阿里云優(yōu)惠券 先領(lǐng)券再下單

文 | 李永華

來源 | 智能相對論

一次性推出5款新硬件產(chǎn)品，公眾認(rèn)知中一向ToB的“明星企業(yè)”科大訊飛前兩天的發(fā)布會讓人“意外”，ToC轉(zhuǎn)型似乎說來就來。

不過，這也坐實(shí)了坊間的猜測：2018年To C業(yè)務(wù)營收/毛利快速增長、占比接近1/3后，科大訊飛消費(fèi)者BG被搬到臺前，試圖集中兌現(xiàn)技術(shù)紅利。

新版翻譯機(jī)、智能錄音筆、轉(zhuǎn)寫機(jī)、智能辦公本(嚴(yán)格來說應(yīng)該是個(gè)平板)與科大訊飛一貫的語言文字業(yè)務(wù)調(diào)性相關(guān)，而學(xué)習(xí)機(jī)X1 Pro作為AI教育硬件產(chǎn)品，則與科大訊飛的傳統(tǒng)業(yè)務(wù)——ToB智慧教育相關(guān)聯(lián)。

AI+教育概念有些“泛濫”的今天，科大訊飛卻試圖推出AI教育產(chǎn)品，玩差異化是少不了的，其打出的旗號是“二維知識圖譜”，即圍繞“考點(diǎn)”進(jìn)行個(gè)性化智能推薦。

事實(shí)上，科大訊飛這種玩法，無非是近來興起的“知識圖譜型”AI教育玩法的一個(gè)新案例——產(chǎn)品不再以題目、視頻資源為學(xué)習(xí)反饋的出發(fā)點(diǎn)，而轉(zhuǎn)而盯住這些內(nèi)容之下更底層的知識點(diǎn)。

只不過，科大訊飛憑借ToB的舊有積累有自己獨(dú)特的優(yōu)勢，但也面臨不小的挑戰(zhàn)。

嘗試告別“資源堆砌”，“知識圖譜型”AI教育應(yīng)運(yùn)而生

“知識圖譜型”AI教育某種程度上是市場倒逼的結(jié)果。

1、大多數(shù)AI教育產(chǎn)品，都沒有實(shí)現(xiàn)減負(fù)增效的既定目標(biāo)

在中考、高考壓力下，多數(shù)(相對優(yōu)質(zhì)升學(xué)比例)學(xué)生在傳統(tǒng)學(xué)習(xí)方式下又苦又累，一聽就懂、一做就錯，反復(fù)刷題收效甚微;各種補(bǔ)習(xí)班只能說聊勝于無，開起夜車來不輸996但難有太大效果，焦慮情緒甚至導(dǎo)致心理問題，極端行為偶爾見諸新聞報(bào)道。

家長們也好不到哪去。

K12教育后半段的中學(xué)教育家長能輔導(dǎo)的內(nèi)容已經(jīng)很少，看到孩子忙、累、成績沒法提升，想做點(diǎn)什么但又不知道從何下手，家教、輔導(dǎo)班砸錢硬是砸出一個(gè)新興內(nèi)需市場，浪費(fèi)時(shí)間、金錢反過來又造成學(xué)生更大的心理壓力，惡性循環(huán)形成。

這時(shí)候，AI教育跳了出來。

這些ToC的教育產(chǎn)品，包括APP、PC網(wǎng)頁、硬件(學(xué)習(xí)機(jī))等多種形式，無一例外都宣稱可以通過智能推薦等功能實(shí)現(xiàn)所謂“個(gè)性化學(xué)習(xí)”。

然而，這些年來，熱鬧的AI教育始終沒有在C端形成氣候，各種產(chǎn)品不斷推出，但“不好用”、“沒效果”的評價(jià)四處都是，消費(fèi)者痛點(diǎn)問題依舊。

究其原因，這些所謂AI教育產(chǎn)品，其核心邏輯都基于以題目、課程為代表的教學(xué)資源的堆砌，只是用信息化的方式把原來分散各處的內(nèi)容匯總到產(chǎn)品中，成為一本“超級題海”。

所謂智能推薦，并不知道學(xué)生為什么錯、如何才能逃脫一錯再錯、就是不會做的命運(yùn)。

你錯了我就推薦類似的題目，你總是錯那我就更多地推薦類似的題目，不關(guān)心學(xué)生為什么錯、相同原因下是否還有其他錯題的可能。

這本厚厚的“書”，沒有在根本上改善學(xué)生辛苦“刷”題的現(xiàn)實(shí)，低效的學(xué)校過程延續(xù)，負(fù)擔(dān)未減輕效率也未提升。

這樣的市場，C端產(chǎn)品不迎來爆發(fā)也在情理之中。

2、“知識圖譜型”AI教育，用AI的“策略服務(wù)”價(jià)值解決痛點(diǎn)

“知識圖譜型”AI教育這時(shí)候跑了出來。

顧名思義，其產(chǎn)品邏輯不再以題目或課程為出發(fā)點(diǎn)，而把目光轉(zhuǎn)移到知識點(diǎn)上，試圖通過更底層的知識點(diǎn)掌握情況，來判斷學(xué)生的個(gè)性化學(xué)習(xí)情況并給出更科學(xué)、高效的學(xué)習(xí)方案。

因?yàn)橹R點(diǎn)更底層，學(xué)生攻克了知識點(diǎn)，就攻克了大量以其為基礎(chǔ)的試題或課程 ，少量學(xué)習(xí)即可“打倒一片”，而有了脫離題海的可能(當(dāng)然，適度的做題強(qiáng)化知識點(diǎn)認(rèn)知仍然有必要)。

可以歸入這類“知識圖譜型”AI教育玩家，在科大訊飛之前已經(jīng)有一些創(chuàng)業(yè)者參與，形式各異：

用一個(gè)更直觀的案例來看“知識圖譜型”AI教育的產(chǎn)品邏輯，這是科大訊飛學(xué)習(xí)機(jī)實(shí)機(jī)截屏：

可以看到，知識點(diǎn)被圖譜化，而學(xué)生對知識點(diǎn)的掌握情況被不同顏色標(biāo)記，知識點(diǎn)之間起承轉(zhuǎn)合的矢量關(guān)聯(lián)關(guān)系也被示意，可以知道薄弱知識點(diǎn)受誰影響、影響誰。

這些知識點(diǎn)之上，是各種與之對應(yīng)的試題，薄弱點(diǎn)即被要求強(qiáng)化訓(xùn)練，一個(gè)所謂“超級錯題本”形成。

很明顯，不同的學(xué)生的知識點(diǎn)掌握情況各不一樣，在復(fù)雜矢量關(guān)系下，每個(gè)人呈現(xiàn)出完全不一樣的“知識圖譜”圖景，制定的學(xué)習(xí)計(jì)劃也各不相同，這也是科大訊飛敢于大張旗鼓宣稱自己的產(chǎn)品“千人千面”的原因。

事實(shí)上，底層知識點(diǎn)的提取，以及矢量關(guān)系的存在，在讓AI回歸“策略服務(wù)”，這也是AI應(yīng)用的根本價(jià)值問題。

在地圖類產(chǎn)品中，輸入目的地后，怎么去、那些方式、需要多少時(shí)間、路況怎么樣、預(yù)設(shè)偏好下選擇哪個(gè)方式較好、終點(diǎn)停車場、吃喝玩樂……一系列內(nèi)容就被構(gòu)建好了推送給了用戶。

在所有場景應(yīng)用中，真正的AI都必須能夠進(jìn)行類似的策略服務(wù)，這是“智能”二字所決定的。

而在過去的AI教育產(chǎn)品當(dāng)中，單純針對試題設(shè)置AI，只關(guān)注試題推薦而沒有完整的路線圖和引導(dǎo)，無法形成引導(dǎo)學(xué)生完成階段性學(xué)習(xí)目標(biāo)的“策略”；現(xiàn)在，編制底層網(wǎng)絡(luò)的“知識圖譜”在矢量關(guān)系下具備了提供策略服務(wù)的能力（薄弱知識點(diǎn)按路線一個(gè)個(gè)突破），AI教育的價(jià)值也就更能成立。

回過頭來看，從知識圖譜中勾勒出學(xué)習(xí)重點(diǎn)，其實(shí)就是知識點(diǎn)的聚焦過程，也即教育家們都倡導(dǎo)的“書越讀越薄”——不斷縮小“未獲得”的知識范圍。

“知識圖譜型”AI教育，如何打造自己的產(chǎn)品護(hù)城河？

市場倒逼為“知識圖譜型”AI教育產(chǎn)品贏得了差異化空間，但在橫向競爭上，新興模式如何構(gòu)建護(hù)城河、不被復(fù)制和抄襲更為關(guān)鍵，畢竟，創(chuàng)業(yè)者一窩蜂、巨頭野蠻插手的行為已經(jīng)見怪不怪。

這種護(hù)城河的構(gòu)建過程，又可以包含兩個(gè)方面，由于科大訊飛的官宣內(nèi)容較為詳細(xì)，這里主要以科大訊飛的產(chǎn)品為案例進(jìn)行分析。

1、在知識圖譜這件事上，時(shí)間與積累最難以追趕

芯片、航空發(fā)動機(jī)等高精尖技術(shù)的追趕難以一蹴而就，因?yàn)樗鼈兪且淮鷶?shù)十年、上百年技術(shù)積累和沉淀的產(chǎn)物，即便砸錢也難以在短期內(nèi)獲得快速突破。

“知識圖譜型”的獨(dú)特矢量關(guān)系，讓它自帶了類似的護(hù)城河——時(shí)間與積累，耕耘越長時(shí)間，后進(jìn)者的機(jī)會越少，哪怕是巨頭級平臺。

以一個(gè)圖直觀感受下，在科大訊飛的知識圖譜中，數(shù)理化各取一章節(jié)某一小節(jié)的知識圖譜合在一起成為下圖：

不同學(xué)科、不同章節(jié)、不同小節(jié)……“知識圖譜”的底圖無疑將是龐大的，一個(gè)巨大的矢量網(wǎng)絡(luò)需要知識點(diǎn)的梳理，也需要獨(dú)特的知識點(diǎn)關(guān)系理解：箭頭應(yīng)該怎么畫，哪些點(diǎn)和哪些有關(guān)系，是前置還是后置……這些都與教學(xué)實(shí)際緊密相關(guān)，是自帶門檻的活動。

例如，比熱容的計(jì)算，需要事先理解比熱容的概念，而后又影響比熱容比例計(jì)算、圖像分析以及不同物質(zhì)間熱傳遞方向判斷。

大量這類關(guān)系都是真實(shí)的工作量與知識成果轉(zhuǎn)化，無法一蹴而就，巨頭進(jìn)場也得先完成漫長的積累，畢竟，不只是畫出圖譜，知識點(diǎn)與知識點(diǎn)的關(guān)系也需要足夠科學(xué)，否則反而形成誤導(dǎo)。

科大訊飛敢于推出這類AI教育產(chǎn)品，首要原因應(yīng)當(dāng)是它已經(jīng)在B端教學(xué)實(shí)踐的場景里做了很多年，有足夠的底氣。按官方數(shù)據(jù)，其AI+大數(shù)據(jù)教育產(chǎn)品或解決方案覆蓋了全國1500萬+師生、10000+學(xué)校，其中包68所全國百強(qiáng)校。

此外，科大訊飛的一些與教育相關(guān)的技術(shù)開發(fā)也某種程度上提供了支撐。

早在2016年，科大訊飛就在美國國家標(biāo)準(zhǔn)技術(shù)研究院組織的認(rèn)知智能知識圖譜比賽中取得全球第一名，構(gòu)建了知識點(diǎn)和知識圖譜。

科大訊飛還牽頭了國家863類人答題機(jī)器人項(xiàng)目(一個(gè)嘗試讓機(jī)器人“考上大學(xué)”的項(xiàng)目)，在今年3月份的SQuAD自然語言理解比賽中首次超過了人類，這些讓科大訊飛在觸及C端產(chǎn)品時(shí)，對如何尋找到關(guān)鍵的學(xué)習(xí)點(diǎn)、理解學(xué)生各種作業(yè)和題目的“題意”有客觀上的推動價(jià)值。

這些B端“老業(yè)務(wù)”，以及教學(xué)技術(shù)研發(fā)，最終在科大訊飛準(zhǔn)備于C端市場兌現(xiàn)技術(shù)紅利時(shí)幫了忙，為其“知識圖譜型”AI教育產(chǎn)品的個(gè)性化精準(zhǔn)學(xué)習(xí)打了底。

一句話，漫長的ToB積累，才整合成可以面向ToC市場的產(chǎn)品。

這里無法得到松鼠AI等創(chuàng)業(yè)型產(chǎn)品在拆分知識點(diǎn)后如何形成自己的“圖譜”，但可肯定的是，圖譜本身蘊(yùn)含的教學(xué)實(shí)踐積累厚度，一定決定其護(hù)城河的深度。

2、知識點(diǎn)不強(qiáng)的學(xué)習(xí)領(lǐng)域，則更看重“標(biāo)準(zhǔn)”

一些重要的學(xué)習(xí)內(nèi)容與“知識點(diǎn)”關(guān)聯(lián)不大，但又必須是AI教育ToC產(chǎn)品的重要組成部分，最典型的是英語學(xué)習(xí)。

這時(shí)候，“知識圖譜型”AI教育產(chǎn)品需要尋找其他替代方案，使得這部分內(nèi)容不要變成各個(gè)平臺、產(chǎn)品都可以涉足的同質(zhì)化內(nèi)容，找到新的差異化能力，與數(shù)理化等學(xué)科進(jìn)行“配套”，一條完整的護(hù)城河才能形成。

以英語口語為例，在不少“批評人士”的眼中，造成“啞巴英語”的罪魁禍?zhǔn)资侨狈φZ言環(huán)境和足夠的訓(xùn)練，這聽起來十分有道理。

但是，你不能強(qiáng)求所有學(xué)生都能在多學(xué)科的K12學(xué)習(xí)生涯中抽出大量時(shí)間、并找到頻繁的語境進(jìn)行練習(xí)，在現(xiàn)實(shí)背景下，如何利用有限的機(jī)會盡可能提升學(xué)習(xí)效率更為關(guān)鍵 ，與數(shù)理化等學(xué)科一樣，減負(fù)增效更具備現(xiàn)實(shí)意義。

傳統(tǒng)AI教育產(chǎn)品也試圖解決讓家長痛苦、學(xué)生焦慮的聽不懂、說不準(zhǔn)問題，配套有諸如跟讀、評分等功能。

然而，由于英語聽說的某種感性化屬性(流暢度、發(fā)音、自然情感等)，不同的產(chǎn)品對學(xué)生學(xué)習(xí)成果如何的評判標(biāo)準(zhǔn)是不同的。什么才是正確的“標(biāo)準(zhǔn)”?——解決了這個(gè)問題，有限的訓(xùn)練才能有的放矢。

尤為特殊的是，由于全國高考、中考的區(qū)域化，這種標(biāo)準(zhǔn)還在教育部統(tǒng)一要求下呈現(xiàn)出地域差別，不同地方對英語聽說的考核要求并不完全一致，這對AI教育產(chǎn)品又提出了挑戰(zhàn)：怎么樣讓不同地方的用戶匹配到符合自己需求的“標(biāo)準(zhǔn)”？

值得一提的是，同樣的問題在英語作文批改上也同時(shí)存在，不同地區(qū)潛在的批改要求、慣例都是不同的，找到契合的“標(biāo)準(zhǔn)”亦十分重要。

從這個(gè)意義上看，科大訊飛的技術(shù)優(yōu)勢使得與教育考試部門的官方合作又占了先機(jī)，其與教育部考試中心共建了聯(lián)合實(shí)驗(yàn)室，共建了目前高考口語考試唯一使用的評測技術(shù)。此外，科大訊飛的“觸角”還伸到地方教育部門，例如與廣東省教育考試院的合作，這其中就有融匯本土化英語口語評價(jià)標(biāo)準(zhǔn)的便利。

在此基礎(chǔ)上，科大訊飛也附帶擁有了與各地中高考標(biāo)準(zhǔn)相同的英文作文批改引擎，一對一學(xué)習(xí)的糾錯、改進(jìn)過程，都在考核“標(biāo)準(zhǔn)”下進(jìn)行，“跟著標(biāo)準(zhǔn)學(xué)、按照標(biāo)準(zhǔn)練”，書面表達(dá)的提升或更能符合最終考核要求。

事實(shí)上，科大訊飛在英語學(xué)習(xí)核心技術(shù)領(lǐng)域原本就有諸多前沿權(quán)威成果，例如在在第24屆國際模式識別大會(ICPR 2018)舉辦的MTWI圖文識別挑戰(zhàn)賽中取得全部三項(xiàng)任務(wù)的冠軍，此外，其紙筆作文(如英語作文)評分的效果實(shí)現(xiàn)了首次超越人工專家。

不過，僅回到ToC市場來看，更重要的是上述英語聽說評價(jià)的“標(biāo)準(zhǔn)”被應(yīng)用到AI智能教育產(chǎn)品當(dāng)中后，競爭者很難跟隨和復(fù)制。

在知識圖譜型AI教育的“補(bǔ)充內(nèi)容”——英語學(xué)習(xí)上，誰掌握了評價(jià)與反饋的標(biāo)準(zhǔn)，誰才會有無法逾越的護(hù)城河 ，而不是別的什么可以復(fù)制的花哨功能。

一張知識圖譜，還面臨這三大挑戰(zhàn)

然而，包括科大訊飛在內(nèi)，雖然以知識圖譜的方式切入教育ToC市場十分新穎，但其過程肯定不能一帆風(fēng)順，至少，從教育大趨勢、教學(xué)實(shí)際以及平臺開發(fā)運(yùn)營等層面，它們還面臨三大挑戰(zhàn)。

1、如何與“素質(zhì)教育”大潮合流

從知識點(diǎn)的角度出發(fā)，甚至像科大訊飛一樣直接稱之為“考點(diǎn)”，AI教育以快速的手段，更純粹、更高效率地提高學(xué)生的分?jǐn)?shù)(例如科大訊飛校園實(shí)測理科考點(diǎn)掌握時(shí)間減少50%)，其應(yīng)試教育的痕跡看起來更重，學(xué)習(xí)被赤條條地聚焦到考試上，毫無遮掩。

這符合減負(fù)增效的家長和學(xué)生需求，但似乎與“素質(zhì)教育”大潮不符合。

不過，同一件事的解讀可能有不同視角，讓學(xué)習(xí)更快地、更聚焦地完成“考試”這件事，所謂素質(zhì)教育最缺乏的時(shí)間分配也就劃了出來，學(xué)生或有更多時(shí)間參與情商、運(yùn)動等活動當(dāng)中。

但無論如何，AI教育產(chǎn)品一邊需要提升效率和成績，一邊還得考慮自己是否“太過了”，像某些教育培訓(xùn)機(jī)構(gòu)那種“考試技巧”顯然不太適宜納入內(nèi)容體系當(dāng)中。

2、單個(gè)知識點(diǎn)的掌握，仍然無法擺脫“名師”的價(jià)值

知識圖譜能給出學(xué)生的考點(diǎn)薄弱環(huán)節(jié)，并推斷關(guān)聯(lián)的考點(diǎn)的受影響情況，針對性制定學(xué)習(xí)策略，但名師的個(gè)性靈活授課，例如感性講述方式、點(diǎn)撥方式、理解知識的技巧，是AI體系難以觸及的知識點(diǎn)“內(nèi)部”問題。

知識圖譜做得再漂亮再有邏輯，每一個(gè)節(jié)點(diǎn)的掌握除了做題驗(yàn)證等方式，名師的價(jià)值也不言而喻(這本來就是教師的核心價(jià)值)。

所以，AI教育產(chǎn)品，不論是軟件還是硬件，還是離不開那些傳統(tǒng)AI教育產(chǎn)品都在鼓吹的名師資源。

即便科大訊飛這么強(qiáng)調(diào)技術(shù)和積累，也在其學(xué)習(xí)機(jī)產(chǎn)品內(nèi)部搭載了諸如名師微課堂的內(nèi)容板塊。

可以料想的是，優(yōu)質(zhì)教師授課仍將是AI教育浪潮中玩家們爭搶的核心資源，不管產(chǎn)品模式如何新穎。

3、選擇了知識圖譜，就是選擇了“多產(chǎn)品”同時(shí)開發(fā)

從上文也可知，知識圖譜的設(shè)計(jì)，是根據(jù)單個(gè)科目的知識結(jié)構(gòu)而來，它無法像題庫、課程那樣一股腦堆積起來。這使得數(shù)理化、政史地等科目都必須要有屬于自己的知識圖譜，以及配套整個(gè)訓(xùn)練體系。

從而，產(chǎn)品設(shè)計(jì)的“單位”變成了“科目”，而非教育整體，“知識圖譜型”AI教育本質(zhì)變成一攬子產(chǎn)品的集合，每個(gè)科目都必須要有自己的“引擎”。

除了體系的建立，由于教學(xué)規(guī)定、考核規(guī)定的變動，知識圖譜的實(shí)時(shí)更新也帶來龐大的持續(xù)工作量，這不僅對創(chuàng)業(yè)者，即便對科大訊飛也是不小的挑戰(zhàn)。

總而言之，不管是什么樣的技術(shù)團(tuán)隊(duì)，一旦脫離教育規(guī)律，都將迅速與學(xué)習(xí)環(huán)境的實(shí)際應(yīng)用脫節(jié)，“知識圖譜型”AI教育產(chǎn)品的出現(xiàn)，在理論上改變了過去AI教育產(chǎn)品換湯不換藥的問題。

更進(jìn)一步，AI技術(shù)通過創(chuàng)新的方式切入市場、幫助企業(yè)實(shí)現(xiàn)盈利很容易，但在教育這件事特殊的事情上，始終讓教育規(guī)律成為產(chǎn)品設(shè)計(jì)的底層語言、不斷對產(chǎn)品進(jìn)行調(diào)整和變革才是更重要也更困難的事。

*此內(nèi)容為【智能相對論】原創(chuàng)，未經(jīng)授權(quán)，任何人不得以任何方式使用，包括轉(zhuǎn)載、摘編、復(fù)制或建立鏡像。

【完】

智能相對論：深挖人工智能這口井，評出咸淡，講出黑白，道出vb深淺。重點(diǎn)關(guān)注領(lǐng)域：AI+醫(yī)療、機(jī)器人、智能駕駛、AI+硬件、物聯(lián)網(wǎng)、AI+金融、AI+安全、AR/VR、開發(fā)者以及背后的芯片、算法、人機(jī)交互等。

申請創(chuàng)業(yè)報(bào)道，分享創(chuàng)業(yè)好點(diǎn)子。點(diǎn)擊此處，共同探討創(chuàng)業(yè)新機(jī)遇！