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新東方和好未來在全國擴(kuò)張每年只有30-50%的市場增長，在中國1.6萬億人民幣的教育市場，8000億人民幣的K12市場里，無論新東方、好未來還是昂立，哪一家都沒有獲得超過1%的市場份額。反觀其他行業(yè)，前十名的品牌占據(jù)80%的市場份額。K12教育領(lǐng)域總共四萬多個品牌，零散地分割市場，十大品牌占據(jù)不到5%的份額。這現(xiàn)象背后的原因在于教師培養(yǎng)的困境。新東方和好未來在全國各地發(fā)展和擴(kuò)張過程中，受到地域即物理性學(xué)校的限制。當(dāng)?shù)匦抡衅傅睦蠋煟?jīng)過培養(yǎng)后上崗，比起當(dāng)?shù)氐钠放浦形迥?、十年的教師，仍舊體現(xiàn)不出優(yōu)秀的教學(xué)結(jié)果，導(dǎo)致整個品牌感受度的稀釋。

第二，老師和學(xué)生之間不能一對一、個性化地進(jìn)行教學(xué)。

于是，栗浩洋在尋求一種可能和機(jī)會：能不再依賴名師，將高質(zhì)量的教學(xué)大規(guī)模應(yīng)用和復(fù)制，最終他確定了人工智能的自適應(yīng)教學(xué)，即Adaptive Learning。

2015年，乂學(xué)教育成立。在社交方面他還做了朋友印象這個項目，這兩家公司都跟人工智能有很深的關(guān)系。

成立兩年多，公司由開始的4個人到現(xiàn)在發(fā)展為300多人。2015年6月，乂學(xué)教育獲得3000萬人民幣的種子輪投資，2016年9月再次獲得1.2億元天使輪融資。

乂學(xué)教育作為一家剛成立兩年多的公司，這樣的成績已經(jīng)十分可人，吳軍在浪潮之巔一書中寫過：對于一個弄潮的年輕人來講，最幸運(yùn)的莫過于趕上一波大潮，栗浩洋將公司這樣的發(fā)展都?xì)w功于幸運(yùn)地趕上了人工智能浪潮，他認(rèn)為，這是在線教育行業(yè)繼互聯(lián)網(wǎng)+、工具化、O2O、真人一對一浪潮之后的第五次浪潮。

但是2014年他和團(tuán)隊決定涉足人工智能時，當(dāng)時整個行業(yè)發(fā)展還非常不成熟。那時候人工智能界有一種悲觀的看法：圍棋下贏人類需要30年的時間。一年后，AlphGo下贏了李世石，人工智能后來的發(fā)展是大家沒有預(yù)料到的。那時，在美國人工智能已經(jīng)在教育行業(yè)的細(xì)分領(lǐng)域取得突破式的發(fā)展。美國進(jìn)行了一系列關(guān)于自適應(yīng)教育的人機(jī)大戰(zhàn)，結(jié)果表明采用自適應(yīng)教育的學(xué)生平均分顯著高于接受人工教學(xué)的學(xué)生成績。

但栗浩洋對人工智能有些不同于普遍觀點(diǎn)的的想法：首先，他認(rèn)為人工智能細(xì)分領(lǐng)域的應(yīng)用運(yùn)用速度遠(yuǎn)遠(yuǎn)超過人們的想象，越是狹窄的領(lǐng)域，相對來說，人工智能發(fā)揮的空間越大。在教育領(lǐng)域，學(xué)生的知識點(diǎn)和知識狀態(tài)的有限性還處于可控的狀態(tài)，除了數(shù)理化基礎(chǔ)學(xué)科之外，在美國還包括生物學(xué)、心理學(xué)、社會學(xué)等學(xué)科。他和團(tuán)隊當(dāng)時決定，在中國以中小學(xué)生的科目為主，在中小學(xué)生的知識體系里，所有知識點(diǎn)的含量、題的數(shù)量級、學(xué)生掌握題的可能性的分布，相對來說在人工智能容易覆蓋的集合里。

其次，他認(rèn)為在教育領(lǐng)域里，人工智能的容錯率是相對高的，例如給學(xué)生做100個知識點(diǎn)的偵測，其中如果有兩三個出錯了，也不影響用戶的體驗(yàn)和感受，并不造成惡劣的結(jié)果。

第三，對于市場需求，以及行業(yè)革命性顛覆的問題，他認(rèn)為AlphaGo這樣一個能下贏李世石的智能系統(tǒng)，對整個人類來說，意義也不大。一個能把普通的棋手教成能下贏李世石的九段高手的系統(tǒng)的價值才非常高。教育領(lǐng)域有天然的市場需求和巨大的商業(yè)價值，如果有一個智能的系統(tǒng)代替老師，不但能幫助孩子快樂成長，還解決中國教育市場品牌散亂，好的教育培訓(xùn)機(jī)構(gòu)和品牌市場份額過小，擴(kuò)張和復(fù)制時遇到找好老師難的問題。

栗浩洋基于這三點(diǎn)想法作出判斷：教育行業(yè)的人工智能一定是個千億美金級的市場。

他了解到目前國內(nèi)已經(jīng)有三四十家公司都定位是做人工智能的自適應(yīng)公司，比較典型的分成三類：1、包括好未來在內(nèi)的行業(yè)領(lǐng)軍者和巨頭做自適應(yīng)教育；2、猿題庫和一起作業(yè)網(wǎng)等以工具類為主的新興在線教育公司進(jìn)軍自適應(yīng)教育；3、一些跟乂學(xué)教育有類似或者同樣的理念的做自適應(yīng)教育的例如學(xué)吧課堂。那么乂學(xué)教育是如何突出重圍的呢？

栗浩洋說道，第一類大型的教育機(jī)構(gòu)，尤其上市公其實(shí)很難誕生新的產(chǎn)品，因?yàn)樯鲜泄居屑扔欣麧櫍绻磕晏潛p幾個億在這個新的網(wǎng)絡(luò)教育的項目上面，其實(shí)對于財報和股票的壓力是非常巨大的，大部分的企業(yè)很難去做巨大的all-in的創(chuàng)新。

第二，原來以工具類切入的這些公司，他們想要轉(zhuǎn)型，教育的重點(diǎn)和難點(diǎn)在于兩個，一是他們對教育本身的這種深度研究和了解是不夠的，二是如果想把這個教育在全中國去給廣泛地推廣下去，要有著一套非常全面的銷售運(yùn)營服務(wù)的團(tuán)隊。如果沒有這樣的一個能力的話，也很難能夠獲得收入。

他認(rèn)為在教育領(lǐng)域如果不懂教育產(chǎn)品打磨的人貿(mào)然進(jìn)來，僅憑借工具或者互聯(lián)網(wǎng)化，是根本做不好教育的。教育產(chǎn)品的打磨不僅是手機(jī)或互聯(lián)網(wǎng)化的產(chǎn)品，它需要一千多個小時甚至幾千小時的打磨，每一個知識點(diǎn)、每一個老師講解說的每一句話，每一個方式方法，每一個案例都會產(chǎn)生不同的效果。這些打磨非常耗時耗力，如果沒有深度的沉浸和常年的經(jīng)驗(yàn)，根本不可能做好。

那么乂學(xué)教育如何界定人工智能領(lǐng)域的專家？“如果這個技術(shù)人員他本身并不是讀人工智能這個行業(yè)的或者不是讀到博士或者博士后這樣一個級別，甚至不是在名校里面去攻讀這些學(xué)科的，那基本上可以斷定他不可能是個好的人工智能科學(xué)家”

其次，他認(rèn)為所謂專家必須是在教育的人工智能的公司工作過幾年以上，人工智能也是區(qū)分不同的領(lǐng)域和專業(yè)的，這之間并不能夠隨意跨界。比如說，研究AlphaGo的這個人工智能科學(xué)家，它并不能研究量化金融的人工智能分析，要研究量化金融的并不能研究自動駕駛。所以我們經(jīng)常說，就像泌尿科的醫(yī)生不能做腦瘤手術(shù)一樣，人工智能的細(xì)分領(lǐng)域其實(shí)比想象中要細(xì)。

乂學(xué)教育團(tuán)隊最核心的占大部分的是技術(shù)研發(fā)人員，包括核心算法團(tuán)隊、IT團(tuán)隊、產(chǎn)品團(tuán)隊、教學(xué)學(xué)科團(tuán)隊，參照以上兩條標(biāo)準(zhǔn)進(jìn)行選拔。

“中國市場沒有一套可用的題庫”

栗浩洋介紹目前自適應(yīng)產(chǎn)品剛剛上線，在學(xué)生數(shù)據(jù)的積累上還不充足。過去一年多，積累的線上線下的學(xué)生總計不到一萬人。預(yù)計今年會超過500萬學(xué)生數(shù)據(jù)量，2018年會超過2000萬學(xué)生數(shù)據(jù)量。

他告訴億歐教育領(lǐng)域的人工智能的大數(shù)據(jù)的需求量，并不像語音識別和圖像識別那樣需要非常高技術(shù)的海量的訓(xùn)練。對于教育來說，對知識點(diǎn)拆分的量非常大，有幾萬個知識點(diǎn)，和知識點(diǎn)相關(guān)的題目有幾千萬道，但其實(shí)每一個知識點(diǎn)的標(biāo)注只需要兩百個學(xué)生。通過200個學(xué)生的使用就可以達(dá)到一個相對的測試精度。如果達(dá)到2000個學(xué)生的使用，就可以達(dá)到超過95%的精準(zhǔn)值。當(dāng)然這兩百個學(xué)生和兩千個學(xué)生也是有著非常高的要求的。第一就大數(shù)據(jù)來說，乂學(xué)團(tuán)隊發(fā)現(xiàn)教育市場上的99%的海量數(shù)據(jù)是無用的，這些海量數(shù)據(jù)無用的原因在于以下幾點(diǎn)，第一個大量被學(xué)生做過的習(xí)題并沒有被標(biāo)注知識點(diǎn)，很多公司掌握了大量的數(shù)據(jù)，但這些數(shù)據(jù)都是無價值的數(shù)據(jù)。第二是市場上對于知識點(diǎn)的標(biāo)注錯誤率超過70%，而知識點(diǎn)的標(biāo)注一旦錯誤，對于未來學(xué)生知識點(diǎn)的偵測以及學(xué)習(xí)路徑的規(guī)劃都是非常致命的。這也是為什么乂學(xué)教育在剛開始的一兩年的時間里，用自己的研發(fā)團(tuán)隊、自己的教師，按照自己的規(guī)則，進(jìn)行精準(zhǔn)的知識點(diǎn)的標(biāo)注，也就是說開頭的時候的題不能采用市面上的，全部都是自己研發(fā)，針對自適應(yīng)的引擎系統(tǒng)去生產(chǎn)的。

市場上的題目往往混合三到四個知識點(diǎn)，大量的題目被標(biāo)注的都是一個知識點(diǎn)。如果學(xué)生在其中的第三個或者第四個知識點(diǎn)錯了，那往往被標(biāo)注他是第一個知識點(diǎn)的錯誤，這種粗劣的標(biāo)注對于學(xué)生知識點(diǎn)的甄別會產(chǎn)生巨大的誤差，尤其給這數(shù)千萬道題標(biāo)注的并不是非常專業(yè)的老師，考慮到老師的認(rèn)知錯誤產(chǎn)生的誤差，所有題目的知識點(diǎn)的標(biāo)注幾乎可以被判為無效。栗浩洋和他的團(tuán)隊對全國各種各樣的題目題庫，各種各樣的合作方以及他們的內(nèi)部數(shù)據(jù)進(jìn)行溝通和研究發(fā)現(xiàn)：中國市場沒有一套可用的題庫。

栗浩洋向億歐透露乂學(xué)教育今年推出的迭代產(chǎn)品，已經(jīng)可以進(jìn)行一定的深度學(xué)習(xí)和對系統(tǒng)的自我進(jìn)化，2017年重點(diǎn)也是放在自適應(yīng)算法的優(yōu)化和系統(tǒng)的自我進(jìn)化方面，下一步算法攻堅的難點(diǎn)是在給學(xué)生設(shè)計的學(xué)習(xí)路線和學(xué)習(xí)規(guī)劃上，即如何通過更多學(xué)生的使用，能夠越來越準(zhǔn)確地進(jìn)行推薦。

線上高歌猛進(jìn)，為何不放棄線下？

據(jù)介紹，乂學(xué)教育是線上線下兩線齊頭并進(jìn)的，線上的模式和51talk，VIPABC基本一樣，是由這個學(xué)生直接在線上完成授課。不同的是，乂學(xué)教育百分之三十老師完成，百分之七十是由人工智能的系統(tǒng)完成。

線下業(yè)務(wù)以加盟的形式，在各地開實(shí)體授權(quán)學(xué)校，線下招生，目前已經(jīng)有100多家，已經(jīng)開業(yè)的60多家，目前覆蓋到浙江、江蘇、山東、湖南等地，主要集中在省會城市和經(jīng)濟(jì)發(fā)達(dá)的地市級城市，今年還會有進(jìn)一步的地域擴(kuò)張。

為什么在做線上的情況下還要做線下的？栗浩洋給出了回答：首先，從遠(yuǎn)期來看像淘寶做電商已經(jīng)十幾年歷史了，現(xiàn)在也只不過占社會消費(fèi)品零售總額的百分之十幾。所有的電商加起來可能都不到20%，也就是80%的產(chǎn)品能就是在線下被大家所買。教學(xué)的這個事情比電商還要復(fù)雜，更需要人和人之間的接觸和線下環(huán)境。所以根據(jù)這個我來預(yù)言，教育其實(shí)在10年以后仍舊應(yīng)該有70%以上的市場份額是在線下。

另外，很多學(xué)生還是不能完全適應(yīng)純線上的氛圍。線下的環(huán)境，環(huán)境和氛圍對任何一個人、一件事來說都是非常重要的。學(xué)習(xí)也是需要場所和氛圍的。

第三，對于家長的消費(fèi)習(xí)慣來說，仍舊有一部分家長對線上的教育存有疑慮的?，F(xiàn)在并不是說所有的人都會去線上購物一樣，仍舊有些人是覺得線下有其優(yōu)越性，所見即所得，溝通的即時性，還有內(nèi)心的安全感。那么這樣的話也會導(dǎo)致線上發(fā)展和推廣的過程中，會受到很多的事情，不管是在過程中還是最終會浪費(fèi)和流失很多的客戶。

截至目前營收5000萬元，還未開始盈利

據(jù)栗浩洋介紹，乂學(xué)教育現(xiàn)在的產(chǎn)品剛上線，只做語數(shù)外三科而且只涉及初中，今年迅速補(bǔ)齊其他幾科，并盡快往高中和小學(xué)階段發(fā)展。市場上乂學(xué)剛剛開始，去年簽署了100多家全國連鎖學(xué)校，今年計劃簽300多家學(xué)校，希望年底有400家的規(guī)模。

CEO周偉透露截至目前營收有5000萬元。源自于線下合作學(xué)校的合作費(fèi)用、線下合作學(xué)校的學(xué)費(fèi)分成費(fèi)用，利潤絕大部分投入在研發(fā)上，已持續(xù)投入超過1億元，目前還沒有開始盈利。

“按照目前的發(fā)展趨勢，如果乂學(xué)教育能夠正常地往前推進(jìn)的話，我認(rèn)為在線上教育市場未來我們是能夠拿到30%以上的市場份額，線下教育市場我們希望達(dá)到10%的市場份額”，栗浩洋表示。