單年融資額從2014年的8.78億元到2017年的42.17億元，“AI+教育”只用了4年，這是億歐智庫所發布的權威數據。

并且在2018年，AI教育領域最大的單筆融資記錄被刷新，達到5億美元。

至此，包括中金、紅杉、經緯、IDG、金沙江創投等在內的近200家投資機構已經入局“AI+教育”。

與此同時，新東方、VIPKID、滬江等教育巨頭也馬不停蹄地相繼進入賽道。

AI賦能下的教育市場在資本引爆、巨頭加入和巨額融資中滾滾向前，賽道不斷被細分，競爭殘酷程度也逐漸加劇。

而在此期間，個性化教育逐步被提上最重要的位置。

個性化教育為何成了“AI+教育”上的那塊高地？利用大數據將知識點進行全景拆解，無時間限制進行人機互動…這些都是“AI+教育”的突出特點。

但不管是百度所推出的“百度教育大腦”還是乂學教育的“松鼠AI”，亦或是好未來的“魔鏡系統”，它們都選擇在個性化教育上發力。

那么為什么個性化教育逐漸成了“AI+教育”的高地？響鈴認為主要有三個方面的原因。

1、用戶端：從關注平均值到關注個體，學習者主權時代已經到來根據公開數據顯示，國內教育行業年度消費總額以每年10%的速度增長，其中K12課外教育增長勢頭更為迅猛，并且早在2016就占據了教育行業50%的市場份額。

因此，對于AI+教育市場來說，抓住K12的用戶十分關鍵。

與網絡移民的80后不同，作為K12用戶主體的00后們在互聯網中成長，自帶互聯網的基因，更為強調自主性。

根據微咔所發布的《00后互聯網用戶報告》 所述，00后們需要自主權，熱衷于獨屬的個性化定制。

也正如OKAY智慧教育創始人CEO賈云海所說，以滿足學習者個體需求為中心的教育必將取代以傳授知識為中心的教育，學習者主權時代已經到來，個性化教育勢在必行。

從關注平均值到關注個體，依靠大數據和算法構建的AI+教育要想在學習者主權時代中生存下來，就更加要迎合用戶市場對于個性化的需求，不斷放大因材施教這一AI賦能教育的獨特優勢。

2、產品端：多數AI+教育項目宣揚的“千人千面”多數停在概念上新東方、昂立等大多數傳統在線教育項目的困境在于“千人一面”，因為他們依然是標準化的傳統教育形式，而非定制化教育。

而AI賦能教育，看起來可以給出更好的解決方案。

事實上，盡管很多AI教育都在朝著“千人千面”走，但仍然只是處于深度個性化教育的初級階段。

很多AI教育產品動不動就打出的“千人千面”宣傳口號在實際過程中卻完全做不到。

桃李資本合伙人姚玉飛也在采訪中表示，現在市面上的“AI+教育”很多并不是真的“AI+教育”，一些產品只要有涉及類似于測評或者識別的功能，就直接號稱自己是人工智能。

另外，因為受限于數據量、學生的情緒識別、學習狀態識別等技術問題，目前許多AI教育產品離真正的“千人千面”依然還有一段距離。

但正因為市場上充斥著的“偽AI教育”才讓一些已經突破技術瓶頸的“真AI教育產品”快速超車。

例如由人工智能、大數據和云平臺所組成的百度教育，通過整合自身優勢資源開發出串聯了1千多萬細顆粒度知識點的教育知識圖譜以及AR知識點解析等等，真正突破了限制實現“千人千面”的瓶頸。

3、細分行業端：個性化教育成了K12、英語培訓等優質賽道的賽點K12、素質教育、職業教育、出國留學….目前教育市場已經細分成了多個賽道，其中K12和英語培訓的賽道優勢更為突出。

拿K12教育來說，根據公開數據顯示，從學生人數看，2016年K12在校生人數合計1.83億。

再加上“二胎”政策影響，這一人數毫無疑問將持續增長。

另外根據《2017中國家庭教育消費白皮書》數據顯示，教育支出占家庭年支出的50%以上，50%的家長每年為孩子在線上教育花費1000-5000元。

顯而易見，由于公辦學校和補習學校的教考分離以及開放“二胎”政策影響，K12階段的在線教育正面臨著前所未有的大好機遇。

英語培訓則更不用說，從幼兒、青少年大學生、職業人士等，英語既是考試必備項目，又是職業發展的重要技能。

與此同時，那些AI+教育項目在K12、英語培訓等優質賽道通過AI技術加持，朝個性化教育大步推進，從而在混戰種突出重圍。

例如百度教育在K12教育領域所建構的知識圖譜，通過串聯起1千多萬細顆粒度知識點的知識圖譜以及百度文庫旗下的題庫產品線，重新構建了K12領域學習鏈路邏輯，將題目與知識點進行一一對應，并為用戶聚合相關知識點的所有題目內容，從而幫助用戶更加有效率的復習。

綜上所述，個性化教育已經逐漸成為“AI+教育”的高地，那么要如何真正實現“千人千面”呢？要實現真正“千人千面”的個性化教育，還得有幾個前提條件由于受限數據庫規模、情緒識別等原因，很多打出“千人千面”個性化教育的產品都是“偽AI”，只是處于深度個性化教育的初級階段。

響鈴認為要真正實現“千人千面”還得有以下幾個前提條件：1、“因材施教”之前需要結構化數據的“喂養”“因材施教”的根本基礎便是產品所需要的結構化數據，如內容數據和用戶數據等。

所謂基礎不牢，地動山搖。

數據庫一旦缺乏優質和海量的數據，就可能造成產品的缺陷。

新東方在線COO潘欣曾在采訪說，人工智能最核心的不僅是算法，還需要數據，而對整個教育培訓行業來說，最缺的就是數據。

有了數據再談人工智能是更切合實際的，如果沒有數據就是空中樓閣。

目前，許多產品的數據來源單一，主要是收集產品自身以及傳統教學行為的信息，從而轉化為數據。

例如千學霸君的“AI學”通過落地到安徽的100多個普通班級，來獲取更為詳細的數據。

但是顯而易見，像這樣從0開始重新建立數據庫時間成本太高，多數項目還沒有跑進賽道就可能已經被淘汰。

因此，產品需要打破目前呈現的單打獨斗局面，通過融合多樣化的數據庫來突破大數據的瓶頸。

毫無疑問，擁有海量數據的大公司對于這個問題不用費心，例如百度。

其所推出的百度教育大腦，就有如百度文庫、百度閱讀、百度智慧課堂等產品的各項數據作為支撐。

尤其是百度文庫和百度閱讀。

前者目前文檔數量已達到2億，內容覆蓋了基礎教育、資格考試等50余個領域。

而后者與500家出版集團建立了合作，有20萬+正規出版書籍。

在這兩個產品的支撐之下，百度構建出一個巨大的知識圖譜網絡，擁有2億的內容畫像，以及1千多萬個知識點。

而這，也是百度教育大腦能做到“千人千面”的主要原因。

2、口口聲聲的“智能化”需要實打實的技術支撐AI驅動下的個性化教育，平臺能力強弱最重要的標準之一就是平臺所構建的的知識圖譜的強弱。

因為知識圖譜的廣度、深度以及關聯性等，不僅牽涉到數據庫的量級，還體現出平臺算法構建的能力，這也正好展現出AI教育產品的真正實力。

因此，很多平臺都在不斷完善自己的知識圖譜，不斷加強自身的“智能化“，從而幫助學習者獲得更好的體驗。

例如Knewton通過將教材數字化，建立知識圖譜。

而百度教育利用自身的數據資源目前已挖掘、串聯了1千多萬細顆粒度知識點，形成全球最大的中文教育知識圖譜庫。

3、直探教育本質，教學生之前能不能先更懂學生教學一直是非標品，另外在老師傳輸知識的過程之中，學生也不是被動的存在。

相反，學生會因為一系列復雜的心理因素對于老師所傳輸的內容進行選擇性接觸、理解和記憶，從而影響著老師的教授效果。

對于AI教育也是如此，在進行個性化教育之前，通過對學生進行特征識別和進行情感溝通的基礎之上進行教學，毫無疑問比粗暴的灌輸知識更有效。

例如百度智慧課堂利用環境和場景感知技術，通過VR/AR授課。

百度閱讀聽書功能則深度結合語音識別技術，通過意圖識別以及內容畫像和用戶畫像，做出精準推薦。

海風智學中心上線的“好望角”AI應用，也能夠進行多維情緒識別以及專注度分析等，來助力教學質量。

4、師資是AI+教育的核心支撐力量，學生個性化之前先得讓老師個性化老師作為AI+教育鏈條的核心，即是服務提供者，也是內容生產者。

因此在全面推行個性化教育之前，首先要做好2B的服務。

無論哪家平臺，都應該打通線上和線下教學來構建AI教育閉環，通過教師和AI的正反饋效應來提升產品質量，從而獲得更大的市場規模和收益。

目前AI教育市場中，對于2B方面投入的平臺還不多，他們大多數目的是希望獲取線下數據。

不過有一些項目則是在提升教師教學質量的同時，也帶動了自己的商業化進程。

例如百度在一年的時間內，將智慧課堂鋪設至江西省贛州市上猶縣的121所學校，通過將平臺的海量資源開放當地教育資源，來大幅提升當地的教育資源。

并且為了協助教師在課堂上教授人工智能，百度智慧課堂上線了“AI教育”專欄，分為三個模塊。

其中“教學服務”模塊支持信息技術教師進行課堂教學，提供AI技術體驗、原理揭秘、教學應用場景、下載包等服務。

這樣有利于教師突破設備障礙，實現AI教學的可能。

總之，如今的AI+教育賽道又平又擠，百度教育大腦利用自身的AI技術優勢以及來自于百度文庫、百度閱讀、百度智慧課堂等產品的海量資源支撐，慢慢在個性化教育上實現領跑。

而在未來“AI+教育”將如何變化？誰又能突出重圍？我們共同期待。