7月24日，由武漢市江漢區人民政府、創業邦和IDG聯合主辦的無限啟發2019新消費主義峰會(武漢)在武漢CBD召開，本次峰會聚集了武漢市、江漢區政府領導、來自全國的50家消費領域獨角獸及潛在獨角獸品牌創始人、10余位頂級投資人以及400多位全國各地消費企業代表共聚一堂，共同圍繞新消費產業優秀案例和行業思考展開討論，從而助力消費創業步伐提檔升級，一并帶動城市整體消費升級。

由創業邦評選的“2019年中國大消費創新企業TOP50”榜單重磅發布，共有50家最具創新力和影響力的大消費企業入選，上榜企業總估值超過3000億元，平均估值接近64億元，其中獨角獸企業18家，也是對當下中國大消費產業創新實踐的一次集中挖掘和展示。

綜合來看，入選企業多分布在新品牌、新型電商、新零售、新服務(生活服務)、新出行(交通出行)和新教育(教育培訓)6個細分賽道。其中，新品牌占比最高，為24.0%，其次，新型電商和新服務緊隨其后，占比分別為22.0%，基于互聯網、AI和大數據之上的新服務領域企業也格外引人關注。

作為中國第一家人工智能+教育的技術和服務一體化、亞太第一家將人工智能智適應學習技術應用在K12教育領域的公司，乂學教育-松鼠AI入選榜單，并與武漢市江漢區進行了“首店計劃”意向企業簽約。這也反映了其在創新實踐、成長速度、融資狀況、管理團隊等方面均達到了很高的業界水平，并獲得了江漢區政府的高度青睞和大力支持。

與乂學教育-松鼠AI一同入選榜單的，不乏哈啰出行、掌門教育、每日優鮮、58到家等優秀大消費創新企業，它們都是各自細分領域的行業引領者。乂學教育-松鼠AI合伙人馬剛還在現場發表了《深挖教育消費本質——用戶體驗》的主題演講，分享了自己對傳統教育和人工智能教育的深度思考，表達了將個性化教育帶給全世界的每一個孩子的偉大愿景。

乂學教育-松鼠AI合伙人馬剛發表演講

走出傳統教育困境，做新時代的“因材施教”

“我們拿今天的教育和以往的教育對比，區別不是特別大。”馬剛首先分享道。

為什么?我們看兩千年前的孔子教育，到今天為止你還能想象那個畫面，孔子一個人席地而坐，身邊有上百名弟子聆聽，孔子有3000名弟子，如果按照今天大學高考的這個標準來看，孔子這個老師實際上不及格，因為畢業率非常低。

孔子提出來的因材施教，兩千年后依然是可以去做的。因為因材施教是我們希望能夠達到的教育水平和境界，這是我們包括教育的從業者所期望能夠達到。

我們來看一下當下的一些教育困境。第一個困境大家很熟悉，因為在任何一個城市你會發現，有學區房的存在。為什么呢?因為學區房的存在一定是因為這個學區房所在的學校相對資源比較優勢，它可能會影響整個房地產的市場，所以大家希望把這些相對比較少的優質資源集中，大家希望在這里讀書，把這個市場推起來。

我自己的小朋友9歲，在上海讀書，當年沒有在學區房，只能在我們自己的現有的房屋所在的學區房去讀書，這是我自己的體驗，還是一個教育從業者。

出現這種情況最根本的原因是我們優秀的教師資源非常的缺少。去年來武漢的時候，武漢當地的朋友告訴我，整個武漢的K12人群，包括幼兒園，小學，初中，高中，除大學以外的學生數量大概接近200萬。整個武漢有200萬的孩子需要讀書，那整個武漢有多少優秀的特級教師?

大家可以想象一下這個數字有多恐怖，特級教師不到2千名，所以你去拿2千人對200萬，如何能讓非常少的優秀的教師能夠滿足我們那么多的學生的需求，這是完全不可能的一件事情。

當然我們希望，人工智能老師的出現，可能會改變這種狀態，在這里插一句，什么是人工智能的老師，要做什么。我們希望模擬一個有30年、40年、50年經驗的特級教師，通過人工智能的方式把這個特級教師的教學經驗和教學方法呈現給孩子，結合孩子的不同狀況，滿足孩子個性化需求，提供給他個性化學習，最終呈現一個結果，所以我們今天在做人工智能的教育。

第二個困境可能是千人一面的學習內容，從3歲開始進幼兒園，6歲進小學，12歲進初中，你會發現幾乎所有學習的東西是一模一樣的，可能稍微不太一樣的是我們可能有教材版本的不同，但是你會發現在整個教育部教學大綱的規定之下，幾乎所有的教材版本都在圍繞這些教學大綱，所以我們學習的東西是完全千人一面的。

以我自己的孩子為例，她小時候想去學鋼琴，當然后來沒有學成，后來學了其他很多東西，但是你會發現，隨著她年齡往上漲，我們希望給她加的一些素質的東西慢慢開始退步，為什么呢?因為她會慢慢學習學校里教給她的語文，數學，物理等等這些課程，這些課程是不是是她真的所需要的呢?有的不一定，但是沒有辦法，整個規定就是這樣子，所以千人一面的學習內容直接導致很多孩子沒有辦法滿足個性化需求，沒有辦法學習真正感興趣的東西。

孔子講因材施教，不同人學習不同的東西，來實現不同的價值，這一點我們相信未來的人工智能教育應該是可以實現。

第三是統一化的學習速度，每個人每年的學習進度其實也是一模一樣，沒有區別，到今天為止公立學校不允許留級，每個班的孩子有90分、60分、30分的水平，但是這三個孩子學習內容和學習進度，在同一個班級、同一個老師的前提下沒有任何區別，是整齊化一的。

實際上孩子的水平，學習的能力可能有不同，所以我們要尊重這種不同，尊重因為理解能力、智力或者其他方面原因導致個性化，所以我們期望把人工智能或者非常優秀的好老師引用進來，讓更多的孩子能夠按照自己的時間和自己的能力去學習。

第四方面，一個孩子如果在某一個階段的學習過程中，分數提得非常高，家長有面，老師有成就感。然而我們有一個困境，有些小學，初中，大學學得非常好的學生，大學畢業之后變成無用之人，原因點在哪?

因為他過去注重知識點掌握，而不注重學習方法的掌握，我們應該去培養孩子的能力，去培養孩子的方法，去培養孩子的思想，哪怕不再用到我們初中，高中，大學的知識點，踏入社會之后，運用這些方法，運用這些能力，運用這些技巧依然能夠迅速獲得認可。

教育應從千人一面到千人千面

當然今天人工智能的教育，在全球范圍來看已經有非常多的國家和地區在使用，目前在海外已經將近上億的用戶在用了，在國內目前大概也有60幾家公司做這樣的事情。我們從2014年開始籌備、做研究。到15年開始，讓系統進行測試，到16年正式上線，到今天為止，我們在全國60多家的競爭對手中還是保持非常領先的地位，因為我們是第一家開始做，第二家追趕我們需要的時間長達3-5年。

人工智能到底如何實現所謂的個性化教育。什么叫個性化教育，舉一個例子，就像今天在座各位的手機一樣，十年以前拿諾基亞，拿摩托羅拉，千人一面，品牌不同，手機使用的系統，手機使用的軟件，手機使用的功能幾乎是一模一樣的，沒有大的區別。

到今天我們開始慢慢滿足個性化的需求，有系統的不同，允許你使用手機的同時裝載或者卸載你自己想要或者不想要的APP，這個已經慢慢滿足你的個性化需求。但是真正的個性化，可能我希望手機長成三角形、梯形，不一定每個手機都是一樣的，這是完全定制化。

而我們今天在操作系統這方面，實際上幾乎還是千人一面的概念，所以離真正的個性化差很遠。教育跟這些事情是一模一樣的，過去是千人一面的教學方式，今天通過分層方式，分班方式逐漸實現一些孩子的個性化需求，但是這個完全不夠，尊重每一個孩子的需求實現個性化教育。

第一點保持孩子的關注點，你會發現一個孩子在網吧，可以四天不吃不喝玩游戲，但是他學習的時候卻無法專注。游戲和學習的互動反饋是完全不一樣，我們如何讓學習這件事情跟游戲一樣，變得互動反饋非常強烈，讓學習的成就感非常強烈，這是我們要做的東西。

第二，個性化的匹配，就是當我們知道這個孩子是什么樣的水平，他掌握了多少，沒有掌握多少之后，我們一定要給他相對個性化的匹配路徑和內容，如果沒有路徑和內容實際上會很難。比如說今天在講臺上，如果沒有三級臺階，上來很難。所以很多孩子在學習過程，匹配的路徑就學30到32，多一分不要學，也就他的課堂中只有2分內容，花一樣的時間，這個孩子理解力再差，再笨，消耗時間再長，花同樣的時間別人學70分，他只學2分，已經足夠。從32到35，從35到40，40到50，從50到60，這樣一個臺階一樣，步邁不上來，但是逐級都在提高，孩子的分數不斷的提升，他的成就感也在不斷的提升。

舉一個小例子來看個性化的匹配多重要，十個孩子和十個知識點，在同一個知識點過程中，不同的孩子消耗的時間完全不同，這是系統后臺同樣的知識，同樣一個孩子的知識點完全不一樣，如果想把全部歸納起來，你會發現人腦無法實現，只有人工智能可以實現。

第三方面要追根溯源。AI教育顛覆傳統教育的除了個性化的方案、實時的學習內容的調整之外，還有追根溯源。也就是說我在學一個初三的知識點，我一直學不會，那我反復在學初三的內容已經沒有用了，其實可能是初二、初一或者是小學一年級、二年級的一個知識點沒有學會，好像是買空這個概念你不會，你要學對沖基金，你學一輩子也學不會。我們通過AI的算法，可以追根溯源地來找到每個孩子知識漏洞中的根源是什么，而不是像現在的教育，是治標不治本。

第四是戰略放棄。戰略放棄很有趣，這是傳統教育當中完全沒有的，也是我們和AlphaGo最像的地方。我們在教學的過程當中不是一定要教完并且教會，在教學的過程中我們要放棄很多知識點。公立學校的初二數學或者初三物理的老師，不會只教部分知識點，而在我們這里，如果我們覺得這個知識點教學的效率特別低，考試當中出現的分數和概率也不高，學習這個知識點又特別慢，那么我們就會放棄一部分知識點的教學，而是讓學生學習相對吸收度最高的知識點和未來考試分數最好的知識點。有人可能會說我們這樣是惡性應試，但AI對所有數字的敏感度肯定是高于任何一個特級教師的，它對結果的保證度也是高于任何一個老師的判斷，從效果而言，過去三年半的研發和一年的教學實踐當中我們取得了非常好的學生分數提升的效果。

我們還獨創了納米級知識點拆分，就像我們手機的像素一樣，如果拆分越能細小，越能夠讓孩子的問題呈現在我們面前，更能夠精準把握孩子哪里是真正的薄弱點，找到問題所在，然后給孩子進行真正的教學。以初中數學為例是300個知識點，美國AI自適應教育公司拆分到3000個，而我們松鼠AI獨創的納米級知識點分拆法，可以進一步拆分為3萬個知識點。

我們也是認為孩子們除了學習知識點外，還需要學習和掌握學習思想、能力和方法，我們打造了一個MCM系統(Mode of Thinking, Capacity, Mode ofthinking)，例如物理學科我們拆分出學習思想，譬如對稱思想、模型思想;數學中可以在能力上拆分出綜合能力、推理能力等;語文可以拆分出一些方法，如矛盾法、結構分析法等。通過MCM系統和納米級的拆分，松鼠AI智適應系統會進行精準地推送學生缺失的學習思想、能力和方法的教學內容。

松鼠AI智適應系統還有一個人工智能技術叫MIBA多輸入學習行為分析。我們通過檢測學生們登錄的時間、學習的時間、速度和結果，以及通過監測的模式抓取孩子的實時數據，如眼球動態、腦電波等綜合數值，來判斷學生學習的集中度和專注度，從而判斷出下個環節的學習內容。

趨勢和風口之下，保持教育的真正初心

今天很多公司，包括教育，包括其他行業都在提人工智能，因為這是一個趨勢，是一個風口。

真正的人工智能水平和結果呈現出來如何，實際上不一定都盡如人意，我們在2017年十月份開始做第一次人機大戰，一邊讓特級教師教孩子，一邊讓AI智適應系統教孩子，我們通過這樣的人機對戰的方式檢測系統真正的教育水平。

從17年到18年4月，到18年8月全國百城人機大戰，幾乎全是松鼠AI獲勝。去年央視做了《機智過人》，像英語、語文這樣邏輯類的是很難實現人工智能教學，但是我們在語文的《機智過人》項目中挑戰了國家的特級教師，并且戰勝了特級教師。

目前松鼠AI開了近2千家線下學習中心，在連鎖行業當中不是一個很大的數字。但新東方93年成立，26年時間，在中國有1千家教育中心。我們大概用了三年時間在中國創造2000家的規模，在教育這個行業來講是相對比較驕傲的。

大家可以看到我們教育中心的樣子，我剛才說對我們來說研發非常重要，你是不是真的人工智能，取決于你有沒有這樣的人才，去年全球機器學習教父Tom Michell教授正式加入松鼠AI，他認為在中國的教育公司當中，從商業角度來看，能再創一個阿里巴巴。從教育的本質來看，能夠改變一代又一代人，這是大情懷所在，所以他選擇我們，我們與卡耐基梅隆大學(CMU)成立了聯合實驗室。

有個小朋友非常有意思，是我們董事長司機的孩子，因為司機天天開車，天天在車上聽老板跟客人講系統，能不能給我用一個，司機在上海的收入不是很高，整個學習也沒有出去補過，孩子的底子相對比較差，給他用了，結果這個孩子取得了非常優異的成績。

我們可能做的只是教育這件事情，可能很多人認為我們做的教育是商業的，但是我們真正的初心和目的，是希望每個孩子都能夠得到公平對待，每一個優秀孩子在成長過程中能享受孔子、達芬奇、愛因斯坦合體的超級人工智能老師，我們希望所有的社會人士和社會各界共同關注教育，改變教育，改變中國。