新東方押注AI+教育的基因和籌碼
2017年財富全球論壇上，有人問了馬化騰這樣一個問題：下一波千億美金市值的機會將出現在哪裡？馬化騰的回答是AI+教育或AI+醫療。
進入2018年後，人工智慧逐漸成為線上教育行業的絕對主角，與之相關的創業公司多達近百家，線上教育領域的獨角獸們開始朝AI轉型，甚至於大半個教育圈的錢都在追著“AI+教育”跑，人工智慧已經成為教育行業的一場全民狂歡。
不過AI+教育折騰了一年多，在資本的喧囂和創業者的躁動之外，傳說中的顛覆並沒有到來，AI+教育仍然是最難啃的骨頭，被吐槽成“有史以來最貴的一場試驗”。
那麼AI+教育到底該怎麼玩？新東方、好未來等教育巨頭們也在籌謀，近日新東方就公佈了在AI+教育方面的新佈局，新東方創始人俞敏洪認為不能為了AI而AI，教育最終還是要回歸本質。
一出好戲
“俞敏洪們”的感慨並非沒有原因，“AI+教育”的概念跑出來後，幾乎所有人都以為教育行業等來了站在門口的野蠻人，人工智慧不僅可以去除傳統教育的頑疾，科幻電影中才會出現的教育模式也將逐漸落地。
被提及最多的就是自適應教育，相比於當下千人一面的教育方式，人工智慧可以根據學生們不同的認知水平，建立知識圖譜和內容模型，實施個性化的學習方案，比如已經學會了解微積分的學生，沒必要去做無意義的二次元方程，同時還可以對學習效果進行反饋跟蹤，做到真正意義上的千人千面。
事實卻證明，AI+教育說易行難，本以為會是一場轟轟烈烈的教育改革，最終被證實是“一出好戲”：
比如AI+教育仍處於資本運作的初級階段。中金、騰訊、紅杉、經緯、IDG、金沙江創投、鼎暉等近200家投資機構都表現出了對“AI+教育”的興趣，可82.6%的投資集中在B輪或B輪之前，AI+教育的投資還有著廣撒網的心態，並沒有對被投資者的技術背景、市場前景等有著規範化的調查。畢竟都是奔著下一個BAT去的，萬一押對了寶呢。
再比如虧損是大多數AI+教育玩家的狀態。國內貼著AI標籤的線上教育企業在400家以上，卻有70%的公司面臨虧損。即便是第一家在美股上市的51Talk，2018年第一季度淨虧損1.061億元，2017財年虧損5.808億元；今年年初拿到5億美元融資的VIPKID，預計今年將虧損18億元。人工智慧的技術研發是純粹的“燒錢生意”，缺少足夠的現金流，AI+教育的想象空間不免要大打折扣。
阿里前CEO衛哲曾一針見血的指出：90%以上的公司都是“偽”人工智慧，教育行業的“AI+”也有很大的水分。桃李資本合夥人姚玉飛直言不諱地批評，現在市面上的“AI+教育”很多可能並不是真的“AI+教育”：現在的“AI+教育”產品很多都還不成熟，但一些公司，產品只要有涉及一些類似於測評或者識別的功能，就敢直接號稱自己是一家人工智慧公司。
沒有其他行業幸運的是，教育行業擠泡沫的速度只用了不到一年時間。
本末倒置
並非是人工智慧缺少“殺傷力”，也並非是教育行業不夠性感，而是現階段的AI+教育走進了本末倒置的雷區。
德國社會學家克里斯托夫《微粒社會》講述了這樣一個道理：身處數字化社會，我們將會生活在一個更加精細、準確、透徹的環境中，高度數字化解析，讓每個人成為獨一無二的數字化個體。從關注平均值到關注個體，很多傳統的制度與模式將會解體。
可以肯定，人工智慧對傳統教育的重構毋庸置疑，但當前關注的仍然是AI可以改變什麼，而不是AI已經改變了什麼。好比說碰到一道高難度的數學題，名師也需要花時間去思考如何解答，人工智慧卻可以在極短的時間內給出答案，這也是很多AI+教育可以放大的答案。殊不知，名師想要教給學生的是解題的思路和方案，遠不止確切的數字那麼簡單。
AI+教育的玩家們不是沒有意識到這一點，擺在面前的還有兩個難以逾越的障礙：
一是缺少結構化的資料。和其他領域的AI一樣，資料與演算法模型才是核心，目前絕大多數教育公司在演算法模型上並沒有拉開差距，資料則是確確實實的短板。人工智慧需要海量的資料進行學習，資料“羸弱”已是不爭的事實。況且學習資料還存在缺口，比如學習過程資料、知識點掌握情況資料等仍然缺失。由此導致的問題就是，AI+教育還在剛剛起步階段，還沒有找到恰當的落地方式。
二是過度誇大AI能力，偏離了教育的本質。新東方教育科技集團副總裁兼CTO徐健就指出：“現在有些創業公司更傾向於To VC， 而沒有真正考慮學生的需求，比如把老師變成標準化的機器人、或把學生變成刷題的機器，而忽略教育的初衷。”人工智慧的發展有三大要素：演算法、計算力和大資料，資料是AI的肉體，效率是AI的靈魂，或許提升效率才是人工智慧在教育領域最佳的存在狀態。
相比於橫衝直撞的創業者，新東方和好未來兩大巨擘也打起了AI+教育的主意，比如這次新東方AI研究院宣佈成立“N-Brain”聯盟，聯合各方力量探索人工智慧在教育領域的應用。不過，巨頭們的佈局要多了些長遠目光和理性成分。
巨頭問道
在很多語境中，“巨頭都是一箇中性詞”，一面是壟斷和市場霸權，一面又是行業的風向標。在人工智慧對教育行業的“刀耕火種”中，新東方和好未來並沒有遲到，且開始的時間點比小馬哥的回答要早得多。
不同行業中普遍誇大人工智慧的思路，教育行業的巨頭們有著自己的一套方法論：
1、先投資佈局，再市場收割。從2012年開始，新東方和好未來就開始了頻繁的投資佈局，僅在2017年，新東方就有12起投資案例，好未來也投資了14家公司，對外投資上“你追我趕”的精彩在於，雙方不僅在打造生態圈，也在為前沿技術提前謀局。
以新東方為例，與其有投資關係的清睿教育、愛樂奇、乂學教育等都是AI+教育的先行者，同時新東方本身也積極圍繞人工智慧對外合作，比如新東方和科大訊飛的合資公司“東方訊飛”去年釋出了基於AI的學習產品——RealSkill，針對託福、雅思考試的口語和寫作進行智慧識別和批改；在華碩釋出的首款家庭智慧機器人Zenbo Qrobot小布中，新東方旗下酷學多納作為內容合作方亮相。
有了早期的投資、佈局、試錯和思考，進入2018年後新東方在AI+教育的賽道上動作頻頻，先後與網易、騰訊雲合作探索教育雲一體化解決方案；與美國Big Learning研究中心在深度學習、大資料應用、創新型智慧科學、智慧化社群等領域開展深入合作；相繼成立新東方腦科學與影象識別技術中心和新東方AI研究院，以及“N-Brain”聯盟。不難發現，新東方已經打通了AI+教育的技術、資源、資料、人才等環節，形成後發先至的優勢。
2、先理清方向，再正式加碼。AI+教育的餅畫的很大，無論是創業者還是巨頭，都需要解決如何落地的問題，畢竟沒有人願意為空中樓閣買單。也就是說，人工智慧需要找到合適的場景，AI+教育的玩家們則需要找到正確的方向。
俞敏洪曾在公開場合表示：“教育領域中間的兩大要素，第一是學生學習效率的提高，其最終結果是成績提升。第二是老師教學水平的提高，其最終的結果是老師被學生所喜歡，同時促使學生成績更快的提升。除了對學生學習效率的提升，更重要的就是資源的連線、共享和分發。”
現階段AI+教育的使命仍在於提升教學效率和資源的普惠化，遠沒有到顛覆的程度。可以印證的是，新東方的核心優勢在於資料，每年有500萬人在新東方學習，從小學生到中學生到大學生，這些留存的資料通過AI深度學習和大資料分析，正是提升教學效率的基礎。而N-Brain聯盟扮演了連線者的角色，連線中外頂級學術、資本、技術資源，並將對整合後的資源及成果進行延展和分發。融合、連線和共創成為了新東方在AI+教育方面的發展方向和思路。
3、主張一體化解決方案。AI+教育並非沒有好訊息，典型的就是語言教育領域，難點在於糾正語音語調，老師的耐心是有限的，AI和語音識別技術可以一遍遍糾正孩子的語音語調，就算孩子模仿一千遍，機器也不會說你真笨。
其實AI+教育被詬病最多的是場景的碎片化，教育主要有學校和家庭兩個典型場景，目前的AI+教育選擇將家庭作為主攻物件。可教學本就是一個雙向的過程，“教”和“學”緊密關聯，只有雙方進行積極地彼此反饋，才可以將這個“閉環”最終達成。與之對應的是，新東方近日推出“AI班主任”，將人工智慧引入到“教”的環節，與語音測評、分級閱讀等“學”的場景互補。
深諳此道的新東方們選擇了一體化的解決方案，並對AI+教育進行了這樣的拆分：教育大腦、教育OS和個性化學習開放平臺構成生態的主體，再加上由線上、線下的全場景課程構成的大資料、由IT服務系統和東方雲構成的雲端計算，結合軟體商店、硬體生態共同組建了這個AI時代教育科技生態的全部結構。
結語
教育的本質，不是把籃子裝滿，而是把燈點亮。
我想西方的這句諺語同樣適用於AI+教育，人工智慧對教育行業的改造註定是一場持久戰，況且新東方等巨頭們已經指明瞭方向：先解決效率和資源共享的問題，讓人工智慧滲透到教育的全場景，然後再談顛覆和未來。