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| 本文作者： 張帥 | 2018-11-19 18:36 | 專題：2018全球AI+智適應教育峰會 |
雷鋒網按：11月15日-16日，“全球AI+智適應教育峰會”在北京嘉里中心大酒店盛大開幕，峰會由雷鋒網聯合乂學教育松鼠AI，以及IEEE（美國電氣電子工程師學會）教育工程和自適應教育標準工作組共同舉辦，匯聚國內外頂尖陣容。
AI智適應學習是目前產學研三界關注度最高的話題之一。此次峰會，我們邀請美國三院院士、機器學習泰斗Michael Jordan，全球公認機器學習之父Tom Mitchell，斯坦福國際研究院（SRI）副總裁Robert Pearlstein、美國大學入學考試機構ACT學習方案組高級研究科學家Michael Yudelson等頂尖學者；新東方、掌門1對1、作業盒子、一起作業、ALEKS等國內外最具影響力的AI智適應教育公司共聚北京，共同探討AI智適應熱點話題。
16日下午的AI教育學術論壇由松鼠AI合伙人 Joleen Liang 主持，參與討論的嘉賓為新東方產業基金顧顯灝、好未來集團副總裁蔡翔、泛大西洋投資張陽、作業盒子CEO劉夜。
以下為圓桌討論實錄，雷鋒網做了不改變原意的整理與編輯：
Joleen Liang：謝謝馮總，非常感謝您。下一個論壇由我來主持，也是關于AI教育投資人的論壇，我先帶來第一個問題，這邊有三位投資方，從投資角度你們都投了哪些家AI教育的公司？他們的模式是怎么樣的？你們怎么看待？像劉夜總，可以介紹一下作業盒子自己這家AI的技術是怎么來運用的？你們的模式又是怎么樣的？
顧顯灝：剛才主持人也介紹了，我們就投了乂學一家。
蔡翔：從好未來的角度，我們在教育產業的投資布局做的會相對稍微多一些，我們投了乂學和作業盒子。還有其他的一些AI相關領域公司，可能在To C的領域大家對AI的應用會更熟悉一些，我們投資To B的在學校場景之中使用AI的一家公司，叫極客大數據，做的非常有意思。
極客大數據將AI真正應用學校的考試場景之中，考試場景的數據量第一很密集，第二所有的數據的信度和精準度都非常高，過去都是由老師判卷。極客大數據提供了一種在線閱卷的方式，不僅能夠通過OCR的方式把閱卷的答題、答案很好地統計出來，進行相關的統計分析。更重要的一點是能夠對每一個學生進行高精度的學習的畫像，了解每一個人，比如說學生在數學端到底是三角函數不好，還是二元一次方程不好，等等這些情況。不僅能夠在一個連續的時間段上把每一個學生的畫像能夠畫出來，更重要的是它能夠把每一個班級和每一個學校做更好的分析，哪怕是一個數學的特級教師，也并不意味著他在數學的每一個知識點上講的都好，通過學生的情況分析就能夠很好進行分類和歸總。
而在此基礎上，所有的考試本質上都依據于考試的題目如何出，基于前期大量海量數據的搜集、整理和人工智能的分析和推斷，它能夠幫助老師在他所面對的學生人群提供更好且有針對性的題目和更好的檢測頻率，所以極光大數據是我們感覺在B端領域能夠很好地幫助學校、老師還有學生共同成長、提高效率的公司。
劉夜：剛才蔡翔講了一下考試，考試這個場景是考完了，我知道考完了也不好，再去提供方案，這是一種場景。那這個場景如果我們拿醫療領域作為舉例，其實它更像是住院，就是發現我有問題了，診斷完之后然后去解決問題。
作業盒子是另外一個場景，我們現在每天有400多萬學生，在上面能提交2億條的家庭作業的答題數據，這些數據里面有2000多萬條是錯題。我們做的AI是我們每天有機會去陪伴這400多萬學生，幫他提供2億次的輔導機會。如果做對，我可以給你加難度，如果你做的不對，我們要確認你是不是真的不會，如果真的不會，作業盒子可以靠AI老師提供陪伴式的AI服務。
我們歷史上搜集了400億條覆蓋10萬所學校的日常作業數據，它提供的場景我們稱之為一種陪伴式的、像可穿戴設備一樣的、異步的、動態的、連續的實時高彈性的AI服務，這是作業盒子在這個領域里面做的AI這種場景。
張陽：首先謝謝主持人剛才給我們這么高的評價，因為我覺得做教育企業其實是一樣的，是要做這種高質量，但是相對要低調的平臺。我先引用兩句話簡單介紹一下JA的情況，JA是一家全球的私募股權投資機構，專注于成長性的機會。主要投資都是一些偏中后期的大型技術、消費、企業服務以及醫療健康相關領域的公司。進中國今年應該是第19年了，歷史上投過的案例，2013年投了美團，2015年投了58，2017年投了今日頭條。所以回答主持人的問題，我們在AI教育目前其實是一個蓄勢待發的狀態，但是我們在AI+內容這個領域其實已經有了相當多的動作。看到教育整個其實是一種既是內容本身的傳遞，也是服務品質的傳遞。這個里面我們是看好AI技術在各個維度大幅提升的效率，并且有這種創新的商業模式的出現。
Joleen Liang：謝謝張總。剛才我們提到了AI的技術真的是在逐步地去改變我們的生活，但實際很多的消費者、老百姓中有人是很擔憂AI的，也有很多人他們高度、過度地去崇拜了AI。我想問一下四位，你們如何看待AI+教育，或者AI+任何的消費領域未來的三年、五年、十年都會是一個什么樣的階段？達成什么樣的現象？
顧顯灝：我個人肯定是特別看好AI，剛才上一個分享的嘉賓是另外一個顧總，他是做閱讀機器人的，我就是他的客戶。閱讀機器人，小朋友可以看著書跟機器人對話就把書讀完了，家長就解放出來了。所以基于這一點，AI肯定會在某些環節上提升很大的效率，所以我個人非常支持。但是跟其他比，好像我們新東方對于AI的投資不是那么激進，今天是新東方25周年的紀念日，所以我們整個公司也都在慶祝。我想分享的是像新東方這樣的機構，25年了，我們是一個一個學生教過來的，一節課一節課上過來的機構，所以我們對于學習這件事情的理解，可能更多是基于傳統的一種方式，什么叫傳統的方式？
新東方從線下成長起來，我相信未來的AI不僅僅能在剛才嘉賓分享的層面上幫助到學生學習，甚至可能在情緒上，今天小朋友不高興了這道題要怎么講給他，小朋友特別興奮要怎么講給他。可能在這些方面上，我覺得AI一定會更好地在情感上、知識點上，在很多方面上方便到我們，讓每個人聽的都很高興，這點是我覺得未來AI會達到的一種狀態。
Joleen Liang：顧總剛才提的觀點正好跟今天早上第一位嘉賓Tom Mitchell教授的觀點不謀而合，表情識別其實我們現在也有很多人工教育公司在做，包含我們松鼠AI也在做，就是通過視覺的識別，把孩子最佳的狀態抓取下來，或者是他非常不開心的狀態。AI可以幫助我們去實現和識別很多我們自己本身很難識別出來的狀態。我們請蔡總來跟我們分享一下。
蔡翔：其實AI之于教育應用，我們能夠看到非常廣闊的場景，我非常同意剛才顧總講的情緒識別是反映一個人學習狀態最好的指針。就像我們自己所開發的魔鏡系統，已經應用在我們的教室和網校場景中，能夠識別學生在上課的時候到底是聚精會神，還是眼神渙散，還是已經昏昏欲睡，把這樣的情況統計出來，能夠更好地反映給老師，調整相應的教學內容、教學節奏，是不是該插一個笑話了，給學生進行喚醒了。這些應用我覺得有非常實在的好處，而且在目前階段已經可以去實現了。在未來的若干年之中，我們能夠看到會有幾個不一樣的變化。
首先，所有的AI本質上還是基于對于學習數據的積累和抓取為前提的。我覺得在當前的環境下真正能夠抓取到的學習場景和數據相對有限，所以在入口端，我相信未來AI會有很多的突破性的應用或者產品的出現。這和整個在物聯網之于教育的應用，本身也是相輔相成的一個大的趨勢。而有了大量海量的數據之后，我相信下一步所要做的就是如何把這些數據應用和老師很好結合起來，當然現在已經有人開始在嘗試著用AI的技術去解構老師的動作、語音，但真正做到百分之百是比較難的。
至少在幼小階段，機器人化、卡通化的老師可以一定程度地去替代真人，把老師的工作量釋放出來，讓老師能更多地去關注在每個學生的自信心的建立，創造思維的啟迪，以及人格或者說是世界觀的構建方面。
所以我們對于整個未來AI的作用期待很高，但是我個人的感覺AI是什么？就像教育，我們可以把它也叫做零或者一的概念，教育的開始這個一，恐怕還是要靠人去實現。而AI是在添多少個零的狀態，可能在當前的時間點我們的AI剛剛加了一個零，但是未來或許有無數個零可以添在后面。
Joleen Liang：劉夜總怎么去看待AI+教育的未來幾年？
劉夜：因為每個公司所處的場景不一樣，所以看到的問題是不一樣的。作業盒子現在覆蓋全國400個城市，10萬所學校，每天有2億多次答題數據。我們發現AI可以做一件事情，在周圍廣大的三四五線城市，包括作業盒子做的很多鄉鎮的地方，他們有手機、平板、電腦，但是沒有好的教師，老師也不愿意去。所以AI首先可以解決一個供給搬遷問題，就是靠AI去模擬老師的講課過程，我們現在已經拍了500個超短視頻對話級的。我們算了一下1—6年級小學數學學科6萬個視頻，基本上能夠把老師講的所有語料都拍攝完。
在這個場景下，第一個AI除了可以跟隨作業場景提供彈性的、碎片化的、異步的輔導能力。第二個，確實能夠幫三四五線以下城市的，包括很多二線城市，AI能解決教育資源的供給問題。所以AI是創造供給的行為。所以我們很多時候談AI，大家總喜歡跟一線城市的一些好老師來比。但實際上反過來其實我們是將一二線城市最優秀的老師的教研能力，包括大數據庫的知識規劃能力和AI老師輸送給二三四線以下的城市。這是作業盒子在這個場景下看到的一個極大的需求。
即使是一二線城市的年輕老師，他們學講課的時候頭三五年，實際上是拿著成熟老師的講稿逐字去背的，所以AI老師其實在一二線城市也能夠解決1對1教學昂貴的問題，因為好的老師很貴，一般的老師其實水平并不高。所以這里面來講，AI可以讓有老師的地方老師變的更優秀，變的更解放，讓沒有老師的地方和老師不充足的地方，解決供給問題。
Joleen Liang：我特別認同劉夜總的這個觀點，我們知道有很多老師會去貧困山區支援、教學。但其實在我看來，他們回來之后對那個貧困山區其實是一個不好的結果。為什么？學生們已經接受到了可能從市區、一二線的老師給我們教學，你們走了，我們的老師在哪里？他們接受不到這么優質的教育。通過AI的技術，可以改變，我們也相信可能真的是要通過AI才能徹頭徹尾改變我們教育資源不平均的現象。張陽總，您對AI+教育或者是AI+任何其他的領域有什么樣的觀點？
張陽：為什么有時候大家對AI+某一個行業的看法是相對比較兩極化的，因為大家對AI的理解其實是有兩個問題，一個是說AI是來幫助我的嗎？第二個問題，AI是不是來取代我的？本質上是這兩個問題。
我自己個人的一點觀點，中短期在可能未來的五年左右，看好AI作為一種效率工具的模式來推廣和實現。也就是剛才各位嘉賓講的，我們幫助優質的老師擴大他們的供給能力，讓他們能夠把他們的知識變成一個AI驅動的、更個性化的、更普及的一種教學模式或者是教學內容。同時我們將AI作為工具，在課堂上，在教學過程中獲取更多數據，讓學生和老師之間的反饋變的更加實時，這已經是一個非常清晰的趨勢。
所有人包括在座各位，包括剛才的幾位嘉賓都已經在用很大的努力去開拓這種場景的深度、廣度。現在就是在數據積累過程之中，同時有這么多的教育專家、有這么多技術專家在梳理數據的邏輯，去理解它怎么能夠建立一個正向的循環，我覺得已經是在一個非常棒的趨勢里面了。
另外一個維度，所有技術發展的趨勢，技術不是取代人的，技術都是提升人的，它會在整個經濟體中創造一個新的領域，新的領域需要新的人去為它工作，新的模式去驅動它。新的領域會比傳統效率更高、質量更高，或者去服務一些傳統領域尚不能去服務的需求。我相信AI如果作為一個新的服務提供給整個市場，一定是在今天還不那么成熟，或者說尚不能夠被發掘、開拓的一些市場領域里面。這塊我認為也是有巨大機會的。
Joleen Liang：那看來大家還都是非常憧憬AI給我們賦能什么樣的結果。最后一個問題，我們知道教育行業非常地競爭激烈，各位怎么看來說未來每一家教育公司、每一家互聯網教育公司、每一家人工智能教育公司之間的關系，是你死我活，還是大家共存，還是大家會分處在不同的領域？
顧顯灝：我們希望教育行業未來一定是很多家在一起良性競爭的狀態，像今天旁邊的好未來也是，我們新東方經常內部也說因為好未來也會讓我們成長、讓我們學習很多，所以我們特別支持，我們也成立了產業基金在AI領域，以后也打算去多接觸一些企業，多做一些布局。就是因為我們希望能夠把教育行業在資本的資助下，能夠發展的更好，大家是一種良性的競爭，推動效率更快地朝一個好的方向去發展，這個是我們肯定想看到的一種景象。
蔡翔：其實我非常認同顧總說的，尤其是像好未來和新東方在這個市場里面已經成為多年共同發展的兩家企業。我覺得往前看，教育會是一個相對分散的市場，很難說一家獨大的局面。而在各個垂直領域里面，都會有非常成功的領頭企業出現。而在背后，我覺得同時也會有一些教育和AI相關的技術類公司，為這些企業提供賦能、提供支持和升級，所以最終它會是一個橫縱結合的生態系統格局。
從好未來的角度來講，我們自己一方面會大力發展AI相關的技術和應用，同時也會盡力在產業里面通過投資、通過合作各種手段，來支持整個生態格局的建設。最終希望用大家共同的力量，來真正推動教育產業的整個進步。因為某種意義上，在我而言大家一談到AI，可能都會有是不是機器替代人類的一種挑戰，我個人認為其實教育本身是真正賦能人類，讓人類去抗衡機器、抗衡AI最好的方式。
劉夜：我是唯一的創業者，所以每天在廝殺。投資人在看我們廝殺。我覺得教育市場會像旅游OTA，也像電商一樣，短期內是按消費者分賽道。到中期，是按資源。在中遠期，會按照能力來分。再遠期，以進化能力來分。
教育這個階段，我覺得還處于中期，已經慢慢從按用戶分到按能力分，就是在相同能力賽道上能力最強的有可能他會贏。再往下就是我們說它的進化能力。所以不管是OTA，旅游OTA，你看最后攜程慢慢的，包括電商阿里慢慢做起來了就收攏了，看美團其實屬于另外一個形式的叫服務電商。所以這個可能它有一個階段性，因為對手在不斷變化。
張陽：我覺得這個問題問的特別好，因為我每天都在想這個問題。我的不成熟的一些思考是這樣的。教育天然是一個既To C又To B的市場，To B天然的特性還是很難（一家獨大）的格局，整個市場更倡導分工合作，大家都有機會在不同的環節建立自己的核心競爭力。等到To C市場真正成熟的時候，可能今天還遠遠沒有到達那樣一個階段。To C市場我們看到呈現出（一家獨大）市場格局的這類型公司都有一個明顯的特點，就是它的C端用戶獲取的邊際成本特別特別低。互聯網公司C端用戶成本就特別特別低了，不用說。即便像電商，美團的獲取成本也是高度可評估、可被衡量的。
目前在教育領域，其實天然就不太像這樣一個市場，獲取小學生、中學生、大學生、素質教育、非素質教育，還是應試教育、職業教育，每個領域各個情況都不太一樣。在這種情況下，是不是最后會形成一個C端統一的市場，我覺得這是一個特別難回答的問題
Joleen Liang：那我們拭目以待，我們也都要感謝我們的競爭對手。我們的競爭對手讓我們相互成長，讓我們相互地快速成長，也讓我們可以有一個更加美好的人工智能教育的平臺，希望我們在座的和我們臺下的所有人工智能教育公司，我們共同去打造人工智能教育這樣一個產業。那好，今天非常感謝各位嘉賓，謝謝！
雷鋒網2018年度AI最佳掘金案例評選
人工智能風雨60年，與其說技術升級促成了今天的浪潮，不如說當前的人工智能，終于站在離商業最近的位置。
去年，首屆「AI 最佳掘金案例年度評選」活動一經推出，便受到了AI方案輸出方和AI技術需求方的極大關注。評選從商業維度出發，尋找用戶/客戶問題解決能力強的產品和解決方案。
現在，我們再次站在AI浪潮之巔，正式啟動第二屆「AI最佳掘金案例評選」。
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