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*本文系根据《孜本家闭门沙龙第37期--在线教育下半场：AI+将如何颠覆传统教育》活动上各位嘉宾的精彩发言整理而成，并删去部分敏感观点及不便公开的嘉宾公司内部信息。

01蓝象资本投资总监王凯峰：

to C方面是直播和录播，分为不同的学科，to B方面是更加智能化和个性化的信息化服务，从购买到使用，从硬件到软件。底层也会有一些新的机会，底层的机会一定伴随着平台的变迁。

AI+教育目前来看最快或者最有机会成长为一个较大的行业是在B端，我认为未来的一个大方向肯定是教育和科技的深度的融合。我们谈未来的教育会说到两件事情，一是更好的教育，二是把教育实现的更好。那我们今天谈的主要是如何利用科技将现在的教育变得更好，更有效率的去做相应的投资。

• 教育市场规模

2017年教育行业整体的规模共8万亿，分为两大块，一个是to C，一个是to B，我们常说的to C的部分是培训，偏消费类， to B偏企业服务，包括教育信息化。到2020年，教育市场整体的市场规模有望达到10万亿。

这里如何去划分？ 2016年有5万亿左右投到了2B的信息化领域，C端大约是1万亿左右，教育信息化部分占了这5万亿中的1万亿，所以说to B的教育信息化市场与to C的市场体量基本相当。教育行业是一个分散度非常高的行业，包括B端的市场里，我们也能看到上市公司的体量没有很大。这可能由几个因素导致：

第一，从2C的赛道来看，培训行业大部分在于人，而人是非标准化的智力劳动，我们说老师是非标准化的智力劳动的一个供应链，很难去把这个供应链非常好的去进行供给。所以说C端我们认为它的驱动力是把人变得更像机器一样标准化的去进行师资教研。另外是把机器变的像人，比如人工智能或者一些其他的辅助，让培训机构能够去更加批量化、标准化的去服务学生，包括管理制度的提升，管理支持的提升，这些都有可能大大增加行业的集中度。

第二，教育信息化。教育信息化这个词已经提了十几年的时间，国家投入了非常多的钱到这个行业来。3月份的时候刚刚提出了叫做教育信息化的概念，主要包含“三全两高一大”：更全更广的覆盖，更高的渗透率和更加强调使用和应用。因为过去很多年的教学计划里投了很多钱到硬件上面，现在基本上学校里面的网络的带宽已经足够去提供视频服务，包括平常上网都没有问题，但是有很多细节可能有问题，比如说像平板电脑买了以后不知道怎么充电，不知道该用什么软件，大屏的话还只会用PPT，那实际上我们看到这是从硬件到软件，包括从硬件到服务和内容的一个新的机会，未来的钱肯定会往这些地方去投入，所以我们会认为未来不仅是做内容，这种深度的融合，才能够拿到标或者订单，去赚到更多的钱。

• 教育行业的驱动因素

驱动因素1：中国教育不均衡问题严重，政策推动利用教育科技创新实现教育公平，科技融合是平衡不均衡的关键破局点。

首先我们看到的是中国的教育行业是一个高管制的行业，教育的不均衡的问题非常严重，北京和河南的一本录取率差差四倍，然后在北京，人大附中这样级别的学校是一个普通中学每年预算的100到200倍。所以大家会看到地区和地区之间是不均衡的，学段和学段之间也是不均衡的，比如说现在大家看到的幼儿园，之前幼儿园一年大概只有3000亿的经费，一年教育行业的经费大概是4万亿，幼儿园只能拿到这里面的3000亿，所以说大家看到的虐童或者说幼儿园的这些问题，实际上是因为经费的不均衡导致的。

中西部和东部的均衡其实差别很大，中部地区国家没有那么多预算，然后本身也没有太多钱，反而西部地区现在因为国家补贴了很多钱，成为了教育行业增长最快的一个地区。不均衡的解决方案除了国家投入之外，只可能是由科技来解决，因为不可能有这么多的老师愿意到不同的地方去。我们刚刚说最重要的问题是因为供应链的问题得不到解决，没有那么多优质的老师愿意进到这个行业里面去，到这些不均衡的地方，所以只有科技能解决这个问题。

我们看到科技跟教育的结合是一个循序渐进的过程，在这个过程里，从轻到重来看，首先是要完成在线化，因为最开始在2000年的时候，网络不发达，带宽不够宽，所以我们最先看到的是像沪江网，新东方在线，他们先把资讯放上来，这时候是完成教学媒介的在线化；2009年之后，移动互联网慢慢地渗透，那时资本也开始进入，我们看到更多的产品出现，教育开始变成一个商业的事情，那时有慕课、微课，有百词斩；后边科技的成分变得更多了之后，我们能看到人工智能的因素逐渐进入，比如猿题库、学霸君等等都是在2012年到2014年的时候，他们成为了现在的独角兽，拿到了很多钱活了下来，但是他们也是在最近这两年才刚刚找到商业模式，我们能够看到其实智能化从很早埋下了伏笔，但是到最近这一两年的时间里面开始真正商业变现。未来我们觉得教育和AI和包括其他的科技一定是越来越融合，而不仅仅是拿一个AI的噱头，就可以拿到更多的钱。

驱动因素2：中国家庭的教育支出占家庭收入的比例提高13倍，且受激烈的应试竞争影响，家长尤为重视学习效果。

中国大陆的家庭平均教育支出（从小学到本科）达4.29万美元，位居全球第六；从1985年至2012年，中国教育支出占家庭总收入比重上升了13倍，达到30%，远高于美国的1.6%；中国家长对教育的重视程度和付费意愿极高，教育科技发展潜力大。

驱动因素3：新技术与产业不断融合，驱动产业逐轮次发展。下一波驱动力来自于大量混合技术将与教育本质深度融合。

驱动因素4：可规模化的个性教学，教学内容通过新交互方式提升了学习体验，教学服务则通过直播技术提升了规模化能力。将内容、教师与助教进一步分工提升了规模化。而人工智能可以赋能全部环节。

当我们谈教在线教育的时候，我们其实谈的不是同一件事情。因为大家看到在线教育其实有非常多不同的产品形态，我们按照横向来看，教学效果是越来越好的。纵向来看，往上是越来越高的规模化能力，越来越低的成本。我们能够把教育行业分成两大块，一块叫做内容，一块叫做教学，内容偏出版，然后教学偏服务，这是两个完全不同的产业链成本结构。内容是从纸质的教材电教，变成了视频，变成了慕课是2012年发生的事情，然后变成了微课和音频课，这是大概在前两年发生的事情，去年的时候发生了一个很大的变化，增加了微课和助教这种微服务，把班主任的服务加到了课程里，大大的提升了整个教学效果。我们能看到教学从线下的大班、小班、一对一、翻转课堂等等，升级成了由于直播技术导致的在线大班、直播大班，然后直播的小班、一对一，包括我们看到的海外的一些翻转课堂加线上线下的混合教学，这是我们看到在教学服务里边显著提升了服务半径的教学加技术的解决方案。那么未来我看到的是直播教学服务和内容去融合，到后来我们可能分不清楚到底是什么是出版什么是教学。因为可能一套课程里面可能会有十节录播课程，两节直播课程，再加一个线上的社群，或者再加一些其他的一些服务，整体的打包给你，甚至还有比如说游学等等。通过这些综合的服务，线上线下直播录播，包括一些其他的教务，带来的是在成本最优的情况下一个最好的教学效果。所以说未来我们不会区分是直播还是录播课，它就是一套解决方案，是一套完全融合的东西。那么AI存在的意义是AI可以把整体的效率进一步的提升，把这里的每一个点继续在往上拉，通过AI去做微信群或者群运营，通过AI去做更好的表情识别或者指导。未来我觉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，才能够做出真正好用的东西。

• 教育行业的投资机会

To C是直播和录播，然后不同的学科，to B是更加智能，更加个性的信息化服务，从购买到使用，从硬件到软件。底层也有一些新的机会，底层的机会一定伴随着平台的变迁。

我自己看好的比较相关的是to B里跟技术相关的教材教辅，这个市场中国现在大概一共是500个亿，也有数字说是一千个亿以内，大概在500到700个亿之间。这个市场还是蛮大的，因为现在线下图书市场在不断的萎缩，而教辅却卖得很好，因为整个教材教辅市场经过很多年的分销渠道，内容已经很成型，但是缺乏交互性，没办法个性化，也比较无聊，这是教辅的问题。但培训市场的话，我们知道大概有一万个亿，同样都是教东西的，内容和服务的市场中间差了20倍，如果再考虑到参培率，教材教辅是每个人人手一本，而不是所有的人都会参加培训，这样来算的话，大概这两者之间容量是差一百倍。 所以说归根结底来说是因为现在的教材教辅的效果可能是培训的效果的1%，比如你买一本书有可能是一个老师的1%的效果，这也是为什么大家愿意请一个老师的原因，因为老师真的是有效的，而你买本书未必是有效的,但是新的技术能够把效果给拉起来，通过更好的交互，通过人工智能里边给每个学生提供不同的教材教辅，提供更好的学习路径。

那我们说AI能让教材教辅市场的容量增长，然后逼近于培训市场，这是我们看到的一个很大的机会。这里有几个核心的点，第一是要有内容，第二是要有渠道，第三能让付费，这是数字化教材教辅模式的核心。内容方面，传统的教材和教辅内容是很优质的；渠道方面，其实原有的出版社和新华书店等等，渠道是非常成熟的，就是你能不能介入，然后帮助这些出版社去升级到数字化，这方面如果大家能够在利益上达成一致的话，我认为这是好的一点；由于出版社有进校的通道，有正版内容的背书，这个付费比率会比自己的内容高很多，我们看到一般的电商或者一般的内容付费可能也就是百分之几到千分之几，但我们现在看到一些正版的数字化教材覆盖率是百分之几十，所以这个还是很可怕的，这是一个新的增量市场。 

02朗播网首席数据科学家贾艳明：

教育的根本是教研，没有技术的教育公司不见得做不好，但是没有教研的教育公司一定做不好；AI的核心是数据，只有通过大量的数据训练，才有可能训练出精准的模型，所以对于一家科技教育公司来说，教研和数据是必需的。

• 人工智能在教育中的应用

教育是以知识为工具教会他人思考的过程。很多人谈教育的时候忽略了教育的本质，教育分为两个层面，一是知识的传递，上课的过程就是知识传递的过程；二是知识的吸收，也就是常说的三分学七分练，这两部分的结合才是完整的教育。

传统的教育是学生们在教室里学习，随着互联网的发展，在线直播成为教学的一种新模式，然而新模式并未从本质上提升效率，并且没有解决知识吸收的问题，教学效果仍然较差。

人工智能就是研究如何使计算机去做过去只有人才能做的智能工作。人们最早关注人工智能是从Google研发出的AlphaGo击败专业选手开始，然后逐渐深入到各个行业。近年来，教育行业也引入AI技术，常见的有拍照搜题、表情识别、陪伴机器人等，虽然能涉及到学习的一些边边角角的问题，但是都无法触及到教育的本质，并且有些技术还远未成熟，比如多轮对话。

教育的根本是教研，没有技术的教育公司不见得做不好，但是没有教研的教育公司一定做不好；AI的核心是数据，只有通过大量的数据训练，才有可能训练出精准的模型，所以对于一家科技教育公司来说，教研和数据是必需的。

• 人工智能在朗播网的应用

朗播网研发了专家经验+能力图谱为基础的标准化产品，并基于此提供了融合AI+大数据技术的自适应学习平台，利用人工智能技术辅助教育，改善学习效果，提高学习效率。

人工智能在朗播网的一个主要应用是智能评测产品，包括口语的发音质量评测、流利度评测，主观题评测、作文评测等。朗播网根据多年积累的教研经验，为数据做标注，然后通过机器学习生成模型，为学生打分。

另一个主要应用是自适应学习平台，朗播网积累了大量学生的高质量、多维度数据，作为人工智能应用的基础。基于贝叶斯网络的测评模型可以根据大量数据的积累，预测出各能力点之间的概率关系，然后以学生上一部分的测评结果为依据，选择下一部分测评的数量和难度，这样只用很少的题目就可以完成学生测评。

贝叶斯网络的个性化学习路径推荐模型基于大量的数据判断能力点之间的关系，计算一个能力点的提升对其他能力点的带动，使得学生通过最少的付出和有限的题目就能获得期望的提升。

朗播网的学习系统分为三部分，教师通过方法课传授知识，学生通过自适应学习系统进行吸收内化，再通过辅导课辅助学生吸收内化。此外，数据和教研也密不可分，通过大量数据，系统可以分析出学生普遍存在的问题，教师在教研中就会着重讲解来增强学生对该知识点的理解。

• 未来教育的思考

学习内容和学习过程是标准化的，但是每个学生是个性化的。基于人工智能和大数据的自适应学习平台是必然趋势，同时数据的反哺能力会越来越强，深度学习模型和数据是相辅相成的，数据越多模型越准，越多的学生愿意使用，从而积累更多的数据，形成良性循环。

人工智能是无法取代教师的，不过教师的角色会发生变化，教师的角色将更加多元化，顶尖的教师继续去做知识的传授，随着未来线上学习占据主导地位，更多的教师可以去做系统设计以及个性化辅导。

本文转自微信公众号“ 孜本家投资人社区”，整理迟文博、边娜，排版项钰程。文章为作者独立观点，不代表芥末堆立场。