认知AI入局教育智能硬件再掀浪潮面对行业近乎与客单价持平的获客成本和监管政策的出台，教育公司正在做出业务调整和新渠道的选择。

　　凭借着能从获客、教学、测评等方面为教育公司赋能的能力，教育智能硬件成为被锁定的对象，而实际上，真正支撑着这些功能的是硬件背后的“黑科技”。

　　若干年以前，乔布斯曾发问：“为什么计算机改变了几乎所有领域，却唯独对学校教育的影响小得令人吃惊？”若干年之后，经历了从互联到算法的能力“进化”，人工智能已然给教育带来了诸多创造性的变革和崭新的的体验。

　　但不可否认的是，AI+教育在创造了一系列惊喜的同时，也在互动、理解与分析的层面上存在诸多挑战，而来自教育公司和用户的需求也正成为技术革新的驱动力，并期待着技术给教育带来更多可能的加持。

　　自去年年底以来，多家互联网公司与教育科技公司相继下场造硬件，各式产品层出不穷，从错题打印机到智能作业灯再到智能音箱，教育智能硬件的迭代已经从纯教育硬件发展为智能硬件在教育场景的延伸。

　　实际上，智能硬件并非教育领域的“新人”，而教育智能硬件在近段时间重回人们视野，则与在线教育投放竞争加剧、获客成本水涨船高有着紧密联系。

　　不可否认，在线教育在过去一两年间改变了其在受众心中的认识，但营收持续上涨的同时，营销费用也在大幅增长，在线教育公司烧钱跑马圈地的方式不可持续，这一阶段也成过去。

　　为了切换到更健康的模式，在线教育公司不得不寻找一个更优的入口。此时，线下场景再次成为教育公司的战略要地。但相较原本就扎根线下的教育公司而言，在线教育公司回到线下获客还需要寻找一个落地的点。

　　除了开设线下门店、地推之外，在线教育公司更熟悉的阵地的还是互联网。教育智能硬件就成为被选中的、更贴近互联网公司特性的线下场景入口端。

　　诚然，制作一款硬件也需要完整的供应链的支持和背后足够硬核的技术支撑，其成本是不可忽略的，但相比于投放的烧钱程度，教育智能硬件已经成为教育公司不想错过的一种渠道。就连好未来这样的成熟公司也反向做起了拍照搜题的工具类产品进行引流。某种意义上来看，工具类产品背后的逻辑和硬件产品相似，产品本身一般不背负盈利压力，但也被寄托着机构用户增长的“KPI”。

　　来到当下这个阶段，监管政策的出台正在制止教育行业曾经的野蛮增长与无序竞争，广告投放成为被重点监管的领域。目前，北京市海淀区、广东省东莞市等地已发布《教育培训行业广告发布重点内容提示书》，对教培广告用词、用人等方面均提出明确的规范要求。更有传闻称未来教育培训机构的广告行为将被禁止。

　　对于教育公司来说，在广告投放被规范之后，寻找新的获客渠道显得更加迫切。不到一年的时间，大力教育推出“大力智能作业灯”、暗物智能科技联合腾讯教育发布“AILA智能作业灯X1”，导学教育联合阿里巴巴推出“导学号智能作业灯”，天猫精灵则在今年618期间推出了40余款教育智能硬件。

　　教育公司正通过联合科技公司打造自己的硬件产品，或入驻硬件设备，课程、预装应用程序，借助智能硬件建立属于自己的智能生态链。在线教育公司开始争夺教育智能硬件这一新阵地。

　　如前文所述，教育智能硬件并非新鲜事物，实际上，这些终端产品已经经历了若干阶段的演变。从点读机、智能手表到错题打印机、词典笔再到学习平板、智能作业灯以及智能音箱，外部看来，这些变化是硬件终端外在表现形式和产品形态的更新，而其背后所发生的，是从实现无线互联，到拥有云计算能力，再到内置人工智能算法的技术演变，这是科技对教育的渗透越发深入的表现。

　　教育智能硬件本来就是一种针对教与学群体开发的能够实现传感互联与智能交互的硬件终端产品。而促使这一系列变化发生的，既有来自同行的竞争，更有来自用户的需求。

　　用户对科技给教育带来的新体验的需求发生了从无到有，从有到越发强调搭载在教育智能硬件产品上的人工智能的拟人性。这种拟人性已经不仅是人际互动一来一回的拟人性，更是思维模式的拟人性，也即“更智能”。

　　但科技改变教育是一个循序渐进的过程。科技发展、人工智能给教育带来一系列惊喜，与此同时，其在语言理解、视觉场景理解、决策分析等方面仍存在诸多挑战。

　　“当前的人工智能识别做的只是比对八戒体育官方网站，缺少信息进入大脑之后的‘加工、理解、思考’步骤，因此仅仅停留在‘感知’，而并非‘认知’。”2019年，中国人民大学高瓴人工智能学院执行院长文继荣曾分享了他对人工智能的看法。

　　在感知AI阶段，AI尚不具备理解和推理的能力，主要是从特征抽取和不断的学习训练中完成识别任务，机器解决的多是人类能够解决的模式识别类的问题，重在提升效率。

　　北京通用人工智能研究院院长、北京大学人工智能研究院院长、清华大学人工智能研究院（筹）院长、暗物智能创始人朱松纯教授曾在分享中指出，当前比较流行的人工智能技术采用的是“大数据，小任务”范式，产业界也更倾向于将人工智能技术等同于“大数据+深度学习+超大算力”。但基于这一范式的人工智能技术距离人们对AI的期待还有较大差距，AI只能完成特定的、人类事先定义的任务，做不到通用，而且每项任务都需要大量标注的数据，没有数据就不知所措，同时模型不可解释与知识表达不能交流，无法与人做多回合交互等。

　　在近期举行的2021世界人工智能大会上，暗物智能高级运营总监高燕也表示，“暗物智能作为新一代认知人工智能的技术引领者与产业赋能者，下一阶段的人工智能绝不单单是理解一个静态的图像，还要具备认知推理的能力，并做出智能的决策。”

　　在这一背景下，暗物智能选择认知AI作为主攻方向，并建设了DMOS——基于强认知AI的人工智能技术平台，通过“小数据、大任务”的技术范式，即用少量数据和大量任务来塑造智能系统，使其具备高效学习、推理和泛化能力。

　　大会上，高燕就以认识一把椅子为例讲述了感知AI和认知AI的区别。她提到，如果要让AI识别图片上的椅子，当前的做法是收集大量椅子的数据（图片）去训练人工智能，来识别对象是否是一把椅子。但在人的认知中，当我们去识别一把椅子，其实是出于我们行为背后“希望获得休息”的这种动机，因此，即使是一个3岁的小朋友，在路上遇到一个石凳子也会认为它就是一把椅子，因为他对椅子的定义并非是椅子的物理属性，而是其提供的功能价值。

　　2018年被称为AI+教育的元年，人工智能在教育领域的重大战略布局也在近几年中得到进一步深化，关于AI+教育的探索已从理论走向实践，并得到了较为广泛的应用。而现下，AI+教育所面临的挑战就正如高燕所提到的，“我们希望更高阶的人工智能能够从价值和任务出发，衍生出各种各样的行为，真正地像人一样进行思考，完成更高阶的任务。”

　　“像人一样进行思考”，这意味着，AI和教育的结合将进入一个新的、充满挑战性的阶段。同时，从这点出发，暗物智能将认知AI的理念落到技术架构上，并提出五层AI认知架构。

　　高燕介绍，现在的人工智能大多只能完成简单的视觉、语音输入，以及人脸识别、语音识别的输出这两层，暗物智能能够实现第三层，进行复杂任务的解译与规划，复杂任务就是像人脑去思考事情的先后顺序。而第四层则是建立人和AI的共识模型，第五层则引入社会价值观及常识模型。

　　朱松纯教授表示，未来，我们要发展具有可解释性的人工智能，让人工智能技术跳出“黑箱”，成为可解释、可解读、可信任的人工智能。而AI如果要获得人的信任，要在两个层次上获得人的信任，一是能力的边界，AI要让人清晰地知道在什么条件下AI能做到什么样的性能，可以完成哪些任务；二是感情的纽带：AI要与人保持相近的价值观，把人类的价值放在重要位置，要让人知道AI和自己是命运共同体，时刻维护人的利益。

　　可以发现，五层认知架构所追求的是更接近人类行为和思维以及减少对数据的依赖。基于此，暗物智能打造了认知AI操作系统及以认知AI为核心的产品生态。在教育领域，暗物智能打造了覆盖学习全生命周期的认知AI教育产品矩阵。

　　大会上，暗物智能展示了作为认知AI教育产品矩阵之一的虚拟助教讲解全过程：画面中，虚拟助教拿到题目后，开始自动解读题意，分析题目考察的知识点，整理解题思路，并像老师一样，进行题目讲解，中间配合使用各种辅助性的教具。

　　值得注意的是，该应用背后并不是庞大知识库，而是可推演知识库，根本上是其基于对知识点以及知识点之间的逻辑关系做整体的建模，实现自动生成整个解题思路，并针对不同孩子的基本情况，自动调节解题路径。

　　“整个过程中，我们还增加了一些拟人类的推算，真正像孩子一样思考题目解析步骤，呈现解题过程。在题目类型上，我们不仅能够讲解计算题，还能够讲解应用题。”

　　这也正是其“小数据、大任务”技术范式的外在表现，从而使得强认知AI通过各式教育智能硬件终端减少对数据的依赖，实现“授人以渔”。

　　凭借在认知智能领域的技术积累与深耕教育智能化的产业实践，暗物智能已经在教育领域完成了规模化的产品布局。其中就包括教育智能硬件产品AILA智能作业灯X1、AILA萌宠外教、AILA智能学习本等，据悉，暗物智能将于四季度发布新款基于认知AI的教育硬件产品。

　　对于教育公司来说，技术的应用意味着高研发成本，但从人效比的角度来看，认知AI的介入将在一定程度上降低这个劳动密集型产业的边际成本。对于用户来说则意味着需要适应技术变革带来的新习惯，但也意味着学习效率、学习效果和使用体验感的提升。

　　若干年以前，或许人们也不曾想过，给练习题拍个照就能看到参考答案，没有老师也能自己在小屏幕上学完一个知识点。

　　而现下，科技已然对教育做出改变，拍照搜题、在线学习、虚拟助教讲题等已被实现，人们已经习惯了科技给教与学等环节带来的便捷。“哪里不会点哪里”已经成为过去，用户正在呼唤更高水平的产品体验。目前，一些从事与教育相关业务的科技公司也在观望AI+教育背景下的新动向、新前景。

　　显然，人工智能对在线教育下半场的发展展现出了强大的驱动力，在线教育演变也对人工智能提出了更高的要求，未来注定充满挑战，更多关于AI+教育的可能性和新想象还有待发掘。