AI+教育，死掉的玩家都是因为忽略了这三招

 　　【IT时代网编者按】盈利，是几乎所有人工智能公司现在这个时间节点(乃至明年)面临的最核心问题。纵观AI在各个行业的应用，包括安防、无人驾驶、金融、医疗、新零售等，基本都面临盈利难的巨大挑战。

　　然而，AI+教育的公司已盈利的公司比比皆是，科大讯飞2016年度财报显示，2016年科大讯飞总营收33.20亿元，在“占公司主营业务收入或主营业务利润10%以上的产品”中，教育产品和服务2016年营收9.11亿元，比2015年同期增长34.28%。

　　前不久，流利说创始人兼CEO王翌公开表示，在目前AI公司普遍处在技术研发、摸索应用场景的背景下，流利说却早在今年2月已实现了规模化盈利。自2012年成立以来，流利说收入保持了月环比30%的高速增长。

　　清睿教育2016年财报显示，清睿教育年销售收入达5206万余元(税后)，比2015年同比增长80%，净利润突破1620万元，是2015年利润的四倍，发展势头愈来愈强劲。

　　诚然，教育已经成为AI率先落地、商业变现的行业。但是创业都遵循着九死一生的残酷规律，浪潮褪去，必然会有一批公司死在沙滩上。互联网教育就是很好的例子，根据互联网教育研究的报告，我国在线教育机构8000家左右，有70%的K12在线教育企业处于亏损状态，盈利的企业只占5%。

　　AI教育也难免逃脱这一“魔咒”，笔者总结，那些死掉的AI+教育玩家是因为不知道这三招。

　　第一招：紧跟政策

　　与国外市场环境有很大不同，国内的市场是一个政策导型的。例如，2015年互联网金融非常火热，随之兴起一大批互联网金融公司，但去年以来由于政策大强力打压，很少有人再提互联网金融了。

　　前不久，趣店在纽交所上市刷屏网络，也是中国互联网金融模式受到国际市场认可的一种标志。但是互联网金融机构也面临政策风险带来的挑战，互联网金融机构现在的很多经营范围尚没有明确的国家规范，极其容易带来问题。

　　在十九大上，教育部部长陈宝生在做报告时说，过去的5年是教育改革全面深化的5年。在高考招生制度改革方面，今年上海和浙江试点已经落地，经评估取得成功，尽管还存在一些需要完善的问题。今年，还有4个省要开始试点，到2020年新的高考改革制度全面建立起来。

　　教育智能科技公司极课大数据本周宣布已完成1亿元B轮融资，创始人李可佳对“新高考政策”向亿欧表达了他的看法。他认为国家也在向更科学的方向发展，避免一考定终生，希望机制更公平、更匹配。但是新的高考制度实施不是一蹴而就，是分不同阶段，从不同模块向前推进。

　　2017 年 7 月 20日，国务院印发《新一代人工智能发展规划》，规划提到，“人工智能+教育”深度融合已开启，未来已来。教育领域已成为人工智能重要应用场景之一。目前人工智能在教育的应用场景包括：( 1)智能阅卷和批改作业;( 2)语音识别测评;( 3)拍照搜题和在线答疑;( 4)自适应学习。

　　除了语音识别测评等个别细分领域已经深度商业化应用外，总的来说“人工智能+教育”还处于探索试错期和快速发展期。未来人工智能与教育的深度结合将整体加速迈入深水区，量变必将引起质变，“人工智能+教育”必将大有可为， 未来已来，趋势明确。

　　所以，无论是创业者，还是投资人，应该紧跟最新政策，了解AI+教育的最新动向，进而做长期布局。

　　第二招：数据是最大壁垒

　　人工智能有三大要素：算法、计算力和大数据。目前来看，由于框架平台的开放，各公司之间的算法差距不大，计算力逐渐成为基础设施，人工智能的下半场将是数据之争。AI 创业公司获取数据基本上有三种方式：买数据;从渠道伙伴那里间接获得一些数据;设计一些小的技巧去获取用户的数据。

　　教育数据的来源渠道有两个，一是数字化的教学环境，比如数字管理系统，可以实时收集数据;二是从传统教学行为中收集教育信息，并将之转化为数据，这仍是目前主要的来源。

　　例如，极课大数据的EI教育智能系统(AI+教育产品)，就是帮助学校把作业、考试整体管理起来。这个平台可用于布置作业，并对批改之后作业痕迹进行图像收集，同时产生数据，数据主要应用于两块：一块是借助教学模型和推荐算法，帮助老师做日常教学指引，比如作业的讲评、课程安排等。另外，数据也是跟着学生走，在校外(比如在家)的场景下，帮助学生管理做题、实时了解自身学习情况。

　　未来一定是谁有数据谁就能够做人工智能，教育数据或将成为制衡教育人工智能的一大因素。创新工场美国高级投资经理包蓓蓓曾公开对媒体表示，随着大厂商开源数据框架，技术门槛在降低，结构化的数据将成为真正的秘密武器。

　　阿凡题联合创始人兼CTO李启林认为，数据是很大的壁垒，“科大讯飞语音识别的引擎和小型企业的模型差不多，但是最终效果差很多，这就是数据量不同导致的。”针对数据来源，李启林认为：以辅导类产品为例，单单依靠学生的练习数据远远不够。“学生如果只在免费平台做了5道题，数据没有很大意义。如果要获取系统的而非零散的数据，可能需要一些强制性方法。”

　　第三招：引进高端人才

　　今年7月，国务院印发《新一代人工智能发展规划》，《规划》提出：“加大高端人工智能人才引进力度。开辟专门渠道，实行特殊政策，实现人工智能高端人才精准引进。统筹利用‘千人计划’等现有人才计划，加强人工智能领域优秀人才特别是优秀青年人才引进工作。”

　　无论是前沿理论研究，还是当下的关键技术研发，都离不开人才，尤其是高端人才。据全球知名职场社交平台领英发布的《全球AI领域人才报告》显示，截至2017年一季度，基于领英平台的全球人工智能领域技术人才数量超过190万人，其中美国相关人才总数超过85万人，高居榜首;而中国的相关人才总数也超过5万人，位居全球第七。然而，这些人才并不能满足互联网行业的需求。

　　任何一个行业的早期，其竞争都是人才之争。AI+教育需要复合型人才，一方面懂AI技术，另一方面对教育行业有很深的理解，从教育行业找到AI结合切入口。现阶段，如何引入AI人才将是未来“打仗”的基础。

　　前不久，京东在一个月内引入三位AI大佬，包括原微软亚太科技董事长申元庆、人工智能领域科学家周伯文、亚马逊首席科学家薄列峰，阿里巴巴前iDST语音负责人初敏加入思必驰都是很好的例子。在教育领域，一场AI人才抢夺亦不可避免。

　　结语

　　教育行业最大的痛点，是绝对资源相对稀缺，相对资源绝对稀缺。中国的优秀老师太少，而且老师的培养周期很长。优秀教学能力不均衡，难以定量照顾到每一个学生。

　　人工智能将对教育行业产生深度变革，能够帮助普通的老师像优秀老师那样去教学，提高教学效率，进而让他们有时间做更有创造性的工作。

　　而且，AI+教育是一个巨大的蓝海市场，根据国际咨询公司Technavio发布的“关于人工智能+教育”研究报告显示：人工智能+教育的市场规模将达到10500万美元。要在这块巨大蛋糕里面争夺一块，需要紧跟政策、重视数据、人才方面布局， 12月14日，来亿欧2017AI产业应用峰会，与AI顶级大佬、投资人以及AI+教育从业者共同探讨AI如何产业落地，本次大会还有很多优秀学生群体参加，要抢人才的企业过来噢。【责任编辑/刘晓娟】