北京一维弦科技成立于2015年，专注于机器人研发，团队成员毕业于国内外顶尖大学，在机器人领域具有丰富经验和前瞻性视野。

◆ 胥克谦

皮影客创始人兼CEO

胥克谦是连续创业者，十几年带团队研发经验，行业跨度从艺术教育、SaaS 软件到电子产品硬件。皮影客是全球领先的互联网动画云引擎技术提供商，应用人工智能技术首次实现让普通人几分钟就能做出准专业级动画片。作为全球唯一的动画制作开放平台，聚合了大量动漫公司和作者的海量素材资源，同时拥有专业版和移动版两大产品系列，为教育、出版机构提供IP化数字出版解决方案。技术与艺术的结合，使皮影客具备了每年上万集专业动画的生产能力，助力教育在线化与游戏化。

◆ 于光东

沸点资本创始合伙人

于光东沸点资本创始合伙人，360公司终身顾问，长江商学院校友互联网学会会长，曾作为奇虎360高级副总裁及产品负责人领导开发多个数亿用户量的产品，互联网行业公司管理、产品运营和市场营销方面的专家，拥有12年互联网行业产品、运营等高级管理及投资经验，熟悉科技互联网行业和创业公司运作，在中国互联网圈拥有极深的人脉和影响力。沸点资本成立于2016年3月，管理着4支基金，近20亿人民币资金规模，投资案例有奇虎360、途牛网、六间房、网康科技、途牛、好贷网、悦跑圈、触手TV等。

◆ 闫文闻

音乐笔记创始人&CEO

闫文闻毕业于中国人民大学，从2009年开始在人工智能和区块链领域连续创业，09年联合创始Zepp作为COO将产品销往全球100多个国家，2013年接触区块链和比特币技术，是多家行业领先基金的LP和深度参与者，并投资多家区块链和人工智能行业知名项目。2014年他作为联合创始人创立的音乐笔记利用人工智能技术辅助老师更好地调动学生练琴热情，提升与保障琴童练习效果，已服务于全球超过15000名琴童。

教育+AI发展现状与趋势

AI技术在教育领域的应用现状

于光东：AI教育已经度过技术平台期，进入到可以应用的时间段。沸点资本投资的高思不做AI研发，但大量使用AI技术。现在有1000家B端的校长使用高思的产品体系。教育机构已无线上、线下之分了，更多是处于融合状态。AI在教育领域应用和融合的趋势将在2018年更加凸显。

秦龙：AI领域各项技术的成熟期是不一样的。先声教育的技术包括语音测评、批改、机器学习及智能对话技术，其技术的成熟期是不一样的，正如有道CEO周枫把技术分为成熟期和研发摸索期。比如，智能批改的技术目前已经广泛应用，但目前口语作业批改仍主要依赖人力。假如一个老师管理两个班级，共100个学生，每个学生读3分钟，100个学生就是300分钟，老师完全听一遍需要五个小时的时间，这几乎是不可能完成的任务。应用越来越广泛的口语测评技术可以借助机器来判断学生语言的流利度及存在的问题。

胥克谦：大家普遍在用AI去解决两个环节——老师的教学决策；自主式学习的实现。自主式学习的实现需要游戏化的设计，需要AI等技术来做支撑。目前，在线班课的课前预习已经变成标准环节，几乎都在准备。老师依据孩子的掌握情况，随时调整教学。

刘东阁：公立学校的需求比较多元。AI可以做些什么，可以分成三个阶段。第一阶段，释放产能。人机对话或其他AI方式第一步解放了产能，让老师把更多精力放在教学上。第二阶段，赋能老师。解放产能之后，在应用层给老师提供解决方案。第三阶段，个性化学习。情绪识别正开始大规模在公立学校应用。团队里游戏出身的同事正在探索如何在一节40分钟的课上调动学生情绪，让他们感受到游戏化的学习体验。

闫文闻：AI最关键的两个核心是算法和数据。从算法角度和应用场景角度来讲，音乐学习的很多场景都适用。把练琴过程完全数据化，通过机器自动判断考核，7×24小时看到孩子学习的进度。

最开始做非常简单的陪练机器人，它的最大的特点是对孩子所有基础音乐练习的音准节奏的判断能力已经远远超过我们，这是机器本身的能力，算法实际精度平均到99.5%以上，并且做到毫秒反馈。如果拿机器和最好的音乐教授去对比，机器毫秒级把所有问题判断了，人可能在这个问题上比不过机器。

技术进入这个领域，是解放人的产能，让老师专注在更多机器不能干的领域。最直接的场景是整个测评，包括学习过程的数据，自动化采集和分析，接下来看到的东西是授课过程当中提升优秀老师的效率，能够让他去照顾很多的孩子。

宁柏宇：学习的过程分成备、教、学、练、测、评。备课，老师教，学习，测试，评估，包括这么多环节，包括学校里的一些场景，只要有足够的数据收集的机会，都可以利用人工智能来优化这些环节的效率，释放人，让人真正去做教育的部分——人对人的影响。让机器做更适合机器做的部分。人工智能在教育行业细分场景能够使用的机率非常多。

例子：

1.音乐笔记，通过图像识别的方式对小朋友练琴的手指进行评估，加上老师的点评，大幅度提升学生练琴的效率；

2.图像识别的公司，专门做试卷点评，试卷能够快速被批改，这部分相当于评的部分；

3.快速批改美术试卷，通过图像扫描识别，加上人工智能的处理，判卷速度提升非常快；

4.智能监考项目，通过摄像头采集数据，加上人工智能算法，可将原来的两名监考老师节省成一个教室0点几个老师，效率非常高。

如何加速AI+教育的发展过程？

于光东：让线下场景的数据与线上的算法进行结合，这种开放融合才能让数据和算法得到正向的闭环反馈。线上的人说我们有很牛的算法，但你没有线下的场景，这两个东西的开放融合是2018年我非常看好的一个AI+教育是否能成长的因素。

第二个特别重要的因素也来源于开放，公立校和培训机构之间数据的打通会是未来非常有意思的。比如高思和100课堂两者做融合的开放式合作的话，AI教育的发展会更加迅速。在我看来，如今的算法对教育领域来说已经足以了，最后就差一个数据开放性，现在这个行业数据开放性还是很弱，至少没有形成一个反馈的正向闭环。

秦龙：很多打着人工智能的噱头的产品，客户使用后感觉这不是人工智能，简直是人工智障。如何让你的产品为客户带来真正的价值，这是我们的立足之本。我们需要在融合人工智能技术和应用场景的基础上，深度结合用户体验和用户价值。

胥克谦：过去大部分教育场景中采集到的数据，包括表情数据、注意力数据等都不是学习过程的数据，一直游离在教育核心之外，采集不到上课过程中的精准数据，特别是更有价值的结构化数据。过去只有考试中能做到，现在一起作业、作业帮之类的应用依托课后作业提供个性化的评测数据，但在教室里和上课过程中，核心的数据及算法还没有做到。

使知识本身与评测一体化，游戏化是不可绕过的。通过游戏化的方式，老师与学生间既是内容互动，又完成了数据采集和测评。特别对于小学生、幼儿园的孩子，面向他们的产品需要有交流和感知。比如英语流利说的场景，背后是人工智能，但它需要一张皮，这张皮就是动画和游戏，让用户体验真实感受的东西。

刘东阁：在公立学校，校长的核心诉求是学生在学校里的安全。此外，公立学校是巨大的数据采集场景，我呼吁不管是在座创业者还是做人工智能的，要想想公立校的场景，得到App做的思路是给用户节约时间，其实公立学校巨大的实际场景可以让我们花很多时间来做，我们能在学校里收集很多有意思的数据，比如通过人工智能语音数据，但40个小朋友同时发声，目前的人工智能还解决不了，等过几年技术成熟后再把它个性化，其实是非常有效果的。教学产生洞见的层面，应用层要做什么，其实要做深度的思考。

闫文闻：现在的技术不管是算法还是识别，精确度尤其深度出来之后，很多东西在教育领域真的足够用了，只不过要把现在各种各样的算法、结果与用户体验、用户价值深度结合。技术和产品的用户体验要做深度融合，这样的话能够加速AI技术在教育领域更广的应用。

AI附能教育的未来畅想

刘东阁：我们做AI的目标是什么？早在80年代，心理学家就提出智力分为三个部分：分析智力、实践智力、创造智力。但在我们的公立学校，对分析智力的定义很清楚，就是学生的考试成绩，但创造智力和实践智力做得未必好。我们该怎么做？AI如何引发改变？我们要通过AI把分析智力这部分整体解决，解决之后让小朋友成为一个完整的人，一个完整的学生。比如，通过一个基于遗忘曲线的小工具，就可以带来显著的教学效果。

胥克谦：对于小学和幼儿阶段的孩子，在临上课前，需要有几个环节。第一个环节，故事性导入，以动画、语音、图片的方式，将孩子的注意力带入。接下来，进行交互环节，完成基本评测，让老师了解孩子的掌握程度。接下来的上课环节也会有一个注意力导入，然后在老师的主导之下用碎片化的时间做课程讲解。课后会有一些总结性的内容。还有一个环节，线上线下机构普遍在做的，游戏化的自主学习。

秦龙：传统教育分教、学、练、测、评这五个环节，我觉得这五个环节在五年后或者五年之内，很可能老师主要精力都集中在教这个环节，比如胥总讲的上课环节，其他所有的自学、作业、批改、测试以及评价，都有可能完全或绝大多数由人工智能代劳。老师有更多精力去研究如何通过工具将知识点教授给学生。学生在大量与AI打交道的过程中，产生非常多的数据，这些数据反过来指导学生学习的其它环节。

于光东：大家都很担心AI会让很多人失业，事实上，AI+教育是能够让人类战胜机器的最好方法，使未来的人不再是标准化模块的人，让每个人有机会去扬长避短。传统教育在干一件事就是补短，学习这件事是反人性的事，谁都不愿意学习，因为每天都在补自己不太擅长的事。未来，AI教育让你把你最擅长的事做好，机器人会把你的短都补上，最终社会需要的是长处特别长的、有趣的人。AI+教育能让人越来越有个性，越来越有趣，越来越有自己的长处，最起码不会让机器人把人类消灭，而是人类又一次大面积掌控机器人。

闫文闻：练习环节由机器替人做很多事情,老师做更多的专注于教学方面的事。对学生来说，通过实时的反馈，通过机器个性化的总结，能让每一个孩子实现更好的个性化，首先提升他学习的兴趣，同时能分享到更多高产高效的优秀老师的教育资源。最终能够达到人类更好地发展自己的长处，更好去控制和使用技术。

教育+AI的投资机遇

何谓人工智能

唐博维：一句话来说，人工智能是一种底层技术。当人处理不了大数据，就要公式，公式会忽视很多重要信息，这个时候就需要人工智能，需要人输入输出。

宁柏宇：一个是人处理不了的数据，一个是处理数据的方法，比如算法，深度学习这种算法；还有处理的能力，算力。数据、算法和算力，这三项在过去几年里都取得了突破。所以，人工智能，通过计算机来处理信息的能力得到了非常强的提升。

人工智能+教育的投资估值逻辑

宁柏宇：美国医疗占GDP20%，教育行业占GDP的6%，中国教育行业达到8%-10%是可能的，医疗行业也会慢慢达到20%，这两个行业在整个GDP里占了1/3，肯定是大行业。既然是这么大的行业，为什么估值低？

唐博维：一方面，未来500万人才缺口都在我们的教学体系下出来，价值无可估量；教育行业的数据非常具有价值和延续性。另一方面，偏教育的事估值却上不来，或者说，大家对这个事认可的价值上不来。

宁柏宇：以共享单车为例——两个溢价，一是直接和交易有关，人工智能+教育和交易连接比较少，基本上处于数据提供的过程，不是直接交易的行为。第二个，共享单车对于中国互联网巨头来讲有一个支付的入口的作用，相当于普及全民支付，如果通过互联网巨头给项目投资的话，有一个支付入口的溢价。人工智能企业，相对来讲收集到的数据比较多，但它首先和交易没有关系，和互联网支付入口也没有关系，所以没有溢价。

但是，如果一旦这些数据跟交易密切相关，比如我可以在这些数据上进行大量的学习产品的交易，或者学习服务的交易，那这个公司的估值成长就会非常快。最近一起作业也是10亿美金公司，涨得非常快，原因是他已经从数据采集到数据分析，到数据决策，已慢慢进入第二阶段。等到数据决策或个性化提供产品、服务，变成有实际交易的时候，这个公司估值就会提升。

从投资角度讲，大家都希望投资增长曲线的拐点，产生大规模营收和大规模交易的数据。但教育行业可能因为产生交易的时间比较晚，教育项目估值还没有充分释放，如果大家有耐心的话，一年或者一年半，就有可能看到20亿美金左右的教育类公司非常多。

唐博维：教育公司大多数是指数公司，因为早期要打磨产品，如何把人工做得更好，更好地教学，让机器人的执行技术更好，爆发节点在后面。

蓝象资本投资人工智能+教育的公式