声网教育行业负责人钱奋在GET2023教育科技大会现场分享

芥末堆 麦乐迪 10月19日报道

10月17日至19日，芥末堆在北京举办“活力更始•教育与科技的再进一步”GET2023教育科技大会。在17日的领袖论坛上，声网教育行业负责人钱奋就《教育与实时互动的再进一步》进行了主题分享。

钱奋表示，现在的教育公司非常在意精细化运营，整个的运营都要做闭环，所以主打降本增效。那么关于降本增效，要应用到很多科技手段。如果大家还想在教育行业再往前走一步，或者重新再进入教育行业，基本上都要走精细化运营。

以下为演讲实录，经编辑：

大家好，很高兴有这样一个平台跟大家讨论和探索教育行业的发展。教育行业在这两年经历了比较大的变化，大家对教育行业有了重新的认知和理解。

首先介绍一下声网，声网是一家全球化的技术公司，主要专注在实时音视频互动领域，目前，在整个实时音视频的市场份额上，声网排在第一名。我们希望客户利用声网的技术快速搭建他们实时互动的场景，比如在线教育的在线实时课堂、企业在线的实时会议、娱乐直播和电商里的实时场景等。我们在实时音视频的相关发明专利上，已经有50多个，目前整个应用的注册量达到了65万+，声网的母公司2020年在美国上市。

在全球范围内，集成RTC实时音视频互动应用中有一半是用了声网的技术，我们覆盖了全球的各行各业。在教育上，近两年和教育客户进行了深度合作和打磨，比如一对一，小班课，还有大班课，大家在线上遇到的班型，AI互动课，自习室，包括在线监考，还有一些硬件，声网的技术已经覆盖到了。另外，在整个赛道上是全覆盖，像职业赛道的营销课，最近比较火的美术、音乐、编程、素养、健身课，还有教育信息化的空中课堂，声网都已经覆盖到了。

这两年，政策前后，对整个教育行业的改变非常大，我想从一个第三方的技术服务商的角度来跟大家分享教育行业的洞察和趋势。

首先，大家会认同政策的引导，整个教育行业趋向于相对理性，相对本质的趋势和状态。之前大家在教育行业属于野蛮生长，但经过政策的调整，可以发现整个教育行业慢慢走向了从一个野蛮生长的过程到精细化运营的过程。

由于政策的调整，整个教育公司或者企业，它的底层运营逻辑已经发生了改变。以前大家更注重的是客户数增加，不太管产品运营和用户体验，或者对效果并不是非常在意，只要客户数增加就可以了。但现在不一样了，现在的教育公司非常在意精细化运营，整个的运营都要做闭环，所以主打降本增效。那么关于降本增效，就会要应用到很多科技手段。如果大家还想在教育行业再往前走一步，或者重新再进入教育行业，基本上都要走精细化运营。

素质和职业教育是一个相对核心的方向，也是一个转型的方向。从国内的数据来看，素质教育赛道和STEM赛道的用户用量都在平稳增长，STEM赛道整体的增长要高于整个素质赛道。职业赛道市场的需求非常大，政策也鼓励。

第二个趋势，教育客户对于线上业务和线上互动的体验要求更进了一步。声网针对以上两个点，在AI降噪上和高清视频上下功夫。比如AI降噪，最早很多教育公司提供的是VIP的课程，有一对一，有一对二，有一对三，现在大家主打的是降本增效，把班容往外扩一下，现在的班型最少也是1对8，1对10，甚至有些客户已经开出了1对20，1对30这样的课程。在这样的课程中，学生和老师，学生和学生之间做互动AI降噪这个技术能力是非常重要的，可以排除一些干扰，比如说打键盘声，咳嗽声，关闭声等。比如高清视频，这跟整个素质教育发展是有相关性的，STEM教育里有科创实验类动手的课程，可以在线上完成的，这个过程中不只是知识的传递，更多是在动手做实验，这就需要对实验过程进行高清拍摄，以高清视频的状态实时传给班级里的学生和老师，让他们评判做的好不好，或者有很好的成果展示。

第三个趋势就是AIGC引领整个教育的个性化创新。不管是国内还是国外，对AIGC在教育上的应用关注度非常高，包括最近好未来发布了MathGPT，很多教育公司也发布了自己ChatGPT的产品。正是因为AIGC带来很多降本增效的环节，所以大家非常的重视。关于AIGC在教育场景中的机会，大概分三类，第一类是生产力类；第二类是研究类；第三类是教学和学习类。

与此同时，声网对AIGC有自己的解决方案，包括提供端+云上一站式的能力，也可以集成通用模型，还开放大模型的私有化，在语音能力上有一套自研的方案，包括STT，TTS模型优化，包括做人声分离，短句优化。声网也做场景的设定，包括语陪的方案，包括多人语聊的方案，还有娱乐视频的方案。

声网今年年底将会推出秒搭2.0产品平台，我们发现自从政策之后，各个教育公司对研发投入的控制非常严格，但是研发投入是非常巨大的，即将发布的秒搭2.0产品是零门槛地让客户去搭建他们们的线上直播平台，拥有免部署、可定制化、自有品牌、数据安全等优势，覆盖了素质教育、职业教育等教育场景。同时这是可视化的，也可自由定制。整个场景将覆盖素质教育所有的赛道场景。