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好未来AI Lab负责人杨松帆:好未来的AI开放平台之路 | 甲子光年

“做成一个垂直的开放平台必须具备三个条件:丰富的场景、大量的研发投入以及大规模的数据。”

好未来AI Lab负责人杨松帆:好未来的AI开放平台之路 | 甲子光年

编辑:一苇 设计:一凡

好未来是K12领域的龙头教育企业,目前已经覆盖50多个城市,服务千万学生。

其实成立15年以来,好未来一直重视科技投入,从互联网时代的作业批改APP,再到大数据技术下的IPS智能练习系统,致力于实现学习过程的数据化,为学生提供个性化教学服务。

如今在新的技术浪潮中,好未来开始聚焦并发力AI。今年7月,好未来发布了“WISROOM”智慧课堂解决方案,目前正在进一步发力教育行业的垂直类AI开放平台,以降低技术落地教育行业的门槛,用AI技术赋能教师、赋能学生,并进一步赋能行业里的其他机构。

11月4日,在「甲子引力」大会上,好未来TAL AI Lab负责人杨松帆做了《好未来的AI开放平台之路》的演讲。

在杨松帆看来,做成一个垂直的开放平台必须具备三个条件:丰富的场景、大量的研发投入以及大规模的数据。


好未来的AI开放平台之路

主讲人:好未来TAL AI Lab负责人杨松帆

今天我来讲一讲AI+行业的一些探索,通过我自己的经历来和大家分享行业老贵和新贵这两者如何结合。

我大概10年前进入AI领域做科研,四年前回国在大学从教,三年前出来创业,去年加入了好未来,一家教育科技公司。

我在搞AI科研,身为AI程序员时做了底层的AI技术,叫表情识别。表情识别其实就是把人脸的肌肉移动通过摄像头识别出来,进而推测背后可能存在的一系列故事。

做这个技术时,我就有一个幻想,我把这个技术同时给A公司、B公司……一直到Z公司,我们只需要开放接口就行了。接下来这个技术会覆盖到不同的行业,然后行业的用户会给我反馈,基于这样的反馈,就能做出更多可应用的AI底层技术。当我把这样的AI底层技术融合在一个平台上对外输出时,就形成了泛行业的AI开放平台,大家看到非常多AI开放平台都有类似的属性。

而当我真地踏入创业浪潮后,我发现其实“现实往往很骨感”。真实的情况有两种。

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第一种是你的技术只是一个大产品里的一小个环节,离客户很远:比如A公司做了一款产品,假如A是一个教育类公司,我们假设它的产品在触达客户时是一堂优秀的课,而打造这堂优秀的课需要一系列链条:技术、交互、视觉、内容、情感等等。而我能给A公司提供的只是技术里的非常小的一环,大家可以看到我们离客户非常远,最终用户拿到的产品质量不由我决定,产品链条过长,你很难做到品控。

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第二种是因为远离场景,你的技术可能解决不了客户的问题:比如B公司也是教育类公司,希望开发出一款帮小朋友评测表达能力的产品,从而可以针对性地进行后续培训。B公司找我们交流时,我们就发现,泛行业的开放平台的功能是无法满足这项产品的需求的。我们的文字识别、表情识别、语音识别统统失效。

他希望的是,我们能给他详细拆解表达能力到底该表示成什么技术指标。我们分析了两三个月,才发现原来表达能力意味着流利度、语音的情感、发音的准确度,意味着你说话的内容本身是否和主题契合……有一系列的指标,这里只是列举了其中四个有代表性的。当我们发现这点之后,慌了。怎么做?没做过。这就是情况二,即“远离场景”,我们当时不懂用户需求,不知道用户到底想要什么。

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在经历了这样一系列事件之后,我发现泛行业的AI开放平台,它最大的挑战就在于离场景过远,离数据、用户都非常远。所以除了算法、算力、模型之外,我还提出AI的关键元素必须要有场景——这就导向了“垂直行业的开放平台”。

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这两个概念的底层逻辑和出发点是完全不同的。做泛行业开放平台的,往往是科技从业者,希望我能够做出一把锤子,撬动所有行业的不同客户。而垂直行业开放平台,它着眼于行业的用户需求,我懂行业,我是行业的深耕者,我知道这个行业用户需要什么,我知道他们的需求是如何变化的。有了这种对比之后,我们发现,其实深耕一个行业的垂直行业开放平台更容易产生实际效果、更能产生深远影响,它的定位着眼于用户痛点,同时对行业的变化趋势也了解得更为深刻。

好未来在深耕行业的过程中做了大量积累,最终提出做教育行业里的首个人工智能开放平台。

向大家简单概括一下教育领域的三次浪潮:第一次是90年代以新东方为代表的机构成立,彼时教育行业的趋势是用户,或者叫“学生出国潮”;到了2000年,是以好未来,原名学而思为代表的K12教育企业,主要做小学、初中、高中等阶段的教培,他们瞄准的是伴生“中产阶级崛起”而来的新需求,相对富裕一点的家庭,往往愿意把消费向子女教育方面倾斜;第三个就是2010年互联网勃兴之后的在线教育学习。

现在大家看到在线教育和互联网的商业模式,对教育有很大冲击。比如说教育的O2O,教育的工具创业、内容创业等等。到现在我们看到人工智能和教育结合了之后,焕发出了新的色彩,接下来看到的是app,它的互联网印记特别重,而在背后驱动它的全是AI。

我们观察到,AI行业现在有这样几个趋势。

第一是场景越来越重要。场景是我们让AI真正落地传统企业的一个重要标志点。我们经常看到行业企业和AI在结合时,即便做了战略合作,甚至战略投资,仍然可能会存在难以融合或者落地的情况,因为双方的思维方式是不一样的。行业从业者更多站在用户角度,科技从业者或者AI从业者往往更注重如何把技术做到最棒。我认为使两者结合的方式可能是各自往前迈一步,我与很多AI从业者交流时,他们都反映比较忌惮投入一个行业。为什么?因为担心这样会让自己视野变窄,会让自己辐射的行业数量变少。

而我认为这是一个相对局限的说法,更好的说法是,能够站在一个行业思考其他行业对本行业的影响或启发,以及你面对这个行业特定的需求时,能不能做出创新,从而影响其他行业,这是我深入行业之后看到的一些特点。我觉得AI整个大趋势现在呈现出来的是融资越来越难,AI公司再出来融资时的定位越来越少。

第二是向垂直类发展,从用户出发思考问题。我认为如果今天有一个AI公司的从业者,或者创业公司融资,会被问是属于下面还是上面(下面指下图中的向底层走,上面指向垂类走)。

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“下面”可能对算力的壁垒要求非常高,可能一个行业里只有那么几家公司可以做。“上面”则要考虑市场规模,往上面走资金要有保障。

进一步来说,在行业里,做成一个垂直的AI开放平台必须具备下面三个条件:第一个是丰富的场景,需要非常多的场景;第二个是大量的研发投入;第三个就是大规模数据。前两个条件可能是行业巨头才具备的,因为它需要充足的现金流。做精细化运营会把精力投入到如何构建自己的壁垒上,科技在其中起到至关重要的作用。至于大量的投入研发,我认为一方面是具备这样的资本,另一方面认知水平也要达到一定高度,才敢去做大量的投入。

最后稍微介绍一下好未来。好未来是以智慧教育和开放平台为主体,以素质教育和课外辅导为载体,在全球范围服务公办教育,助力民办教育,探索新兴教育新模式的科技教育公司。

好未来发展经历了15年的历程,2003年成立,2010年上市,原名学而思,上市之后更名为好未来,今天已有三万多员工,覆盖50多个城市、千万级学生。好未来对科技的投入非常多,我们先后成立了好未来的AI Lab、脑科学实验室。

关于好未来AI开放平台,这里先简单介绍一下,平台底层会提供一系列的AI能力,包括图像、语音、自然语言处理、数据挖掘,也会有很多IaaS、PaaS方面的服务,还包括非常多契合场景的AI解决方案,这就是另外一套话语体系,比如:我们有童声的语音识别,拍照解题,还可以进行表达能力的评测,作文批改,课堂质量的评价等一系列解决方案级的AI服务。

在此基础上我们设立了AI学院、挑战赛、产业联盟及孵化器等一系列赋能行业和技术人才的项目和活动。我们认为AI在助力产业升级时,应该为教育行业的参与者和从业者提供如下赋能:第一,我们希望把老师从事务性的工作中解放出来;第二,让孩子能科学地学习,得到个性化的培养;第三,我们希望降低开发者的开发门槛,让技术人才们轻松加入这个行业,共同为教育行业做贡献,注入新能力;第四,对于学校和机构来讲,我们希望帮助它们专注在各自擅长的地方,而不是每天被“在科技上投入多少?要花多少精力搭建科技团队?”等技术难题拖慢脚步。

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我们自己的AI学院,目前已触达近万人,培养了上百名AI从业者。好未来作为产业里的一个玩家,也投资了非常多产业趋势里面有战略协同的公司。我们与校企也有一些合作,和斯坦福大学、清华大学、中科院计算所、四川大学都有一定程度的连接,让更多的AI能力落地产业变成可能。

最后在连接行业层面,我们也有未来之星创业营、CEO加速器,或者叫CEO的交流平台,希望进一步降低教育行业的进入门槛,未来不光对外做课程体系等内容赋能,还能做知识赋能,以及科技赋能。我们自己也举办了行业峰会,吸引了全世界教育科技的一系列玩家。我们认为做好教育,其实是最大的公益,我们希望用AI、用爱和科技,努力做好教育。

谢谢大家。

END.

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