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2019年，眼看已經過去三分之一，時間的進度條不停向前推移，AI+教育的落地實踐也從去年沸沸揚揚的會議討論里，走向“尋常巷陌”——教育機器人、AI閱卷、AI口語測評、AI翻譯、拍照搜題、AI自適應學習……
各個應用場景都充滿了無限想象，玩家們蜂擁而至，大到互聯網巨頭、教育獨角獸，小到天使輪的初創企業，甚至大學實驗室還未走向市場的小團隊，都前赴后繼、信心滿滿，對那些科技信徒而言，用科技改造世界是他們的“漢謨拉比法典”，“未來是屬于我們的”，他們用技術這支無所不能的針劑，試圖為教育這個古老的行業注入鮮活的血液，提高效率、優化流程、改善效果、抹平教育資源鴻溝、減小地域教學質量差異……這些都是他們志在必得的目標。
當然，在人工智能風暴席卷全球的當下，AI教育創新創業已成全世界關注的話題，雷鋒網AI投研邦在今年1月發布的《2018 AI自適應教育行業研究報告》中詳細羅列了國內外發力AI教育的公司，根據報告調研結果以及雷鋒網對最新的國內外AI教育公司信息追蹤統計顯示，截至目前，國外有80家教育科技創業公司致力于通過AI技術賦能教育各領域，其中包括致力于幼兒個性化教育的Age of Learning ABCmouse Mastering Math、著名MOOC學習平臺Coursera、針對2到8年級的學生提供個性化數學和英語教學的Waggle、提供閱讀、數學、測試、教學、職業培訓等多款AI教育產品的Renaissance Learning 、ToB自適應PaaS供應商Carnegie Learning和Knowton、提供中學數學個性化學習產品的Knowre、印度最大的AI教育公司Byju's等。
而國內目前涉足AI教育的公司有65家，其中不乏百度、阿里、騰訊、華為、科大訊飛等科技巨頭；也包括新東方、好未來、立思辰、慧科等傳統教育巨頭，以及包括網易有道、一起教育科技、猿輔導、作業幫在內的所有教育科技獨角獸公司，更有松鼠AI智適應教育、流利說、洋蔥數學、朗播、葡萄智學等致力于AI自適應學習系統搭建以改造整個教學流程的新型創業公司。
當然，市場并非只有光明繁榮景象，政策趨緊、資本市場回歸理性、宏觀經濟下行、市場魚龍混雜、無序競爭、落地場景復雜艱深、數據缺失、結構化建模無從下手等從宏觀到微觀影響因素都在影響行業走向和發展。
鑒往知來，在2019年第一個季度已然過去的當下，我們試圖回顧過去一年多以來AI教育的發展和落地成果，也試圖厘清脈絡，從政策趨勢、資本市場投融資情況、技術產品、場景商業化落地四個方面進行分析，試圖回答，2019年，AI教育有哪些變化，又有哪些沒有變。
教育行業與其他行業不同，有其特殊性，承擔社會價值和商業價值雙重角色。所以教育行業受政策影響極大。近幾年，市場化教育機構受到政策嚴格監管，從國務院、教育部再到地方政府，對教育行業的相關監管、治理政策頻頻發布，政府對教育行業的監管越來越常態化、規范化、精細化。
截圖來自中國政府網
2018年教育行業政策頻出，“紛紛如雨下”，平均每月幾乎都有相關政策出臺，無疑，這一年是整個教育行業“陣痛”之年，預計2019年全國范圍內的教培機構整改依舊會大力推進，隨著辦學成本上升，辦學資質要求規范化推進，一大批中小型教育培訓機構無疑會受到巨大沖擊，關門歇業者不在少數。
截圖來自教育部官網
2018年8月，國務院發布的《關于規范校外培訓機構發展的意見》中規定，要對校外培訓機構進行審批登記、開展專項治理、強化日常監管，切實規范校外培訓秩序。不得一次性收取時間跨度超過3個月的費用，加強對培訓機構資金的監管。網信、文化、工業和信息化、廣電部門在各自職責范圍內配合教育部門做好線上教育監管工作。全面推行白名單制度，建立負面清單。
2018年11月，教育部等三部門發布的《關于健全校外培訓機構專項整改若干工作機制的通知》中指出，要強化在線培訓監管，按照線下培訓機構管理政策，同步規范線上培訓機構。線上機構需要將所辦學科類培訓班名稱、培訓內容、招生對象、進度安排、上課時間等備案。線上培訓機構需要公示教師資格證。
根據教育部官網，截至2018年11月15日, 全國2963個縣（市、區）已啟動專項治理整改工作，其中1247縣（市、區）已基本完成專項治理整改任務，縣（市、區）完成率42.09%。全國共摸排校外培訓機構401050所，存在問題機構272842所，現已完成整改163203所，完成整改率59.82%。
在行業監管政策趨嚴的同時，政府對教育行業的技術創新鼓勵政策也在同步出臺并在全國范圍內推進實施。在經費投入方面，據教育部官網顯示，2012至2016年，國家財政性教育經費支出連年增長，占GDP比例連續5年保持在4%以上，并且對教育信息化的經費投入力度也在持續加強。
圖片來源：教育部“微言教育”欄目
2017年1月，國務院發布的《國家教育事業發展“十三五”規劃》指出，支持各級各類學校建設智慧校園，綜合利用互聯網、大數據、人工智能和虛擬現實技術探索未來教育教學新模式。
2018年4月，教育部發布《教育信息化2.0行動計劃》指出，到2022年基本實現“三全兩高一大”的發展目標，即教學應用覆蓋全體教師、學習應用覆蓋全體適齡學生、數字校園建設覆蓋全體學校，信息化應用水平和師生信息素養普遍提高，建成“互聯網+教育”大平臺。與之相關的智慧校園、智慧課堂、教育信息化平臺建設將迎來高速發展期。
2018年8月，國務院發布的《關于規范校外培訓機構發展的意見》中指出，鼓勵發展以培養中小學生興趣愛好、創新精神和實踐能力為目標的培訓，故而，與之相關的編程教育、STEAM教育等將迎來政策紅利期。
2019年2月23日，國務院發布的《中國教育現代化2035》中提到，要加快信息化時代教育變革。建設智能化校園，統籌建設一體化智能化教學、管理與服務平臺。利用現代技術加快推動人才培養模式改革，實現規模化教育與個性化培養的有機結合。創新教育服務業態，建立數字教育資源共建共享機制，完善利益分配機制、知識產權保護制度和新型教育服務監管制度。推進教育治理方式變革，加快形成現代化的教育管理與監測體系，推進管理精準化和決策科學化。
2019年3月19日，教育部科技司組織召開了“智能教育戰略研究”研討會，進一步部署落實《新一代人工智能發展規劃》和教育部《高等學校人工智能創新行動計劃》內容，加快推進人工智能與教育的深度融合和創新發展。
“未來3-5年，對于教培機構的政策將延續去年下半年的政策，實行嚴格管理”
針對今年的政策趨勢以及對行業的影響，松鼠AI智適應教育創始人栗浩洋在接受雷鋒網的采訪時表示，“國家對教育的政策一定還是加強精細化管理，那些力度最大的政策2018年都已經出臺，其實靴子已經落地。未來在3-5年的時間里，對于教培機構的政策將延續去年下半年的政策，實行嚴格管理。”
同時，對于采用AI模式從事教育的企業，栗浩洋認為會有專門的鼓勵政策出臺。“當然這些企業必須符合政府對教育的管理要求。從上海市委書記李強書記到松鼠AI考察到科委、經信委對松鼠AI的重視以及給予的各項資源支持來看，政府對像松鼠AI這樣致力于科技創新的教育公司會給予從資金到資源等各方面的政策支持。”
朗播CEO杜昶旭也認為，無論線上還是線下，政策的監管都會越來越嚴格規范。
截圖來自財經網官方微博
2018年，上海理優1對1、學霸1對1、芝麻街等教育公司跑路事件頻出，已經造成了非常嚴重的負面影響，據界面新聞報道，2018年上海地區的教育培訓相關投訴同比增多41.2%，已成為僅次于共享單車和旅行服務的消費者投訴“重災區”。
“所以接下來，政府肯定會把包括線上在內的整個全行業都慢慢規范起來，我覺得肯定會越來越嚴。”
“嚴格管理將促使教育市場集中度提高”
栗浩洋表示，“在這種嚴格管理下，我認為有幾個趨勢：第一，門檻提高。過去那些教研薄弱、教學質量差、對家長的退費要求百般阻撓、教學場地也不合格的培訓機構都將被淘汰。第二，市場的集中度提高。市場集中度更高，一方面有利于提升教學服務質量，另一方面有利于政府進行監管。當大量無序的小作坊林立的時候， 其實政府也很難有精力、人力、財力來實施監管。這就像上市公司的稅收、法務、人力資源勞動保障總體來說都比大多數中小型未上市的企業要規范的多。”
朗播CEO杜昶旭也表達了相似觀點，“政府的監管可能會使得資源集中化，最后有可能越規范的、規模越大的企業獲利會越多。一般管理運行都十分規范的都是大公司，所以我認為行業集中化會越來越明顯。這就跟打車一樣，不可能一下子出現那么多打車的，市場不會分散得很厲害。”
“至于大家說教育行業非常分散，新東方和好未來兩家巨頭加在一起才占到整個市場份額的2%-3%，但其實，這只是因為教育行業各子領域分散，比如教育行業可以分為學前教育、K12教育、高等教育、職業培訓、語言學習、素質教育、教育信息化等多個垂直領域。但是在各個垂直領域，一定會出現集中化的趨勢。比如說K12一定會有一家兩家規模特別大的。”
“監管政策加速推動行業向規范化、健康化發展”
網易有道CEO周楓在接受雷鋒網采訪時表示，“新的監管政策出臺，看起來對行業帶來了更多的挑戰，但是這其實也會給優秀企業更多的發展空間，各家也會更加重視業務的合規性。長期看，會加速推動行業朝著健康有序、規范化的狀態發展。”
杜昶旭也認為：“規范以后我覺得是好事，會讓一些相對不那么規范的機構淘汰。整個市場形成良性發展，‘劣幣驅逐良幣’的惡性競爭將被肅清。”
去年以來，宏觀經濟進入下行區間，增速放緩，經濟紅利逐漸消失，縱觀一級市場，人民幣基金迎來退潮，美元基金趨于謹慎，資本趨于理性，出手越來越謹慎。
如下圖所示，整個AI教育領域共220起投資事件，總投資額達336億人民幣。投資事件數量從2014年開始爆發，2016年達到高峰，2016年以后開始大幅回落，2018年只有24起AI教育投資事件。
數據來源：IT桔子
橫向來看，整個教育行業今年以來融資事件已經達到122起（融資數量排在教育行業之前的有醫療、金融、企業服務、電商），此外，雷鋒網接觸到的一些之前不關注教育的投資機構，今年都把教育行業作為重點投資賽道之一，可見雖然市場趨于謹慎，但資本對教育賽道愈發青睞。
“資本市場出現‘冰火兩重天’現象，頭部公司效應顯著”
洋蔥數學CEO楊臨風接受雷鋒網采訪時認為，“盡管2018年資本遇冷，但對各賽道里的頭部公司來說，其實影響不大。對一些中小規模的初創公司，可能會有影響，所以資本市場上出現了所謂的“冰火兩重天”現象，頭部公司效應顯著。”
去年，在線教育頭部公司VIPKID獲得5億美金D+輪融資、猿輔導獲得3億美金F輪融資、噠噠獲得1億美金C輪融資，今年1月又獲得2.55億美金D輪融資，而初創公司的融資額相對很少。
今年1月25日，少兒編程賽道頭部公司編程貓完成億元及以上人民幣D輪融資；2月18日，核桃編程完成1.2億人民幣A+輪融資；2月20日，小碼王完成1億人民幣B+輪融資；2月18日，在線1對1頭部公司掌門1對1完成E輪3.5億美金融資；3月23日，素質教育賽道頭部公司火花思維完成4000萬美元C輪融資；3月28日，中小學智慧校園和教育云服務提供商曉羊教育完成1.5億人民幣B輪融資。
VIPKID的早期投資人林路在接受左林右貍頻道采訪時表示：“在線教育因為入門門檻低，所以天使和A輪公司很多，在那個時候營收很難做起來，所以到D輪E輪的公司非常少。整個行業數量畫個圖很像一個大蝌蚪形狀的，天使、A輪數量非常大，在B輪以后開始收口。所以我們當時結論是做變現是一個坎，如果這個坎過去了就能生存下來。”北極光因為上述的原因從 2014年開始定的策略是投B輪。
朗播CEO杜昶旭對AI教育領域的融資并不看好，“首先，之前AI實在炒得太熱了，但在教育領域并沒有真正產生那么多的實際價值。其次，從資本市場本身的角度來看，18年底到現在，不管是一級市場還是二級市場，資本市場整體趨于謹慎，在投資的時候可能更愿意選擇一些更穩妥或者說更安全的標的。不排除有一些美元基金可能還會繼續對AI技術性公司會有一些投入，但是我覺得人民幣基金應該基本上不太會看這類的項目。”
總的來看，無論是騰訊、百度、阿里等產業VC，還是頭部VC如紅杉資本、高瓴資本、經緯中國、IDG等也多在中后期入場，頭部公司更容易獲得大額融資，資本更愿意押注高回報頭部項目，今年這一趨勢也將延續。
K12賽道被普遍看好
至于2019年，教育行業哪些賽道會比較熱門，周楓的看法是：“2018年我們針對市場的3個觀察：首先是新高考加入了綜合素質考評，未來K12在線教育，；‘素質’與‘學科’會有兩分天下的情況，因此素質教育產品將會崛起；第二，傳統教育行業面臨的核心問題之一是教育資源不足，好的老師不夠，這也是整個教培行業的需求來源，所以AI互動學習產品需求旺盛起來；第三，隨著AI技術的成熟，智能終端用戶越來越低齡化，因此K12 App增長的紅利開始到來。”
“ 在線教育領域，2019年我們持續看好K12在線直播名師班課這個賽道，相比于一對一的模式，是一種可產品化、重內容并且經濟模式良好、能夠跑得更遠的模式。”
洋蔥數學CEO楊臨風認為：“在線教育這兩年發展勢頭很猛，備受資本青睞。AI+教育并不自成一個領域，每個學科的特點和學習規律有所不同，AI不能泛泛加上，需要結合學習規律做深度調整。所以AI+教育融資其實還是要看學科的細分市場。比如英語和數學，這是K12在線教育中用戶參培率最高的學科，也是最受資本認可的兩大賽道。”
目前，圖像識別、語音識別、VR/AR、情緒識別、深度學習、NLP等AI技術都在教育場景用被應用。
栗浩洋認為，如果按照AI技術進入教育行業的時間維度，我們可以把AI教育的技術分成三個板塊，分別是過去、現在和未來。
AI技術在教育場景中的應用面臨變現難題
在過去爆發的速度比較快的AI教育領域主要是兩個，第一個是圖像識別，也就是AI的拍照答題。拍照答題的技術以四家公司為代表，分別是作業幫、猿題庫、學霸君和阿凡題。其月活躍用戶數分別達到了8000萬、1817萬、2000萬、1億，加起來包含重疊的已經是2億多用戶。
但是目前，拍照答題達到頂峰之后，拍照AI的視頻圖像識別技術并沒有帶來收入，“所以他們現在都在往網課，包括直播和錄課（作業幫）、往一對一（學霸君）、一對多小班（猿輔導）開始轉型。”
截圖由朗播提供
第二個“過去”的技術是語音識別。
“國外的ALEKS從07年開始語音識別，還有流利說，從2013年開始從語音識別切入口語教學。因為語音識別只是教育中英語口語學習的一個小的細分領域，所以它的用戶數是有限的，所以現在這兩家機構也在轉型。ALEKS轉型后現在是做美國外教真人的授課，用AI來做輔助。流利說轉型AI自適應，叫做懂你英語。流利說現在的收入幾乎百分百都是來自于懂你英語這個板塊。所以現在最火爆的AI的模式是AI自適應。”
注：松鼠AI智適應學習系統示意圖
而AI自適應學習系統的構建過程比較復雜，通常會涉及計算機科學，數據科學，機器學習，深度學習，教育測量學，教育與發展心理學等學科，其中采用的AI技術包括概率圖模型，模糊邏輯，知識空間理論，知識追蹤理論，項目反應理論，圖論等。
AI自適應學習目前最大的技術難點在于對于具有推理性問題的解決方法，目前對于客觀題的處理已經很成熟，但是對于證明題、簡答題等，雖然規則可以解決一部分問題，但是真正做到解題步驟里的自適應，還需要進一步研究。
至于“未來”的AI的技術，栗浩洋認為，“現在還并沒有成熟的是AI的主觀題自動閱卷，準確度只有70%，實際的使用效果還沒有達到一個比較完美的狀態。 ”
雷鋒網在對中小學教師的采訪調研中也發現，以數學科目為例，目前市場上的AI閱卷產品只能自動批改客觀題，而對于耗時最長的主觀應用題只能由老師手動批改，對整體作業批改效率的提升效果并不明顯。
至于情緒表情識別和腦科學，栗浩洋表示，“這兩個技術在美國現在也沒有非常成熟的公司，在中國也沒有非常成熟的應用。這個可能從學術界來看，技術成熟還需要5到10年的時間。”
“AI+教育這兩年基本度過了初始階段，接下來的是越來越難的課題”
網易有道CEO周楓認為，從行業角度來看，目前中國的AI+教育還處在初級階段，可以說已經過了原始階段，但接下來還有許多重點難點的課題要攻克。
雷鋒網注：有道在AI方面的整體落地
“我們認為，AI+教育的下一個重要的方向就是NLP。對我們來說，2019年有道會繼續加強AI+教育面向產業的落地。我們會繼續加大開放的力度，把能開放的技術全部都開放出來，并且不帶任何附加條件。目前有道正在推進面向K12的解決方案，我們的出發點是立足教育核心環節，利用AI能力與互聯網手段，從需求出發，做易用、好用、有用的產品。具體來說，利用有道的一些成熟甚至領先的AI技術（如NLP、OCR、語音交互、自適應學習引擎等）以及我們積累的數據與經驗，去解決傳統教育行業面臨的信息化程度低、教學效率低、教育資源分配不均、個性化不足等問題。”
目前，AI技術賦能教育，已經基本覆蓋“教、學、考、評、管”全產業鏈條，并已在幼教、K12、高等教育、職業教育、在線教育等各類細分賽道加速落地。
AI教育細分領域包括：AI自適應學習、拍照答題、AI閱卷、個性化自動排課系統、虛擬學習助手和專家系統、AI教育機器人等。
AI教育產品按AI技術所滲透的“練、測、學、教”教育環節可分為兩類：工具類和學習類。
工具類產品示例：有道AI閱卷產品
工具類產品聚焦于“練、測”環節，建立題庫，并對海量習題進行標簽化處理，與相關的知識點進行匹配，再通過日常的作業和練習，將學生在平臺上的全部訓練過程和結果以數據的形式記錄。最后通過大數據算法以及設定的評價指標，對所收集數據進行分析，以此判斷學生知識點掌握程度，并針對學生薄弱環節推送相應習題，同時，生成測評報告供學生、家長、老師參考。
學習類產品示例：松鼠AI智適應學習系統
學習類產品滲透于“練、測、學、教”整個學習/教學流程，除上述步驟之外，會根據學生的學習反饋進行個性化學習路徑規劃，除推送相應習題之外，還會推送定制化的視頻課程包，進行精準教學，并收集學生學習行為數據，進行診斷并及時反饋糾正學習方式和學習路徑。
“教育專家不懂AI技術，AI技術專家不懂教育”
但是目前，AI技術在各場景落地實踐過程中仍存在很多瓶頸需要突破，松鼠AI栗浩洋在接受雷鋒網采訪時談到：“松鼠AI在創業的時候遇到的一個非常大難點在于，中國此前沒有人做過AI自適應教育這個體系，所以我們所有的教育專家，無論是特級教師、高級教師、省優質課競賽、省和國家的優質課競賽一等獎獲得者，他們對AI并不了解，對自適應的教育理念完全不懂。”
“而我們那些海外的AI科學家，他們對教育教研又沒有二三十年的經驗，所以這兩個不同的思維模式，不同的教育體系和理論的碰撞和沖突在一開始就特別激烈。”
“AI科學家認為這些教育專家不懂AI不懂自適應，還是拿著傳統的思路和角度在去行事，而這些教育專家會指責AI專家，完全不懂教學也不懂學生也不懂考試。”
“對于這些老專家來說，我會告訴他們，你們的教育學心理學認知學這三個方面的數十年的積累是非常寶貴的，這個也是我們AI科學家沒有的.你們的考試的思路，學生的用戶畫像，還有出題方向，方法你們是非常了解的，但是你們所有過去的教學的套路都是錯誤的。你們要留下來，有用的是過去的經驗和靈魂和方法論，那么過去的所有的實施的教學的模式，那么全部都是錯誤的，全部都要摒棄掉，我們要把它給重新開始剝離出來。”
“我也要求我們的AI科學家要去了解教育，要去了解教育教學的規律。兩方面開始相互理解對方的語言，大家才能走到一起。”
“也就是說原來我們AI科學家懂得是一套AI的語言，但現在我們要懂得教育的語言，我們要能把AI語言和教育語言進行無縫銜接的切換。在這個過程中仍舊是會出現各種各樣的慣性引發的矛盾，那么但是我們大家的解決的效率就會越來越高。”
AI技術需要與具體教育場景進行深度融合，才能實現有效運用，因此需要既懂AI技術，又對教育有深刻理解和擁有豐富行業經驗的復合型人才，然而目前市場上這類人才非常稀少。
“在教育領域，AI只是配角和催化劑”
縱觀整個行業，目前AI對教育模式的改變仍不明顯，周楓提到，“從行業經歷過的一些模式可以看出這個行業的演變和發展，一開始是MOOC 錄播，然后有了在線直播，這對教育行業是一個巨大的變革，我們認為下一步將會是AI+教育。但是無論是MOOC，還是自適應學習等技術與AI手段，我們認為這是一個長期演進的過程，不要期望AI帶來立竿見影的效果，這不符合事物的客觀發展規律。”
“傳統的教育行業面臨的問題比較復雜，主要的有教育資源不均衡、個性化不足、工作效率低、信息化程度低等問題，需要投入更多時間和精力去一一解決這些問題。這也是行業可以一起努力的方向。”
“此外，在這個過程中目標不是AI取代老師，而應該用AI武裝老師。AI在不同的領域，充當的角色是不同的。例如，在語音方面，AI是主角；但在教育領域，AI只是配角和催化劑。”
楊臨風認為，人工智能這幾年在教育行業里一直很熱，有很多看起來很酷的項目，但同時也存在很多誤區和錯誤使用，很多些項目都是從AI出發在教育中找應用場景，而不是從教育的實際問題出發找AI的賦能。比如，用AI來批改作業、生成極其細致的知識圖譜等。某種程度上，這算是AI的教育應用，但都不能解決學習場景中的瓶頸問題。
“能夠同時兼顧教學品質、學習個性化和服務規模化的教育普惠產品，才是AI+教育的未來”
在楊臨風看來，教育的核心問題是“如何教會學生知識”，通過AI不僅要查缺，還要能及時補漏，更要想辦法通過AI來促進學生對知識的理解。這才是AI最應該發揮效用的地方。
“如果要讓AI在教育項目里發揮效用，有個大前提要把AI應用于完整的學習閉環，因為學習過程本身就是個閉環。而現在很多項目雖然都講“教、學、測、練、評”，但我們看到不同環節在場景間卻是割裂的。比如有些環節在線上完成，有些在線下完成。甚至連教學主體也不同，有些靠“AI老師”進行，有些靠真人老師完成。這種沒有閉環的AI+教育，不僅不能解決教育的痛點，反而可能會造成非常嚴重的問題。”
“首先，不同場景下的數據沒有關聯，數據上會有很大的誤差，甚至偏離。其次，場景切換下教學主體的改變，也會讓數據誤差進一步加大。這都會造成AI提供的解決方案無效。最后，即便有AI的輔助，老師依然教不會學生。因為老師教學的問題通常不是不知道自己學生哪里不會，而是明知道學生哪里不會，但是無論怎么講學生就是聽不懂。”
“傳統教學方式下，因為場景和主體的不同，是無法形成學習閉環的。而人機交互學習恰好就是一個閉環。無論是學生通過人機交互產品來學習，還是老師通過人機交互產品來輔助教學，主體始終不變，場景間也高度關聯。”
“當然，也不是說只要有了人機交互的學習閉環，教育的問題就迎刃而解了。還有一個很關鍵的因素——提供給學生和老師的教育解決方案是否奏效，要有符合人機交互學習的優質在線課程。優質的在線課程，加上AI賦能的人機交互學習，能夠降低教育成本和實現大規模的個性化學習。我們相信，能夠同時兼顧教學品質、學習個性化和服務規模化的教育普惠產品，才是AI+教育的未來。”
雷鋒網認為，2019年，AI技術落地教育行業，可以從兩個維度來看，工具類產品最重要的是技術的不斷完善和服務的改進，AI技術的打磨和系統框架、數據結構化處理、針對具體場景標準化建模的重要性會更高一些；而對于學習類產品，涉及到對教與學的核心環節，面對的是學生千人千面的學習訴求，復雜程度不言而喻，而主打個性化學習的AI自適應目前還處于初級階段，從理念到技術再到實踐都有很多不完善之處。
以筆者自身體會為例，筆者曾經在某在線1對1平臺教授高中學生英語課程，每一個學生的情況都千差萬別，有的是學習意愿十分強烈、積極性很高，但沒有掌握正確的學習方法；有的因為學校老師上課枯燥而對本學科產品了厭學情緒，學習主動性很低；有的因為基礎薄弱，跟不上學校的學習節奏而逐漸放棄學習。
而對于當下的AI技術，無法辨別如此復雜的學生情況，要想真正實現因材施教，精準分析每一個學生學不好的原因，進而進行個性化指導，道阻且長。
目前，AI技術在教育行業的滲透依然十分微小，無論未來技術如何發展，教育的本質不會改變，不會因為技術的演進而有所偏離。
只把AI技術當作噱頭，而并沒有解決教育行業面臨的任何實質問題的公司將被市場逐漸淘汰；無論是線上還是線下，ToB/ToC，教育新零售/教育O2O，1對1/大班課/小班課，只有那些真正擁有高質量教研、提供有效服務、用AI技術手段解決了學校教育管理痛點、老師教學痛點和學生學習痛點的教育公司才能贏得市場，贏得未來。
本文作者張莉（微信：15010591263），雷鋒網主筆
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