人工智能话题一直都是热门，尤其是最近。
无论是国内外新闻，国家发布的新政策，还是涌现出来的新技术、新发明、新应用的突破都能和人工智能挂上边。
投资圈最近有个知名的笑话， 问“这两年大家觉得创投圈最大的泡沫是哪个行业？”大家都一致说是人工智能行业；然后又问，“那大家最后悔的事是什么？”大家一致说是对人工智能公司还是投的少了......
人工智能行业为什么这么火爆，现在技术结合具体应用的拐点已经到来了么？要回答这些问题，首先，我们来看几个AI场景应用。
在医疗领域，通过训练AI识图，不仅判断病灶更为精准，速度也更快。
为此IBM还大力投资研发了Watson 健康，借助收购的医疗数据公司开始进入医疗领域。尽管因为各种原因最后失败了，但IBM给医疗领域走向AI提供了一个参考方向——即医疗影像领域会更有前途。在我们常逛的论坛里，就有类似的项目，他们小组通过AI实现了乳腺癌判断的97%以上的准确度。
AI另一个令人吃惊的成就，则是腾讯、百度等科技巨头的人脸识别技术帮助找寻丢失的小孩。十几年过去了，孩子的模样和小时候大不相同，孩子自己的亲生父母都不能辨认，仍然可以依靠人工智能的力量，拿着孩子小时候的照片推算出长大以后的模样。让我们更加深信，科技是向善的！
他们历经数千次训练和N次版本更新，开发出了具有上千层结构的深度神经网络模型，人脸识别的精准度从最初的10%左右提升到了目前的96%。
借助这一技术，警方通过数据库远程比对，精准锁定目标对象，最终再通过DNA测试，找到了十多名失踪多年的儿童。传统技术在这样的场景中完全束手无策。
AI在无人驾驶的应用不用我们多说，目前各路神仙汇集，雄安新区也会率先实现L5级别无人驾驶驱动的智慧城市。
根据IT桔子的统计，国内AI领域，从2013到2018年5年间，一共有2240起投资，2370亿的融资额。平均融资额超过1亿，而在智能驾驶领域，平均融资额更高。
AI行业正在经历两种气氛，一种是AI技术找不到很好和产业结合的场景，商业化落地比较慢，资本逐渐对这类公司丧失兴趣，大量公司融资受『冷遇』。
另一种则是AI为细分行业赋能的赛道，比如AI+教育，AI+医疗，AI+新零售，AI+物流，AI+农业等等，只要技术可以为行业客户带来实际价值，带来行业整体效率的提升，成本的下降，资本会纷纷押注，一时火热。
8月25日晚，旷世科技刚刚在港交所递交了IPO招股文件，号称国内AI上市第一人，以深度学习，先进的计算机视觉算法赋能物联网设备，在国家投入的“雪亮工程”中应用广泛。上年年营收为9.49亿人民币，虽然亏损52亿元，但是势头强劲，受资本热捧，发展迅速。
一冷一热，一慢一快，正是AI场景的众生相。然而，最近又把大众的关注点集中到了AI行业的另一个重要赛道——AI+教育上。
一、AI兴亡，教育有责
AI人才缺乏，给我们打开了观察AI产业的窗口。
教育部统计，我国AI人才缺口达到500万，高校输送人才只占市场所需人才的30%到40%。
同时，AI企业也反映，目前人才培训机制赶不上需求。
行业人士也把AI落地慢归结于缺乏长期、有体系教育背景的AI人才。
于此同时，在AI不同场景的不同的赛道上，受到的待遇也不一样。
而在AI领域还有个很有趣的现象，即华人在这个领域优势明显。
李飞飞和吴恩达是最突出代表。
李飞飞完成了AI史上的标准化影像库ImageNet，从而让整个AI届焕然一新，此后其他数据训练库都按这个模式设计。
吴恩达，号称Google 大脑之父，曾入职百度担任首席科学家，并领导百度大脑计划。离开百度后，他还创立了Drive.ai，最近被苹果收购。
还有更多华人在AI研究领域的领先，有文献统计佐证。
根据一个统计显示在2006到2016的十年里，近两万篇最顶级的人工智能文章中，由华人贡献的文章数和被引用数分别占总数的29.2%和31.8%。华人用五分之一左右的作者人数，平均贡献了三成的顶级AI研究文章和被引用数。
即便只统计顶级出版物里的顶级文章，华人正在人工智能领域里发挥举足轻重的作用，而且，从2014年，2015年开始，华人已经处于人工智能研究的领先地位。
我认为这不是偶然，而是华人思维深处传统文化有一生二，二生三，三生万物的概念，也有天人合一的朴素世界观。在处理信息的模糊边界方面，显得超有优势。目前AI教育落后于我们的天赋，AI教育破茧正当时。
即使这样，2018年发布的报告表明，美国仍是占据全世界人工智能人才的半壁江山，我国虽然排名第七位，但不到美国的1/10。
AI教育是为中国大规模培养人工智能人才应运而生的赛道。指把AI当作教育对象，把AI知识和应用降维给中小学的学生认知、感受、理解、应用。简单来说，就是教授AI相关的课程，包含通识课程的教授，计算思维的培养和技能的训练等。在行业内也可以叫做内容驱动型的AI+教育。例如童程童美，编程猫，最近杀入行业的卓世未来公司等归于此类。
即便是同一个教育赛道，也自然产生了AI+教育和AI教育两种完全不同的场景应用。
AI+教育更加宽泛的定义是利用AI技术辅助教学，『教』的效率，为学生降低『学』的难度。这在行业内称之为技术驱动型的AI+教育。代表企业有大家熟悉的科大讯飞、立思辰、松鼠AI，好未来和新东方也在AI赋能方面投入重兵。
按照这样的分类，AI+教育用来优化教育效果，这两年不再仅仅是给学校联网，或把学校“搬”到网上，逐步开始渗透到备课、课上互动、课后测评、对学习成果的数据追综合反馈等教学流程中。
但是即便如此，在教育细节场景融入方面还有很多不足。
目前AI+教育的效果难以衡量，结构化数据对个性化学习模型的建立贡献有限，同时缺乏公认的评价体系，导致落地的效果不如预期。
正如拉里. 库班在书中谈到的，从历史的观点来看，科技植入教育总体来说都是不成功的。科技爱好者过度理想化了科技的功效，最后却『卖的太多，用的太少』，『高科技学校，低科技学习』。
好未来创始人张邦鑫强调引入科技的必要性，但是重点还是教育。在GET2018教育科技大会上，他说：科技一定会和教育相结合，但教育的本质不是科技。
不是科技，那教育的本质是什么呢？教育的本质当然是教书育人。
反之看AI+教育领域，参与者将发力点更多放在了课程的研发，教学教研水平的提升，以及如何将内容的有效传递作为最重要的产品载体上。
我们来看看一次在北京市朝阳区举办的AI教育说课展示上，有两名教师进行“人工智能之语音识别”“初识语音识别”人工智能课程说课。有八名教师进行零距离授课，分学段、分内容展示“我的网店 我做主”、“探秘人脸识别”、“智能小车之遵标行驶”、“密码探微”、“词云与语音的合成”、“认识智能语音技术——复刻我们的声音”、“语音识别”、“创新思维”等8节人工智能观摩课，课程内容涉及语音识别、图像识别、自动驾驶、pythton人工智能模块、创新思维、工程搭建等方面。
他们无一例外把AI教育的教学当作重点，至少在我们观察的样本里，AI教育在争夺老师时间和学生时间方面占了上风。
是的，AI教育的机会来了。
二、AI教育不仅要破局也要破题，抓住内容和体系化是关键
当然有人会怀疑，AI教育为什么要从K12学段就开始？要知道AI教育对于大学生而言都不是容易的事。
而且AI是体系化的学科，需要深入其他学科，还需要其他很多学科作为辅助才能发挥效果。
也即，对AI的理解和把现实切片进入AI视野其实是整个行业的难题，而把这样的难题下放到K12，是不是有点儿早？
比如在AI的理解方面，中国人工智能学会理事长、中国工程院院士李德毅认为，首先需要理解真正的“智能”内涵。人工智能人才培养的基础是人脑认知，覆盖机器人与智能系统、知识工程、机器感知与模式识别、自然语言处理与理解以及脑认知基础。其次，在学科体系上应更注重培养人才的实践操作能力。
南京大学人工智能学院院长周志华认为，人工智能的课程设置必须先考虑到人工智能的核心基础，例如：机器学习、知识表示与处理；再考虑技术层，有模式识别与计算机视觉、自然语言处理、计算智能等，还有很多相关支撑技术，例如数字信号处理、时序数据分析等；到平台层，有机器学习系统平台、机器人、智能系统等；再到应用层，可能还涉及智能应用建模、系统设计、行为分析等。所有的内容，形成了一个庞大的知识体系，如果不经过长期的培养，很难对人工智能有一个全貌性的认识。
如果没有高维度的理解与分层，不厘清AI教育的全部面貌，那我们即便是“日行千里，也不过是邮差”。
AI教育本身也是一门科学，无论对学生还是老师而言，都是新的挑战。但教育家怀特海认为，越是重要、越是难学的东西越是要早学。
而在学习方法方面，比尔盖茨在介绍他的学习理论的时侯也说，把问题切片分块存储在记忆区，并与过往认知相勾连，就能够逐渐对学习对象有个清晰的认识。同样的，AI教育也需要遵循编程领域的问题分解方法Divide & Conquer（细化并解决），才能有效学习，并事半功倍。
在国务院和教育部的多次文件号召下，AI教育落地已经迫切提上日程，同时AI教育经费下拨，压力已经传达到地方教育主管部门和学校层面。
浙江高考改革已经从2017年开始就把信息技术学科纳入高考科目，教育部去年已经发布了人工智能+的高中信息技术新课标，并预计在五年内进入高考体系，国家推动人工智能课程入校已经开始玩真的了。
除了政府和学校层面推动外，AI领域的高速发展及AI教育的示范效应显现，进一步驱动了中国家长的投入积极性，校外培训机构相关编程培训课程的应声出现，当校内的课程不能满足家长培养孩子成为人工智能时代人才必备的素养时，快速爆发的家庭教育“本能”反映了这部分市场需求的高速增长。
市场驱动下，面向未来的K12阶段AI教育无论校内还是校外，都将会成为教育领域的现象级事件。
到底该怎么下AI教育这盘棋，不同的行业从业者有自己的看法，只是万变不离其宗，总的来说，良性发展分两个阶段
a、内容入局，构建框架
先以卓世未来为例，在课程设计上，它遵循教学认知过程，从启智、优智、创智，拾级而上，构建框架。
根据卓世未来的介绍，启智阶段对应小学学段，以激发孩子AI学习兴趣为主。通过感知和体验AI应用，从小培养计算思维能力，从玩中学，锻炼手脑并用和创新及合作能力。
优智和创智阶段对应初中和高中学段，以巩固兴趣，进一步学习AI知识和进行项目实践为主，在学中玩，培养孩子对AI的认知力，应用力和伦理力。甚至对特别有兴趣和特长的孩子进一步开拓能力和深度培养为大学的人工智能专业输送人才。
卓世未来产品矩阵
同时针对目前AI教育领域重硬件采购、轻师资培训的现象，卓世未来特别在意为学校打造自己的师资力量，授之以渔，更要授之以渔。把师资培训作为服务核心，围绕AI教育进行体系化的建设。以Aibear为品牌，构建Aibear+在线教学平台+AI教学设施和师资培训的全栈解决方案。
再比如科大讯飞、商汤科技都把AI教育落地当作主业务的延伸，尤其是在AI应用落地遇到难处的时候，将AI技术输出与K12开始进行对接。
商汤科技以《人工智能基础》入场，并计划要用10年打造AI 经典教材。可惜的是业内普遍反映教材太难，并没有考虑循序渐进和K12认知水平，教育经验略显缺乏，期待他们后续的改进。
另外，各培训机构和其他赛道选手切入会导致简化为编程培训、机器人教育、或者打各种比赛的填鸭式辅导背题等，形式上很容易成了挂AI教育的壳，把AI教育做成奥数式的商业模式，这么做的后果要不就是一通热闹过后孩子并没有真正的沉淀和收获，对人工智能的魅力一无所知；要不就是学校买了一堆硬件堆砌落灰，浪费资源；或者是家长给孩子报了一堆课程，增加孩子的负担。填鸭枯燥的编程违反孩子学习天性，后续续费率自然很差。
很显然，这不是我们需要的AI教育。一些存在的伪AI教育很难支撑起培养国家战略型人才的历史使命，国家需要长期持续的AI教育战略，AI教育生态，和专业的AI人才培养体系。
b、搭建体系，不玩儿戏
AI教育应避免“矮化”为技能培训，这就对整个教育过程要求变高：对课程体系，要求灵活，与AI行业技术发展、应用案例保持更新；在反馈体系上，借助教学平台，实时反馈教学效果；在应用体系上，适应AI场景思考，从学到知识输出和应用的长链服务。
这就要求课程体系需要通盘考虑，从顶层设计就优化教学结构，考虑教学研三位一体的思路。
目前来看，好像这样做的人不多，卓世未来就已经在这些方面通盘进行了考虑和布局。
在课程方面，卓世未来的特点凸显。既能贴合政策需求和国家颁布的新课标要求，又能抓住K12阶段学习的关键特点，结合其他先进国家对AI教育的经验和理论，从三阶段贯穿整个K12的AI教育，课程既可以满足青少年普适性学习的需求，又可以作为人工智能相关本科专业的前导课程。
“现在无论从教育主管部门还是学校开设人工智能课程的积极性都是很高的。我们能做的就是帮助学校解决没有课程和没有合格师资的痛点。我们把符合教育部相关课程标准并倾注了大量教研教学专家心血的课程内容和一站式端到端的解决方案带给学校，是从卓世未来成立第一天起就花大力气聚焦去做的事情。“，卓世未来创始人屠静如是说。
“我们的AICT『智慧蒜』课程内容，包含五个方面，除了泛热点的信息技术通识课程之外，课程还将计算思维培养融合进人工智能教育教学中，引导学生学会用结构思维和算法思维去分析问题和解决问题；另外，还结合项目式教学和生成式教学，将机器人课程和编程课程放在每个单元课程的最后，作为知识点的训练和拓展。”
纵观全部赛道，还没有人敢称全局英雄。
根据教育部的规划，目前市面上还没有得到长期验证的呈体系化的教程，AI教育还在摸索中，难以定量考核。卓世未来算是走在了内容研发驱动和一站式服务方面的前列。
做教育中最懂AI的，也要做AI中最懂教育的，才能做好AI教育。
三、AI教育是短程攻坚，长程陪伴
所谓十年树木，百年树人，教育本身也是长程陪伴。
我们发现，国内外一些有名的课程和配套教材，延续长达几十年时间，根据几年一更新的策略， 往往会进化很多版本，以反映变化的环境并适应变化的学习者。
AI教育更是如此，AI产业本来就属于新物种，行业变化日新月异，教材同样要跟上时代，场景和应用更需要有发展的眼光与时俱进。
卓世未来宣称要用一辈子都投身于这一个事业，体现的是长程陪伴。
这一方面是给合作方以信心，也是表明态度，自己是踏踏实实做教育的公司。比如不仅在课程设计上呈体系化，教育方式也是呈体系化的。拥有教育云平台作为课程支持，配合师资培训、实验室建设等完善的服务体系，形成整体解决方案产品。并与两类平台对标，比如传统平台新东方Okay智慧教育云平台、好未来教育云平台、好未来双师直播课堂等；还有一类是在线编程产品，如编程猫在线编程平台、妙小程在线编程平台等。
这样看来有点鏖战群雄的感觉。而在内容齐备、构筑体系之后，继续硬杠市场，死磕教学质量和服务质量。
同样的，教育行业的一个共识就是要回归孔老夫子倡导的“因材施教，有教无类”，也就是个性化教育。AI技术大规模应用以前，公立校在缺乏师资力量和资源不足的情况下实现个性化教学的工程之大、难度之艰是非常难以想象的。有了AI技术，实现理想就差一个『东风』，这个『东风』就是长时间积累的样本量结构化数据。现在已有不少AI+教育的公司开始大手笔布局，卓世未来在AI教育布局之初，就注重个性化对学生进行教学，用AI技术教好AI知识。
另外，像优必选在人工智能教育领域建立“硬件+软件+师资+AI实验室建设+竞赛”的完整教育生态，乐智机器人利用国际大赛树立品牌，输出完整的STEAM课程解决方案，都有硬件作为承载平台，而且硬件也容易变现。目前，卓世未来为了支持生态合作的发展，采用经过学校验证过的优秀生态合作伙伴的硬件教具， 实现软硬件教学闭环。实际上，几个AI教育的入局者在自己开发硬件方面都心有戚戚焉。
说白了，硬件也是AI教育的乐趣所在，更容易吸引学生进入浸入式学习。比如依靠机器人进行比赛、依靠无人小车进行智能驾驶的算法训练，都是能反馈学习效果。比如，用SLAM算法，如果学生从高中阶段就接触或者更早接触的话，对其未来裨益太多，AI教育的价值和意义超越了课程本身。
但是卓世未来依靠合作伙伴们来满足以上几点外，继续在AI教育课程内容方面继续挖深，既做AI的通识教育，也做进阶研究。他们创新性的把AI知识和计算思维培养进行了完美的融合，计算思维教育是从小培养学生结构思维能力，从小培养解决问题的能力。这点设计是很大胆，但是确实是非常有教研学术高度的，对孩子面向未来的能力培养是非常有帮助的。对于未来能力培养的选择，有一种教育者的“知无不言，言无不尽”的穿透力。
回到产品研发改进层面，需要长期坚持，毫无停歇，做云教育平台更是不容易。卓世未来已进入了自我追赶的过程。其不断的自我完善和对K12全学段的产品矩阵，售后维护也一定不轻松。
对产品而言，短期攻坚是毅力，长程陪伴就是情怀和坚守了，请各位坚持住！
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