“知識圖譜型”AI教育，如何打造自己的產(chǎn)品護(hù)城河？

市場倒逼為“知識圖譜型”AI教育產(chǎn)品贏得了差異化空間，但在橫向競爭上，新興模式如何構(gòu)建護(hù)城河、不被復(fù)制和抄襲更為關(guān)鍵，畢竟，創(chuàng)業(yè)者一窩蜂、巨頭野蠻插手的行為已經(jīng)見怪不怪。

這種護(hù)城河的構(gòu)建過程，又可以包含兩個方面，由于科大訊飛的官宣內(nèi)容較為詳細(xì)，這里主要以科大訊飛的產(chǎn)品為案例進(jìn)行分析。

1、在知識圖譜這件事上，時間與積累最難以追趕

芯片、航空發(fā)動機等高精尖技術(shù)的追趕難以一蹴而就，因為它們是一代代數(shù)十年、上百年技術(shù)積累和沉淀的產(chǎn)物，即便砸錢也難以在短期內(nèi)獲得快速突破。

“知識圖譜型”的獨特矢量關(guān)系，讓它自帶了類似的護(hù)城河——時間與積累，耕耘越長時間，后進(jìn)者的機會越少，哪怕是巨頭級平臺。

不同學(xué)科、不同章節(jié)、不同小節(jié)……“知識圖譜”的底圖無疑將是龐大的，一個巨大的矢量網(wǎng)絡(luò)需要知識點的梳理，也需要獨特的知識點關(guān)系理解：箭頭應(yīng)該怎么畫，哪些點和哪些有關(guān)系，是前置還是后置……這些都與教學(xué)實際緊密相關(guān)，是自帶門檻的活動。

例如，比熱容的計算，需要事先理解比熱容的概念，而后又影響比熱容比例計算、圖像分析以及不同物質(zhì)間熱傳遞方向判斷。大量這類關(guān)系都是真實的工作量與知識成果轉(zhuǎn)化，無法一蹴而就，巨頭進(jìn)場也得先完成漫長的積累，畢竟，不只是畫出圖譜，知識點與知識點的關(guān)系也需要足夠科學(xué)，否則反而形成誤導(dǎo)。

科大訊飛敢于推出這類AI教育產(chǎn)品，首要原因應(yīng)當(dāng)是它已經(jīng)在B端教學(xué)實踐的場景里做了很多年，有足夠的底氣。按官方數(shù)據(jù)，其AI＋大數(shù)據(jù)教育產(chǎn)品或解決方案覆蓋了全國1500萬＋師生、10000＋學(xué)校，其中包68所全國百強校。

此外，科大訊飛的一些與教育相關(guān)的技術(shù)開發(fā)也某種程度上提供了支撐。

早在2016年，科大訊飛就在美國國家標(biāo)準(zhǔn)技術(shù)研究院組織的認(rèn)知智能知識圖譜比賽中取得全球第一名，構(gòu)建了知識點和知識圖譜。

科大訊飛還牽頭了國家863類人答題機器人項目（一個嘗試讓機器人“考上大學(xué)”的項目），在今年3月份的SQuAD自然語言理解比賽中首次超過了人類，這些讓科大訊飛在觸及C端產(chǎn)品時，對如何尋找到關(guān)鍵的學(xué)習(xí)點、理解學(xué)生各種作業(yè)和題目的“題意”有客觀上的推動價值。

這些B端“老業(yè)務(wù)”，以及教學(xué)技術(shù)研發(fā)，最終在科大訊飛準(zhǔn)備于C端市場兌現(xiàn)技術(shù)紅利時幫了忙，為其“知識圖譜型”AI教育產(chǎn)品的個性化精準(zhǔn)學(xué)習(xí)打了底。

一句話，漫長的ToB積累，才整合成可以面向ToC市場的產(chǎn)品。

這里無法得到松鼠AI等創(chuàng)業(yè)型產(chǎn)品在拆分知識點后如何形成自己的“圖譜”，但可肯定的是，圖譜本身蘊含的教學(xué)實踐積累厚度，一定決定其護(hù)城河的深度。

2、知識點不強的學(xué)習(xí)領(lǐng)域，則更看重“標(biāo)準(zhǔn)”

一些重要的學(xué)習(xí)內(nèi)容與“知識點”關(guān)聯(lián)不大，但又必須是AI教育ToC產(chǎn)品的重要組成部分，最典型的是英語學(xué)習(xí)。

這時候，“知識圖譜型”AI教育產(chǎn)品需要尋找其他替代方案，使得這部分內(nèi)容不要變成各個平臺、產(chǎn)品都可以涉足的同質(zhì)化內(nèi)容，找到新的差異化能力，與數(shù)理化等學(xué)科進(jìn)行“配套”，一條完整的護(hù)城河才能形成。

以英語口語為例，在不少“批評人士”的眼中，造成“啞巴英語”的罪魁禍?zhǔn)资侨狈φZ言環(huán)境和足夠的訓(xùn)練，這聽起來十分有道理。

但是，你不能強求所有學(xué)生都能在多學(xué)科的K12學(xué)習(xí)生涯中抽出大量時間、并找到頻繁的語境進(jìn)行練習(xí)，在現(xiàn)實背景下，如何利用有限的機會盡可能提升學(xué)習(xí)效率更為關(guān)鍵，與數(shù)理化等學(xué)科一樣，減負(fù)增效更具備現(xiàn)實意義。

傳統(tǒng)AI教育產(chǎn)品也試圖解決讓家長痛苦、學(xué)生焦慮的聽不懂、說不準(zhǔn)問題，配套有諸如跟讀、評分等功能。

然而，由于英語聽說的某種感性化屬性（流暢度、發(fā)音、自然情感等），不同的產(chǎn)品對學(xué)生學(xué)習(xí)成果如何的評判標(biāo)準(zhǔn)是不同的。什么才是正確的“標(biāo)準(zhǔn)”？——解決了這個問題，有限的訓(xùn)練才能有的放矢。

尤為特殊的是，由于全國高考、中考的區(qū)域化，這種標(biāo)準(zhǔn)還在教育部統(tǒng)一要求下呈現(xiàn)出地域差別，不同地方對英語聽說的考核要求并不完全一致，這對AI教育產(chǎn)品又提出了挑戰(zhàn)：怎么樣讓不同地方的用戶匹配到符合自己需求的“標(biāo)準(zhǔn)”？

值得一提的是，同樣的問題在英語作文批改上也同時存在，不同地區(qū)潛在的批改要求、慣例都是不同的，找到契合的“標(biāo)準(zhǔn)”亦十分重要。

從這個意義上看，科大訊飛的技術(shù)優(yōu)勢使得與教育考試部門的官方合作又占了先機，其與教育部考試中心共建了聯(lián)合實驗室，共建了目前高考口語考試唯一使用的評測技術(shù)。此外，科大訊飛的“觸角”還伸到地方教育部門，例如與廣東省教育考試院的合作，這其中就有融匯本土化英語口語評價標(biāo)準(zhǔn)的便利。

在此基礎(chǔ)上，科大訊飛也附帶擁有了與各地中高考標(biāo)準(zhǔn)相同的英文作文批改引擎，一對一學(xué)習(xí)的糾錯、改進(jìn)過程，都在考核“標(biāo)準(zhǔn)”下進(jìn)行，“跟著標(biāo)準(zhǔn)學(xué)、按照標(biāo)準(zhǔn)練”，書面表達(dá)的提升或更能符合最終考核要求。

事實上，科大訊飛在英語學(xué)習(xí)核心技術(shù)領(lǐng)域原本就有諸多前沿權(quán)威成果，例如在在第24屆國際模式識別大會（ICPR 2018）舉辦的MTWI圖文識別挑戰(zhàn)賽中取得全部三項任務(wù)的冠軍，此外，其紙筆作文（如英語作文）評分的效果實現(xiàn)了首次超越人工專家。

不過，僅回到ToC市場來看，更重要的是上述英語聽說評價的“標(biāo)準(zhǔn)”被應(yīng)用到AI智能教育產(chǎn)品當(dāng)中后，競爭者很難跟隨和復(fù)制。

在知識圖譜型AI教育的“補充內(nèi)容”——英語學(xué)習(xí)上，誰掌握了評價與反饋的標(biāo)準(zhǔn)，誰才會有無法逾越的護(hù)城河，而不是別的什么可以復(fù)制的花哨功能。

一張知識圖譜，還面臨這三大挑戰(zhàn)

然而，包括科大訊飛在內(nèi)，雖然以知識圖譜的方式切入教育ToC市場十分新穎，但其過程肯定不能一帆風(fēng)順，至少，從教育大趨勢、教學(xué)實際以及平臺開發(fā)運營等層面，它們還面臨三大挑戰(zhàn)。

1、如何與“素質(zhì)教育”大潮合流

從知識點的角度出發(fā)，甚至像科大訊飛一樣直接稱之為“考點”，AI教育以快速的手段，更純粹、更高效率地提高學(xué)生的分?jǐn)?shù)（例如科大訊飛校園實測理科考點掌握時間減少50％），其應(yīng)試教育的痕跡看起來更重，學(xué)習(xí)被赤條條地聚焦到考試上，毫無遮掩。

這符合減負(fù)增效的家長和學(xué)生需求，但似乎與“素質(zhì)教育”大潮不符合。

不過，同一件事的解讀可能有不同視角，讓學(xué)習(xí)更快地、更聚焦地完成“考試”這件事，所謂素質(zhì)教育最缺乏的時間分配也就劃了出來，學(xué)生或有更多時間參與情商、運動等活動當(dāng)中。

但無論如何，AI教育產(chǎn)品一邊需要提升效率和成績，一邊還得考慮自己是否“太過了”，像某些教育培訓(xùn)機構(gòu)那種“考試技巧”顯然不太適宜納入內(nèi)容體系當(dāng)中。

2、單個知識點的掌握，仍然無法擺脫“名師”的價值

知識圖譜能給出學(xué)生的考點薄弱環(huán)節(jié)，并推斷關(guān)聯(lián)的考點的受影響情況，針對性制定學(xué)習(xí)策略，但名師的個性靈活授課，例如感性講述方式、點撥方式、理解知識的技巧，是AI體系難以觸及的知識點“內(nèi)部”問題。

知識圖譜做得再漂亮再有邏輯，每一個節(jié)點的掌握除了做題驗證等方式，名師的價值也不言而喻（這本來就是教師的核心價值）。

所以，AI教育產(chǎn)品，不論是軟件還是硬件，還是離不開那些傳統(tǒng)AI教育產(chǎn)品都在鼓吹的名師資源。

即便科大訊飛這么強調(diào)技術(shù)和積累，也在其學(xué)習(xí)機產(chǎn)品內(nèi)部搭載了諸如名師微課堂的內(nèi)容板塊。

可以料想的是，優(yōu)質(zhì)教師授課仍將是AI教育浪潮中玩家們爭搶的核心資源，不管產(chǎn)品模式如何新穎。

3、選擇了知識圖譜，就是選擇了“多產(chǎn)品”同時開發(fā)

從上文也可知，知識圖譜的設(shè)計，是根據(jù)單個科目的知識結(jié)構(gòu)而來，它無法像題庫、課程那樣一股腦堆積起來。這使得數(shù)理化、政史地等科目都必須要有屬于自己的知識圖譜，以及配套整個訓(xùn)練體系。

從而，產(chǎn)品設(shè)計的“單位”變成了“科目”，而非教育整體，“知識圖譜型”AI教育本質(zhì)變成一攬子產(chǎn)品的集合，每個科目都必須要有自己的“引擎”。

除了體系的建立，由于教學(xué)規(guī)定、考核規(guī)定的變動，知識圖譜的實時更新也帶來龐大的持續(xù)工作量，這不僅對創(chuàng)業(yè)者，即便對科大訊飛也是不小的挑戰(zhàn)。

總而言之，不管是什么樣的技術(shù)團(tuán)隊，一旦脫離教育規(guī)律，都將迅速與學(xué)習(xí)環(huán)境的實際應(yīng)用脫節(jié)，“知識圖譜型”AI教育產(chǎn)品的出現(xiàn)，在理論上改變了過去AI教育產(chǎn)品換湯不換藥的問題。

更進(jìn)一步，AI技術(shù)通過創(chuàng)新的方式切入市場、幫助企業(yè)實現(xiàn)盈利很容易，但在教育這件事特殊的事情上，始終讓教育規(guī)律成為產(chǎn)品設(shè)計的底層語言、不斷對產(chǎn)品進(jìn)行調(diào)整和變革才是更重要也更困難的事。

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