AI解决优秀教师供给问题行业竞争呈现横纵结合生态系统格局 AI教育论坛 (ai解决问题)
雷锋网按 ：11月15日-16日，“全球AI+智适应教育峰会”在北京嘉里中心大酒店盛大开幕，峰会由雷锋网联合乂学教育松鼠AI，以及IEEE（美国电气电子工程师学会）教育工程和自适应教育标准工作组共同举办，汇聚国内外顶尖阵容。
AI智适应学习是目前产学研三界关注度最高的话题之一。此次峰会，我们邀请美国三院院士、机器学习泰斗Michael Jordan，全球公认机器学习之父Tom Mitchell，斯坦福国际研究院（SRI）副总裁Robert Pearlstein、美国大学入学考试机构ACT学习方案组高级研究科学家Michael Yudelson等顶尖学者；新东方、掌门1对1、作业盒子、一起作业、ALEKS等国内外最具影响力的AI智适应教育公司共聚北京，共同探讨AI智适应热点话题。
16日下午的AI教育学术论坛由松鼠AI合伙人 Joleen Liang 主持，参与讨论的嘉宾为新东方产业基金顾显灏、好未来集团副总裁蔡翔、泛大西洋投资张阳、作业盒子CEO刘夜。
以下为圆桌讨论实录，雷锋网做了不改变原意的整理与编辑：
Joleen Liang：谢谢冯总，非常感谢您。下一个论坛由我来主持，也是关于AI教育投资人的论坛，我先带来第一个问题，这边有三位投资方， 从投资角度你们都投了哪些家AI教育的公司？他们的模式是怎么样的？你们怎么看待？像刘夜总，可以介绍一下作业盒子自己这家AI的技术是怎么来运用的？你们的模式又是怎么样的？
顾显灏： 刚才主持人也介绍了，我们就投了乂学一家。
蔡翔： 从好未来的角度，我们在教育产业的投资布局做的会相对稍微多一些，我们投了乂学和作业盒子。还有其他的一些AI相关领域公司，可能在To C的领域大家对AI的应用会更熟悉一些，我们投资To B的在学校场景之中使用AI的一家公司，叫极客大数据，做的非常有意思。
极客大数据将AI真正应用学校的考试场景之中，考试场景的数据量第一很密集，第二所有的数据的信度和精准度都非常高，过去都是由老师判卷。极客大数据提供了一种在线阅卷的方式，不仅能够通过OCR的方式把阅卷的答题、答案很好地统计出来，进行相关的统计分析。更重要的一点是能够对每一个学生进行高精度的学习的画像，了解每一个人，比如说学生在数学端到底是三角函数不好，还是二元一次方程不好，等等这些情况。不仅能够在一个连续的时间段上把每一个学生的画像能够画出来，更重要的是它能够把每一个班级和每一个学校做更好的分析，哪怕是一个数学的特级教师，也并不意味着他在数学的每一个知识点上讲的都好，通过学生的情况分析就能够很好进行分类和归总。
而在此基础上，所有的考试本质上都依据于考试的题目如何出，基于前期大量海量数据的搜集、整理和人工智能的分析和推断，它能够帮助老师在他所面对的学生人群提供更好且有针对性的题目和更好的检测频率，所以极光大数据是我们感觉在B端领域能够很好地帮助学校、老师还有学生共同成长、提高效率的公司。
刘夜 ：刚才蔡翔讲了一下考试，考试这个场景是考完了，我知道考完了也不好，再去提供方案，这是一种场景。那这个场景如果我们拿医疗领域作为举例，其实它更像是住院，就是发现我有问题了，诊断完之后然后去解决问题。
作业盒子是另外一个场景，我们现在每天有400多万学生，在上面能提交2亿条的家庭作业的答题数据，这些数据里面有2000多万条是错题。我们做的AI是我们每天有机会去陪伴这400多万学生，帮他提供2亿次的辅导机会。如果做对，我可以给你加难度，如果你做的不对，我们要确认你是不是真的不会，如果真的不会，作业盒子可以靠AI老师提供陪伴式的AI服务。
我们历史上搜集了400亿条覆盖10万所学校的日常作业数据，它提供的场景我们称之为一种陪伴式的、像可穿戴设备一样的、异步的、动态的、连续的实时高弹性的AI服务，这是作业盒子在这个领域里面做的AI这种场景。
张阳 ：首先谢谢主持人刚才给我们这么高的评价，因为我觉得做教育企业其实是一样的，是要做这种高质量，但是相对要低调的平台。我先引用两句话简单介绍一下JA的情况，JA是一家全球的私募股权投资机构，专注于成长性的机会。主要投资都是一些偏中后期的大型技术、消费、企业服务以及医疗健康相关领域的公司。进中国今年应该是第19年了，历史上投过的案例，2013年投了美团，2015年投了58，2017年投了今日头条。所以回答主持人的问题，我们在AI教育目前其实是一个蓄势待发的状态，但是我们在AI+内容这个领域其实已经有了相当多的动作。看到教育整个其实是一种既是内容本身的传递，也是服务品质的传递。这个里面我们是看好AI技术在各个维度大幅提升的效率，并且有这种创新的商业模式的出现。
Joleen Liang ：谢谢张总。刚才我们提到了AI的技术真的是在逐步地去改变我们的生活，但实际很多的消费者、老百姓中有人是很担忧AI的，也有很多人他们高度、过度地去崇拜了AI。 我想问一下四位，你们如何看待AI+教育，或者AI+任何的消费领域未来的三年、五年、十年都会是一个什么样的阶段？达成什么样的现象？
顾显灏： 我个人肯定是特别看好AI，刚才上一个分享的嘉宾是另外一个顾总，他是做阅读机器人的，我就是他的客户。阅读机器人，小朋友可以看着书跟机器人对话就把书读完了，家长就解放出来了。所以基于这一点，AI肯定会在某些环节上提升很大的效率，所以我个人非常支持。但是跟其他比，好像我们新东方对于AI的投资不是那么激进，今天是新东方25周年的纪念日，所以我们整个公司也都在庆祝。我想分享的是像新东方这样的机构，25年了，我们是一个一个学生教过来的，一节课一节课上过来的机构，所以我们对于学习这件事情的理解，可能更多是基于传统的一种方式，什么叫传统的方式？
新东方从线下成长起来，我相信未来的AI不仅仅能在刚才嘉宾分享的层面上帮助到学生学习，甚至可能在情绪上，今天小朋友不高兴了这道题要怎么讲给他，小朋友特别兴奋要怎么讲给他。可能在这些方面上，我觉得AI一定会更好地在情感上、知识点上，在很多方面上方便到我们，让每个人听的都很高兴，这点是我觉得未来AI会达到的一种状态。
Joleen Liang： 顾总刚才提的观点正好跟今天早上第一位嘉宾Tom Mitchell教授的观点不谋而合，表情识别其实我们现在也有很多人工教育公司在做，包含我们松鼠AI也在做，就是通过视觉的识别，把孩子最佳的状态抓取下来，或者是他非常不开心的状态。AI可以帮助我们去实现和识别很多我们自己本身很难识别出来的状态。我们请蔡总来跟我们分享一下。
蔡翔： 其实AI之于教育应用，我们能够看到非常广阔的场景，我非常同意刚才顾总讲的情绪识别是反映一个人学习状态最好的指针。就像我们自己所开发的魔镜系统，已经应用在我们的教室和网校场景中，能够识别学生在上课的时候到底是聚精会神，还是眼神涣散，还是已经昏昏欲睡，把这样的情况统计出来，能够更好地反映给老师，调整相应的教学内容、教学节奏，是不是该插一个笑话了，给学生进行唤醒了。这些应用我觉得有非常实在的好处，而且在目前阶段已经可以去实现了。在未来的若干年之中，我们能够看到会有几个不一样的变化。
首先，所有的AI本质上还是基于对于学习数据的积累和抓取为前提的。我觉得在当前的环境下真正能够抓取到的学习场景和数据相对有限，所以在入口端，我相信未来AI会有很多的突破性的应用或者产品的出现。这和整个在物联网之于教育的应用，本身也是相辅相成的一个大的趋势。而有了大量海量的数据之后，我相信下一步所要做的就是如何把这些数据应用和老师很好结合起来，当然现在已经有人开始在尝试着用AI的技术去解构老师的动作、语音，但真正做到百分之百是比较难的。
至少在幼小阶段，机器人化、卡通化的老师可以一定程度地去替代真人，把老师的工作量释放出来，让老师能更多地去关注在每个学生的自信心的建立，创造思维的启迪，以及人格或者说是世界观的构建方面。
所以我们对于整个未来AI的作用期待很高， 但是我个人的感觉AI是什么？就像教育，我们可以把它也叫做零或者一的概念，教育的开始这个一，恐怕还是要靠人去实现。而AI是在添多少个零的状态，可能在当前的时间点我们的AI刚刚加了一个零，但是未来或许有无数个零可以添在后面。
Joleen Liang： 刘夜总怎么去看待AI+教育的未来几年？
刘夜： 因为每个公司所处的场景不一样，所以看到的问题是不一样的。作业盒子现在覆盖全国400个城市，10万所学校，每天有2亿多次答题数据。我们发现AI可以做一件事情，在周围广大的三四五线城市，包括作业盒子做的很多乡镇的地方，他们有手机、平板、电脑，但是没有好的教师，老师也不愿意去。所以AI首先可以解决一个供给搬迁问题，就是靠AI去模拟老师的讲课过程，我们现在已经拍了500个超短视频对话级的。我们算了一下1—6年级小学数学学科6万个视频，基本上能够把老师讲的所有语料都拍摄完。
在这个场景下，第一个AI除了可以跟随作业场景提供弹性的、碎片化的、异步的辅导能力。第二个，确实能够帮三四五线以下城市的，包括很多二线城市，AI能解决教育资源的供给问题。所以AI是创造供给的行为。所以我们很多时候谈AI，大家总喜欢跟一线城市的一些好老师来比。但实际上反过来其实我们是将一二线城市最优秀的老师的教研能力，包括大数据库的知识规划能力和AI老师输送给二三四线以下的城市。这是作业盒子在这个场景下看到的一个极大的需求。
即使是一二线城市的年轻老师，他们学讲课的时候头三五年，实际上是拿着成熟老师的讲稿逐字去背的，所以AI老师其实在一二线城市也能够解决1对1教学昂贵的问题，因为好的老师很贵，一般的老师其实水平并不高。所以这里面来讲，AI可以让有老师的地方老师变的更优秀，变的更解放，让没有老师的地方和老师不充足的地方，解决供给问题。
Joleen Liang： 我特别认同刘夜总的这个观点，我们知道有很多老师会去贫困山区支援、教学。但其实在我看来，他们回来之后对那个贫困山区其实是一个不好的结果。为什么？学生们已经接受到了可能从市区、一二线的老师给我们教学，你们走了，我们的老师在哪里？他们接受不到这么优质的教育。通过AI的技术，可以改变，我们也相信可能真的是要通过AI才能彻头彻尾改变我们教育资源不平均的现象。张阳总，您对AI+教育或者是AI+任何其他的领域有什么样的观点？
张阳： 为什么有时候大家对AI+某一个行业的看法是相对比较两极化的，因为大家对AI的理解其实是有两个问题，一个是说AI是来帮助我的吗？第二个问题，AI是不是来取代我的？本质上是这两个问题。
我自己个人的一点观点，中短期在可能未来的五年左右，看好AI作为一种效率工具的模式来推广和实现。也就是刚才各位嘉宾讲的，我们帮助优质的老师扩大他们的供给能力，让他们能够把他们的知识变成一个AI驱动的、更个性化的、更普及的一种教学模式或者是教学内容。同时我们将AI作为工具，在课堂上，在教学过程中获取更多数据，让学生和老师之间的反馈变的更加实时，这已经是一个非常清晰的趋势。
所有人包括在座各位，包括刚才的几位嘉宾都已经在用很大的努力去开拓这种场景的深度、广度。现在就是在数据积累过程之中，同时有这么多的教育专家、有这么多技术专家在梳理数据的逻辑，去理解它怎么能够建立一个正向的循环，我觉得已经是在一个非常棒的趋势里面了。
另外一个维度，所有技术发展的趋势，技术不是取代人的，技术都是提升人的，它会在整个经济体中创造一个新的领域，新的领域需要新的人去为它工作，新的模式去驱动它。新的领域会比传统效率更高、质量更高，或者去服务一些传统领域尚不能去服务的需求。我相信AI如果作为一个新的服务提供给整个市场，一定是在今天还不那么成熟，或者说尚不能够被发掘、开拓的一些市场领域里面。这块我认为也是有巨大机会的。
Joleen Liang： 那看来大家还都是非常憧憬AI给我们赋能什么样的结果。 最后一个问题，我们知道教育行业非常地竞争激烈，各位怎么看来说未来每一家教育公司、每一家互联网教育公司、每一家人工智能教育公司之间的关系，是你死我活，还是大家共存，还是大家会分处在不同的领域？
顾显灏： 我们希望教育行业未来一定是很多家在一起良性竞争的状态，像今天旁边的好未来也是，我们新东方经常内部也说因为好未来也会让我们成长、让我们学习很多，所以我们特别支持，我们也成立了产业基金在AI领域，以后也打算去多接触一些企业，多做一些布局。就是因为我们希望能够把教育行业在资本的资助下，能够发展的更好，大家是一种良性的竞争，推动效率更快地朝一个好的方向去发展，这个是我们肯定想看到的一种景象。
蔡翔： 其实我非常认同顾总说的，尤其是像好未来和新东方在这个市场里面已经成为多年共同发展的两家企业。 我觉得往前看，教育会是一个相对分散的市场，很难说一家独大的局面。而在各个垂直领域里面，都会有非常成功的领头企业出现。而在背后，我觉得同时也会有一些教育和AI相关的技术类公司，为这些企业提供赋能、提供支持和升级，所以最终它会是一个横纵结合的生态系统格局。
从好未来的角度来讲，我们自己一方面会大力发展AI相关的技术和应用，同时也会尽力在产业里面通过投资、通过合作各种手段，来支持整个生态格局的建设。最终希望用大家共同的力量，来真正推动教育产业的整个进步。因为某种意义上，在我而言大家一谈到AI，可能都会有是不是机器替代人类的一种挑战，我个人认为其实教育本身是真正赋能人类，让人类去抗衡机器、抗衡AI最好的方式。
刘夜： 我是唯一的创业者，所以每天在厮杀。投资人在看我们厮杀。我觉得教育市场会像旅游OTA，也像电商一样，短期内是按消费者分赛道。到中期，是按资源。在中远期，会按照能力来分。再远期，以进化能力来分。
教育这个阶段，我觉得还处于中期，已经慢慢从按用户分到按能力分，就是在相同能力赛道上能力最强的有可能他会赢。再往下就是我们说它的进化能力。所以不管是OTA，旅游OTA，你看最后携程慢慢的，包括电商阿里慢慢做起来了就收拢了，看美团其实属于另外一个形式的叫服务电商。所以这个可能它有一个阶段性，因为对手在不断变化。
张阳： 我觉得这个问题问的特别好，因为我每天都在想这个问题。我的不成熟的一些思考是这样的。教育天然是一个既To C又To B的市场，To B天然的特性还是很难（一家独大）的格局，整个市场更倡导分工合作，大家都有机会在不同的环节建立自己的核心竞争力。等到To C市场真正成熟的时候，可能今天还远远没有到达那样一个阶段。To C市场我们看到呈现出（一家独大）市场格局的这类型公司都有一个明显的特点，就是它的C端用户获取的边际成本特别特别低。互联网公司C端用户成本就特别特别低了，不用说。即便像电商，美团的获取成本也是高度可评估、可被衡量的。
目前在教育领域，其实天然就不太像这样一个市场，获取小学生、中学生、大学生、素质教育、非素质教育，还是应试教育、职业教育，每个领域各个情况都不太一样。在这种情况下，是不是最后会形成一个C端统一的市场，我觉得这是一个特别难回答的问题
Joleen Liang： 那我们拭目以待，我们也都要感谢我们的竞争对手。我们的竞争对手让我们相互成长，让我们相互地快速成长，也让我们可以有一个更加美好的人工智能教育的平台，希望我们在座的和我们台下的所有人工智能教育公司，我们共同去打造人工智能教育这样一个产业。那好，今天非常感谢各位嘉宾，谢谢！
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