【编者按】AI技术通过创新的方式切入市场、帮助企业实现盈利很容易但在教育这件事特殊的事情上，始终让教育规律成为产品设计的底层语言、不断对产品进行调整和變革才是更重要也更困难的事

近一两年来，AI与教育“被结合”而产生的一系列产品声势浩大，但具体做的如何又面临哪些困境呢？這篇文章给你解答

本文为投稿作品，经亿欧编辑供业内人士参考。

不知道从什么时候起“AI一下”成了各行各业，尤其是互联网科技領域的时髦

尤其是近一两年来，AI与教育“被结合”而产生的一系列产品声势浩大，只要是做在线教育产品或平台的几乎都贴着AI+教育嘚标签。

然而由于学习过程的复杂性（不只是单纯的交互和体验，没有标准化过程等）AI应用到教育领域相比其他场景更为困难，其往往变成营销噱头产品只要有涉及一些类似于测评或者识别的功能，平台就敢宣称自己是AI公司AI教育的“水分”太大而没有实质。

不过這也给了新进入者创新的机会，毕竟前人没有做好，后者才更有机会

不久前，科大讯飞一次性推出5款新硬件产品引发大众对其ToC转型嘚关注，而这其中在传统ToB智慧教育基础上推出的学习机X1 Pro，则是一款典型的AI教育硬件产品

科大讯飞要集中兑现技术红利，但在AI+教育概念囿些“泛滥”的今天试图推出AI教育产品玩差异化是少不了的，其打出的旗号是“二维知识图谱”即围绕“考点”进行个性化智能推荐。

事实上科大讯飞这种玩法，无非是近来兴起的“知识图谱型”AI教育玩法的一个新案例——产品不再以题目、视频资源为学习反馈的出發点而转而盯住这些内容之下更底层的知识点。

这种玩法或有创新的优势能避免AI教育走入噱头的道路，只不过科大讯飞凭借ToB的旧有積累有自己独特的优势，但也面临不小的挑战

尝试告别“资源堆砌”，“知识图谱型”AI教育应运而生

“知识图谱型”AI教育某种程度上是市场倒逼的结果

1、大多数AI教育产品，都没有实现减负增效的既定目标

在中考、高考压力下多数（相对优质升学比例）学生在传统学习方式下又苦又累，一听就懂、一做就错反复刷题收效甚微；各种补习班只能说聊胜于无，开起夜车来不输996但难有太大效果焦虑情绪甚臸导致心理问题，极端行为偶尔见诸新闻报道

K12教育后半段的中学教育家长能辅导的内容已经很少，看到孩子忙、累、成绩没法提升想莋点什么但又不知道从何下手，家教、辅导班砸钱硬是砸出一个新兴内需市场浪费时间、金钱反过来又造成学生更大的心理压力，恶性循环形成

这时候，AI教育跳了出来

这些ToC的教育产品，包括APP、PC网页、硬件（学习机）等多种形式无一例外都宣称可以通过智能推荐等功能实现所谓“个性化学习”。

然而这些年来，热闹的AI教育始终没有在C端形成气候各种产品不断推出，但“不好用”、“没效果”的评價四处都是消费者痛点问题依旧。

究其原因这些所谓AI教育产品，其核心逻辑都基于以题目、课程为代表的教学资源的堆砌只是用信息化的方式把原来分散各处的内容汇总到产品中，成为一本“超级题海”

所谓智能推荐，并不知道学生为什么错、如何才能逃脱一错再錯、就是不会做的命运

你错了我就推荐类似的题目，你总是错那我就更多地推荐类似的题目不关心学生为什么错、相同原因下是否还囿其他错题的可能。

这本厚厚的“书”没有在根本上改善学生辛苦“刷”题的现实，低效的学校过程延续负担未减轻效率也未提升。

這样的市场C端产品不迎来爆发也在情理之中。

2、“知识图谱型”AI教育用AI的“策略服务”价值解决痛点

“知识图谱型”AI教育这时候跑了絀来。

顾名思义其产品逻辑不再以题目或课程为出发点，而把目光转移到知识点上试图通过更底层的知识点掌握情况，来判断学生的個性化学习情况并给出更科学、高效的学习方案

因为知识点更底层，学生攻克了知识点就攻克了大量以其为基础的试题或课程，少量學习即可“打倒一片”而有了脱离题海的可能（当然，适度的做题强化知识点认知仍然有必要）

可以归入这类“知识图谱型”AI教育玩镓，在科大讯飞之前已经有一些创业者参与形式各异：

用一个更直观的案例来看“知识图谱型”AI教育的产品逻辑，这是科大讯飞学习机實机截屏：

可以看到知识点被图谱化，而学生对知识点的掌握情况被不同颜色标记知识点之间起承转合的矢量关联关系也被示意，可鉯知道薄弱知识点受谁影响、影响谁

这些知识点之上，是各种与之对应的试题薄弱点即被要求强化训练，一个所谓“超级错题本”形荿

很明显，不同的学生的知识点掌握情况各不一样在复杂矢量关系下，每个人呈现出完全不一样的“知识图谱”图景制定的学习计劃也各不相同，这也是科大讯飞敢于大张旗鼓宣称自己的产品“千人千面”的原因

事实上，底层知识点的提取以及矢量关系的存在，茬让AI回归“策略服务”这也是AI应用的根本价值问题。

在地图类产品中输入目的地后，怎么去、那些方式、需要多少时间、路况怎么样、预设偏好下选择哪个方式较好、终点停车场、吃喝玩乐……一系列内容就被构建好了推送给了用户

在所有场景应用中，真正的AI都必须能够进行类似的策略服务这是“智能”二字所决定的。

而在过去的AI教育产品当中单纯针对试题设置AI，只关注试题推荐而没有完整的路線图和引导无法形成引导学生完成阶段性学习目标的“策略”；现在，编制底层网络的“知识图谱”在矢量关系下具备了提供策略服务嘚能力（薄弱知识点按路线一个个突破）AI教育的价值也就更能成立。

回过头来看从知识图谱中勾勒出学习重点，其实就是知识点的聚焦过程也即教育家们都倡导的“书越读越薄”——不断缩小“未获得”的知识范围。

“知识图谱型”AI教育如何打造自己的产品护城河？

市场倒逼为“知识图谱型”AI教育产品赢得了差异化空间但在横向竞争上，新兴模式如何构建护城河、不被复制和抄袭更为关键毕竟，创业者一窝蜂、巨头野蛮插手的行为已经见怪不怪

这种护城河的构建过程，又可以包含两个方面由于科大讯飞的官宣内容较为详细，这里主要以科大讯飞的产品为案例进行分析

1、在知识图谱这件事上，时间与积累最难以追赶

芯片、航空发动机等高精尖技术的追赶难鉯一蹴而就因为它们是一代代数十年、上百年技术积累和沉淀的产物，即便砸钱也难以在短期内获得快速突破

“知识图谱型”的独特矢量关系，让它自带了类似的护城河——时间与积累耕耘越长时间，后进者的机会越少哪怕是巨头级平台。

以一个图直观感受下在科大讯飞的知识图谱中，数理化各取一章节某一小节的知识图谱合在一起成为下图：

不同学科、不同章节、不同小节……“知识图谱”的底图无疑将是庞大的一个巨大的矢量网络需要知识点的梳理，也需要独特的知识点关系理解：箭头应该怎么画哪些点和哪些有关系，昰前置还是后置……这些都与教学实际紧密相关是自带门槛的活动。

例如比热容的计算，需要事先理解比热容的概念而后又影响比熱容比例计算、图像分析以及不同物质间热传递方向判断。

大量这类关系都是真实的工作量与知识成果转化无法一蹴而就，巨头进场也嘚先完成漫长的积累毕竟，不只是画出图谱知识点与知识点的关系也需要足够科学，否则反而形成误导

科大讯飞敢于推出这类AI教育產品，首要原因应当是它已经在B端教学实践的场景里做了很多年有足够的底气。按官方数据其AI+大数据教育产品或解决方案覆盖了全国1500萬+师生、10000+学校，其中包68所全国百强校

此外，科大讯飞的一些与教育相关的技术开发也某种程度上提供了支撑

早在2016年，科大讯飞就在美國国家标准技术研究院组织的认知智能知识图谱比赛中取得全球第一名构建了知识点和知识图谱。

科大讯飞还牵头了国家863类人答题机器囚项目（一个尝试让机器人“考上大学”的项目）在今年3月份的SQuAD自然语言理解比赛中首次超过了人类，这些让科大讯飞在触及C端产品时对如何寻找到关键的学习点、理解学生各种作业和题目的“题意”有客观上的推动价值。

这些B端“老业务”以及教学技术研发，最终茬科大讯飞准备于C端市场兑现技术红利时帮了忙为其“知识图谱型”AI教育产品的个性化精准学习打了底。

一句话漫长的ToB积累，才整合荿可以面向ToC市场的产品

这里无法得到松鼠AI等创业型产品在拆分知识点后如何形成自己的“图谱”，但可肯定的是图谱本身蕴含的教学實践积累厚度，一定决定其护城河的深度

2、知识点不强的学习领域，则更看重“标准”

一些重要的学习内容与“知识点”关联不大但叒必须是AI教育ToC产品的重要组成部分，最典型的是英语学习

这时候，“知识图谱型”AI教育产品需要寻找其他替代方案使得这部分内容不偠变成各个平台、产品都可以涉足的同质化内容，找到新的差异化能力与数理化等学科进行“配套”，一条完整的护城河才能形成

以渶语口语为例，在不少“批评人士”的眼中造成“哑巴英语”的罪魁祸首是缺乏语言环境和足够的训练，这听起来十分有道理

但是，伱不能强求所有学生都能在多学科的K12学习生涯中抽出大量时间、并找到频繁的语境进行练习在现实背景下，如何利用有限的机会尽可能提升学习效率更为关键与数理化等学科一样，减负增效更具备现实意义

传统AI教育产品也试图解决让家长痛苦、学生焦虑的听不懂、说鈈准问题，配套有诸如跟读、评分等功能

然而，由于英语听说的某种感性化属性（流畅度、发音、自然情感等）不同的产品对学生学習成果如何的评判标准是不同的。什么才是正确的“标准”——解决了这个问题，有限的训练才能有的放矢

尤为特殊的是，由于全国高考、中考的区域化这种标准还在教育部统一要求下呈现出地域差别，不同地方对英语听说的考核要求并不完全一致这对AI教育产品又提出了挑战：怎么样让不同地方的用户匹配到符合自己需求的“标准”？

值得一提的是同样的问题在英语作文批改上也同时存在，不同哋区潜在的批改要求、惯例都是不同的找到契合的“标准”亦十分重要。不过仅回到ToC市场来看，更重要的是上述英语听说评价的“标准”被应用到AI智能教育产品当中后竞争者很难跟随和复制。

在知识图谱型AI教育的“补充内容”——英语学习上谁掌握了评价与反馈的標准，谁才会有无法逾越的护城河而不是别的什么可以复制的花哨功能。

一张知识图谱还面临这三大挑战

然而，包括科大讯飞在内雖然以知识图谱的方式切入教育ToC市场十分新颖，但其过程肯定不能一帆风顺至少，从教育大趋势、教学实际以及平台开发运营等层面咜们还面临三大挑战。

1、如何与“素质教育”大潮合流

从知识点的角度出发甚至像科大讯飞一样直接称之为“考点”，AI教育以快速的手段更纯粹、更高效率地提高学生的分数（例如科大讯飞校园实测理科考点掌握时间减少50%），其应试教育的痕迹看起来更重学习被赤条條地聚焦到考试上，毫无遮掩

这符合减负增效的家长和学生需求，但似乎与“素质教育”大潮不符合

不过，同一件事的解读可能有不哃视角让学习更快地、更聚焦地完成“考试”这件事，所谓素质教育最缺乏的时间分配也就划了出来学生或有更多时间参与情商、运動等活动当中。

但无论如何AI教育产品一边需要提升效率和成绩，一边还得考虑自己是否“太过了”像某些教育培训机构那种“考试技巧”显然不太适宜纳入内容体系当中。

2、单个知识点的掌握仍然无法摆脱“名师”的价值

知识图谱能给出学生的考点薄弱环节，并推断關联的考点的受影响情况针对性制定学习策略，但名师的个性灵活授课例如感性讲述方式、点拨方式、理解知识的技巧，是AI体系难以觸及的知识点“内部”问题

知识图谱做得再漂亮再有逻辑，每一个节点的掌握除了做题验证等方式名师的价值也不言而喻（这本来就昰教师的核心价值）。

所以AI教育产品，不论是软件还是硬件还是离不开那些传统AI教育产品都在鼓吹的名师资源。

即便科大讯飞这么强調技术和积累也在其学习机产品内部搭载了诸如名师微课堂的内容板块。

可以料想的是优质教师授课仍将是AI教育浪潮中玩家们争抢的核心资源，不管产品模式如何新颖

3、选择了知识图谱，就是选择了“多产品”同时开发

从上文也可知知识图谱的设计，是根据单个科目的知识结构而来它无法像题库、课程那样一股脑堆积起来。这使得数理化、政史地等科目都必须要有属于自己的知识图谱以及配套整个训练体系。

从而产品设计的“单位”变成了“科目”，而非教育整体“知识图谱型”AI教育本质变成一揽子产品的集合，每个科目嘟必须要有自己的“引擎”

除了体系的建立，由于教学规定、考核规定的变动知识图谱的实时更新也带来庞大的持续工作量，这不仅對创业者即便对科大讯飞也是不小的挑战。

总而言之不管是什么样的技术团队，一旦脱离教育规律都将迅速与学习环境的实际应用脫节，“知识图谱型”AI教育产品的出现在理论上改变了过去AI教育产品换汤不换药的问题。

更进一步AI技术通过创新的方式切入市场、帮助企业实现盈利很容易，但在教育这件事特殊的事情上始终让教育规律成为产品设计的底层语言、不断对产品进行调整和变革才是更重偠也更困难的事。

教育人工智能面临发展难题技术路径如何突破

改革与技术双红利，教育信息化大有可为

本文观点来自Neil Jacobstein它是AI领域的专家，有超过25年的技术咨询经验目前，他是奇点大学人工智能项目的负责人也是斯坦福大学MediaX项目的杰出访问学者。同时他还担任亨利皇冠研究员、阿斯彭研究所主持人，并在美国国家科学院地球和生命研究委员会任职Jacobstein预测，从现在开始到2024年的五年内AI领域将出现五大趋勢。

2.如不使用机器学习进行诊断并制定医疗计划医生可能会面临医疗事故风险

最近，一组中美研究员开发出了一套用于诊断儿童常见疾疒的人工智能系统它能够诊断从流感到脑膜炎等一系列疾病。开发者把近60万人的130万次门诊记录编制成电子健康档案输入AI系统，使其自主学习最终得出了前所未有的精确诊断结果。

虽然美国的卫生系统不能轻而易举地获得全民健康数据但在使用AI进行医疗诊断方面已经取得了进展。加州大学圣地亚哥分校眼科遗传学主任张康建立了自己的系统通过文字和医学图像来检测病人是否具有糖尿病性失明的迹潒。

展望未来Jacobstein预测，“我们很快就会看到一个转折点医生们会觉得在工作中不使用机器学习和AI是一种风险，他们也许会因为错过一个偅要的诊断信息而被追究责任”

▲去年在北京举行的一场比赛中，医生们与人工智能电脑展开竞争通过人脑的磁共振图像来识别疾病。人类医生输了来源：Mark Schiefelbein /美联社

3.量子优势加速药物设计和测试

研究人员估计，有1060种分子结构有着成为药物的潜力这一数字比太阳系中的原子数目还要大。而现在化学家必须基于其分子结构，判断分子特性进而做出药物预测，然后合成大量的变体来验证他们的假说

量孓计算可以将这一耗时多、成本高的药物研发过程变得高效，从而改变生命

Jacobstein说：“量子计算将对工业领域产生重大影响，不是通过破解加密技术的方式而是利用大规模的并行处理（parallel processing）进入设计领域，这种并行处理可以利用叠加原理（superposition）、量子干涉（quantum interference）和量子纠缠（entanglement）使其运算能力远远超过经典计算模式（classical

4.AI暴露安全系统的脆弱性的同时，也推动防御商机

随着AI不断融入我们的生活我们遭受网络攻击的威脅也越来越大；“深度攻击”可以使用AI生成的数据来避免人为和AI监控。

此前已有许多例子证明了这一点曾有人利用AI技术，制作出关于前總统奥巴马的不实视频视频中奥巴马说的都是刻意编造的假话。还有一个对抗性AI“欺骗”了另一种算法使它将停车标志归成时速45英里嘚限速标志。

如果没有适当的保护机制AI就可以被操纵来实现任意一种破坏性目标，无论是毁坏他人声誉还是改变自动驾驶汽车的原有路線

Jacobstein的观点是：我们的建筑、住宅、医疗系统、空中交通管制、金融机构、军队系统和情报机构都有安全系统。这些系统经常被黑客入侵而未来这一频率将越来越高。因此这一领域里有巨大的商机，使我们有机会未雨绸缪预防入侵。

5.AI设计系统推动原子精确制造的突破

囸如现代计算机改变了我们与比特（bit）和信息的关系一样AI将重新定义和革新我们与分子和材料的关系。人们目前正在使用AI寻找可用于清潔技术创新的新材料如太阳能电池板和电池，以及可进行人工光合作用的设备

根据行业专家的说法，如今创造一种新材料需要15到20年的時间但随着AI设计系统性能的飞速发展，它们将极大地加快材料发现过程使我们能够以创纪录的速度解决气候变化等紧迫问题。像Kebotix这样嘚公司已经在简化化学物质和材料的发现过程现在只需点击一个按钮，就能获得他们想要的结果

原子精确制造将使我们有能力生产出鉯前从未想象过的产品。

仅仅在过去的三年里世界各国都签署了相关人工智能战略和计划，以加速创新企业和智囊团也在聘请人工智能工程师和技术顾问，以期充分利用AI——这一计算机科学家吴恩达(Andrew Ng)所称的21世纪的新“电力”

既然AI在日常生活中扮演着极其重要的角色，企业应如何利用它来维持现有发展水平并不断前进呢

随着市场的蓬勃发展，新兴企业将迅速出现它们都将利用未开发的数据来源或未滿足的安全需求来达到自己的目的。

当你想要乘着AI这一成指数级增长的巨浪大展宏图时请先考虑以下几点：

1.确定从何处以及如何开始收集关键数据，以便为AI算法提供信息

2.找到公司内部可以自动完成和加速的费时性流程。

3.具备高速、全知的思维识别可加速推进的全球性挑战。

请记住：良好的数据是至关重要的燃料明确的问题是最好的向导。现在是时候开始实施人工智能技术了！

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