原标题：一块屏幕改变不了命运 AI教育的奇点时刻是不是真的就要到来?

　　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。有数据显示，在传统教育中，学生的平均续班率是56%，某些著名的大型教育公司里，续班率甚至往往在70%——90%之间。平均算下来，学生的学习完成率在99%左右。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，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。