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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(lán)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(xué)科，to B方面是更加智能化和個性化的信息化服務(wù)，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(rèn)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(yīng)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(xùn)，偏消費類， to B偏企業(yè)服務(wù)，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(dá)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(lǐng)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(dāng)。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(dǎo)致：

第一，從2C的賽道來看，培訓(xùn)行業(yè)大部分在于人，而人是非標(biāo)準(zhǔn)化的智力勞動，我們說老師是非標(biāo)準(zhǔn)化的智力勞動的一個供應(yīng)鏈，很難去把這個供應(yīng)鏈非常好的去進(jìn)行供給。所以說C端我們認(rèn)為它的驅(qū)動力是把人變得更像機器一樣標(biāo)準(zhǔn)化的去進(jìn)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(xùn)機構(gòu)能夠去更加批量化、標(biāo)準(zhǔn)化的去服務(wù)學(xué)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(yīng)用。因為過去很多年的教學(xué)計劃里投了很多錢到硬件上面，現(xiàn)在基本上學(xué)校里面的網(wǎng)絡(luò)的帶寬已經(jīng)足夠去提供視頻服務(wù)，包括平常上網(wǎng)都沒有問題，但是有很多細(xì)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(wù)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(rèn)為未來不僅是做內(nèi)容，這種深度的融合，才能夠拿到標(biāo)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(yán)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(guān)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(yán)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(xué)校是一個普通中學(xué)每年預(yù)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(xué)段和學(xué)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(dǎo)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(yù)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(yīng)鏈的問題得不到解決，沒有那么多優(yōu)質(zhì)的老師愿意進(jìn)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(jìn)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(luò)不發(fā)達(dá)，帶寬不夠?qū)?，所以我們最先看到的是?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(xué)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(jìn)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(jìn)入，比如猿題庫、學(xué)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(yīng)試競爭影響，家長尤為重視學(xué)習(xí)效果。

中國大陸的家庭平均教育支出（從小學(xué)到本科）達(dá)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(dá)到30%，遠(yuǎn)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(shù)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(shù)將與教育本質(zhì)深度融合。

驅(qū)動因素4：可規(guī)?；膫€性教學(xué)，教學(xué)內(nèi)容通過新交互方式提升了學(xué)習(xí)體驗，教學(xué)服務(wù)則通過直播技術(shù)提升了規(guī)?；芰Α?nèi)容、教師與助教進(jìn)一步分工提升了規(guī)?；?。而人工智能可以賦能全部環(huán)節(jié)。

當(dāng)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(xué)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(xué)，內(nèi)容偏出版，然后教學(xué)偏服務(wù)，這是兩個完全不同的產(chǎn)業(yè)鏈成本結(jié)構(gòu)。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(wù)，把班主任的服務(wù)加到了課程里，大大的提升了整個教學(xué)效果。我們能看到教學(xué)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(shù)導(dǎo)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(xué)，這是我們看到在教學(xué)服務(wù)里邊顯著提升了服務(wù)半徑的教學(xué)加技術(shù)的解決方案。那么未來我看到的是直播教學(xué)服務(wù)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(xué)。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(wù)，整體的打包給你，甚至還有比如說游學(xué)等等。通過這些綜合的服務(wù)，線上線下直播錄播，包括一些其他的教務(wù)，帶來的是在成本最優(yōu)的情況下一個最好的教學(xué)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(jìn)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(dǎo)。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(xué)科，to B是更加智能，更加個性的信息化服務(wù)，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(guān)的是to B里跟技術(shù)相關(guān)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(xùn)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(wù)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(xùn)，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(xùn)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(shù)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(xué)生提供不同的教材教輔，提供更好的學(xué)習(xí)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(xùn)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(dá)成一致的話，我認(rèn)為這是好的一點；由于出版社有進(jìn)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(xué)家賈艷明：

教育的根本是教研，沒有技術(shù)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(xùn)練，才有可能訓(xùn)練出精準(zhǔn)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(yīng)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(xué)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(xué)生們在教室里學(xué)習(xí)，隨著互聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展，在線直播成為教學(xué)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(xué)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(guān)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(shù)，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(xué)習(xí)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(shù)還遠(yuǎn)未成熟，比如多輪對話。

教育的根本是教研，沒有技術(shù)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(xùn)練，才有可能訓(xùn)練出精準(zhǔn)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(yīng)用

朗播網(wǎng)研發(fā)了專家經(jīng)驗+能力圖譜為基礎(chǔ)的標(biāo)準(zhǔn)化產(chǎn)品，并基于此提供了融合AI+大數(shù)據(jù)技術(shù)的自適應(yīng)學(xué)習(xí)平臺，利用人工智能技術(shù)輔助教育，改善學(xué)習(xí)效果，提高學(xué)習(xí)效率。

人工智能在朗播網(wǎng)的一個主要應(yīng)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(biāo)注，然后通過機器學(xué)習(xí)生成模型，為學(xué)生打分。

另一個主要應(yīng)用是自適應(yīng)學(xué)習(xí)平臺，朗播網(wǎng)積累了大量學(xué)生的高質(zhì)量、多維度數(shù)據(jù)，作為人工智能應(yīng)用的基礎(chǔ)?；谪惾~斯網(wǎng)絡(luò)的測評模型可以根據(jù)大量數(shù)據(jù)的積累，預(yù)測出各能力點之間的概率關(guān)系，然后以學(xué)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(xué)生測評。

貝葉斯網(wǎng)絡(luò)的個性化學(xué)習(xí)路徑推薦模型基于大量的數(shù)據(jù)判斷能力點之間的關(guān)系，計算一個能力點的提升對其他能力點的帶動，使得學(xué)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(xué)習(xí)系統(tǒng)分為三部分，教師通過方法課傳授知識，學(xué)生通過自適應(yīng)學(xué)習(xí)系統(tǒng)進(jìn)行吸收內(nèi)化，再通過輔導(dǎo)課輔助學(xué)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(xué)生普遍存在的問題，教師在教研中就會著重講解來增強學(xué)生對該知識點的理解。

• 未來教育的思考

學(xué)習(xí)內(nèi)容和學(xué)習(xí)過程是標(biāo)準(zhǔn)化的，但是每個學(xué)生是個性化的。基于人工智能和大數(shù)據(jù)的自適應(yīng)學(xué)習(xí)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(xué)習(xí)模型和數(shù)據(jù)是相輔相成的，數(shù)據(jù)越多模型越準(zhǔn)，越多的學(xué)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(xué)習(xí)占據(jù)主導(dǎo)地位，更多的教師可以去做系統(tǒng)設(shè)計以及個性化輔導(dǎo)。

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。