多知网|标准化的“AI+教育”产品未来能否实现“任天堂”式的创新？
编者按：近两年 ， AI技术在教育层面的应用越来越广泛 ， 但普遍来看 ， 其起到的功能是相对初级的 ， 适用范围还相对局限 。
从最初的测评、拍照、作业到自适应学习、AI教学 ， 再到AI伪直播及强交互视频教学 。 随着市场产品的迭代 ， 机构也在寻求知识内容和教学交互层面突破的可能性 。
来源|多知网
文|Bryce
图片来源|Unsplash
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AI教育适合标准化教学 ， 适用范围还相对局限
今天聊聊AI与教育的结合 。 这类大话题可以轻松堆出一篇券商研报的篇幅 ， 当然如果真写了那么长 ， 大家肯定都不爱看 ， 所以我们先以回顾加评论的方式去聊聊已经出现并相对成熟的产品 ， 下半场再去畅想未来一段时间内的技术产品发展 。
AI与教育的结合属于教育科技（Edtech/Learningtech）的子集 ， 简单来说 ， 是将AI技术结合特定场景需求 ， 对当前的教育产品或服务进行重构或优化 。 常用的技术包括语音识别、语义理解、计算机视觉、知识图谱等 。
就目前而言 ， AI技术在教育领域内的应用是相当初级的 ， 涉足的公司也是以大量的人工努力 ， 才做出一个个具备一定智能水平 ， 能在封闭的细分场景内 ， 实现简单功能应用的产品 。
总体来讲 ， 在AI作用于教育 ， 目前适用的范围还相对局限：AI教育适合以轻量级的教学内容 ， 根据符合认知规律的节奏 ， 进行标准化传授 。 与普通课堂相比 ， 其优势在于教学表达方式的丰富化 ， 能以丰富的音视频素材进行有趣的呈现；系统天然擅长教学过程中的数据采集、统计与分析 ， 从而在此基础上推进个性化适配基础上的交互和练习；
但是在春风化雨言传身教、启发性思考等偏向于师者育人的领域 ， AI基本还无从下手 。
在教育AI的领域 ， 国内公司的技术能力上或弱于国际公司 ， 但因为中国K12市场的巨大需求 ， 国内相关产品商业化的表现是可圈可点的 。 近十年间 ， 我们见证了这些产品的渐次出现 ， 比如口语评测、拍照搜题等 。
现阶段 ， 技术驱动的权重仍大于需求驱动 。 先行者们先找到类似语音语义、图像识别等相对成熟的技术 ， 结合教育领域发掘出可供落地的点 ， 先开发出可用产品推向市场 ， 同时再思考迢递的远方 。
横向比较泛领域AI技术的成熟度 ， 能很容易看出其中规律 ， 好比厨师就着手里的炊具和原料先端上两盘可供食客下箸的菜肴 ， 做着生意再进行改良和完善 。
如果要回顾过去十年间 ， AI教育产品的发展 ， 以K12的教育产品最为具有代表性 。 当技术走近教育 ， 按照比较通用的方法 ， 从周边的教学服务、到教与学的核心将场景分为几层 ， 同时搭配产品面世的时间 ， 可作出下图：
文章图片
K12AI教育产品分布示意
02
工具类产品受限技术瓶颈 ， 客户对服务属性的重视超过技术要求
我们先来看左侧偏工具导向的产品 ， 主要包括测评、拍照、作业三类 。
起步最早的测评类产品 ， 主要是英语学科的口语测评和考试阅卷测评两类 。 口语测评公司于2011、2012年左右 ， 阅卷测评&学情分析公司于2013、2014年左右逐渐开展业务 ， 满足K12公立校的需求 ， 以传统信息化产品渠道进校 ， 其中阅卷类产品因为更贴合考试需求 ， 使用频次高 ， 所以对应头部公司的业务体量上明显大于语音类的对标者（大概有5倍左右的体量差） 。
虽然该类产品的核心差异在于技术能力 ， 但在实际使用场景中 ， 客户对于工具和服务属性的感知和重视胜过了对技术的要求 。 因此 ， 底层核心技术商虽然有技术壁垒 ， 但是到了进校环节 ， 产品大多需要通过本地化渠道商/服务商/大集成商去触达客户 ， 话语权向渠道或有渠道能力的公司转移 ， 最后导致市场蛋糕分散 ， 未来能看到的整合机会也更可能落在互联网巨头的手中 。
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