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。

AI+教育,死掉的玩家都是因为不知道这三招

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】

(原标题:AI+教育,死掉的玩家都是因为不知道这三招)

来源:亿欧网

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