作者：飞鸣 刀刀，欢迎大家观点交流，约吵不复

全文共 14862 字，阅读需要 30 分钟

———— / BEGIN / ————

最近《这块屏幕可能改变命运》刷爆朋友圈，一块屏幕改变的是优质教师稀缺问题，但仍然没有解决教育核心——这也是互联网教育推广艰难的原因之一。

国内AI＋教育玩家众多，产业泡沫究竟几何？笔者身处教育行业，自然也免不了收到不少朋友的私信：“你怎么看？”

索性不吐不快，结合今年教育行业和人工智能行业的融资热，把很多积压在心里的话一次性说个痛快。

笔者不禁反思：从事在线教育这么长时间，真的到了一块屏幕就可以全面战胜人类的时刻了吗？

一块屏幕解决的问题是什么？

优质老师资源稀缺。

没有解决的是什么？

个性化学习因材施教。

当县里孩子根本听不懂成都七中老师讲课难过得直哭、当老师提问时候成都的孩子七嘴八舌热闹非凡而县里孩子鸦雀无声面面相觑、当每天的作业成都老师当天抽空就可以批改完而县里的老师七天还没有改完……在线教育如何从实际上真正落地、适用，就成了问题。

在线教育十几年的发展其实并没有真正改变教育现状，北京四中网校黄冈网校等二十年的大规模推广也以都失败告终！而在欧美已经开始大面积推行、比尔盖茨扎克伯格盛赞、数千万孩子大量使用的AI＋自适应教育是否可以成为救世主呢？

一、AI颠覆式创新，教育奇点时刻多久到来

不可否认，科技的进步往往能给这个世纪带来颠覆式改变，并创新产生出一系列不同以往的产业、商业模式、思维逻辑。

就像我们2000年前的秦始皇一定不会想到自己修筑的长城利用烽火台来传递信息，如今已经演变成借助一台小小的手机通过微信就能轻松传递信息，比过去的飞鸽传书更靠谱，更快速；

同样，李白写下诗句“千里江陵一日还”的时候，他不会想到，今天我们坐高铁、飞机千里之路，一两小时便可以轻松到达；当四川出现第一张纸币“交子”的时候，也许也不会有人想到现在出门已经不需要带钱了。

同样AI的今天或许还只是在一些弱人工智能领域应用广泛，相对而言强人工智能领域并没有过多建树。

但是，正如一百年前刚刚诞生的汽车跑不过马车，并不代表永远跑不过马车，只要随着时间的推移，不断的进化，总能迎来全面战胜旧事物的一天。

就像美国作家卢克·多梅尔在《人工智能》一书中提出“奇点”的概念，奇点指的是机器在智能方面超过人类的那个点。

奇点大学创始人库兹韦尔说道，“奇点是指一项技术在成熟之前，都在缓慢潜伏发展，一旦技术水平、市场环境成熟，发展速度将立刻变成一条指数级增长上扬的曲线，而这个转折就是奇点时刻”，高铁、智能手机、导航、移动支付、打车、旅游、外卖、移动视频、AI刷脸认证等几乎所有的工业、软件、APP和AI应用，都经历了奇点时刻。

有人畅想：人工智能教育是不是也即将迎来自己奇点时刻？毕竟，在线教育已经迎来了资本春天。

作为一名教育行业的创业者，笔者看到这样的现象既欣喜又忧虑。喜的是，这么多年在对的赛道上一直孤独的奔跑着，迎来了行业的高光时刻。忧的是，一时间雨后春笋般涌现出来的在线教育行业，鱼龙混杂的情况下带来不可估量的副作用。

二、AI教育成为行业催金符，但不懂的请不要强行碰瓷

全球经济形势承压，资管新规的落地，都让2018年的资本圈雪上加霜。这一轮的寒冬来的如此凛冽，以至于王兴不禁说“2018可能是过去十年最差的一年，但却一定是未来十年最好的一年”。

正如“盛世买翡翠，乱世买黄金”的家庭理财法则一般。作为抗周期性产业，教育被朱啸虎称为寒冬中的吉祥三宝之一。

以笔者所在的K12领域为例，2018年有8例亿元以上级别的融资，作业帮在年内完成了两轮合计8.5亿美元融资。

然而投资机构的雄厚金钱，能踢出临门一脚？

当下社会全面进入ABC时代，即AI+ Big Data+Cloud。许多在线教育企业紧跟时代潮流也纷纷宣称进军AI教育新领域，从传统在线教育摇身一变成了人工智能教育，在资本市场上融资不断。

而乱花渐欲迷人眼的情况下，我们发现，全球的AI教育分成泾渭分明的两个派别，按照艾瑞的AI教育报告的分法：

一个派别叫做工具类AI，或者叫做识别类AI，比如拍照识别的作业帮，智能题库的猿题库，主观题自动识别批改的科大讯飞，语音识别的云知声，表情识别和脑电波识别的好未来，都是帮助老师识别学生情况的工具，而教学仍旧由老师人工完成；

第二个类别是教学类AI，或者叫做策略类，海外叫做自适应学习Adaptive Learning，是模拟特级教师的教学方法和教学策略，从测教学练测五个角度完全闭环由AI完成，老师是监督、辅助工作，比如英语流利说、松鼠AI和论答。

有趣的是，在美国纳斯达克上市的英语流利说，是从第一类，一个判断学生发音是否标准的AI工具，进化到第二类教学AI，在没有任何老师辅助的情况下完成教学全流程的“懂你英语”。

如果我们仔细观察，智能教育经历了奇点到来之前的长久潜伏期，1970年代起，基于科学家们在认知科学和人工智能领域的新发现，智能教学系统ITS逐渐兴起。同时，Carnegie Learning, Cognitive Tutor等多种新型教学软件的成功研发使得智能教育系统研究取得历史突破。

自适应学习产品经历了三个年代，1.0年代是基于人工的自适应，比如全球成功开设两万八千家加盟店的日本公文式教育KUMON，排在Entrepreneur全球连锁500强第37位，超过了SUBWAY和7-11；2.0年代是基于计算机编程的自适应，比如谷歌投资的十亿美金独角兽Renaissance Learning；3.0年代是基于人工智能的自适应，又叫做“智适应”，比如美国融资2亿多美金的Knewton和国内专注中小学生教育的松鼠AI。

随着全球50多家AI智适应教育最近三年纷纷获得融资，以及老牌互联网教育巨头Duolingo, 可汗学院, Coursera等也匆忙转型智适应，加上国内60多家最大的传统和在线教育机构一年之内全体宣布进军AI教育！不禁令人感觉有一种奇点时刻就应该在最近两三年到来的狂热气氛！

可是，在蜂拥而上的气氛下，AI智适应教育，又是一个新兴的领域，相关人才和经验总体上处于匮乏状态，在国内，由于对这个行业之前闻所未闻，无论高校还是企业界，可以说人才储备为零。

可见，想要做智能教育，显然得有几把刷子才能叫AI教育，否则不过是一种强行碰瓷。

目前，业内公认基于AI的智适应学习有三大核心技术：

第一，这些系统可以全面精准地评估学生对每个学科几万个知识点的每一个点的掌握状态。

第二，还可以根据学生知识测试后的结果为他们推荐不同的学习内容，并且根据学生的学习过程中的每分钟的数据采集实时调整教学策略，比如:提升难度或者降低难度，换一个教学风格的视频，给不同的学生不同的学习时间直到学会为止，等等。

第三，当学生出错时，系统可以帮助他们理解真正的错因。

总而言之，智适应教育就像一个富有经验的老师一对一地给学生授课。而识别类的AI则是老师提升授课效果的工具。后者的典型代表是学霸君的“高考机器人”，前者的典型代表是松鼠AI教学效果多次战胜特级教师和中考命题组专家的“教学机器人”。

三、传统教育痛点明显，教得好才能学得好

随着互联网的普及，城市与城市之间的物质生活差异正在被抹平。笔者曾言之，单纯从物质丰富度上来说，未来只会有北上广深这样的一线城市和其他城市之分，就像法国只有巴黎，和巴黎以外。

但是，如果谈到城市软实力竞争，又有两大因素不容忽视：医疗和教育。资本圈之所以认定这两个行业能够穿越周期，无非是看中其不可能短时间内见效，必须要日积月累才可以。

据鲸准研究院《智适应教育行业研究报告》分析，教育痛点主要集中在两方面：

一方面是传统教育大班授课难以做到个性教育，导致每个学生学习针对性都有问题。

大锅饭的结果是只有最会抢的孩子吃得饱。老师的教学内容和进度首先要照顾升学率，也就是优秀学生水平，所以大部分学生听不懂跟不上，越来越厌学和沉迷游戏，同时，因为一对多，优秀学生也被浪费了大量时间听自己已经学会而其他优秀生不会的知识点；

另一方面是优质的教师资源供给不足，且价格昂贵。

经验丰富的教师，资源稀缺，价格昂贵，高学历质量好的老师都去了一二线城市，三四五线的学生再也不可能鲤鱼跃龙门，被阶层分化的厚厚的城墙挡在了外面；而一二线城市内分化更加严重，每个城市的四大名校八大金刚的教学水平比起其他的几百家学校，就像少数上亿的豪宅别墅区，和其他的公寓的区别一样用升学率和名校比率把孩子的未来的梦强行划分成两个世界。

上海十大名校以外的几百家学校几乎没有一个学生可以考上“北清复交”，而十大内部的贫富差距也是惊人的，第一名可以考进北清复交180个，第十名只能考进去9个学生。

讲到底，优质教育资源的核心还是人。

做过教育的人都知道有两大定律：

第一，老师水平越高，教出的学生越好。

第二，同等水平的老师教的学生越少，教出来的水平越好。

1. 学校名师决定生源质量 得名师者得升学率

谁拥有优质的教师资源，谁就占据行业话语权。这一点在公立学校上体现的淋漓尽致，名师甚至可以决定一个学校行业地位、教学质量，甚至生源质量。

笔者以上海星河湾双语学校为例，没有任何长年积淀，成立短短几年让上海学生家长趋之若鹜的学校，丝毫不亚于传统的沪上四大名校。

而之所以能够从默默无闻到热烈受捧，主要得益于“关键先生”——唐盛昌，他在上海教育圈可谓是无人不知无人不晓。正是因为他的到来，并且从其他名校重金挖开大量名师，上海星河湾双语学校不是弯道超车，而是出生即富贵。

无独有偶，不仅上海如此，全国教育资源最优秀的北京同样如此。除了人大附中之外，北京家长一直以来已考上北京四中为荣，诗人北岛、高晓松、李敖、陈凯歌都是四中的学子，其办学时间晚于很多优秀的学校，之所以能够异军突起成为北京第二名的学校，也主要得益于三位名师：刘景昆、张子锷和韩茂富。

北岛在《北京四中》一文称，当年全北京的中学只有四位特级教师，北京四中就占了两位，分别是化学老师刘景昆和物理老师张子谔，二人被称之为国宝级教师。

也正是因为这几位优秀教师，让北京四中一直以来生源都非常好，在1995年高考，北京四中300名毕业生中，有160余人被清华北大录取，比当年整个海淀区还要多……

有人要说，只有一线城市才会如此看重名师资源。那么河北衡水中学年薪50万聘请优秀教师，安徽合肥六中校长封安保调任，家长封路留人……恰恰证明，二三四线城市更加注重稀缺的优秀教师资源。

2. MOOC模式&线上1对1都存在致命伤 探索新模式才有机会

笔者认为，MOOC模式(名师录播课，或者是一对一百人以上的直播课)下有着五大致命伤：学生自制力差、氛围差、习惯难以改变、没有互动、无法个性化因材施教。

而在互联网教育中，即使是拥有上千万用户的，全球最顶尖的互联网教育公司，课程的完成率也仅有2%~5%。也就是说，普遍学校里的50人组成的班级，全班只能有一两个人能够完成学习。掉课率太高，完成率太低，口碑与利润难以维持。

所以，当年YY李学凌和雷军一起宣布要砸十亿进军慕课教育，三倍工资挖新东方最优秀的一小撮老师，课程单价比新东方便宜三倍；但是因为通过慕课形式，每个老师从在新东方只能带一百多学生，到了YY可以带一万一百万学生，商业模型中利润反而更加丰厚！

千算万算划算的生意，现在我们知道已经输得一败涂地！原因就在于，慕课解决了优质教师资源稀缺的问题，但是没有解决学生自制力、互动性、个性化因材施教的问题，因此没有完成率。

目前线上一对一解决了学生自制力、互动性、个性化的问题从而大幅度提升了完成率。

但是大量依赖老师的模式下，当老师达到一两万人的时候，只要这个世界上优质老师是稀缺的，就可以理解其实大部分的老师都是非常基础，非常差的老师，这个时候学生接受老师的教学方法，虽然专注力问题解决掉，但是教学质量没有被解决，教学效果自然不会好，口碑下滑，利润必然受到影响。

一旦规模化，老师的水平，就好像从开始的北京四中的质量，慢慢水化到民工子弟小学的质量，因为要照顾几十万百万学生，并且不是一对五十的班级而是一对一。星河湾可以挖的老师毕竟是有限的，如果星河湾有几十万学生，我们可以清楚地预估升学率的变化。

四、人工智能教育是噱头or最佳方案

在上述定律的情况下，可以看到不少奉行因人施教的私立学校老师质量比普通学校好，其工资要高出四倍，教学的学生却少了两倍，所以学费比普通学校高了八倍。

笔者要说的是：并非他们利欲熏心，而是成本确实非常高，甚至有些学校还要依靠捐赠才能活下去。

在欧美也是莫不如此——初高中私立名校甚至比中国名校更加丧心病狂地请知名大学教授、知名科学家甚至诺贝尔奖得主来给学生上课，结果可想而知！

这也得出教育行业第三个定律：好的教育确实特别贵。结合前文提到两大定律，构成了教育行业的三大定律。

毫无疑问，这是一场资源的竞争。

以车牌号为例，现在的解决之道有两个模式，一种模式是竞价拍卖。在欧美、新加坡、日本、韩国、国内上海价低者得不到，价高者赢。

还有一种模式是随机分配。

在北京车牌号通过随机抽签获得，机会成分大，好的学校和差的学校合并抽号，很多心惊胆战的家长将此比喻成轮盘赌，赌上的是孩子的一生。

笔者想强调的是，这种随机分配非方式用在拿车牌没问题，但是若用在教育上将是一场灾难，因为没有给最好的学生匹配最好的资源。

在经济学上来说，就像最好的资源不给最好的企业家，而是把人才、贷款、上市机会平均或者抽签分给所有企业，会导致好的企业死的快，差的企业也没有做好浪费了资源。

老师们就像过去员工吃大锅饭，工资也随机抽签，那还有谁会愿意好好的工作？同样教育资源分配不好，也将导致国家和民族文化和国民教育水平的倒退。

显然，这些都不是最优解。当传统方式走不通，或者没办法继续进行的时候，我们只能看是不是存在一些突破性变量，解决上述死循环。正如我前文所说，科技的进步往往给人类的发展带来结构性的机遇和颠覆式的创新。人工智能的出现，也给教育行业注入了一剂强心针，有效解决教育痛点。

1. AI教育算法为先数据为底 针对薄弱重点教学

人工智能自适应学习系统的运行流程是要向优秀的教师一样，既可以思考，又可以行动。在美国和欧洲等地，已经有9千多万学生开始使用智适应系统。美国权威调查报告认为未来4年，智适应教育市场每年复合增长率会达到48%。

正如艾瑞咨询在《中国人工智能自适应教育行业研究报告》中分析，老师以经验驱动教学的，因此刚毕业的老师往往适合于答疑，而在教学的体系化上有所欠缺，有经验的老师往往擅长全盘把控，而在个性化上极度欠缺。

不同的老师对于学生做规划的学习路径不同，也会影响教学效果。

人工智能自适应学习系统，旨在聚集并量化优秀老师的宝贵经验，以数据和技术来驱动教学，最大化的减小老师水平的差异，提高整体教学效率和效果。

智适应教育用AI技术融合自适应教育理念，前期投资巨大，但是如果可以大量摊薄使用，效率大幅度提升。

就好像一百年前汽车成为交通方式之前，大部分家庭的出行速度是靠两条腿，而拥有千里马的家庭就像拥有北京四中的名师，甚至名师一对一授课那样，拥有不公平的人生晋级手段。

而汽车的出现和普及，让每个家庭拥有了公平的出行速度，而AI智适应教育，让每一个孩子都拥有一个优秀老师一对一授课，就像给了每个孩子一个公平的出行工具那样，完美解决教育中的三大痛点！

而人工智能教育把AI技术渗透到教学的核心环节中，借助大数据建模和算法推送，实时连续记录学生的学习行为，追溯学生的知识漏洞，根据学生的学习习惯和知识点掌握情况，推出针对性的教学方案，提高学习效率。

既有助于从根本上改进学习的理念和方式，也有助于产品打通商业模式，直接面向C端用户销售变现。其本质在于以数据和技术为驱动力，实现规模化的个性化教育，针对每个不同的学生实现千人千面的教学。

未来通过人工智能自适应系统模拟优秀的虚拟老师，可以改善师生比例差距过大的现状，构建一种新型的双师模式——即机器来教书，教师来育人。

教师的优势在于情感、创新和温度，机器的优势在于精准，标准和速度，两者都不是万能的，但可以互相协作，把教书育人的总价值发挥到最大，让更多的学生享受到优质的教育资源，从而间接提高教育的公平性。

2. 破解教育三大定律 全新教育商业模式诞生

目前，AI确实针对过去在线教育的痛点，能够非常好的解决问题。人工智能教师解决了一对一教学的教师资源稀缺的问题，大数据模型和算法机制又能解决个性化教学问题。

最重要的是：它解决了第三定律优质教育资源价格高的问题。因为一旦完成初期的资金投入，后期产生规模化效应后，可以用相对低廉的价格去服务更多的学生，这就是互联网常说的边际成本。而且教育结果比任何一个优秀的老师、任何一个优秀的私立学校都好。

那么，AI教育的奇点时刻是不是真的就要到来？

笔者想分享一个美国知名在线教育公司Dreambox的案例，从2004年创立做基于计算机编程的自适应，一直不温不火效果不明显。

而数年前引入AI算法，在网站首页把技术名称从2.0年代的” Adaptive Learning”(自适应)改成了3.0年代的” Intelligent Adaptive Learning”(智适应)，产品不仅能够实现动态地对问题进行区分和适配，同时还能帮助老师了解学生的学习进度情况。

效果大幅度提升的情况下，使用的学生人数迅速突破300万，今年8月成功拿到由知名的千亿美金规模投资集团TPG 管理的The Rise Fund1.3亿美元的投资，这也是该基金历史单笔投资最大的教育领域中的项目。

流利说也是在创立之后6年徘徊在识别工具型AI只有流量没有收入的情况下毅然2016年转型策略型AI智适应教育，教学效果和口碑提升，付费用户量大增，两年完成上市进程，比起苦苦等待十几年的慕课形式的新东方在线和沪江网实现了爆发式的弯道超车。

松鼠AI从2014年专注中小学生智适应产品研发，根据德勤公布的数据，今年11月以5273%的营收增长率获选中国高科技高增长50强的前15名。寒冬之下不得不令人咋舌！对外宣称的续费率超过80%，相比慕课5%的完成率更是天上地下。

该公司的发布会上捐赠课程给100万贫困家庭的学生，这更是以老师为授课主体的传统教育机构不敢想也不可能做到的。

在美国，创造了自适应学习的基础的“知识空间理论”的ALEKS三年前被全球最大的教育集团之一麦格劳希尔收购之后，今年的学生用户数也将突破500万。

而另外一家和麦格劳希尔的最强有力的竞争对手培生集团合作的Knewton累计融资超过2亿美金，投资人包括好未来集团，更是宣布用户数接近2000万。

奇点爆发的背后，是AI教育从产品设计、运营逻辑、商业模式上都与过去传统在线教育截然不同，而是开创了一种前所未有的创新。并且，不仅仅从融资额，还已经从用户数量、收入额、续费率等等方面取得了突破。

五、大潮之下谁在裸泳，起底16家AI教育公司

在每个公司都号称AI教育的时候，是否真正拥有AI领域的灵魂人物，最终决定了公司的技术水平和产品效果。很多公司在没有任何AI科学家的情况下就仓促宣布AI战略，这也是对行业对消费者的不负责任，在这里我们对目前人工智能教育企业做一个大起底，看一看谁才有资格叫智能教育。

1. 公司名称：科大讯飞

科大讯飞已构建了智慧考试、智慧校园、智慧课堂、智慧学习一体化智慧教育产品体系。

在11月的发布会上，科大讯飞首发了智慧微课工具1.0，智慧纸笔课堂1.0，智慧作业平台1.0，智慧组卷工具1.0等5款工具。

其中，智慧纸笔工具可以对学生的纸笔书写进行智能识别，现场智能批阅，实现课堂实时互动教学，实时获取学情反馈；智慧微课工具，支持随时进行课堂教学过程的录制，生成指导教学的课件资源。

宣布AI时间：2017 年 3 月 14 日，科大讯飞正式启动“AI 教育”公益计划。

核心科学家：李世鹏，美国里海大学博士、中国科学技术大学硕士和学士，国家“千人计划”专家，新一代人工智能产业技术创新战略联盟联合秘书长。

有无做过人机大战：无。

发表学术论文：李世鹏博士拥有 195 项美国专利及 330 多篇国际论文。《IEEE 电路与系统会刊-视频技术专刊》现任总编辑(2018- 2019)和 IEEE Fellow。

2. 公司名称：好未来

好未来的“魔镜系统”利用人脸表情识别等技术，来判断学生上课时的举手、练习、听课、发言等课堂状态和面部情绪变化，生成专属每一个学生的学习报告的人工智能辅助教学系统，这样学生端听课数据可实时回传给老师，让老师动态调整自己的授课策略。

好未来还与清华大学达成合作，旗下AILab人工智能实验室与清华大学计算机系共同建立“清华大学（计算机系）——好未来智能教育信息技术联合研究中心”，将把计算视觉技术、语音识别和自然语言处理技术等应用到整个学而思的教学服务当中。

宣布AI时间：2017年8月，好未来成立AI Lab人工智能实验室。

核心科学家：黄琰，98级中国科技大学少年班，获得计算机系统结构专业硕士学位。曾任百度主任研发架构师、腾讯研究部总监等。

有无做过人机大战：无。

发表学术论文：暂无披露。

3. 公司名称：新东方

新东方和科大讯飞出资设立的东方讯飞，推出了旗下第一款基于AI技术的学习产品RealSkill，这是一款智能识别口语和作文的批改产品，未来将首先用于新东方留学语培业务。目前新东方在进行人工智能实验。

宣布AI时间：2018年4月13日，新东方科技教育集团与美国国家自然基金支持下的Big Learning项目(CBL)达成战略合作协议。将在“深度学习、大数据应用、创新性智能科学、智慧化社群”等领域开展深入合作。

核心科学家：徐健,美国弗吉尼亚理工学院暨州立大学计算机科学硕士和工商管理硕士以及北京理工大学工业外贸学士学位。历任美国房地美（Freddie Mac）信息系统服务总监，休斯卫星网络公司（Hughes Network Systems）架构师等职位。

有无做过人机大战：无。

发表学术论文：暂无披露 。

4. 公司名称：VIPKID

在教育科技创新上，VIPKID发布了通过打造全球首个第三代在线教育技术引擎，AI+数据赋能教学全场景闭环，覆盖全球16国55城的稳定的教育网络系统“星云系统”以及三大能力构建业界高级别安全保护体系等技术创新来引领在线教育行业发展。

宣布AI时间：2018年8月2日，VIPKID在北京召开发布会，正式对外公布以教育、科技、服务为核心的“V+战略”，与此同时宣布与微软中国达成战略合作，双方将在人工智能教育解决方案上，聚合各自领域优势，共同推进在产品、技术和市场等方面的相关合作。

核心科学家：霍振中，IBM的前任研究员，他发明过多项专利研究，多项专利发明人；VIPKID北美研究院首席科学家Bruce McCandliss，全球顶级脑科学专家、斯坦福大学教育认知神经科学实验室的负责人、斯坦福大学教育研究生院教授。IMBES顾问委员会，在理事会任职。

有无做过人机大战：无。

发表学术论文：暂无披露。

5. 公司名称：英语流利说

流利说将逾7000万用户贡献的庞大且带标注的“中国人英语语音数据库”融于AI英语老师，推出基于深度学习的自适应引擎。

AI英语老师通过对学生薄弱环节的分析，规划出适应个体差异的英语学习解决方案，最大程度地摆脱了对“真人教师”这一核心因素的依赖。

24小时在线的AI英语老师，引导学生随时随地自主学习，在汲取信息和探索未知的过程中，逐步形成全球视野。

宣布AI时间：2016年7月，推出历时两年斥巨资打造的世界领先的人工智能老师——“懂你英语”。

核心科学家：林晖，博士，毕业于华盛顿大学西雅图分校，曾任 Google 美国总部研究科学家。他也是语音识别、自然语言处理、深度学习及大数据挖掘算法专家。

有无做过人机大战：无。

发表学术论文：发表三十余篇国际论文，拥有多项中国及美国专利。

6. 公司名称：作业帮

“作业帮一课”是作业帮推出的以高效提分为目标的在线直播课程服务平台，课程范围涵盖小学、初中、高中所有学部。作业帮原本隶属于百度知道的架构体系，是百度知道团队打造的K12问答学习平台，2014年推出后发展迅速。

宣布AI时间：成立之初就依靠百度AI的强大支持。

核心科学家：CTO, 陈恭明，原百度技术总监，其创始团队的骨干参与过百度几乎所有技术模块的研发，从全背景的OCR、云SDK到search搜索系统，再到深度学习都有涉及。

有无做过人机大战：无。

发表学术论文：暂无披露。

7. 公司名称：松鼠AI(乂学教育)

松鼠AI智适应学习系统，针对中小学生先做知识点掌握情况的全面扫描，“哪里不会学哪里”，从而节省大量时间给学生减负；而后用算法推送教学视频、题目、讲解等，按照认知阈值理论个性化定制学习时间；同时根据知识空间理论追根溯源找到学生前序学习漏洞；最后通过价值网络评估如何战略放弃。

宣布AI时间：2014年创始之初，就宣布在AI智适应教育技术的基础上进行创新创业。

核心科学家：

Tom Mitchell，教授，担任全球高校AI领域排名第一的卡内基梅隆大学（CMU）计算机科学学院院长。1997年，他在CMU创立了全球的高校中首个机器学习系。美国人工智能促进协会 (AAAI) 主席，AAAI杰出服务奖，美国国家工程院院士，美国艺术与科学学院院士。

崔炜，博士，曾任职顶尖自适应教育公司RealizeIT，负责算法和系统的研发。爱尔兰国立大学人工智能博士学位、博士后。在全球范围内发表19次国际学术演讲。

Richard Tong，2015-2016年担任Knewton亚太区方案实施总负责人，现担任 IEEE AIS（自适应学习系统）标准委员会和专家组成员，IEEE ICICLE (教育工程行业联合会)委员，从2011年起担任评估和鉴定管理工作委员会（Assessment）主席和身份和访问理管委员会 (IDM)主席; IMS Global Caliper 数据标准工作组成员，自适应测试（CAT）工作组成员等。

Dan Bindman，加州大学尔湾分校数学博士学位。曾在世界著名AI自适应教育公司ALEKS工作12年，担任首席架构师和用户体验(UX)部主任。

有无做过人机大战：四次，2017年10月，2018年4月，7月，9月。松鼠AI教学效率分别超过高级教师、特级教师和中考命题组成员。

发表学术论文：

Tom Mitchell教授拥有学术论文专著超过130篇，并广泛发表于《Science》、《Nature》等世界顶级学术期刊。他最经典代表作是《机器学习：一种人工智能方法》，已经被广泛用作通用教科书，被誉为行业圣经。

崔炜博士发表16篇国际学术论文，包括人工智能核心期刊《Soft Computing》论文1篇、数量金融顶级期刊《Quantitative Finance》论文1篇、IEEE-CiFEr会议论文1篇；松鼠AI在国际顶级人工智能教育大会AIED上两年先后3篇关于智适应教育的论文获选，在CSEDU大会上一篇论文获奖，2018年AIEA大会上一篇论文从一万多份论文中获选。

8. 公司名称：一起作业网

旗下Socrates智能学习系统，同步的是知识，高于同步的是能力，由算法构建知识点和能力的结构体系。

在知识层面不超纲、不超前，让学生用更少的时间、更有效的练习，达成知识点的掌握和跨学科思维能力的建设，学习知识的同时获得终身受益的思维方式。

Socrates系统会根据学生的数据量身定制一套个性化学习路径，以实现学生知识和能力共同发展的目标。

宣布AI时间：2017年公司品牌从“一起作业”改为“一起教育科技”，并且发布了“Socrates”智能学习系统。AI 团队同时成立，聚焦在 AI 技术在教育领域的研究和应用。

核心科学家：冯俊晨，博士，毕业于北京大学，曾加入Harris Master of Public Policy项目，从事前沿的fin tech（主要是passive porfolio management和human capital pricing）以及HFT的工作。2013年在开始在教育领域创业。

有无做过人机大战：无。

发表学术论文：暂无披露。

9. 公司名称：猿题库

2013年11月份，猿题库推出“高考题库”的40天后，有来自全国28个省市、6623所高中、共计31796名学生使用了猿题库的高考题库(付费使用)，而其中移动端用户占到了93.9%的比例。之后，猿题库团队就宣布高考题库免费。

宣布AI时间：2013年，粉笔网推出了智能在线题库产品“猿题库”，基于大数据的分析及人工智能算法等多项专利技术而实现的。

核心科学家：唐巧，猿题库iOS高级研发工程师，资深 iOS 开发者和Blogger，曾开发有道云笔记、猿题库和粉笔网的iOS客户端。《iOS开发进阶》一书的作者。

有无做过人机大战：无。

发表学术论文：暂无披露。

10. 公司名称：学霸君

在前期海量数据积累的基础上，通过人工智能技术手段加以分析利用，成功搭建了国内首款以手写识别技术、机器学习、知识图谱整合、精度加工、大数据建模等多项自主研发技术为基础，基于自然语言处理的AI教学系统，可以实现学生学习行为轨迹还原，不断深耕智能化教育。

宣布AI时间：创立伊始

核心科学家：陈锐锋，CTO&首席科学家，新加坡国立大学博士,组建智能计算团队，主攻文字识别、图像算法和数据挖掘方向。他还带领团队在国内率先开创同时适应自然场景、复杂版式图像拍照识别引擎，为搜题及1V1实时答疑业务奠定了技术基础。

有无做过人机大战：2017年6月，由学霸君自主研发的智能教育机器人Aidam首次公开亮相，与6名高考状元进行“人机大战”，分别解答2017年高考数学试题，最终三组高考状元分别得分为146分,140分,119分，而Aidam为134分。

发表学术论文：暂无披露

11. 公司名称：沪江

Uni智能学习系统是沪江规模化应用的首款人工智能学习产品。该产品运用人工智能技术，结合学习者的兴趣提供不同的学习内容，强化学习者薄弱知识点，真正实现了“私人订制”、“千人千面”的个性化学习。

数据显示：在使用Uni智能学习系统后，用户的学习成绩相较之前提升了39%，提升成绩所用的时间减少了28%，持续学习的天数增长了40%。

宣布AI时间：2017年5月7日，沪江网上线人工智能学习产品“Uni智能学习系统”。

核心科学家：夏海荣，原微软互联网工程院的资深科学家，负责智能学习实验室（HILL）的技术工作， 中国科学院自动化研究所硕士。中国计算机学会（CCF）语音对话与听觉专业组的专业委员。他也是W3C SSML1.1标准的共同作者，并拥有多项国内外专利。

有无做过人机大战：无。

发表学术论文：暂无披露。

12. 公司名称：作业盒子

旗下云象校级服务中的“智能教学”模块，覆盖作业、评测、比赛三个核心教学场景。老师通过作业盒子APP，可根据题型、难度、题量、知识点、学生能力差异等，一键智能布置作业，系统自动批改，生成学情分析报告。

另外，作业盒子可以根据班级历史作答数据，精准推送更适合本班学生的易错题、复习题、检测题，让教学真正实现数据化、个性化。

宣布AI时间：2017年10月12日，作业盒子提出AIOC （AI oriented content）战略，即基于自适应学习场景的内容建设战略 。

核心科学家：暂无披露。

有无做过人机大战：无。

发表学术论文：暂无披露。

13. 公司名称：猿辅导

猿辅导发布“英语作文智能批改”产品，据介绍，智能批改采用了由深度学习技术驱动的批改人工智能，识别和批改结果会更为准确。

区别于以往的英语在线手写识别，猿辅导的英语作文智能批改使用全文手写离线识别。猿辅导称，该产品的识别准确率近95%。据称，这种技术Google公司已经应用在AlphaGo和Google翻译中。

宣布AI时间：2014年年中，猿辅导应用研究团队成立，该团队运用深度学习技术，打造出拍照搜题APP小猿搜题，开源了分布式机器学习系统ytk-learn和分布式通信系统ytk-mp4j。

核心科学家：郭常圳，CTO，主持构建MARS模型，采用层叠式的注意力机制在多候选文档，采样出多个候选答案区域，并在此基础上使用交叉投票模型，优化最终的答案，实现机器找出的答案比普通人找的更准确 。

有无做过人机大战：猿辅导登顶SQuAD，排在其后的不乏谷歌、微软、百度等互联网科技巨头。SQuAD是斯坦福大学发起的机器阅读领域顶级赛事，主要测试机器对文本的理解能力，也就是机器阅读能力。

发表学术论文：暂无披露。

14. 公司名称：51Talk

建立起大数据中心，用数据、语音识别、面部识别等技术来提升教学效果。

51Talk主要将AI技术应用于计算机听觉和视觉上，在线教育通过在线真人教育，所以对音视频要求比较高。在人脸检测及其应用方面，51Talk的上课平台支持快速人脸检测，对人脸进行美颜、增添可爱道具，增加课堂的趣味性和生动性。

宣布AI时间：2018年6月，51Talk宣布目前已经产品化的AI技术主要有人脸检测，表情识别，人物抠图，AI降噪，语速检测和语音打分。

核心科学家：刘思喆，无忧英语首席大数据专家，负责和数据相关的各项工作，如算法优化,统计分析,数据仓库等。

有无做过人机大战：无。

发表学术论文：暂无披露。

15. 公司名称：洋葱数学

洋葱数学将DKT算法重点应用于动态的学习策略规划， 收集数据，储存数据，再进行数据分析，最后进行策略推送，会大概预测学生每一个知识点的掌握情况，诊断学生哪些知识点存在问题，然后推送相应的视频和练习配套的复习包。

宣布AI时间：2017年成立了人工智能实验室，研发了自适应在线学习场景的人工智能学习引擎， 对学习数据进行智能分析与即时匹配。

核心科学家：杨临风，英国最好的贵族中学伊顿中学毕业，美国哈佛大学最热门学科电脑信息毕业。

有无做过人机大战：无。

发表学术论文：暂无披露。

16. 公司名称：论答

论答PRISM算法引擎，以国际一流算法技术为核心，从百亿级知识状态中，精准定位每一位学生的知识薄弱点;论答人工智能学习系统，为每一位学生量身定制循序渐进的学习路径，通过最合适的教学方法，匹配精心设计的教学视频、练习题等学习内容;论答在线学习社区，通过方便易用的交流平台，实现学生、老师、系统之间的高度互动，从而极大限度地提升学习效率，确保学习效果。

宣布AI时间：创立伊始

核心科学家：马镇筠，博士，美国弗吉尼亚大学统计学博士，长期致力于自适应设计与大数据分析的研究与应用， 负责开发了国内第一个应用高级算法的自适应学习引擎的核心算法，并主导了国内第一个有关自适应学习有效性实证研究项目的研究设计与数据分析。

有无做过人机大战：无

发表学术论文数量：国际核心期刊及学术会议上发表自适应设计、大数据分析、学习分析、个性化医疗等相关领域论文20余篇(其中影响因子超过20的3篇)，并长期担任统计分析领域各类学术杂志的评审。曾联合主持了美国国立卫生研究院(NIH)和Moffitt研究中心的多项科研课题，担任了多个美国政府和研究机构的科学评审委员会(Scientific Review Committee)委员，累计评审科研经费申请100余项。

通过上面的行业大起底，我们发现一件事情：国内的AI人才，基本上都来自欧美。毕竟，在两年以前，人工智能并不是国内媒体会提到的关键词，甚至绝大多数名校都没有这个专业。而在欧美，这个领域的研究已经超过了半个世纪，最近几十年更是培养了无数专家。

我们都知道，中国的互联网的上半场已经结束，下半场随着TMD的成长壮大已经基本定型。而未来十年，不再是商业模式创新的好时候，而是科技创新为核心的公司的蓬勃发展期。互联网＋的十年会转型成人工智能＋的十年。清华人工智能专业的申请者数量增长了35倍，美国卡耐基梅隆大学(CMU)的人工智能博士生(PhD)的毕业起薪已经几倍增长超过了哈佛商学院的毕业生，技术人才的争夺已经白热化！

写在最后

一百年来，如果问还有哪个行业的效率没有大幅度被科技改变和提升，那恐怕教育会排在第一！如果问还有哪个行业的质量差距会天渊之别，回答也依旧是教育！

AI＋自适应教育，在美国已经经历过上百次的“人机大战”的比较，被证明教学效率远超优秀老师的效率。这就像汽车一定会跑过马车一样，随着科技的进步、产品的完善、投资的增加、和数据的扩大，AI教育的效率会经历奇点时刻开始大幅度爆发性增长，直到每个人都在使用！

IBM声称，坚信每一个行业都会被AI深刻改变；李彦宏说，每一个公司都应该有一个首席AI科学家；吴恩达说，AI就像当年的电一样，会用在万事万物。

纽约时报、经济学人、福布斯更是预言：

———— / END / ————