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*本文系根據(jù)《孜本家閉門沙龍第37期--在線教育下半場：AI+將如何顛覆傳統(tǒng)教育》活動上各位嘉賓的精彩發(fā)言整理而成，并刪去部分敏感觀點及不便公開的嘉賓公司內(nèi)部信息。

01藍象資本投資總監(jiān)王凱峰：

to C方面是直播和錄播，分為不同的學科，to B方面是更加智能化和個性化的信息化服務，從購買到使用，從硬件到軟件。底層也會有一些新的機會，底層的機會一定伴隨著平臺的變遷。

AI+教育目前來看最快或者最有機會成長為一個較大的行業(yè)是在B端，我認為未來的一個大方向肯定是教育和科技的深度的融合。我們談未來的教育會說到兩件事情，一是更好的教育，二是把教育實現(xiàn)的更好。那我們今天談的主要是如何利用科技將現(xiàn)在的教育變得更好，更有效率的去做相應的投資。

• 教育市場規(guī)模

2017年教育行業(yè)整體的規(guī)模共8萬億，分為兩大塊，一個是to C，一個是to B，我們常說的to C的部分是培訓，偏消費類， to B偏企業(yè)服務，包括教育信息化。到2020年，教育市場整體的市場規(guī)模有望達到10萬億。

這里如何去劃分？ 2016年有5萬億左右投到了2B的信息化領域，C端大約是1萬億左右，教育信息化部分占了這5萬億中的1萬億，所以說to B的教育信息化市場與to C的市場體量基本相當。教育行業(yè)是一個分散度非常高的行業(yè)，包括B端的市場里，我們也能看到上市公司的體量沒有很大。這可能由幾個因素導致：

第一，從2C的賽道來看，培訓行業(yè)大部分在于人，而人是非標準化的智力勞動，我們說老師是非標準化的智力勞動的一個供應鏈，很難去把這個供應鏈非常好的去進行供給。所以說C端我們認為它的驅(qū)動力是把人變得更像機器一樣標準化的去進行師資教研。另外是把機器變的像人，比如人工智能或者一些其他的輔助，讓培訓機構能夠去更加批量化、標準化的去服務學生，包括管理制度的提升，管理支持的提升，這些都有可能大大增加行業(yè)的集中度。

第二，教育信息化。教育信息化這個詞已經(jīng)提了十幾年的時間，國家投入了非常多的錢到這個行業(yè)來。3月份的時候剛剛提出了叫做教育信息化的概念，主要包含“三全兩高一大”：更全更廣的覆蓋，更高的滲透率和更加強調(diào)使用和應用。因為過去很多年的教學計劃里投了很多錢到硬件上面，現(xiàn)在基本上學校里面的網(wǎng)絡的帶寬已經(jīng)足夠去提供視頻服務，包括平常上網(wǎng)都沒有問題，但是有很多細節(jié)可能有問題，比如說像平板電腦買了以后不知道怎么充電，不知道該用什么軟件，大屏的話還只會用PPT，那實際上我們看到這是從硬件到軟件，包括從硬件到服務和內(nèi)容的一個新的機會，未來的錢肯定會往這些地方去投入，所以我們會認為未來不僅是做內(nèi)容，這種深度的融合，才能夠拿到標或者訂單，去賺到更多的錢。

• 教育行業(yè)的驅(qū)動因素

驅(qū)動因素1：中國教育不均衡問題嚴重，政策推動利用教育科技創(chuàng)新實現(xiàn)教育公平，科技融合是平衡不均衡的關鍵破局點。

首先我們看到的是中國的教育行業(yè)是一個高管制的行業(yè)，教育的不均衡的問題非常嚴重，北京和河南的一本錄取率差差四倍，然后在北京，人大附中這樣級別的學校是一個普通中學每年預算的100到200倍。所以大家會看到地區(qū)和地區(qū)之間是不均衡的，學段和學段之間也是不均衡的，比如說現(xiàn)在大家看到的幼兒園，之前幼兒園一年大概只有3000億的經(jīng)費，一年教育行業(yè)的經(jīng)費大概是4萬億，幼兒園只能拿到這里面的3000億，所以說大家看到的虐童或者說幼兒園的這些問題，實際上是因為經(jīng)費的不均衡導致的。

中西部和東部的均衡其實差別很大，中部地區(qū)國家沒有那么多預算，然后本身也沒有太多錢，反而西部地區(qū)現(xiàn)在因為國家補貼了很多錢，成為了教育行業(yè)增長最快的一個地區(qū)。不均衡的解決方案除了國家投入之外，只可能是由科技來解決，因為不可能有這么多的老師愿意到不同的地方去。我們剛剛說最重要的問題是因為供應鏈的問題得不到解決，沒有那么多優(yōu)質(zhì)的老師愿意進到這個行業(yè)里面去，到這些不均衡的地方，所以只有科技能解決這個問題。

我們看到科技跟教育的結(jié)合是一個循序漸進的過程，在這個過程里，從輕到重來看，首先是要完成在線化，因為最開始在2000年的時候，網(wǎng)絡不發(fā)達，帶寬不夠?qū)挘晕覀冏钕瓤吹降氖窍?a href="/O/47600" target="_blank" title="滬江" class="goOId">滬江網(wǎng)，新東方在線，他們先把資訊放上來，這時候是完成教學媒介的在線化；2009年之后，移動互聯(lián)網(wǎng)慢慢地滲透，那時資本也開始進入，我們看到更多的產(chǎn)品出現(xiàn)，教育開始變成一個商業(yè)的事情，那時有慕課、微課，有百詞斬；后邊科技的成分變得更多了之后，我們能看到人工智能的因素逐漸進入，比如猿題庫、學霸君等等都是在2012年到2014年的時候，他們成為了現(xiàn)在的獨角獸，拿到了很多錢活了下來，但是他們也是在最近這兩年才剛剛找到商業(yè)模式，我們能夠看到其實智能化從很早埋下了伏筆，但是到最近這一兩年的時間里面開始真正商業(yè)變現(xiàn)。未來我們覺得教育和AI和包括其他的科技一定是越來越融合，而不僅僅是拿一個AI的噱頭，就可以拿到更多的錢。

驅(qū)動因素2：中國家庭的教育支出占家庭收入的比例提高13倍，且受激烈的應試競爭影響，家長尤為重視學習效果。

中國大陸的家庭平均教育支出（從小學到本科）達4.29萬美元，位居全球第六；從1985年至2012年，中國教育支出占家庭總收入比重上升了13倍，達到30%，遠高于美國的1.6%；中國家長對教育的重視程度和付費意愿極高，教育科技發(fā)展?jié)摿Υ蟆?/p>

驅(qū)動因素3：新技術與產(chǎn)業(yè)不斷融合，驅(qū)動產(chǎn)業(yè)逐輪次發(fā)展。下一波驅(qū)動力來自于大量混合技術將與教育本質(zhì)深度融合。

驅(qū)動因素4：可規(guī)模化的個性教學，教學內(nèi)容通過新交互方式提升了學習體驗，教學服務則通過直播技術提升了規(guī)?；芰Α?nèi)容、教師與助教進一步分工提升了規(guī)模化。而人工智能可以賦能全部環(huán)節(jié)。

當我們談教在線教育的時候，我們其實談的不是同一件事情。因為大家看到在線教育其實有非常多不同的產(chǎn)品形態(tài)，我們按照橫向來看，教學效果是越來越好的?？v向來看，往上是越來越高的規(guī)?；芰?，越來越低的成本。我們能夠把教育行業(yè)分成兩大塊，一塊叫做內(nèi)容，一塊叫做教學，內(nèi)容偏出版，然后教學偏服務，這是兩個完全不同的產(chǎn)業(yè)鏈成本結(jié)構。內(nèi)容是從紙質(zhì)的教材電教，變成了視頻，變成了慕課是2012年發(fā)生的事情，然后變成了微課和音頻課，這是大概在前兩年發(fā)生的事情，去年的時候發(fā)生了一個很大的變化，增加了微課和助教這種微服務，把班主任的服務加到了課程里，大大的提升了整個教學效果。我們能看到教學從線下的大班、小班、一對一、翻轉(zhuǎn)課堂等等，升級成了由于直播技術導致的在線大班、直播大班，然后直播的小班、一對一，包括我們看到的海外的一些翻轉(zhuǎn)課堂加線上線下的混合教學，這是我們看到在教學服務里邊顯著提升了服務半徑的教學加技術的解決方案。那么未來我看到的是直播教學服務和內(nèi)容去融合，到后來我們可能分不清楚到底是什么是出版什么是教學。因為可能一套課程里面可能會有十節(jié)錄播課程，兩節(jié)直播課程，再加一個線上的社群，或者再加一些其他的一些服務，整體的打包給你，甚至還有比如說游學等等。通過這些綜合的服務，線上線下直播錄播，包括一些其他的教務，帶來的是在成本最優(yōu)的情況下一個最好的教學效果。所以說未來我們不會區(qū)分是直播還是錄播課，它就是一套解決方案，是一套完全融合的東西。那么AI存在的意義是AI可以把整體的效率進一步的提升，把這里的每一個點繼續(xù)在往上拉，通過AI去做微信群或者群運營，通過AI去做更好的表情識別或者指導。未來我覺得一定是完全融合的，搞教育的人和搞科技的人要深度的在一起，才能夠做出真正好用的東西。

• 教育行業(yè)的投資機會

To C是直播和錄播，然后不同的學科，to B是更加智能，更加個性的信息化服務，從購買到使用，從硬件到軟件。底層也有一些新的機會，底層的機會一定伴隨著平臺的變遷。

我自己看好的比較相關的是to B里跟技術相關的教材教輔，這個市場中國現(xiàn)在大概一共是500個億，也有數(shù)字說是一千個億以內(nèi)，大概在500到700個億之間。這個市場還是蠻大的，因為現(xiàn)在線下圖書市場在不斷的萎縮，而教輔卻賣得很好，因為整個教材教輔市場經(jīng)過很多年的分銷渠道，內(nèi)容已經(jīng)很成型，但是缺乏交互性，沒辦法個性化，也比較無聊，這是教輔的問題。但培訓市場的話，我們知道大概有一萬個億，同樣都是教東西的，內(nèi)容和服務的市場中間差了20倍，如果再考慮到參培率，教材教輔是每個人人手一本，而不是所有的人都會參加培訓，這樣來算的話，大概這兩者之間容量是差一百倍。 所以說歸根結(jié)底來說是因為現(xiàn)在的教材教輔的效果可能是培訓的效果的1%，比如你買一本書有可能是一個老師的1%的效果，這也是為什么大家愿意請一個老師的原因，因為老師真的是有效的，而你買本書未必是有效的,但是新的技術能夠把效果給拉起來，通過更好的交互，通過人工智能里邊給每個學生提供不同的教材教輔，提供更好的學習路徑。

那我們說AI能讓教材教輔市場的容量增長，然后逼近于培訓市場，這是我們看到的一個很大的機會。這里有幾個核心的點，第一是要有內(nèi)容，第二是要有渠道，第三能讓付費，這是數(shù)字化教材教輔模式的核心。內(nèi)容方面，傳統(tǒng)的教材和教輔內(nèi)容是很優(yōu)質(zhì)的；渠道方面，其實原有的出版社和新華書店等等，渠道是非常成熟的，就是你能不能介入，然后幫助這些出版社去升級到數(shù)字化，這方面如果大家能夠在利益上達成一致的話，我認為這是好的一點；由于出版社有進校的通道，有正版內(nèi)容的背書，這個付費比率會比自己的內(nèi)容高很多，我們看到一般的電商或者一般的內(nèi)容付費可能也就是百分之幾到千分之幾，但我們現(xiàn)在看到一些正版的數(shù)字化教材覆蓋率是百分之幾十，所以這個還是很可怕的，這是一個新的增量市場。 

02朗播網(wǎng)首席數(shù)據(jù)科學家賈艷明：

教育的根本是教研，沒有技術的教育公司不見得做不好，但是沒有教研的教育公司一定做不好；AI的核心是數(shù)據(jù)，只有通過大量的數(shù)據(jù)訓練，才有可能訓練出精準的模型，所以對于一家科技教育公司來說，教研和數(shù)據(jù)是必需的。

• 人工智能在教育中的應用

教育是以知識為工具教會他人思考的過程。很多人談教育的時候忽略了教育的本質(zhì)，教育分為兩個層面，一是知識的傳遞，上課的過程就是知識傳遞的過程；二是知識的吸收，也就是常說的三分學七分練，這兩部分的結(jié)合才是完整的教育。

傳統(tǒng)的教育是學生們在教室里學習，隨著互聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展，在線直播成為教學的一種新模式，然而新模式并未從本質(zhì)上提升效率，并且沒有解決知識吸收的問題，教學效果仍然較差。

人工智能就是研究如何使計算機去做過去只有人才能做的智能工作。人們最早關注人工智能是從Google研發(fā)出的AlphaGo擊敗專業(yè)選手開始，然后逐漸深入到各個行業(yè)。近年來，教育行業(yè)也引入AI技術，常見的有拍照搜題、表情識別、陪伴機器人等，雖然能涉及到學習的一些邊邊角角的問題，但是都無法觸及到教育的本質(zhì)，并且有些技術還遠未成熟，比如多輪對話。

教育的根本是教研，沒有技術的教育公司不見得做不好，但是沒有教研的教育公司一定做不好；AI的核心是數(shù)據(jù)，只有通過大量的數(shù)據(jù)訓練，才有可能訓練出精準的模型，所以對于一家科技教育公司來說，教研和數(shù)據(jù)是必需的。

• 人工智能在朗播網(wǎng)的應用

朗播網(wǎng)研發(fā)了專家經(jīng)驗+能力圖譜為基礎的標準化產(chǎn)品，并基于此提供了融合AI+大數(shù)據(jù)技術的自適應學習平臺，利用人工智能技術輔助教育，改善學習效果，提高學習效率。

人工智能在朗播網(wǎng)的一個主要應用是智能評測產(chǎn)品，包括口語的發(fā)音質(zhì)量評測、流利度評測，主觀題評測、作文評測等。朗播網(wǎng)根據(jù)多年積累的教研經(jīng)驗，為數(shù)據(jù)做標注，然后通過機器學習生成模型，為學生打分。

另一個主要應用是自適應學習平臺，朗播網(wǎng)積累了大量學生的高質(zhì)量、多維度數(shù)據(jù)，作為人工智能應用的基礎?；谪惾~斯網(wǎng)絡的測評模型可以根據(jù)大量數(shù)據(jù)的積累，預測出各能力點之間的概率關系，然后以學生上一部分的測評結(jié)果為依據(jù)，選擇下一部分測評的數(shù)量和難度，這樣只用很少的題目就可以完成學生測評。

貝葉斯網(wǎng)絡的個性化學習路徑推薦模型基于大量的數(shù)據(jù)判斷能力點之間的關系，計算一個能力點的提升對其他能力點的帶動，使得學生通過最少的付出和有限的題目就能獲得期望的提升。

朗播網(wǎng)的學習系統(tǒng)分為三部分，教師通過方法課傳授知識，學生通過自適應學習系統(tǒng)進行吸收內(nèi)化，再通過輔導課輔助學生吸收內(nèi)化。此外，數(shù)據(jù)和教研也密不可分，通過大量數(shù)據(jù)，系統(tǒng)可以分析出學生普遍存在的問題，教師在教研中就會著重講解來增強學生對該知識點的理解。

• 未來教育的思考

學習內(nèi)容和學習過程是標準化的，但是每個學生是個性化的。基于人工智能和大數(shù)據(jù)的自適應學習平臺是必然趨勢，同時數(shù)據(jù)的反哺能力會越來越強，深度學習模型和數(shù)據(jù)是相輔相成的，數(shù)據(jù)越多模型越準，越多的學生愿意使用，從而積累更多的數(shù)據(jù)，形成良性循環(huán)。

人工智能是無法取代教師的，不過教師的角色會發(fā)生變化，教師的角色將更加多元化，頂尖的教師繼續(xù)去做知識的傳授，隨著未來線上學習占據(jù)主導地位，更多的教師可以去做系統(tǒng)設計以及個性化輔導。

本文轉(zhuǎn)自微信公眾號“ 孜本家投資人社區(qū)”，整理遲文博、邊娜，排版項鈺程。文章為作者獨立觀點，不代表芥末堆立場。