導語：

ChatGPT進入落地期。

兩天！教育圈三個重磅新聞。

5月5日，網(wǎng)易有道發(fā)布了基于「子曰」大模型研發(fā)的 AI 口語老師劇透視頻，據(jù)介紹，AI口語老師和中文作文批改功能研發(fā)工作，已取得階段性進展。

同一天，學而思宣布正在研發(fā)面向全球數(shù)學愛好者大模型MathGPT，以彌補甚至攻克大語言模型給孩子解題過程中，存在的“步驟不清晰不正確以及過于機械化”等問題。

5月6日，科大訊飛舉辦“訊飛星火認知大模型”成果發(fā)布會，推出大模型+AI學習機，號稱AI像老師一樣批改作文，像口語老師一樣實景對話。

各家來勢洶洶，打法內(nèi)核迥異。本文，我們將聚焦教育行業(yè)，探究AI大模型如何落地教育行業(yè)，以及由此衍生出的應用層兩大路徑——以“大模型+教育”為代表的AI主導派 vs 以“教育+大模型”為代表的業(yè)務主導派，誰能主導未來行業(yè)創(chuàng)新？

桃李財經(jīng)「產(chǎn)業(yè)觀察」的第25篇。

主筆/ 脫落酸，文章架構(gòu)師/ 靜靜，出品/ 桃李財經(jīng)

01 

AI大模型重塑教育形態(tài)，一場供給側(cè)改革的軍備競賽正在拉開

語言大模型是一場新工業(yè)革命。

任何APP、軟件、網(wǎng)站和應用都可能被重塑，按照比爾蓋茨的話說，“ChatGPT 像互聯(lián)網(wǎng)一樣重要，將會改變世界?！?/p>

在眾多的垂直行業(yè)中，教育被認為是大模型最重要的落地方向之一，有個直接佐證，GPT-4發(fā)布會上，有6個落地應用案例，其中兩個關于教育。

比如，在低年級的教學中，ChatGPT可以幫助學生鍛煉表達能力，例如寫作等；在口語表達能力練習中，可以與語音合成和評測技術結(jié)合，幫助學生進行多輪對話，并對發(fā)音和內(nèi)容作出回饋和點評；更為關鍵的，它還可以根據(jù)每個學生的實際學習情況，生成個性化的錯題本、習題庫和學習報告等教育個性化產(chǎn)品。

AI與教育的結(jié)合，已成為教育行業(yè)的重要發(fā)展方向，未來的大模型將改變教育體系的核心要素，包括教育目標、知識獲取方式等，這已經(jīng)成為行業(yè)共識。

大模型成為里程碑事件的背后，是算力發(fā)展和數(shù)字時代形成的海量數(shù)據(jù)系統(tǒng)訓練而成的結(jié)果，而置身于教育行業(yè)，不僅需要海量且準確的教育數(shù)據(jù)，更要求企業(yè)本身配備強大的師資力量、內(nèi)容研發(fā)團隊以及有足夠科學的教育理念與經(jīng)驗積累。

深度洞察需求后，怎么做技術拆解，如何去循循善誘，真正讓新技術發(fā)揮出價值，實現(xiàn)因材施教的愿景，這些都是教育公司們需要反復思考的問題。

目前，圍繞AI大模型重塑教育形態(tài)，教育行業(yè)存在兩種發(fā)展路徑，一是以網(wǎng)易有道為代表的“教育+大模型”，一是以科大訊飛為代表的“大模型+教育”。

遠看殊途同歸，細想完全不同，一場針對教育供給側(cè)改革的軍備競賽，正在拉開帷幕。

02

“大模型+教育”技術至上，“教育+大模型”生態(tài)為先

先看“教育+大模型”路徑。

主要強調(diào)在原有業(yè)務基礎上，加入可以突破常識推理、聊天交互和需求對齊等，傳統(tǒng)關鍵難點的大模型增值方案，提升教育產(chǎn)品的競爭力的同時降本增效。

這種路徑的優(yōu)勢在于，現(xiàn)有的教育解決方案，已經(jīng)走過了90%的路，新技術的出現(xiàn)有望補足剩下的10%。

這或許意味著，只要開發(fā)出類ChatGPT的模塊，以爆款產(chǎn)品作為依托，相比通用模型的諸侯爭霸，垂類模型反而更能在細分領域中占據(jù)一席之地?；诿鞔_的業(yè)務作為抓手，大模型更能有的放矢。

大語言模型為既具備AI技術積累，又具備細分場景優(yōu)勢的教育公司提供了創(chuàng)新和應用的機會。

扎根教育科技的有道，如今形成了“AI+內(nèi)容+智能教育硬件”的閉環(huán)，而此番嘗試應用新技術有可能進一步拔高產(chǎn)品價值。早在今年3月，就有媒體報道稱，網(wǎng)易有道專為教育場景自研的類ChatGPT模型“子曰”。5月5日，網(wǎng)易有道官方發(fā)布了基于“子曰”大模型開發(fā)的AI口語老師劇透視頻。從視頻中可以看到，網(wǎng)易有道AI口語老師不僅能提供靈活的練習場景，還可以根據(jù)用戶需求扮演多種角色，循循善誘地引導用戶進行多輪對話。網(wǎng)易有道正試圖全面推進內(nèi)容、產(chǎn)品、技術做好大模型生態(tài)，這與科大訊飛技術為上的路線側(cè)重點不同。

像好未來本身在硬件內(nèi)容方面積累了優(yōu)勢，學而思學習機推出AI 講題機器人小π，因疊加了自研的AI技術，就能在智能化解題方面脫穎而出。

另一條路徑的代表是科大訊飛和百度文心一言。

長期致力于人工智能技術的研發(fā)，在數(shù)據(jù)積累、算力等方面的優(yōu)勢地位，日前訊飛發(fā)布的星火認知大模型，支持多風格多任務長文本生成，可寫發(fā)言稿、講故事、新聞稿等內(nèi)容形式。在現(xiàn)場，科大訊飛還發(fā)布了首款搭載大模型的AI學習機T20，并演示了發(fā)音評測、類人自由對話等大模型相關的新功能。事實上，早從 2022 年末開始，科大訊飛就啟動了生成式預訓練大模型任務攻關。

但如果，回到“大模型+教育”的這個路徑就會發(fā)現(xiàn)，技術之外的教育資源內(nèi)容以及服務專業(yè)度更加重要，尤其是需要深刻洞察課程設計、教學方法等專業(yè)領域需求，純粹的大模型公司在教育賽道的應用，還是要走一遍教育公司已經(jīng)摸索過的路，才能補足在垂類場景專業(yè)度不夠的短板。

此外，從競品角度分析，科大訊飛等科技企業(yè)們，在應對巨頭大模型方面將會承受更大的壓力。

3 月 16 日，百度圍繞新一代大語言模型、生成式 AI 技術，推出新產(chǎn)品文心一言。

作為國內(nèi)首款類ChatGPT 產(chǎn)品，文心一言憑借其強大的數(shù)理推算和邏輯推理方面的能力，可以幫助學生更好地理解和掌握數(shù)理知識，撰寫令人信服的文章，生成有效的計算機代碼等。

相比之下，巨頭覆蓋范圍更廣更加開放，無論在數(shù)據(jù)還是技術方面，都更加有優(yōu)勢。

如此來看，要比較，技術為先的“大模型+教育”派，與生態(tài)為上的“教育+大模型”派到底孰強孰弱，并不能一概而論，需要從更加全面的維度具體分析。

03

“教育+大模型”vs“大模型+教育”，四個維度剖析路徑差異

企業(yè)基因各異，路徑側(cè)重點也有所不同。

各行業(yè)都有自己的Know-How，這些最關鍵的數(shù)據(jù)都在企業(yè)的數(shù)據(jù)庫里，甚至一部分專家的筆記本里。

越是低價值的領域，越適合通用大模型；同理，越是高價值的應用場景，垂類大模型的機會越大。

接下來，我們從四個維度（數(shù)據(jù)挖掘、需求場景、成本效率、商業(yè)壁壘），來剖析這兩條不同路徑，在教育場景里的優(yōu)劣勢。僅以網(wǎng)易有道和科大訊飛為例，不帶有商業(yè)偏見。

一、數(shù)據(jù)挖掘

以教育為主導的公司自研大模型技術，優(yōu)勢在于對教育全流程更了解，對數(shù)據(jù)的理解更充分。比如，針對教育領域，網(wǎng)易有道覆蓋從少兒到成人全年齡段的數(shù)據(jù)。

而以大模型主導的科技公司，它的優(yōu)勢在于覆蓋范圍足夠廣，也足夠開放，可以廣納各家教育公司與其合作。

像百度的文心一言在正式發(fā)布以前，便已經(jīng)與多家教育公司達成戰(zhàn)略合作，借助文心一言的技術或許可以為教育公司節(jié)省巨大的人力成本，而通過接入各大生態(tài)合作伙伴，也能為百度帶來更海量的教學內(nèi)容和用戶數(shù)據(jù)。

無論是哪一路徑，都需要注意，對于教育行業(yè)而言，數(shù)據(jù)的容錯率很低，準確度至關重要，這就需要在數(shù)據(jù)訓練中喂養(yǎng)足夠質(zhì)量且規(guī)模的數(shù)據(jù)，參數(shù)越多，數(shù)據(jù)準確性越高，研究落地就越快。

二、需求場景

從需求場景的角度來看，教育場景與其他通用場景的需求有所不同。

在教育場景中，學習內(nèi)容往往比較專業(yè)化和細分化，需要針對不同的學科和知識點提供個性化的教學支持。例如，中文作文批改需要針對不同的文章類型、語言表述等方面提供個性化的建議和評估。

在教學場景中，教育+大模型的路徑具有更高的準確性和專業(yè)性，可以針對性地提供個性化的教學支持。

以剛剛提到的中文作文批改為例，教育+大模型可以針對文章結(jié)構(gòu)、語言表述等方面進行深耕和優(yōu)化，從而提供更準確和有效的中文作文批改服務。而大模型+教育，在深入研究教育特定領域的細節(jié)和特點層面，還需要更多磨合案例驗證。

三、成本效率

眾所周知，人工智能核心要素在于數(shù)據(jù)、算法和算力，而算力方面，一個很大的問題是成本。

根據(jù)測算，訓練一次ChatGPT需要花費450萬美元，需要10000張A100訓練一個月，GPT-3有1750億參數(shù)，GPT-4的參數(shù)據(jù)說有100萬億。

大模型的參數(shù)規(guī)模還在不斷上升，往這個方向下去，不僅在研發(fā)階段要承擔巨大的人力算力成本，即便是推出了效果類似的ChatGPT大模型，數(shù)據(jù)成本、算法調(diào)優(yōu)、AI倫理優(yōu)化等投入依然是個無底洞。

做個參考，在數(shù)字人垂類技術場景中，一套垂類模型的訓練和推理成本，可以做到比Open AI同參數(shù)規(guī)模的模型低一個量級，像啟元世界的戰(zhàn)略總監(jiān)王思捷就曾提到：先構(gòu)建更小的垂類模型（比如百億參數(shù)、十億參數(shù)），讓數(shù)據(jù)飛輪和模型訓練能夠很好結(jié)合，垂類模型在某些領域可能比Open AI的效果更好成本更低。

總體而言，大模型+教育，初始成本很高，但未來邊際成本會逐步降低；相較之下，教育垂類模型，初始的訓練成本更低，但長期邊際成本還是會高于前者。

四、商業(yè)壁壘

大模型+教育路徑，由于其模型規(guī)模大、參數(shù)多，訓練需要大量數(shù)據(jù)和計算資源，因此只有少數(shù)大型科技公司和研究機構(gòu)具備自主研發(fā)和應用這類模型的能力和條件，具有較高的商業(yè)壁壘。

但從另一個角度來看，大模型+教育的競爭對手主要是各大頭部互聯(lián)網(wǎng)公司，競爭壓力相對更大，可以想見，未來1-3年，大模型+教育會成為頭部企業(yè)拼殺的主戰(zhàn)場之一。

而教育+大模型由于主要針對教育領域進行開發(fā)，同質(zhì)化競爭的壓力較大。

這類企業(yè)可通過兩個方式提升商業(yè)壁壘：

其一，基于自身在教育領域的深耕和積累，踏踏實實利用技術做出用戶真正需要的產(chǎn)品和服務，提高自身在市場中的競爭力。

其二，開放性也是壁壘的一部分。如果能夠開放模型，讓更多教育公司使用，則能建立更深厚的護城河，這對企業(yè)的開放度是一個極大的考驗。

當然，這些都是理論層面，具體還要看各家的戰(zhàn)術落地情況，不能一概而論。

按照遠望資本程浩的觀點，無論是教育+大模型，還是大模型+教育，最關鍵的是要看AI在整個業(yè)務流程價值鏈的占比。

AI可以解決生產(chǎn)效率的問題，但教育場景的交付鏈路、交付周期都很長，依然強依賴于人的價值。

不管是AIGC+，還是+AIGC，創(chuàng)業(yè)者懂行業(yè)始終都是必要條件。

04

桃李財經(jīng)的思考

教育的本質(zhì)，是把一盞盞燈點亮

西方有一句諺語：“教育的本質(zhì)，不是把籃子裝滿，而是把燈點亮”。

ChatGPT讓全球看到了AGI（通用人工智能）的強大，伴隨新一輪技術革命的到來，如何深度融合教育與大模型，做出真正滿足用戶需求的新產(chǎn)品，已經(jīng)成為整個行業(yè)的全新課題。

當然，除了技術創(chuàng)新的意識，做好教育產(chǎn)品更需要具備深刻的教育理念和實踐經(jīng)驗，只有深入了解行業(yè)的需求和痛點，想清楚未來要培養(yǎng)什么人才，傳授什么課程，用什么樣的教學手段以及系統(tǒng)評估方式，才能把技術真正落地到實際的教育場景中。

打破過去僵化的教育機制，讓傳統(tǒng)教育產(chǎn)生顛覆性的變化，踐行蘇格拉底的“教育”告誡：不再以“灌輸”的形式，而是秉承“點燃火焰”的理念。

就像，網(wǎng)易有道、科大訊飛、好未來等企業(yè)，都在執(zhí)著于點亮各自的一盞燈，或許，未來會相伴輝映前行。

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