一塊屏幕改變不了命運 AI教育誰在裸泳？16家公司大起底

作者 | 飛鳴

來源 | 新智元

最近兩天《這塊屏幕可能改變命運》刷爆了朋友圈，筆者身處教育行業，自然也免不了收到不少朋友的私信：「你怎麼看？」

索性不吐不快，結合今年教育行業和人工智慧行業的融資熱，把很多積壓在心裡的話一次性說個痛快。筆者不禁反思，從事在線教育這麼長時間，真的到了一塊屏幕就可以全面戰勝人類的時刻了嗎？

一塊屏幕解決的問題是什麼？優質老師資源稀缺。沒有解決的是什麼？個性化學習因材施教。

當縣裡孩子根本聽不懂成都七中老師講課難過得直哭、當老師提問時候成都的孩子七嘴八舌熱鬧非凡而縣裡孩子鴉雀無聲面面相覷、當每天的作業成都老師當天抽空就可以批改完而縣裡的老師七天還沒有改完……在線教育如何從實際上真正落地、適用，就成了問題。

在線教育十幾年的發展其實並沒有真正改變教育現狀，北京四中網校黃岡網校等二十年的大規模推廣也以都失敗告終！而在歐美已經開始大面積推行、比爾蓋茨扎克伯格盛讚、數千萬孩子大量使用的AI＋自適應教育是否可以成為救世主呢？

AI顛覆式創新，教育奇點時刻多久到來？

不可否認，科技的進步往往能給這個世紀帶來顛覆式改變，並創新產生出一系列不同以往的產業、商業模式、思維邏輯。

就像我們2000年前的秦始皇一定不會想到自己修築的長城利用烽火台來傳遞信息，如今已經演變成藉助一台小小的手機通過微信就能輕鬆傳遞信息，比過去的飛鴿傳書更靠譜，更快速；同樣，李白寫下詩句「千里江陵一日還」的時候，他不會想到，今天我們坐高鐵、飛機千里之路，一兩小時便可以輕鬆到達；當四川出現第一張紙幣「交子」的時候，也許也不會有人想到現在出門已經不需要帶錢了。

同樣AI的今天或許還只是在一些弱人工智慧領域應用廣泛，相對而言強人工智慧領域並沒有過多建樹。但是，正如一百年前剛剛誕生的汽車跑不過馬車，並不代表永遠跑不過馬車，只要隨著時間的推移，不斷的進化，總能迎來全面戰勝舊事物的一天。就像美國作家盧克·多梅爾在《人工智慧》一書中提出「奇點」的概念，奇點指的是機器在智能方面超過人類的那個點。

奇點大學創始人庫茲韋爾說道，「奇點是指一項技術在成熟之前，都在緩慢潛伏發展，一旦技術水平、市場環境成熟，發展速度將立刻變成一條指數級增長上揚的曲線，而這個轉折就是奇點時刻」，高鐵、智能手機、導航、移動支付、打車、旅遊、外賣、移動視頻、AI刷臉認證等幾乎所有的工業、軟體、APP和AI應用，都經歷了奇點時刻。

有人暢想，人工智慧教育是不是也即將迎來自己奇點時刻。畢竟，在線教育已經迎來了資本春天。

作為一名教育行業的創業者，筆者看到這樣的現象既欣喜又憂慮。喜的是，這麼多年在對的賽道上一直孤獨的奔跑著，迎來了行業的高光時刻。憂的是，一時間雨後春筍般湧現出來的在線教育行業，魚龍混雜的情況下帶來不可估量的副作用。

AI教育成為行業催金符，但不懂的請不要強行碰瓷

全球經濟形勢承壓，資管新規的落地，都讓2018年的資本圈雪上加霜。這一輪的寒冬來的如此凜冽，以至於王興不禁說「2018可能是過去十年最差的一年，但卻一定是未來十年最好的一年」。

正如「盛世買翡翠，亂世買黃金」的家庭理財法則一般。作為抗周期性產業，教育被朱嘯虎稱為寒冬中的吉祥三寶之一。

以筆者所在的K12領域為例，2018年有8例億元以上級別的融資，作業幫在年內完成了兩輪合計8.5億美元融資。

然而投資機構的雄厚金錢，能踢出臨門一腳？

當下社會全面進入ABC時代，即AI+ Big Data+Cloud。許多在線教育企業緊跟時代潮流也紛紛宣稱進軍AI教育新領域，從傳統在線教育搖身一變成了人工智慧教育，在資本市場上融資不斷。

而亂花漸欲迷人眼的情況下，我們發現，全球的AI教育分成涇渭分明的兩個派別，按照艾瑞的AI教育報告的分法：

一個派別叫做工具類AI，或者叫做識別類AI，比如拍照識別的作業幫，智能題庫的猿題庫，主觀題自動識別批改的科大訊飛，語音識別的雲知聲，表情識別和腦電波識別的好未來，都是幫助老師識別學生情況的工具，而教學仍舊由老師人工完成；

第二個類別是教學類AI，或者叫做策略類，海外叫做自適應學習Adaptive Learning，是模擬特級教師的教學方法和教學策略，從測教學練測五個角度完全閉環由AI完成，老師是監督、輔助工作，比如英語流利說、松鼠AI和論答。有趣的是，在美國納斯達克上市的英語流利說，是從第一類，一個判斷學生髮音是否標準的AI工具，進化到第二類教學AI，在沒有任何老師輔助的情況下完成教學全流程的「懂你英語」。

如果我們仔細觀察，智能教育經歷了奇點到來之前的長久潛伏期，1970年代起，基於科學家們在認知科學和人工智慧領域的新發現，智能教學系統ITS逐漸興起。同時，Carnegie Learning, Cognitive Tutor等多種新型教學軟體的成功研發使得智能教育系統研究取得歷史突破。

自適應學習產品經歷了三個年代，1.0年代是基於人工的自適應，比如全球成功開設兩萬八千家加盟店的日本公文式教育KUMON，排在Entrepreneur全球連鎖500強第37位，超過了SUBWAY和7-11；2.0年代是基於計算機編程的自適應，比如谷歌投資的十億美金獨角獸Renaissance Learning；3.0年代是基於人工智慧的自適應，又叫做「智適應」，比如美國融資2億多美金的Knewton和國內專註中小學生教育的松鼠AI。

隨著全球50多家AI智適應教育最近三年紛紛獲得融資，以及老牌互聯網教育巨頭Duolingo, 可汗學院, Coursera等也匆忙轉型智適應，加上國內60多家最大的傳統和在線教育機構一年之內全體宣布進軍AI教育！不禁令人感覺有一種奇點時刻就應該在最近兩三年到來的狂熱氣氛！

可是，在蜂擁而上的氣氛下，AI智適應教育，又是一個新興的領域，相關人才和經驗總體上處於匱乏狀態，在國內，由於對這個行業之前聞所未聞，無論高校還是企業界，可以說人才儲備為零。

可見，想要做智能教育，顯然得有幾把刷子才能叫AI教育，否則不過是一種強行碰瓷。目前，業內公認基於AI的智適應學習有三大核心技術：

第一，這些系統可以全面精準地評估學生對每個學科幾萬個知識點的每一個點的掌握狀態。

第二，還可以根據學生知識測試後的結果為他們推薦不同的學習內容，並且根據學生的學習過程中的每分鐘的數據採集實時調整教學策略，比如:提升難度或者降低難度，換一個教學風格的視頻，給不同的學生不同的學習時間直到學會為止，等等。

第三，當學生出錯時，系統可以幫助他們理解真正的錯因。

總而言之，智適應教育就像一個富有經驗的老師一對一地給學生授課。而識別類的AI則是老師提升授課效果的工具。後者的典型代表是學霸君的「高考機器人」，前者的典型代表是松鼠AI教學效果多次戰勝特級教師和中考命題組專家的「教學機器人」。

傳統教育痛點明顯，教得好才能學得好

隨著互聯網的普及，城市與城市之間的物質生活差異正在被抹平。筆者曾言之，單純從物質豐富度上來說，未來只會有北上廣深這樣的一線城市和其他城市之分，就像法國只有巴黎，和巴黎以外。但是，如果談到城市軟實力競爭，又有兩大因素不容忽視：醫療和教育。資本圈之所以認定這兩個行業能夠穿越周期，無非是看中其不可能短時間內見效，必須要日積月累才可以。

據鯨准研究院《智適應教育行業研究報告》分析，教育痛點主要集中在兩方面：

一方面是傳統教育大班授課難以做到個性教育，導致每個學生學習針對性都有問題。大鍋飯的結果是只有最會搶的孩子吃得飽。老師的教學內容和進度首先要照顧升學率，也就是優秀學生水平，所以大部分學生聽不懂跟不上，越來越厭學和沉迷遊戲，同時，因為一對多，優秀學生也被浪費了大量時間聽自己已經學會而其他優秀生不會的知識點；

另一方面是優質的教師資源供給不足，且價格昂貴。經驗豐富的教師，資源稀缺，價格昂貴，高學歷質量好的老師都去了一二線城市，三四五線的學生再也不可能鯉魚躍龍門，被階層分化的厚厚的城牆擋在了外面；而一二線城市內分化更加嚴重，每個城市的四大名校八大金剛的教學水平比起其他的幾百家學校，就像少數上億的豪宅別墅區，和其他的公寓的區別一樣用升學率和名校比率把孩子的未來的夢強行劃分成兩個世界。上海十大名校以外的幾百家學校幾乎沒有一個學生可以考上「北清復交」，而十大內部的貧富差距也是驚人的，第一名可以考進北清復交180個，第十名只能考進去9個學生。

講到底，優質教育資源的核心還是人。

做過教育的人都知道有兩大定律：第一，老師水平越高，教出的學生約好。第二，同等水平的老師教的學生越少，教出來的水平越好。

1、學校名師決定生源質量 得名師者得升學率

誰擁有優質的教師資源，誰就佔據行業話語權。這一點在公立學校上體現的淋漓盡致，名師甚至可以決定一個學校行業地位、教學質量，甚至生源質量。

筆者以上海星河灣雙語學校為例，沒有任何長年積澱，成立短短几年讓上海學生家長趨之若鶩的學校，絲毫不亞於傳統的滬上四大名校。而之所以能夠從默默無聞到熱烈受捧，主要得益於「關鍵先生」——唐盛昌，他在上海教育圈可謂是無人不知無人不曉。正是因為他的到來並且從其他名校重金挖開大量名師，上海星河灣雙語學校不是彎道超車，而是出生即富貴。

無獨有偶，不僅上海如此，全國教育資源最優秀的北京同樣如此。除了人大附中之外，北京家長一直以來已考上北京四中為榮，詩人北島、高曉松、李敖、陳凱歌都是四中的學子，其辦學時間晚於很多優秀的學校，之所以能夠異軍突起成為北京第二名的學校，也主要得益於三位名師：劉景昆、張子鍔和韓茂富。

北島在《北京四中》一文稱，當年全北京的中學只有四位特級教師，北京四中就佔了兩位，分別是化學老師劉景昆和物理老師張子諤，二人被稱之為國寶級教師。也正是因為這幾位優秀教師，讓北京四中一直以來生源都非常好，在1995年高考，北京四中300名畢業生中，有160餘人被清華北大錄取，比當年整個海淀區還要多……

有人要說，只有一線城市才會如此看重名師資源。那麼河北衡水中學年薪50萬聘請優秀教師，安徽合肥六中校長封安保調任，家長封路留人……恰恰證明，二三四線城市更加註重稀缺的優秀教師資源。

2、MOOC模式&線上1對1都存在致命傷 探索新模式才有機會

筆者認為，MOOC模式(名師錄播課，或者是一對一百人以上的直播課)下有著五大致命傷：學生自制力差、氛圍差、習慣難以改變、沒有互動、無法個性化因材施教。有數據顯示，在傳統教育中，學生的平均續班率是56%，某些著名的大型教育公司里，續班率甚至往往在70%~90%之間。平均算下來，學生的學習完成率在99%左右。而在互聯網教育中，即使是擁有上千萬用戶的，全球最頂尖的互聯網教育公司，課程的完成率也僅有2%~5%。也就是說，普遍學校里的50人組成的班級，全班只能有一兩個人能夠完成學習。掉課率太高，完成率太低，口碑與利潤難以維持。

所以，當年YY李學凌和雷軍一起宣布要砸十億進軍慕課教育，三倍工資挖新東方最優秀的一小撮老師，課程單價比新東方便宜三倍，但是因為通過慕課形式，每個老師從在新東方只能帶一百多學生，到了YY可以帶一萬一百萬學生，商業模型中利潤反而更加豐厚！

千算萬算划算的生意，現在我們知道已經輸得一敗塗地！原因就在於，慕課解決了優質教師資源稀缺的問題，但是沒有解決學生自制力、互動性、個性化因材施教的問題，因此沒有完成率。

目前線上一對一解決了學生自制力、互動性、個性化的問題從而大幅度提升了完成率。但是大量依賴老師的模式下，當老師達到一兩萬人的時候，只要這個世界上優質老師是稀缺的，就可以理解其實大部分的老師都是非常基礎，非常差的老師，這個時候學生接受老師的教學方法，雖然專註力問題解決掉，但是教學質量沒有被解決，教學效果自然不會好，口碑下滑，利潤必然受到影響。

一旦規模化，老師的水平，就好像從開始的北京四中的質量，慢慢水化到民工子弟小學的質量，因為要照顧幾十萬百萬學生，並且不是一對五十的班級而是一對一。星河灣可以挖的老師畢竟是有限的，如果星河灣有幾十萬學生，我們可以清楚地預估升學率的變化。

人工智慧教育是噱頭or最佳方案？

在上述定律的情況下，可以看到不少奉行因人施教的私立學校老師質量比普通學校好，其工資要高出四倍，教學的學生卻少了兩倍，所以學費比普通學校高了八倍。筆者要說的是，並非他們利欲熏心，而是成本確實非常高，甚至有些學校還要依靠捐贈才能活下去。在歐美也是莫不如此，初高中私立名校甚至比中國名校更加喪心病狂地請知名大學教授、知名科學家甚至諾貝爾獎得主來給學生上課，結果可想而知！

這也得出教育行業第三個定律：好的教育確實特別貴。

毫無疑問，這是一場資源的競爭。以車牌號為例，現在的解決之道有兩個模式，一種模式是競價拍賣。在歐美、新加坡、日本、韓國、國內上海價低者得不到，價高者贏。還有一種模式是隨機分配。在北京車牌號通過隨機抽籤獲得，機會成分大，好的學校和差的學校合併抽號，很多心驚膽戰的家長將此比喻成輪盤賭，賭上的是孩子的一生。

筆者想強調的是，這種隨機分配非方式用在拿車牌沒問題，但是若用在教育上將是一場災難，因為沒有給最好的學生匹配最好的資源。在經濟學上來說，就像最好的資源不給最好的企業家，而是把人才、貸款、上市機會平均或者抽籤分給所有企業，會導致好的企業死的快，差的企業也沒有做好浪費了資源。老師們就像過去員工吃大鍋飯，工資也隨機抽籤，那還有誰會願意好好的工作？同樣教育資源分配不好，也將導致國家和民族文化和國民教育水平的倒退。

顯然，這些都不是最優解。當傳統方式走不通，或者沒辦法繼續進行的時候，我們只能看是不是存在一些突破性變數，解決上述死循環。正如我前文所說，科技的進步往往給人類的發展帶來結構性的機遇和顛覆式的創新。人工智慧的出現，也給教育行業注入了一劑強心針，有效解決教育痛點。

1、AI教育演算法為先數據為底 針對薄弱重點教學

人工智慧自適應學習系統的運行流程是要向優秀的教師一樣，既可以思考，又可以行動。在美國和歐洲等地，已經有9千多萬學生開始使用智適應系統。美國權威調查報告認為未來4年，智適應教育市場每年複合增長率會達到48%。

正如艾瑞諮詢在《中國人工智慧自適應教育行業研究報告》中分析，老師以經驗驅動教學的，因此剛畢業的老師往往適合於答疑，而在教學的體系化上有所欠缺，有經驗的老師往往擅長全盤把控，而在個性化上極度欠缺。不同的老師對於學生做規劃的學習路徑不同，也會影響教學效果。人工智慧自適應學習系統，旨在聚集並量化優秀老師的寶貴經驗，以數據和技術來驅動教學，最大化的減小老師水平的差異，提高整體教學效率和效果。

智適應教育用AI技術融合自適應教育理念，前期投資巨大，但是如果可以大量攤薄使用，效率大幅度提升。就好像一百年前汽車成為交通方式之前，大部分家庭的出行速度是靠兩條腿，而擁有千里馬的家庭就像擁有北京四中的名師，甚至名師一對一授課那樣，擁有不公平的人生晉級手段。而汽車的出現和普及，讓每個家庭擁有了公平的出行速度，而AI智適應教育，讓每一個孩子都擁有一個優秀老師一對一授課，就像給了每個孩子一個公平的出行工具那樣，完美解決教育中的三大痛點！

而人工智慧教育把AI技術滲透到教學的核心環節中，藉助大數據建模和演算法推送，實時連續記錄學生的學習行為，追溯學生的知識漏洞，根據學生的學習習慣和知識點掌握情況，推出針對性的教學方案，提高學習效率。既有助於從根本上改進學習的理念和方式，也有助於產品打通商業模式，直接面向c端用戶銷售變現。其本質在於以數據和技術為驅動力，實現規模化的個性化教育，針對每個不同的學生實現千人千面的教學。

未來通過人工智慧自適應系統模擬優秀的虛擬老師，可以改善師生比例差距過大的現狀，構建一種新型的雙師模式。即機器來教書，教師來育人。教師的優勢在於情感、創新和溫度，機器的優勢在於精準，標準和速度，兩者都不是萬能的，但可以互相協作，把教書育人的總價值發揮到最大，讓更多的學生享受到優質的教育資源，從而間接提高教育的公平性。

2、破解教育三大定律 全新教育商業模式誕生

目前，AI確實針對過去在線教育的痛點，能夠非常好的解決問題。人工智慧教師解決了一對一教學的教師資源稀缺的問題，大數據模型和演算法機制又能解決個性化教學問題。最重要，它解決了第三定律優質教育資源價格高的問題，因為一旦完成初期的資金投入，後期產生規模化效應後，可以用相對低廉的價格去服務更多的學生，這就是互聯網常說的邊際成本。而且教育結果比任何一個優秀的老師、任何一個優秀的私立學校都好。

那麼，AI教育的奇點時刻是不是真的就要到來？

筆者想分享一個美國知名在線教育公司Dreambox的案例，從2004年創立做基於計算機編程的自適應，一直不溫不火效果不明顯。而數年前引入AI演算法，在網站首頁把技術名稱從2.0年代的" Adaptive Learning"(自適應)改成了3.0年代的" Intelligent Adaptive Learning"(智適應)，產品不僅能夠實現動態地對問題進行區分和適配，同時還能幫助老師了解學生的學習進度情況。效果大幅度提升的情況下，使用的學生人數迅速突破300萬，今年8月成功拿到由知名的千億美金規模投資集團TPG 管理的The Rise Fund1.3億美元的投資，這也是該基金歷史單筆投資最大的教育領域中的項目。

流利說也是在創立之後6年徘徊在識別工具型AI只有流量沒有收入的情況下毅然2016年轉型策略型AI智適應教育，教學效果和口碑提升，付費用戶量大增，兩年完成上市進程，比起苦苦等待十幾年的慕課形式的新東方在線和滬江網實現了爆髮式的彎道超車。

松鼠AI從2014年專註中小學生智適應產品研發，根據德勤公布的數據，今年11月以5273%的營收增長率獲選中國高科技高增長50強的前15名。寒冬之下不得不令人咋舌！對外宣稱的續費率超過80%，相比慕課5%的完成率更是天上地下。該公司的發布會上捐贈課程給100萬貧困家庭的學生，這更是以老師為授課主體的傳統教育機構不敢想也不可能做到的。

在美國，創造了自適應學習的基礎的「知識空間理論」的ALEKS三年前被全球最大的教育集團之一麥格勞希爾收購之後，今年的學生用戶數也將突破500萬。而另外一家和麥格勞希爾的最強有力的競爭對手培生集團合作的Knewton累計融資超過2億美金，投資人包括好未來集團，更是宣布用戶數接近2000萬。

奇點爆發的背後，是AI教育從產品設計、運營邏輯、商業模式上都與過去傳統在線教育截然不同，而是開創了一種前所未有的創新。並且，不僅僅從融資額，還已經從用戶數量、收入額、續費率等等方面取得了突破。

大潮之下誰在裸泳，起底16家AI教育公司

在每個公司都號稱AI教育的時候，是否真正擁有AI領域的靈魂人物，最終決定了公司的技術水平和產品效果。很多公司在沒有任何AI科學家的情況下就倉促宣布AI戰略，這也是對行業對消費者的不負責任，在這裡我們對目前人工智慧教育企業做一個大起底，看一看誰才有資格叫智能教育。

1. 公司名稱：科大訊飛

科大訊飛已構建了智慧考試、智慧校園、智慧課堂、智慧學習一體化智慧教育產品體系。在11月的發布會上，科大訊飛首發了智慧微課工具1.0，智慧紙筆課堂1.0，智慧作業平台1.0，智慧組卷工具1.0等5款工具。其中，智慧紙筆工具可以對學生的紙筆書寫進行智能識別，現場智能批閱，實現課堂實時互動教學，實時獲取學情反饋；智慧微課工具，支持隨時進行課堂教學過程的錄製，生成指導教學的課件資源。

宣布AI時間：2017 年 3 月 14 日，科大訊飛正式啟動「AI 教育」公益計劃。

核心科學家：李世鵬，美國裏海大學博士、中國科學技術大學碩士和學士，國家「千人計劃」專家，新一代人工智慧產業技術創新戰略聯盟聯合秘書長。

有無做過人機大戰：無。

發表學術論文：李世鵬博士擁有 195 項美國專利及 330 多篇國際論文。《IEEE 電路與系統會刊-視頻技術專刊》現任總編輯(2018- 2019)和 IEEE Fellow。

2. 公司名稱：好未來

好未來的「魔鏡系統」利用人臉表情識別等技術，來判斷學生上課時的舉手、練習、聽課、發言等課堂狀態和面部情緒變化，生成專屬每一個學生的學習報告的人工智慧輔助教學系統，這樣學生端聽課數據可實時回傳給老師，讓老師動態調整自己的授課策略。

好未來還與清華大學達成合作，旗下AILab人工智慧實驗室與清華大學計算機系共同建立「清華大學（計算機系）——好未來智能教育信息技術聯合研究中心」，將把計算視覺技術、語音識別和自然語言處理技術等應用到整個學而思的教學服務當中。

宣布AI時間：2017年8月，好未來成立AI Lab人工智慧實驗室。

核心科學家：黃琰，98級中國科技大學少年班，獲得計算機系統結構專業碩士學位。曾任百度主任研發架構師、騰訊研究部總監等。

有無做過人機大戰：無。

發表學術論文：暫無披露。

3. 公司名稱：新東方

新東方和科大訊飛出資設立的東方訊飛，推出了旗下第一款基於AI技術的學習產品RealSkill，這是一款智能識別口語和作文的批改產品，未來將首先用於新東方留學語培業務。目前新東方在進行人工智慧實驗。

宣布AI時間：2018年4月13日，新東方科技教育集團與美國國家自然基金支持下的Big Learning項目(CBL)達成戰略合作協議。將在「深度學習、大數據應用、創新性智能科學、智慧化社群」等領域開展深入合作。

核心科學家：徐健,美國弗吉尼亞理工學院暨州立大學計算機科學碩士和工商管理碩士以及北京理工大學工業外貿學士學位。歷任美國房地美（Freddie Mac）信息系統服務總監，休斯衛星網路公司（Hughes Network Systems）架構師等職位。

有無做過人機大戰：無。

發表學術論文：暫無披露 。

4. 公司名稱：VIPKID

在教育科技創新上，VIPKID發布了通過打造全球首個第三代在線教育技術引擎，AI+數據賦能教學全場景閉環，覆蓋全球16國55城的穩定的教育網路系統「星雲系統」以及三大能力構建業界高級別安全保護體系等技術創新來引領在線教育行業發展。

宣布AI時間：2018年8月2日，VIPKID在北京召開發布會，正式對外公布以教育、科技、服務為核心的「V+戰略」，與此同時宣布與微軟中國達成戰略合作，雙方將在人工智慧教育解決方案上，聚合各自領域優勢，共同推進在產品、技術和市場等方面的相關合作。

核心科學家：霍振中，IBM的前任研究員，他發明過多項專利研究，多項專利發明人；VIPKID北美研究院首席科學家Bruce McCandliss，全球頂級腦科學專家、斯坦福大學教育認知神經科學實驗室的負責人、斯坦福大學教育研究生院教授。IMBES顧問委員會，在理事會任職。

有無做過人機大戰：無。

發表學術論文：暫無披露。

5. 公司名稱：英語流利說

流利說將逾7000萬用戶貢獻的龐大且帶標註的「中國人英語語音資料庫」融於AI英語老師，推出基於深度學習的自適應引擎。AI英語老師通過對學生薄弱環節的分析，規划出適應個體差異的英語學習解決方案，最大程度地擺脫了對「真人教師」這一核心因素的依賴。24小時在線的AI英語老師，引導學生隨時隨地自主學習，在汲取信息和探索未知的過程中，逐步形成全球視野。

宣布AI時間：2016年7月，推出歷時兩年斥巨資打造的世界領先的人工智慧老師——「懂你英語」。

核心科學家：林暉，博士，畢業於華盛頓大學西雅圖分校，曾任 Google 美國總部研究科學家。他也是語音識別、自然語言處理、深度學習及大數據挖掘演算法專家。

有無做過人機大戰：無。

發表學術論文：發表三十餘篇國際論文，擁有多項中國及美國專利。

6. 公司名稱：作業幫

「作業幫一課」是作業幫推出的以高效提分為目標的在線直播課程服務平台，課程範圍涵蓋小學、初中、高中所有學部。作業幫原本隸屬於百度知道的架構體系，是百度知道團隊打造的K12問答學習平台，2014年推出後發展迅速。

宣布AI時間：成立之初就依靠百度AI的強大支持。

核心科學家：CTO, 陳恭明，原百度技術總監，其創始團隊的骨幹參與過百度幾乎所有技術模塊的研發，從全背景的OCR、雲SDK到search搜索系統，再到深度學習都有涉及。

有無做過人機大戰：無。

發表學術論文：暫無披露。

7. 公司名稱：松鼠AI(乂學教育)

松鼠AI智適應學習系統，針對中小學生先做知識點掌握情況的全面掃描，「哪裡不會學哪裡」，從而節省大量時間給學生減負；而後用演算法推送教學視頻、題目、講解等，按照認知閾值理論個性化定製學習時間；同時根據知識空間理論追根溯源找到學生前序學習漏洞；最後通過價值網路評估如何戰略放棄。

宣布AI時間：2014年創始之初，就宣布在AI智適應教育技術的基礎上進行創新創業。

核心科學家：Tom Mitchell，教授，擔任全球高校AI領域排名第一的卡內基梅隆大學（CMU）計算機科學學院院長。1997年，他在CMU創立了全球的高校中首個機器學習系。美國人工智慧促進協會 (AAAI) 主席，AAAI傑出服務獎，美國國家工程院院士，美國藝術與科學學院院士。崔煒，博士，曾任職頂尖自適應教育公司RealizeIT，負責演算法和系統的研發。愛爾蘭國立大學人工智慧博士學位、博士後。在全球範圍內發表19次國際學術演講。Richard Tong，2015-2016年擔任Knewton亞太區方案實施總負責人，現擔任 IEEE AIS（自適應學習系統）標準委員會和專家組成員，IEEE ICICLE (教育工程行業聯合會)委員，從2011年起擔任評估和鑒定管理工作委員會（Assessment）主席和身份和訪問理管委員會 (IDM)主席; IMS Global Caliper 數據標準工作組成員，自適應測試（CAT）工作組成員等。Dan Bindman，加州大學爾灣分校數學博士學位。曾在世界著名AI自適應教育公司ALEKS工作12年，擔任首席架構師和用戶體驗(UX)部主任。

有無做過人機大戰：四次，2017年10月，2018年4月，7月，9月。松鼠AI教學效率分別超過高級教師、特級教師和中考命題組成員。

發表學術論文：Tom Mitchell教授擁有學術論文專著超過130篇，並廣泛發表於《Science》、《Nature》等世界頂級學術期刊。他最經典代表作是《機器學習：一種人工智慧方法》，已經被廣泛用作通用教科書，被譽為行業聖經。崔煒博士發表16篇國際學術論文，包括人工智慧核心期刊《Soft Computing》論文1篇、數量金融頂級期刊《Quantitative Finance》論文1篇、IEEE-CiFEr會議論文1篇；松鼠AI在國際頂級人工智慧教育大會AIED上兩年先後3篇關於智適應教育的論文獲選，在CSEDU大會上一篇論文獲獎，2018年AIEA大會上一篇論文從一萬多份論文中獲選。

8. 公司名稱：一起作業網

旗下Socrates智能學習系統，同步的是知識，高於同步的是能力，由演算法構建知識點和能力的結構體系。在知識層面不超綱、不超前，讓學生用更少的時間、更有效的練習，達成知識點的掌握和跨學科思維能力的建設，學習知識的同時獲得終身受益的思維方式。Socrates系統會根據學生的數據量身定製一套個性化學習路徑，以實現學生知識和能力共同發展的目標。

宣布AI時間：2017年公司品牌從「一起作業」改為「一起教育科技」，並且發布了「Socrates」智能學習系統。AI 團隊同時成立，聚焦在 AI 技術在教育領域的研究和應用。

核心科學家：馮俊晨，博士，畢業於北京大學，曾加入Harris Master of Public Policy項目，從事前沿的fin tech（主要是passive porfolio management和human capital pricing）以及HFT的工作。2013年在開始在教育領域創業。

有無做過人機大戰：無。

發表學術論文：暫無披露。

9. 公司名稱：猿題庫

2013年11月份，猿題庫推出「高考題庫」的40天後，有來自全國28個省市、6623所高中、共計31796名學生使用了猿題庫的高考題庫(付費使用)，而其中移動端用戶佔到了93.9%的比例。之後，猿題庫團隊就宣布高考題庫免費。

宣布AI時間：2013年，粉筆網推出了智能在線題庫產品「猿題庫」，基於大數據的分析及人工智慧演算法等多項專利技術而實現的。

核心科學家：唐巧，猿題庫iOS高級研發工程師，資深 iOS 開發者和Blogger，曾開發有道雲筆記、猿題庫和粉筆網的iOS客戶端。《iOS開發進階》一書的作者。

有無做過人機大戰：無。

發表學術論文：暫無披露。

10. 公司名稱：學霸君

在前期海量數據積累的基礎上，通過人工智慧技術手段加以分析利用，成功搭建了國內首款以手寫識別技術、機器學習、知識圖譜整合、精度加工、大數據建模等多項自主研發技術為基礎，基於自然語言處理的AI教學系統，可以實現學生學習行為軌跡還原，不斷深耕智能化教育。

宣布AI時間：創立伊始

核心科學家：陳銳鋒，CTO&首席科學家，新加坡國立大學博士,組建智能計算團隊，主攻文字識別、圖像演算法和數據挖掘方向。他還帶領團隊在國內率先開創同時適應自然場景、複雜版式圖像拍照識別引擎，為搜題及1V1實時答疑業務奠定了技術基礎。

有無做過人機大戰：2017年6月，由學霸君自主研發的智能教育機器人Aidam首次公開亮相，與6名高考狀元進行「人機大戰」，分別解答2017年高考數學試題，最終三組高考狀元分別得分為146分,140分,119分，而Aidam為134分。

發表學術論文：暫無披露

11. 公司名稱：滬江

Uni智能學習系統是滬江規模化應用的首款人工智慧學習產品。該產品運用人工智慧技術，結合學習者的興趣提供不同的學習內容，強化學習者薄弱知識點，真正實現了「私人訂製」、「千人千面」的個性化學習。數據顯示，在使用Uni智能學習系統後，用戶的學習成績相較之前提升了39%，提升成績所用的時間減少了28%，持續學習的天數增長了40%。

宣布AI時間：2017年5月7日，滬江網上線人工智慧學習產品「Uni智能學習系統」。

核心科學家：夏海榮，原微軟互聯網工程院的資深科學家，負責智能學習實驗室（HILL）的技術工作， 中國科學院自動化研究所碩士。中國計算機學會（CCF）語音對話與聽覺專業組的專業委員。他也是W3C SSML1.1標準的共同作者，並擁有多項國內外專利。

有無做過人機大戰：無。

發表學術論文：暫無披露。

12. 公司名稱：作業盒子

旗下雲象校級服務中的「智能教學」模塊，覆蓋作業、評測、比賽三個核心教學場景。老師通過作業盒子APP，可根據題型、難度、題量、知識點、學生能力差異等，一鍵智能布置作業，系統自動批改，生成學情分析報告。另外，作業盒子可以根據班級歷史作答數據，精準推送更適合本班學生的易錯題、複習題、檢測題，讓教學真正實現數據化、個性化。

宣布AI時間：2017年10月12日，作業盒子提出AIOC （AI oriented content）戰略，即基於自適應學習場景的內容建設戰略 。

核心科學家：暫無披露。

有無做過人機大戰：無。

發表學術論文：暫無披露。

13. 公司名稱：猿輔導

猿輔導發布「英語作文智能批改」產品，據介紹，智能批改採用了由深度學習技術驅動的批改人工智慧，識別和批改結果會更為準確。區別於以往的英語在線手寫識別，猿輔導的英語作文智能批改使用全文手寫離線識別。猿輔導稱，該產品的識別準確率近95%。據稱，這種技術Google公司已經應用在AlphaGo和Google翻譯中。

宣布AI時間：2014年年中，猿輔導應用研究團隊成立，該團隊運用深度學習技術，打造出拍照搜題APP小猿搜題，開源了分散式機器學習系統ytk-learn和分散式通信系統ytk-mp4j。

核心科學家：郭常圳，CTO，主持構建MARS模型，採用層疊式的注意力機制在多候選文檔，採樣出多個候選答案區域，並在此基礎上使用交叉投票模型，優化最終的答案，實現機器找出的答案比普通人找的更準確 。

有無做過人機大戰：猿輔導登頂SQuAD，排在其後的不乏谷歌、微軟、百度等互聯網科技巨頭。SQuAD是斯坦福大學發起的機器閱讀領域頂級賽事，主要測試機器對文本的理解能力，也就是機器閱讀能力。

發表學術論文：暫無披露。

14. 公司名稱：51Talk

建立起大數據中心，用數據、語音識別、面部識別等技術來提升教學效果。

51Talk主要將AI技術應用於計算機聽覺和視覺上，在線教育通過在線真人教育，所以對音視頻要求比較高。在人臉檢測及其應用方面，51Talk的上課平台支持快速人臉檢測，對人臉進行美顏、增添可愛道具，增加課堂的趣味性和生動性。

宣布AI時間：2018年6月，51Talk宣布目前已經產品化的AI技術主要有人臉檢測，表情識別，人物摳圖，AI降噪，語速檢測和語音打分。

核心科學家：劉思喆，無憂英語首席大數據專家，負責和數據相關的各項工作，如演算法優化,統計分析,數據倉庫等。

有無做過人機大戰：無。

發表學術論文：暫無披露。

15. 公司名稱：洋蔥數學

洋蔥數學將DKT演算法重點應用於動態的學習策略規劃， 收集數據，儲存數據，再進行數據分析，最後進行策略推送，會大概預測學生每一個知識點的掌握情況，診斷學生哪些知識點存在問題，然後推送相應的視頻和練習配套的複習包。

宣布AI時間：2017年成立了人工智慧實驗室，研發了自適應在線學習場景的人工智慧學習引擎， 對學習數據進行智能分析與即時匹配。

核心科學家：楊臨風，英國最好的貴族中學伊頓中學畢業，美國哈佛大學最熱門學科電腦信息畢業。

有無做過人機大戰：無。

發表學術論文：暫無披露。

16. 公司名稱：論答

論答PRISM演算法引擎，以國際一流演算法技術為核心，從百億級知識狀態中，精準定位每一位學生的知識薄弱點;論答人工智慧學習系統，為每一位學生量身定製循序漸進的學習路徑，通過最合適的教學方法，匹配精心設計的教學視頻、練習題等學習內容;論答在線學習社區，通過方便易用的交流平台，實現學生、老師、系統之間的高度互動，從而極大限度地提升學習效率，確保學習效果。

宣布AI時間：創立伊始

核心科學家：馬鎮筠，博士，美國弗吉尼亞大學統計學博士，長期致力於自適應設計與大數據分析的研究與應用， 負責開發了國內第一個應用高級演算法的自適應學習引擎的核心演算法，並主導了國內第一個有關自適應學習有效性實證研究項目的研究設計與數據分析。

有無做過人機大戰：無

發表學術論文數量：國際核心期刊及學術會議上發表自適應設計、大數據分析、學習分析、個性化醫療等相關領域論文20餘篇(其中影響因子超過20的3篇)，並長期擔任統計分析領域各類學術雜誌的評審。曾聯合主持了美國國立衛生研究院(NIH)和Moffitt研究中心的多項科研課題，擔任了多個美國政府和研究機構的科學評審委員會(Scientific Review Committee)委員，累計評審科研經費申請100餘項。

通過上面的分析我們發現一件事情，國內的AI人才，基本上都來自歐美。畢竟，在兩年以前，人工智慧並不是國內媒體會提到的關鍵詞，甚至絕大多數名校都沒有這個專業。而在歐美，這個領域的研究已經超過了半個世紀，最近幾十年更是培養了無數專家。

我們都知道，中國的互聯網的上半場已經結束，下半場隨著TMD的成長壯大已經基本定型。而未來十年，不再是商業模式創新的好時候，而是科技創新為核心的公司的蓬勃發展期。互聯網＋的十年會轉型成人工智慧＋的十年。清華人工智慧專業的申請者數量增長了35倍，美國卡耐基梅隆大學(CMU)的人工智慧博士生(PhD)的畢業起薪已經幾倍增長超過了哈佛商學院的畢業生，技術人才的爭奪已經白熱化！

寫在最後

一百年來，如果問還有哪個行業的效率沒有大幅度被科技改變和提升，那恐怕教育會排在第一！如果問還有哪個行業的質量差距會天淵之別，回答也依舊是教育！

AI＋自適應教育，在美國已經經歷過上百次的「人機大戰」的比較，被證明教學效率遠超優秀老師的效率。這就像汽車一定會跑過馬車一樣，隨著科技的進步、產品的完善、投資的增加、和數據的擴大，AI教育的效率會經歷奇點時刻，開始大幅度爆發性增長，直到每個人都在使用！

IBM聲稱，堅信每一個行業都會被AI深刻改變；李彥宏說，每一個公司都應該有一個首席AI科學家；吳恩達說，AI就像當年的電一樣，會用在萬事萬物。

紐約時報、經濟學人、福布斯更是預言，AI一定會讓教育更加個性化和更加引人入勝，智適應技術會帶來一場教育的新的繁榮！未來，不會存在沒有AI的教育！

編輯｜橙月

此文版權歸原作者所有，非鉛筆道原創，不對文中觀點和真實性負責，內容僅供讀者參考。

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