中國智適應(yīng)教育行業(yè)白皮書

1、 安永中國智適應(yīng)教育行業(yè)白皮書2021 報告綜述自1956年首次提出“人工智能”概念起，隨著計算機算力和算法技術(shù)的突破，人工智能已滲透進(jìn)人類生活的方方面面，不斷在模擬、延伸和擴展人的智能上演進(jìn)。“智適 應(yīng)教育”正是教育行業(yè)演進(jìn)至今的重要成果，人工智能通過切入“教學(xué)”環(huán)節(jié)推動真正的“因材施教”教學(xué)理念落 地。近年來，我國也一直鼓勵教育領(lǐng)域的信息化和智能化轉(zhuǎn)型。 2017年國務(wù)院發(fā)布的新一代人工智能發(fā)展規(guī)劃明確了人工智能在教育領(lǐng)域的重要地位。上海更是領(lǐng)先一步出臺了上海市教育信息化 2.0 行動計劃（2018-2022）， 明確了智能教育的細(xì)化探索方向，其中“智適應(yīng)教育”便首次出現(xiàn)在政府規(guī)劃性文件內(nèi)

2、。智適應(yīng)教育產(chǎn)品形態(tài)豐富多樣，市場容量亦正處于高速擴張階段，發(fā)展極具想象空間。但同時，其技術(shù)壁壘較高， 應(yīng)用場景較多元化的特點，導(dǎo)致市場定義不清晰，用戶認(rèn)知有限的情況依然存在。因此，為幫助行業(yè)參與者、用戶更好地認(rèn)識市場，并幫助智適應(yīng)教育行業(yè)礪行致遠(yuǎn)，安永- 博智隆全新發(fā)布本中國智適應(yīng)教育行業(yè)白皮書，對中國智適應(yīng)教育行業(yè)現(xiàn)狀和未來發(fā)展趨勢開展了相關(guān)研究與 分析。本報告首先從宏觀角度分析了中國智適應(yīng)教育行業(yè)的發(fā)展現(xiàn)狀，對智適應(yīng)教育的智能化水平進(jìn)行了定義，測算了中 國K-12智適應(yīng)教育行業(yè)的市場規(guī)模，并總結(jié)了三大關(guān)鍵成功要素；然后從智適應(yīng)教育商業(yè)模式角度，深入挖掘智適應(yīng)OMO教育模式的形成背景、商業(yè)

3、形態(tài)和探索方向；最后總結(jié)出中國智適應(yīng)教育未來發(fā)展的四大趨勢，從市場業(yè)者戰(zhàn)略布局，社會各界助力兩個角度提出了如何推進(jìn)中國智適應(yīng)教育行業(yè)發(fā)展的思考。以下為本次研究的主要核心觀點和發(fā)現(xiàn)：智適應(yīng)教育是指人工智能技術(shù)滲入核心教學(xué)環(huán)節(jié)后，為 學(xué)生提供個性化的學(xué)習(xí)體驗的教育產(chǎn)品所形成的市場。 經(jīng)測算，2019年中國K-12智適應(yīng)教育整體市場規(guī)模已達(dá)到約300億元，預(yù)計到2025年將達(dá)到約2,700億元。 其中線下渠道的低線城市將是智適應(yīng)教育的主要滲透方 向。當(dāng)前智適應(yīng)教育市場集中度較高，超過一半的市場份額集中于少數(shù)頭部業(yè)者，但由于市場快速擴張，預(yù)計未來將有更多的科技公司、傳統(tǒng)教育巨頭以及在線教育企業(yè)宣告入場

4、， 競爭格局尚處于變化之中。智適應(yīng)教育企業(yè)的關(guān)鍵護(hù)城河在于AI技術(shù)、課程內(nèi)容、 用戶數(shù)據(jù)三大方面。智適應(yīng)OMO教育模式是目前新興的探索方向。可實現(xiàn) 教學(xué)的多場景深度融合，全方面解決傳統(tǒng)線下以及在線 教育的弊端，是兼顧個性化教學(xué)體驗與教育成本的教育 模式。中國智適應(yīng)教育行業(yè)未來將呈現(xiàn)滲透更深、學(xué)科覆蓋更全、應(yīng)用領(lǐng)域更多、適用場景更廣的四大趨勢。一、中國智適應(yīng)教育行業(yè)概覽1.1 中國智適應(yīng)教育行業(yè)發(fā)展現(xiàn)狀近年來，在智能技術(shù)的發(fā)展推動下，我們看到人工智能、 大數(shù)據(jù)分析、云計算等技術(shù)逐漸滲透進(jìn)各行各業(yè)，社會逐 步從互聯(lián)網(wǎng)時代邁向智能化時代。教育行業(yè)也隨之醞釀著 變革，借助智能技術(shù)的賦能，其應(yīng)用正在教育

5、的各個環(huán)節(jié) 中加速落地。同時，隨著這些應(yīng)用的不斷深化與拓展， “技術(shù)+教育”也逐步從最開始的單點式輔助教學(xué)工具， 向多場景融合、替代教學(xué)核心環(huán)節(jié)過渡，并最終進(jìn)入認(rèn)知 層面，實現(xiàn)高度個性化、交互化的顛覆式教學(xué)形態(tài)。在該背景下，“智適應(yīng)教育”這一概念應(yīng)運而生。智適應(yīng) 教育是指基于人工智能、大數(shù)據(jù)分析、物聯(lián)網(wǎng)等智能技術(shù)， 結(jié)合大量用戶數(shù)據(jù)，針對個體學(xué)習(xí)過程中的差異性提供適 合個體特征的教育形式，從而為學(xué)生提供個性化的學(xué)習(xí)體 驗，做到真正意義上的因材施教。智適應(yīng)教育模擬了真人 1對1教學(xué)的過程，解決了傳統(tǒng)教育中“大班教學(xué)效果差、 1對1教學(xué)成本高”的弊端，實現(xiàn)了千人千面的教學(xué)效果。1.1.1 智適應(yīng)教

6、育發(fā)展歷程“智適應(yīng)教育”一詞源自“自適應(yīng)教育”，兩者同樣秉承 “因材施教”的教育理念。自適應(yīng)教育源自于上世紀(jì)20年 代出現(xiàn)的程序化教學(xué)理論和教學(xué)機器，隨著百年間計算機 技術(shù)的演進(jìn)及人工智能的應(yīng)用，形成了人工智能切入核心 教學(xué)環(huán)節(jié)之后的“智適應(yīng)教育”。自適應(yīng)教育產(chǎn)品相繼經(jīng)歷了傳統(tǒng)教學(xué)、效率提升、決策輔 助、智適應(yīng)教學(xué)四大階段。隨著互聯(lián)網(wǎng)、人工智能技術(shù)在 不同階段介入深度的提高，自適應(yīng)教育產(chǎn)品形態(tài)也在不斷 加速迭代，產(chǎn)品智能化水平逐漸提高，教育環(huán)節(jié)覆蓋也更 為全面和精細(xì)化。市場方面，頭部業(yè)者將競相逐鹿智能化 領(lǐng)域，在跑馬圈地的行業(yè)滲透初期， 擁有更高智能化水平 的業(yè)者將具備先發(fā)優(yōu)勢，率先突圍。1.

7、1.2 自適應(yīng)教育的智能化水平分級根據(jù)智能化程度由低到高，自適應(yīng)教育可分為L0-L5六個 等級，其中只有當(dāng)人工智能切入核心“教學(xué)”的環(huán)節(jié)后 （L3-L5），才可稱之為“智適應(yīng)教育”。L0 - 傳統(tǒng)教育（TT - Traditional Teaching）：為傳統(tǒng) 的真人教學(xué)，所有環(huán)節(jié)均由老師負(fù)責(zé)，無自動化工具。L1 - 互聯(lián)網(wǎng)教育（IT - Internet Teaching）：通過信息 化工具幫助改變教學(xué)場景、提升教學(xué)效率，如遠(yuǎn)程直 播工具、線上測試系統(tǒng)等，但各個環(huán)節(jié)均以人為主導(dǎo)， 代表形式有在線直播課、在線公開課等。L2 - 智能工具（AT - AI Tools）：開始在一些非教學(xué)環(huán) 節(jié)應(yīng)

8、用采用AI技術(shù)，以進(jìn)一步提升效率，如拍照搜題、 語音測試等智能輔助工具，但全環(huán)節(jié)基本仍由真人老 師負(fù)責(zé)，代表產(chǎn)品有作業(yè)幫、猿輔導(dǎo)等。L3 - 部分智適應(yīng)教育 （PA - Partial AI Teaching）： 開始在教學(xué)環(huán)節(jié)采用AI技術(shù)，系統(tǒng)提供分析與推薦以 輔助教師決策，但教學(xué)環(huán)節(jié)仍以真人老師主導(dǎo)。市面 上企業(yè)通常提供一整套教學(xué)課堂解決方案，實現(xiàn)課前、 課中、課后的全流程教學(xué)數(shù)據(jù)打通與精準(zhǔn)診斷。該類 產(chǎn)品通常稱為智適應(yīng)輔助平臺或AI助教，代表企業(yè)國 際有ALEKS、Knewton、Coursera、可汗學(xué)院，國內(nèi) 有科大訊飛、好未來等。L4 - 高級智適應(yīng)教育（AA - Advanced

9、 AI Tutoring）： 在教學(xué)環(huán)節(jié)采用AI技術(shù)，并實現(xiàn)全環(huán)節(jié)由AI主導(dǎo)。學(xué)生 通常在終端上接受AI老師的教育并完成練習(xí)與測評，真 人老師負(fù)責(zé)最后的把關(guān)與糾偏。該類產(chǎn)品通常稱為智適 應(yīng)學(xué)習(xí)平臺或AI 老師，代表企業(yè)國際有IBM Watson、 BYJUS、Realizeit，國內(nèi)有松鼠Ai（部分產(chǎn)品線有輔 導(dǎo)老師）等。L5 - 完全智適應(yīng)教育（FA- Full AI Teaching）：為智 適應(yīng)教育的終極形態(tài)，即各個環(huán)節(jié)均由AI全權(quán)負(fù)責(zé)，完 全模擬優(yōu)秀教師的教學(xué)過程，無需真人干預(yù)。目前國際 代表為2018年創(chuàng)立的在線智適應(yīng)學(xué)習(xí)平臺Korbit，其 脫胎于圖靈獎獲得者、AI知名教授Yosh

10、ua Bengio領(lǐng)導(dǎo) 的人工智能實驗室，可教授數(shù)據(jù)科學(xué)、機器學(xué)習(xí)和人工 智能相關(guān)課程。國內(nèi)得益于龐大的K-12教育剛需以及 商業(yè)應(yīng)用的探索，智適應(yīng)教育領(lǐng)先企業(yè)松鼠Ai已有部分 產(chǎn)品應(yīng)用（如Ai打地基課程、與釘釘合作的免費課程） 實現(xiàn)L5水平。盡管人工智能理論上可模擬甚至超越優(yōu)秀教師，并應(yīng)用于 教育各環(huán)節(jié)，但我們認(rèn)為在當(dāng)前AI技術(shù)條件下，還無法取 代真人教師在監(jiān)督、激勵以及習(xí)慣培養(yǎng)等方面的作用。因 此，讓AI負(fù)責(zé)“教書”，真人教師負(fù)責(zé)“育人”可能是一 種理想的教學(xué)形態(tài)。但隨著技術(shù)突破，不排除將出現(xiàn)更高 階的智能級別可獨立完成“教書育人”的全部工作。1.1.3 國際智適應(yīng)教育市場概況隨著大數(shù)據(jù)、

11、人工智能等技術(shù)的不斷成熟，智適應(yīng)教育逐 漸從理論走向落地應(yīng)用。21世紀(jì)初，智適應(yīng)教育產(chǎn)品在美 國誕生，一大批歐美企業(yè)如Knewton、Realizeit等公司紛 紛上線，代表著智適應(yīng)教育正式進(jìn)入商業(yè)領(lǐng)域。印度市場 則起步較晚，于2010年前后才開始興起一批智適應(yīng)教育 領(lǐng)域的初創(chuàng)公司。當(dāng)前在技術(shù)和資本的雙重驅(qū)動下，智適 應(yīng)教育技術(shù)的全球覆蓋度和商業(yè)化應(yīng)用程度逐漸高升，但 因為不同國家不同的教學(xué)內(nèi)容、技術(shù)水平、文化背景，各 國在智適應(yīng)教育市場發(fā)展上呈現(xiàn)出較大差異：美國：美國是智適應(yīng)教育研究起步最早的國家，技術(shù)與前 沿理論研究較為成熟，同時由于知識產(chǎn)權(quán)明確，擁有質(zhì)量 較優(yōu)的教學(xué)內(nèi)容。但由于種族繁多、

12、學(xué)生擁有多元化背景、 學(xué)習(xí)成績不是唯一升學(xué)參考因素等市場特征，智適應(yīng)教育 產(chǎn)品的規(guī)?；瘧?yīng)用存在一定瓶頸。目前美國出現(xiàn)的智適應(yīng) 教育產(chǎn)品主要集中在K3學(xué)前教育及高等教育領(lǐng)域。由于缺 乏成熟的商業(yè)變現(xiàn)模式，一批優(yōu)秀的智適應(yīng)教育平臺最終 被大型出版商收購，其中經(jīng)典代表為擁有全球領(lǐng)先的學(xué)習(xí) 數(shù)據(jù)收集和個性化學(xué)習(xí)內(nèi)容交付技術(shù)的Knewton。歐洲：起步略晚于美國，在智適應(yīng)教育領(lǐng)域同樣具備較強 的研究實力和基礎(chǔ)，但由于歐洲地區(qū)擁有24種官方語言以 及若干其他語言，分化的語言環(huán)境導(dǎo)致很難實現(xiàn)大規(guī)模的 To-C端應(yīng)用推廣。受限于狹窄的國內(nèi)市場，歐洲優(yōu)秀的智 適應(yīng)教育公司紛紛進(jìn)軍了美國市場，與眾多美國高校開展

13、合作，其中經(jīng)典代表為擁有智能學(xué)習(xí)引擎的Realizeit。印度：雖然起步最晚，但因為市場人口基數(shù)龐大、智能網(wǎng) 絡(luò)普及度廣、K-12教育內(nèi)容統(tǒng)一明確、成績提升需求迫切 等因素，智適應(yīng)教育產(chǎn)品反而在印度實現(xiàn)了規(guī)?；l(fā)展， 主要用戶與應(yīng)用場景為K-12基礎(chǔ)教育階段。目前印度是與 中國最為接近的智適應(yīng)教育市場，其中經(jīng)典代表有BYJUS。BYJUS案例介紹1. 成立背景BYJUS作為智適應(yīng)教育應(yīng)用的優(yōu)秀代表公司，成立 于2011年，旨在為學(xué)生提供學(xué)習(xí)幫助的在線學(xué)習(xí)型 應(yīng)用，覆蓋數(shù)學(xué)、物理、化學(xué)、生物等學(xué)科以及JEE、 NEET、CAT、IAS、GRE 和 GMAT等考試科目。主要 產(chǎn)品為面向1-3年級學(xué)

14、生的Early Learn App以及面向 4-12年級的The Learning App。2. 產(chǎn)品特色BYJUS的產(chǎn)品為面向C端學(xué)生的App，致力于推動學(xué) 生課余時間的自主學(xué)習(xí)。產(chǎn)品以生動有趣的原創(chuàng)教學(xué) 視頻為特色，根據(jù)不同知識點制作了時長為5分鐘左 右的小型教學(xué)視頻，并能根據(jù)學(xué)生的熟練程度和能力 重新對教學(xué)視頻進(jìn)行排序，生成個性化的學(xué)習(xí)方案。 在學(xué)生使用期間，還能根據(jù)反饋和評價針對性地調(diào)整 學(xué)習(xí)方案。商業(yè)模式方面，BYJUS前期提供免費的 課程服務(wù)，等培養(yǎng)出興趣再進(jìn)行收費。該模式有利于 培養(yǎng)用戶的使用習(xí)慣，并為BYJUS帶來了龐大的注 冊用戶群。3. 取得的成就當(dāng)前，BYJUS已擁有7,

15、500萬注冊用戶，覆蓋1,701 個大小城市，成為了印度最大的在線教育企業(yè)之一。 全球資本同樣對BYJUS抱有極大的期待并多次拋出 橄欖枝。目前BYJUS 估值已達(dá)到108億美元，完成 19次融資，累計融資金額高達(dá)26.88億美元，其中不 乏紅杉資本、騰訊等知名投資機構(gòu)。1.1.4 中國智適應(yīng)教育行業(yè)的關(guān)鍵應(yīng)用領(lǐng)域由于中美教育文化不同，中國智適應(yīng)教育行業(yè)雖然在發(fā)展 之初借鑒了美國的模式，但最終的應(yīng)用領(lǐng)域存在較大差異。 美國智適應(yīng)教育的主要賽道在K3學(xué)前教育和高等教育，而 中國在K-12學(xué)科教育。主要有兩方面原因：中國的K-12教育相比其他細(xì)分領(lǐng)域，應(yīng)試性質(zhì)強，知 識點以及學(xué)習(xí)效果容易量化，在人

16、工智能技術(shù)應(yīng)用于教 育行業(yè)的初期是最佳的著陸點。而美國教育注重思考的 過程，而非知識點的灌輸以及靈活運用，主觀因素較多， 留給智適應(yīng)技術(shù)發(fā)揮的空間較小。中國的K-12教育與高考密切相關(guān)，是中國教育理念下 最為關(guān)注的教育培訓(xùn)領(lǐng)域，這也為智適應(yīng)教育的發(fā)展提 供了商業(yè)化土壤。安永-博智隆測算顯示，中國整體教 育培訓(xùn)市場規(guī)模近年來以22%的年均復(fù)合增速穩(wěn)步增長。 在眾多細(xì)分市場中，K-12教育的占比份額一直穩(wěn)居第 一，且年均復(fù)合增速最快達(dá)到30%，是中國規(guī)模最大的 教育細(xì)分領(lǐng)域。長期來看，雖然受疫情影響，整體教育 市場規(guī)模在2020年將不同程度地萎縮，但未來將逐步 恢復(fù)，K-12教育也仍將是增速最快的

17、細(xì)分市場。1.2 中國K-12智適應(yīng)教育行業(yè)的市場規(guī)模如前所述，中國K-12智適應(yīng)教育行業(yè)正處于高速發(fā)展期， 諸多現(xiàn)有業(yè)者正不遺余力地進(jìn)行快速的市場滲透以及業(yè)務(wù) 變現(xiàn)，一眾新興業(yè)者也正摩拳擦掌積極布局資源切入這一 增量市場，安永博智隆基于行業(yè)經(jīng)驗對中國K-12智適應(yīng)教 育行業(yè)的市場規(guī)模進(jìn)行了測算。1.2.1 中國K-12教育整體市場規(guī)模按照渠道劃分，K-12教育整體市場可分為線上及線下兩類細(xì)分市場，線下市場是傳統(tǒng)教育培訓(xùn)機構(gòu)沿襲面授教學(xué)方 式形成的傳統(tǒng)市場業(yè)態(tài)，線上市場是近年來互聯(lián)網(wǎng)新興業(yè)者通過引入線上教學(xué)工具實施教學(xué)過程產(chǎn)生的創(chuàng)新市場業(yè) 態(tài)。線下市場是K-12教育傳統(tǒng)意義上的主戰(zhàn)場。經(jīng)測算，

18、 2019年中國K-12教育線下市場規(guī)模已達(dá)到約7,500億元， 主要得益于以下驅(qū)動因素的推動：需求端：家庭人均可支配收入不斷上升，在傳統(tǒng)理念驅(qū)使下，購買教育產(chǎn)品的意愿也愈發(fā)強烈。供給端：教育機構(gòu)開始重視布局低線城市，對于優(yōu)質(zhì)教育資源的潛在需求進(jìn)一步被釋放。 相較于較大體量的線下市場，線上市場是近年來K-12教育數(shù)字化演變得到的新熱點市場，規(guī)模較線下渠道小很多。 經(jīng)測算，2019年中國K-12教育線上市場規(guī)模已達(dá)到約 400億元，預(yù)計到2025年將達(dá)到約4,100億元，年均復(fù)合增速接近35%，主要得益于以下驅(qū)動因素的推動：需求端：全國及城市內(nèi)教育資源分配不均的問題長久存 在，線上教育產(chǎn)品有效觸

19、達(dá)了部分人群的痛點需求。供給端：大量線上教育產(chǎn)品的推出改變了傳統(tǒng)應(yīng)用場景 模式，突破了線下教育時間空間的限制，帶來了新的增 量市場機會。 放眼中長期，由于教學(xué)體驗等因素的支撐，線下市場仍應(yīng) 是K-12教育領(lǐng)域的主戰(zhàn)場。這一趨勢可從互聯(lián)網(wǎng)普及度最 高的零售業(yè)類比得知。隨著互聯(lián)網(wǎng)和智能手機的普及，近 十年來以各大電商為代表的線上零售業(yè)務(wù)呈爆發(fā)性增長， 但根據(jù)國家統(tǒng)計局?jǐn)?shù)據(jù)，其占社會消費品零售總額的比重 并不高，為線下消費的25%，主要原因為線上零售并不能 在消費體驗上完全取代線下。而在教育領(lǐng)域，家長和學(xué)生 選擇產(chǎn)品時將更加重視教學(xué)體驗，線下教學(xué)的互動、監(jiān)督 和激勵作用往往更加直接有效，因此線下教育

20、產(chǎn)品仍將是 家長和學(xué)生的首選。打開K-12線下教育市場來看，按照城市層級劃分，可以發(fā) 現(xiàn)，超過70%以上的市場份額集中在三線及以下城市的下 沉市場，達(dá)到百億規(guī)模，且年均復(fù)合增長率超過一二線市 場，主要原因有：需求端：據(jù)國家統(tǒng)計局統(tǒng)計，全國中小學(xué)生接近1.8億， 其中超過70%來自低線市場，龐大的學(xué)生基數(shù)為市場規(guī) 模奠定基礎(chǔ)。供給端：安永-博智隆測算，目前低線市場的大型教育 機構(gòu)份額占比約為2%，面對逐漸飽和的一二線市場， 越來越多大型教育機構(gòu)涌入下沉市場以保持增長動力， 將為下沉市場帶來新一輪的產(chǎn)業(yè)升級。 由此可見，K-12線下教育的低線市場空間最廣、市場潛力 最大，如何爭奪用戶，探索下沉市場

21、發(fā)展之路，是近年K- 12企業(yè)業(yè)者的關(guān)鍵戰(zhàn)略方向。1.2.2 中國K-12智適應(yīng)教育市場規(guī)模 安永-博智隆測算出中國K-12智適應(yīng)教育市場的總體規(guī)模， 2019年中國K-12智適應(yīng)教育整體市場規(guī)模已達(dá)到約300 億元，預(yù)計到2025年將突破千億元達(dá)到約2,700億元，年 均復(fù)合增速接近62%。究其原因離不開以下幾方面驅(qū)動因 素的支撐：政策：國家及地方政策不斷加碼頒布，明確了智適應(yīng)教 育的戰(zhàn)略發(fā)展定位。國家層面，2017年7月國務(wù)院發(fā)布 新一代人工智能發(fā)展規(guī)劃，提出構(gòu)建包含智能學(xué)習(xí)、 交互式學(xué)習(xí)的新型教育模式體系，推動人工智能在教學(xué)、 管理、資源建設(shè)等全流程應(yīng)用，首次將人工智能教育上 升到國家戰(zhàn)

22、略層面的高度并進(jìn)行系統(tǒng)部署。2018年4月 教育部頒布教育信息化2.0行動計劃提出大力推進(jìn) 智能教育，開展以學(xué)習(xí)者為中心的智能化教學(xué)支持環(huán)境 建設(shè)，推動人工智能在教學(xué)、管理等方面的全流程應(yīng)用； 地方層面，2018 年 9 月上海市教委發(fā)布上海市教育 信息化 2.0 行動計劃（2018-2022）中，提出“探 索基于知識圖譜的智能化、自適應(yīng)學(xué)習(xí)方式，打造教學(xué) 資源眾籌眾創(chuàng)、統(tǒng)一標(biāo)準(zhǔn)、開放建設(shè)的上海方案”，明 確了自適應(yīng)學(xué)習(xí)領(lǐng)域的探索方向。技術(shù)：硬件、軟件等技術(shù)日積月累發(fā)展，提升了智適應(yīng) 教育的應(yīng)用效果。隨著信息和通信技術(shù)的發(fā)展，計算芯 片的性能不斷提升，價格日趨低廉，這為智適應(yīng)教育廣 泛應(yīng)用于教

23、學(xué)管理過程提供了設(shè)備基礎(chǔ)。人工智能、深 度學(xué)習(xí)等算法模型的日益精進(jìn)，使得智適應(yīng)教育從理論 走向?qū)嶋H應(yīng)用。加之，在迭代應(yīng)用過程中逐漸積累起來 的高質(zhì)量標(biāo)簽數(shù)據(jù)進(jìn)一步提升了算法準(zhǔn)確度，使得產(chǎn)品 效果得以證明。行業(yè)：教育培訓(xùn)行業(yè)競爭加劇強化了智適應(yīng)教育的降本 增效及差異化特色作用。近幾年隨著各類線上業(yè)者的加 入，教育培訓(xùn)行業(yè)形成了更為豐富的產(chǎn)品形態(tài)及商業(yè)模 式，市場競爭也更為激烈。本身具備人力替代作用的智 適應(yīng)教育技術(shù)可以成為業(yè)者運營過程降本增效的一種工 具，同時也為其在獲客、教學(xué)等運營環(huán)節(jié)提供了差異化 競爭的賣點?？傮w來看，未來5年智適應(yīng)教育產(chǎn)品在K-12教育培訓(xùn)市場 的總體滲透率將從現(xiàn)在的4%增

24、長到2025年的19%；具體 細(xì)分來看，未來5年內(nèi)智適應(yīng)教育在線下市場總體滲透增 速預(yù)計將大于線上市場，到2025年線下市場預(yù)計將占到 中國K-12智適應(yīng)教育整體市場約86%的市場份額，主要 原因在于，一方面需求端得益于K-12線下教育市場基數(shù)龐 大以及下沉中小機構(gòu)市場對智適應(yīng)教育產(chǎn)品需求強烈，線 下市場勢必將成為未來智適應(yīng)教育行業(yè)各業(yè)者的主戰(zhàn)場， 另一方面供給端線上渠道在現(xiàn)階段獲客成本偏高，導(dǎo)致企 業(yè)在商業(yè)模式上難以實現(xiàn)自身造血，因此各企業(yè)均未將線 上作為滲透重點。1.2.3 智適應(yīng)教育在K-12教育線下市場滲透趨勢為細(xì)探智適應(yīng)教育產(chǎn)品在線下市場的滲透方式，我們從線 下機構(gòu)類型角度對智適應(yīng)教

25、育產(chǎn)品在線下市場的滲透率進(jìn) 行了進(jìn)一步剖析。安永博智隆基于K-12教育人口數(shù)量出發(fā)，在考慮了一二線 /低線城市的K-12教育機構(gòu)的參培率、客單價及營收規(guī)模 的基礎(chǔ)上，對國內(nèi)K-12教育培訓(xùn)機構(gòu)數(shù)量進(jìn)行了模型測算。 經(jīng)測算，目前國內(nèi)共有近百萬家K-12教育培訓(xùn)機構(gòu)，其中 絕大多數(shù)是年營收小于2百萬的微型機構(gòu)，總數(shù)達(dá)到約50- 80萬家，其次是年營收在2百萬至2千萬之間的小型機構(gòu)， 約為5-10萬家，而年營收在2千萬至5億之間的中型機構(gòu)約 為700-1,400家，年營收5億以上的大型機構(gòu)約20家，僅 僅占約0.1%。從智適應(yīng)教育產(chǎn)品滲透的角度來看，安永-博智隆測算發(fā)現(xiàn)， 在這些線下機構(gòu)的渠道滲透中

26、，未來低線城市將是智適應(yīng) 教育的主要滲透方向，主要有以下原因：低線城市缺乏優(yōu)質(zhì)的教育資源，智適應(yīng)教育產(chǎn)品解決了 這一痛點需求。低線城市教培機構(gòu)面臨的最大問題是缺 乏優(yōu)秀的師資，智適應(yīng)教育產(chǎn)品以其技術(shù)替代優(yōu)秀教師 進(jìn)行個性化輔導(dǎo)的特性正好直擊痛點需求，同類業(yè)者目 前也因而獲得了不少良好的口碑環(huán)境。低線城市居民消費水平有限，性價比較高的智適應(yīng)教育 產(chǎn)品更易受到歡迎。低線城市家庭的教育支出水平相較 一二線市場整體仍較低，智適應(yīng)教育產(chǎn)品的運營成本相 較線上及線下一對一或者小班課輔導(dǎo)來說也較低，因而 具備了在低線城市得到追捧的必要條件。低線城市家長對新技術(shù)需要時間接受，消費者心智在智 適應(yīng)教育產(chǎn)品不斷滲

27、透中被養(yǎng)成。目前而言，一二線市 場具備更好的互聯(lián)網(wǎng)條件，家長思維意識上更容易接受 新鮮技術(shù)產(chǎn)品，但隨著互聯(lián)網(wǎng)在低線城市的普及，通過 對智適應(yīng)教育產(chǎn)品成功案例的媒體推廣及口碑相傳勢必 將給低線城市家長帶來信心，增強其對產(chǎn)品使用的接受 度。低線城市學(xué)生水平差距更大，具備個性化教學(xué)特色的智 適應(yīng)教育可以更好地實現(xiàn)因材施教。在學(xué)生水平分布方 面，低線城市學(xué)生間的差距明顯高于一二線城市學(xué)生。 根據(jù)教育部數(shù)據(jù)統(tǒng)計，一線城市初中升高中比例約為 70%，如北京、上海，而低線城市的比例為50%左右， 部分城市比例甚至低于20%。因此，一對多的班級教育 無法滿足成績差距較大的學(xué)生群體，能實現(xiàn)一對一個性 化教學(xué)的智

28、適應(yīng)教育產(chǎn)品可以很好地解決這一核心問題。線下當(dāng)前主要應(yīng)用智適應(yīng)教育的以中小型教育機構(gòu)為主， 未來逐漸向中大型機構(gòu)滲透：中小型教育機構(gòu)缺少優(yōu)秀的師資以及課程體系，通過與 上游平臺機構(gòu)合作利于實現(xiàn)賦能轉(zhuǎn)型。傳統(tǒng)深耕低線城 市的中小機構(gòu)更易面臨師資缺乏及課程教研薄弱的問題， 通過與上游平臺機構(gòu)合作引入智適應(yīng)教育系統(tǒng)，不僅為 其帶來了豐富的教學(xué)資源，也為其提供了差異化競爭能 力，實現(xiàn)品牌升級。傳統(tǒng)大型教育機構(gòu)目前仍在試水階段，未來有望將智適 應(yīng)教育補充成為產(chǎn)品線拼圖。傳統(tǒng)大型機構(gòu)雖都早已布 局研發(fā)智適應(yīng)教育相關(guān)產(chǎn)品，但大都并未進(jìn)行大面積業(yè) 務(wù)推廣，一方面源于其主要布局市場為一二線城市且擁 有良好的教師

29、資源，而智適應(yīng)教育主要針對缺少教師資 源的低線城市教培機構(gòu)；另一方面多數(shù)大型教育機構(gòu)為 直營模式，不利于其快速規(guī)模擴張。可是，大型教育機 構(gòu)擁有足夠資金技術(shù)實力和品牌影響力，未來隨著其在 低線城市的布局及產(chǎn)品體驗的優(yōu)化和不斷完善，具備智 適應(yīng)教育推廣的潛力，以完善其在垂直領(lǐng)域的產(chǎn)品線拼圖。中國K-12智適應(yīng)教育產(chǎn)業(yè)鏈分為上游供應(yīng)、產(chǎn)品研發(fā)、教 育機構(gòu)三大環(huán)節(jié)，整個產(chǎn)業(yè)鏈中核心業(yè)者為智適應(yīng)AI算法 供應(yīng)商、智適應(yīng)平臺供應(yīng)商以及自營智適應(yīng)培訓(xùn)機構(gòu)，他 們以上游技術(shù)供應(yīng)商與內(nèi)容供應(yīng)商提供的技術(shù)為基礎(chǔ)，依 靠自身開發(fā)的智適應(yīng)平臺向傳統(tǒng)教育培訓(xùn)機構(gòu)賦能或自營 建立培訓(xùn)機構(gòu)，服務(wù)廣大K-12學(xué)生群體。具體

30、來說，各環(huán) 節(jié)有以下角色：上游供應(yīng)商：上游供應(yīng)商分為智適應(yīng)AI算法供應(yīng)、技術(shù) 供應(yīng)與內(nèi)容供應(yīng)三類。智適應(yīng)AI算法供應(yīng)商具備較強的 技術(shù)優(yōu)勢，可直接賦能給線下教育巨頭或其它在線教育 公司，協(xié)助它們向智適應(yīng)教育方向轉(zhuǎn)型。技術(shù)供應(yīng)包含 在語音識別算法、非核心系統(tǒng)建設(shè)、云服務(wù)等領(lǐng)域技術(shù) 相對成熟的供應(yīng)商。內(nèi)容供應(yīng)包括題庫、名師講解視頻、 教材教輔等。值得注意的是，不同業(yè)者在選擇上游供應(yīng) 商時，側(cè)重點有所不同。競爭實力較強的企業(yè)通常選擇 自研核心技術(shù)與內(nèi)容，而外包非核心的部分。智適應(yīng)教育平臺供應(yīng)商：主要為智適應(yīng)教學(xué)平臺的內(nèi)容 研發(fā)與核心算法研發(fā)。如建立龐大的知識圖譜，將知識 點進(jìn)行拆分和打標(biāo)簽，以及基于

31、知識圖譜以及大量用戶 數(shù)據(jù)的定制化AI算法的研發(fā)，兩者緊密結(jié)合形成智適應(yīng) 教學(xué)平臺的核心競爭力。教育培訓(xùn)機構(gòu)：中小型教培機構(gòu)為智適應(yīng)教育平臺供應(yīng) 商面向B端主要客戶，通過加盟或軟件授權(quán)的方式賦能。 提供教學(xué)內(nèi)容、平臺使用、加盟服務(wù)（如運營培訓(xùn)、營 銷方案的支持）等一套綜合解決方案，幫助中小型機構(gòu) 快速完成轉(zhuǎn)型。智適應(yīng)教育直營培訓(xùn)機構(gòu)：是橫跨產(chǎn)品研發(fā)與教育機構(gòu) 的業(yè)者，既完成產(chǎn)品自研，又通過建立線下直營校/線 上網(wǎng)校的方式，直接對接學(xué)生端，完成知識的最終傳輸， 但目前暫無完全對接C端的此類企業(yè)，通常是以To-B為 主To-C為輔的模式，且To-C業(yè)務(wù)占比較小?？傮w來看，目前智適應(yīng)教育行業(yè)大部分業(yè)

32、者采取To-B業(yè)務(wù) 模式，通過賦能教育機構(gòu)實現(xiàn)盈利，因其To-B模式在市場 初期更容易實現(xiàn)廣泛的滲透進(jìn)行跑馬圈地，但長期來看隨 著市場逐漸擴大成熟，不排除未來有更多To-C業(yè)務(wù)模式的業(yè)者出現(xiàn)。如上圖所示，K-12智適應(yīng)教育在線下場景的應(yīng)用主要有兩 種教學(xué)形態(tài)：L3-部分智適應(yīng)教育：課前使用基于AI的水平測試形成 個性化的診斷，老師再根據(jù)系統(tǒng)統(tǒng)計的情況制作相應(yīng)的 授課講義；課堂過程中由真人教師主導(dǎo)教學(xué)與互動，但 可根據(jù)課程需要隨時安插在線的個性化習(xí)題、測評及診 斷環(huán)節(jié)，老師根據(jù)智適應(yīng)技術(shù)提供的學(xué)情數(shù)據(jù)來判斷采 取何種形式的輔導(dǎo)與教學(xué)；課后系統(tǒng)將根據(jù)課堂練習(xí)情 況，針對每個學(xué)生薄弱知識點，個性化推

33、薦習(xí)題，并向 老師提供智能批改功能，學(xué)生對應(yīng)生成智能錯題本，老 師并根據(jù)班級測試統(tǒng)計情況進(jìn)行集中講解；該階段可基 于習(xí)題、測試等少量數(shù)據(jù)提供學(xué)情分析，以供家長參考。L4&L5-高級&完全智適應(yīng)教育：課前使用基于AI深度學(xué) 習(xí)算法、知識考評診斷方法與知識追蹤理論的智能系統(tǒng) 精準(zhǔn)定位每位學(xué)生的認(rèn)知等級與知識薄弱點，隨后系統(tǒng) 將根據(jù)學(xué)生情況自動規(guī)劃個性化學(xué)習(xí)內(nèi)容和路徑，從而 幫助老師極大減少機械重復(fù)性工作，為教學(xué)“減負(fù)增 效”；課堂中每個學(xué)生可分到一個終端設(shè)備（AI一體機、 PC、平板電腦等），根據(jù)課前系統(tǒng)規(guī)劃路徑進(jìn)行學(xué)習(xí) 與練習(xí)；學(xué)與練的過程基本在智能學(xué)習(xí)平臺完成，真人 教師主要起到監(jiān)督和情感溝通

34、過的作用，不會過多干預(yù) 教學(xué)過程。課后系統(tǒng)將根據(jù)學(xué)生情況，推薦個性化的習(xí) 題，學(xué)生對應(yīng)生成智能錯題本。某些機構(gòu)為進(jìn)一步提升 學(xué)習(xí)質(zhì)量，提供課后真人輔導(dǎo)老師，針對性答疑解惑， 作為增值服務(wù)。同時，系統(tǒng)將全方面采集教學(xué)環(huán)節(jié)多維 數(shù)據(jù)，并將學(xué)情、考情、學(xué)習(xí)行為數(shù)據(jù)等可視化，幫助 家長及時深度了解孩子學(xué)情。對比兩種智適應(yīng)教育的主要形態(tài)，不難發(fā)現(xiàn)，L3級別的智 適應(yīng)教育定位于教學(xué)輔助工具，為真人老師賦能從而提升 教學(xué)質(zhì)量與效率，是對傳統(tǒng)教育的優(yōu)化；而L4及L5級別的 智適應(yīng)教育產(chǎn)品定位于取代真人教師，讓AI來“教”，是 對傳統(tǒng)教育的顛覆。兩者出發(fā)點不同導(dǎo)致其在技術(shù)應(yīng)用深 度、覆蓋教育環(huán)節(jié)以及適用場景方面

35、均存在一定程度差異：根據(jù)安永-博智隆統(tǒng)計結(jié)果估計，中國約有50-70家K-12智 適應(yīng)教育平臺機構(gòu)，其合作校/直營校共計達(dá)到萬家，按照 業(yè)務(wù)規(guī)模劃分可分為頭部業(yè)者與尾部業(yè)者兩類：頭部業(yè)者：合作校/直營校大于2,000家的機構(gòu)目前較 少，僅有2-3家，但總收入規(guī)模占整體市場約60%。這 些頭部業(yè)者合作學(xué)校遍布全國，得益于技術(shù)實力、教研深度、學(xué)科覆蓋度以及品牌傳播的優(yōu)勢，其市場份額迅速擴張，與其他企業(yè)拉開較大差距，穩(wěn)坐行業(yè)第一把交椅，代表企業(yè)有松鼠Ai、科大訊飛等。尾部業(yè)者：大部分市場業(yè)者集中于尾部，合作校/直營校數(shù)量在幾十家至幾百家之間，共瓜分剩余40%的市場 份額。這些小眾業(yè)者入局較晚，在搶占

36、市場上失去先機， 但依托區(qū)域性差異、以及賽道不同，深耕細(xì)分市場，具備規(guī)?？焖贁U張的可能。這些小眾業(yè)者中，不乏科技公 司、在線教育企業(yè)及傳統(tǒng)教育企業(yè)的身影，因發(fā)現(xiàn)智適應(yīng)教育領(lǐng)域市場廣闊，且有助于打入低線城市，便紛紛 試水，但目前仍處于產(chǎn)品打磨階段，并未形成規(guī)模。 整體而言，目前智適應(yīng)教育市場集中度較高。超過一半的市場份額集中于少數(shù)業(yè)者手中，但競爭格局尚未完全形成， 這與市場容量、產(chǎn)品本質(zhì)屬性有一定關(guān)系：市場擴張速度快：智適應(yīng)教育市場廣闊，目前在K-12 教培領(lǐng)域滲透率較低，未來仍極具想象空間，因此企業(yè) 擴張余地較多，異業(yè)業(yè)者受市場容量吸引而進(jìn)入市場， 造成尾部業(yè)者數(shù)量較多的局面。產(chǎn)品壁壘高：智適

37、應(yīng)教育類產(chǎn)品需要前期投入大量技術(shù)、 教研等研發(fā)成本，同時需要采集大規(guī)模數(shù)據(jù)進(jìn)行算法的 優(yōu)化，對資本、人才的硬性要求高，且開發(fā)時間長。因 此頭部業(yè)者憑借產(chǎn)品實力與品牌影響力形成護(hù)城河 ， 尾部業(yè)者要與其競爭存在難度，難以進(jìn)入頭部。放眼未來，我們預(yù)計由于市場空間的進(jìn)一步釋放，仍會有 不少新興業(yè)者加入戰(zhàn)局，尤其是科技類公司。同時，隨著 行業(yè)發(fā)展成熟，從增量市場轉(zhuǎn)為存量市場，屆時市場競爭 將從“小組賽”轉(zhuǎn)為“淘汰賽”，尾部業(yè)者將因為無法實 現(xiàn)自身造血而退出市場，而頭部業(yè)者之間也將進(jìn)一步分化， 呈現(xiàn)“一超多強”的局面，巨頭將成為大而全的智適應(yīng)教 育平臺，而其余企業(yè)將在各自細(xì)分領(lǐng)域深耕，實現(xiàn)多足鼎 立的態(tài)

38、勢。智適應(yīng)教育行業(yè)業(yè)者針對線上和線下應(yīng)用場景在運營模式上 會各有側(cè)重，因而呈現(xiàn)不同的戰(zhàn)略重點，但共通的關(guān)鍵護(hù)城 河在于AI技術(shù)、課程內(nèi)容、用戶數(shù)據(jù)三大關(guān)鍵成功要素。1.4.2 關(guān)鍵成功要素一：AI技術(shù)優(yōu)化智適應(yīng)教育系統(tǒng)所使用的AI算法在技術(shù)路線上屬于策略類 AI算法，有別于人臉識別、圖像識別、語音檢測等應(yīng)用所 使用的識別類AI算法，對于算法模型建立及訓(xùn)練的復(fù)雜程 度提出了更高的要求。此外，智適應(yīng)教育所倡導(dǎo)的個性化 學(xué)情診斷和學(xué)習(xí)規(guī)劃效果好壞，很大程度依賴于AI算法模 型的優(yōu)良程度。因此，智適應(yīng)教育業(yè)者紛紛不遺余力重金 投入AI算法的開發(fā)，力爭實現(xiàn)AI算法技術(shù)最優(yōu)化，主要體 現(xiàn)在以下幾方面：確保

39、強大的技術(shù)團隊實力，保持算法理念的實時領(lǐng)先性。 目前國際學(xué)術(shù)界上，人工智能前沿理論的發(fā)展日新月異， 每年新的算法層出不窮，算法效果也呈現(xiàn)與日俱增水漲 船高的態(tài)勢。尤其人工智能屬于高技術(shù)壁壘領(lǐng)域，國內(nèi) 外人才屬于緊缺狀態(tài)，因而智適應(yīng)教育企業(yè)首要確保AI 研發(fā)團隊實力，尤其在團隊中引入學(xué)術(shù)背景更加國際化 的人才，確保團隊及時參與前沿理論的研究與探討，同 時與學(xué)術(shù)機構(gòu)保持緊密合作，將數(shù)據(jù)優(yōu)勢與理論優(yōu)勢結(jié) 合，從而保持產(chǎn)品效果達(dá)到國際領(lǐng)先水平。算法模型結(jié)合多種技術(shù)路線，保證算法效果的總體最優(yōu) 性。智適應(yīng)教育系統(tǒng)AI算法在多年的研究過程中形成了 多種技術(shù)路線，每種技術(shù)路線更加適用于解決教學(xué)過程 某一具體

40、問題。人工智能領(lǐng)域?qū)嵺`證明，沒有通用的單 一AI算法模型適用于所有應(yīng)用場景。對于智適應(yīng)教育系 統(tǒng)所面臨不同學(xué)生的復(fù)雜隨機的應(yīng)用場景來說，博采眾 長綜合使用多種技術(shù)路線的算法模型，可能是實現(xiàn)智適 應(yīng)教育最終目標(biāo)的必由之路。1.4.2 關(guān)鍵成功要素二：課程內(nèi)容研發(fā)對于K-12教育培訓(xùn)機構(gòu)來說，課程內(nèi)容研發(fā)等教研能力一 向是機構(gòu)品牌核心競爭力的重要組成部分。而對于智適應(yīng) 教育這一新興業(yè)態(tài)的業(yè)者來說，課程內(nèi)容研發(fā)上不僅要考 慮如何能更好地傳授學(xué)生知識點，同時也需要考慮如何能 適配智適應(yīng)系統(tǒng)AI算法進(jìn)行個性化的漸進(jìn)式推送，本質(zhì)上 需要對傳統(tǒng)課程內(nèi)容體系進(jìn)行優(yōu)化再塑造，因而對于課程 內(nèi)容研發(fā)及其教研團隊的

41、投入顯得尤為重要，具體體現(xiàn)在 以下方面：更精細(xì)的知識圖譜與教學(xué)內(nèi)容，提高機構(gòu)AI算法的精準(zhǔn) 度及個性化程度。國內(nèi)K-12的應(yīng)試教育模式下，學(xué)生 對于考題的完成情況很大程度取決于其對于涉及的知識 點是否掌握，同時AI算法也需要結(jié)構(gòu)化的標(biāo)簽數(shù)據(jù)進(jìn)行 訓(xùn)練優(yōu)化，這些需求都離不開完整的知識圖譜建立。不 僅如此，要精確且高效地診斷學(xué)生能力水平，知識點的 精細(xì)程度顯得尤為重要，因為只有當(dāng)學(xué)習(xí)內(nèi)容與對應(yīng)知 識點的顆粒度拆分到足夠細(xì)致，才能夠組合出更多元化 的學(xué)習(xí)路徑，從而推送更貼合學(xué)生需求的學(xué)習(xí)內(nèi)容。相 反，如果素材庫較?。ㄈ缫曨l量少）且知識點不夠精細(xì) （一條視頻對應(yīng)多個知識點，時長超過5分鐘），將會 導(dǎo)致

42、一堂課針對學(xué)生的學(xué)習(xí)路徑規(guī)劃與內(nèi)容推送只有幾 種固定的模式，難以形成“千人千面”的效果，最終影 響學(xué)習(xí)體驗。因此，為提升知識的精細(xì)度，目前業(yè)內(nèi)一 些領(lǐng)先企業(yè)選擇自研的方式設(shè)計“納米級”知識圖譜， 并據(jù)此制作對應(yīng)的海量級教學(xué)內(nèi)容（如短視頻、動畫 等）。整個研發(fā)過程投入大、時間長，但一旦完成，將 形成內(nèi)容壁壘，拉開與競爭對手的差距。更深的本地教材匹配程度，增強學(xué)生教培的針對性。目 前業(yè)內(nèi)的智適應(yīng)教育業(yè)者主要基于全國版及幾套主流版 本教材進(jìn)行教材及題庫的研發(fā)，但考慮到全國不同地區(qū) 使用不同的教材，且使用同一教材的不同地區(qū)題型難度 要求也略有差異，因而與學(xué)生教材教學(xué)范圍及難度要求 適配的課程內(nèi)容研發(fā)能

43、最大化學(xué)生在使用產(chǎn)品時的個性 化程度及學(xué)習(xí)效率。更廣的學(xué)段科目覆蓋程度，獲取家長更多的青睞。目前 國內(nèi)的智適應(yīng)教育業(yè)者普遍在課程內(nèi)容研發(fā)上呈現(xiàn)重小 學(xué)初中、輕高中，重理科、輕文科的態(tài)勢，因而造成很 多使用智適應(yīng)教育產(chǎn)品的家長需要同時使用幾家教育培 訓(xùn)機構(gòu)的服務(wù)，以及隨著孩子學(xué)段變化更換教育培訓(xùn)機 構(gòu)，這不利于智適應(yīng)教育業(yè)者對客戶粘性的培養(yǎng)，提高 課程內(nèi)容的覆蓋度將提升家長的接受度。1.4.3關(guān)鍵成功要素三：用戶數(shù)據(jù)積累在這個數(shù)據(jù)流量驅(qū)動的時代，用戶數(shù)據(jù)本身就能成為一家 公司的天然競爭壁壘，而智適應(yīng)教育的應(yīng)用場景下充盈著 大量教學(xué)過程中的學(xué)生和教師端的相關(guān)數(shù)據(jù)，做好用戶數(shù) 據(jù)積累帶動產(chǎn)品及運營優(yōu)

44、化將為公司帶來巨大的核心競爭 力，主要體現(xiàn)在以下方面：實現(xiàn)個性化教學(xué)需要積累全教育環(huán)節(jié)數(shù)據(jù)，智適應(yīng)教育平臺業(yè)者這方面具有先發(fā)優(yōu)勢。智適應(yīng)教育產(chǎn)品的AI算 法訓(xùn)練所需要的數(shù)據(jù)集是用戶在學(xué)習(xí)全過程的數(shù)據(jù)，尤 其是教學(xué)過程中產(chǎn)生的反饋與交互數(shù)據(jù)，通過這種連續(xù)、 多維度的數(shù)據(jù)積累，有助于形成學(xué)生的動態(tài)畫像，從而 根據(jù)畫像預(yù)測學(xué)生反饋并進(jìn)行動態(tài)的學(xué)習(xí)路徑規(guī)劃，形 成近乎真人一對一教學(xué)的互動效果。在數(shù)據(jù)監(jiān)管更加嚴(yán) 格的時代，企業(yè)要實現(xiàn)數(shù)據(jù)積累唯一途徑就是通過自身 產(chǎn)品進(jìn)行數(shù)據(jù)捕捉與采集。從這一角度來看，只有打通 了全教育環(huán)節(jié)的平臺才具備積累連續(xù)性數(shù)據(jù)的能力，先 入場的智適應(yīng)教育平臺具有先發(fā)優(yōu)勢。相反一些只

45、參與 單個教育環(huán)節(jié)的題庫、作業(yè)型應(yīng)用，因為他們所積累的 數(shù)據(jù)有限，形成的靜態(tài)學(xué)生畫像很難用以全面了解學(xué)生 情況，缺少教學(xué)環(huán)節(jié)數(shù)據(jù)積累也使得他們無法產(chǎn)生實時 互動。智適應(yīng)教育產(chǎn)品在應(yīng)用場景中涉及學(xué)生大量不同類型的 用戶數(shù)據(jù)，充分挖掘利用可以帶來很大商業(yè)價值。目前 智適應(yīng)教育產(chǎn)品在應(yīng)用中會主要使用到用戶的個人數(shù)據(jù) （如姓名、年齡等）、學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)（如知識點結(jié)構(gòu)、學(xué)習(xí) 進(jìn)度等）及行為數(shù)據(jù)（如答題時間等）進(jìn)行學(xué)情診斷及 個性化學(xué)習(xí)規(guī)劃，另外一些交互數(shù)據(jù)（如表情、心電等） 也在起到輔助作用。值得注意的是，智適應(yīng)教育業(yè)者通 過積累數(shù)據(jù)分析用戶畫像及學(xué)習(xí)效果，可以從傳統(tǒng)的產(chǎn) 品優(yōu)化層面逐步上升到用戶裂變培養(yǎng)層面

46、，進(jìn)一步提升 給公司帶來的附加值。二、中國智適應(yīng) OMO教育模式概覽2.1 智適應(yīng)OMO教育模式的形成背景2.1.1 傳統(tǒng)線下教育及在線教育痛點隨著互聯(lián)網(wǎng)浪潮的興起，教育界也掀起一股“互聯(lián)網(wǎng)+” 的革命，出現(xiàn)了慕課、直播等在線教育的新模式，打破了 千百年來已形成定式的傳統(tǒng)教育形態(tài)，突破了時間、場景 的桎梏，帶來了顛覆性的變革。最初大眾認(rèn)為，商業(yè)模式 更輕更健康的在線教育一定會占據(jù)甚至取代大部分傳統(tǒng)教 育市場，但經(jīng)過十幾年的市場驗證，人們發(fā)現(xiàn)，線下教育 仍是學(xué)生群體的主流選擇。究其原因，在線教育雖然彌補 了部分線下教育的弊端，但其同樣存在一定局限性。兩者 在商業(yè)模式、用戶體驗等方面都存在各自的痛

47、點：線下教育痛點：時間空間限制大：線下教育需要學(xué)生前往教室學(xué)習(xí)， 因此對學(xué)生群體而言，便利性是其選擇機構(gòu)的主要 因素之一，即機構(gòu)需要滿足距離近且上課時間合適 的要求。因此線下教育機構(gòu)的目標(biāo)客群較少，只能 觸及周邊部分客群，存在獲客天花板。重資產(chǎn)運營，邊際成本高：線下教育機構(gòu)采取的是 一種重資產(chǎn)運營的方式，師資、場地、設(shè)備等投入 大，利潤空間少，且傳統(tǒng)的教育模式導(dǎo)致邊際成本 較高，即每增加一位學(xué)生，需要相應(yīng)增加師資、場 地等各項投資，使得規(guī)?；瘮U張更加困難，形成了 “成本高-利潤少-擴張難”的惡性循環(huán)。小機構(gòu)缺乏體系化教研：測算顯示，線下教育中超 過90%以上為中小機構(gòu)，這些機構(gòu)通常缺乏體系化

48、的教學(xué)內(nèi)容研發(fā)，教學(xué)水平基本依賴教師經(jīng)驗，從 而導(dǎo)致教學(xué)質(zhì)量良莠不齊，學(xué)習(xí)體驗難以保證。小機構(gòu)缺乏深度品牌建設(shè)：經(jīng)測算，中國K-12教育 培訓(xùn)機構(gòu)近百萬家，其小型機構(gòu)占比約為88%，但 盡管小型機構(gòu)數(shù)量如此龐大，卻因缺乏品牌建設(shè)而 過于零散分布，對家長和學(xué)生缺乏足夠的吸引力， 營收能力都較低。相比于默默無聞的小型機構(gòu)，家 長和學(xué)生會更加青睞市場知名度高、口碑良好的教 育機構(gòu)。因此，缺乏品牌建設(shè)的小型機構(gòu)在獲客階 段處于明顯的劣勢位置，而自建品牌的過程往往又 時間周期過長、成果顯現(xiàn)慢，很難短時間內(nèi)能獲取 大量家長和學(xué)生的關(guān)注和信任。如何快速提升品牌 影響力，是小型教育機構(gòu)的一大需求。在線教育痛點

49、：學(xué)習(xí)體驗不佳：由于學(xué)生在線上課，學(xué)生與教師均 需要面對屏幕進(jìn)行溝通，存在諸多不便，對學(xué)生注 意力、學(xué)習(xí)效率以及課堂氛圍都造成不小影響，尤 其K-12年齡段的孩子，自制力相對成人較弱，需要 在教師的監(jiān)督下形成良好的學(xué)習(xí)習(xí)慣，這一需求通 過線上教學(xué)的形式較難被實現(xiàn)。一份疫情期間在線 教育認(rèn)可度調(diào)查報告顯示，用戶認(rèn)為在線教育的主 要弊端均與學(xué)習(xí)體驗有關(guān)，如66.8%用戶認(rèn)為在線 教育互動不夠充分，50.2%認(rèn)為師生不夠適應(yīng)， 45.5%認(rèn)為監(jiān)督不夠到位，而37.8%認(rèn)為體驗不夠人 性化。獲客成本高：受疫情影響，線下教育的發(fā)展受到遏 制，在線教育更受資本青睞，近期多家在線教育平 臺獲得巨額融資。糧草

50、充足的行業(yè)業(yè)者開始大手筆 投放廣告并進(jìn)行降價促銷，以期獲得高速的規(guī)模增 長，但由于競爭激烈、用戶體驗等問題，巨額營銷 投入并未如期獲得與之匹配的客戶增長，獲客成本 居高不下。調(diào)查顯示，目前在線教育平均獲客成本 在3,000-8,000元/人，遠(yuǎn)遠(yuǎn)超出了線下教育的500- 1,000元/人。獲客成本畸高對在線教育企業(yè)的盈虧 造成極大影響，甚至帶來不可逆的虧損，即便規(guī)模 增長，也是“賠本賺吆喝”，大部分在線教育企業(yè) 財報顯示均為虧損狀態(tài)。客戶續(xù)費意愿低：由于教學(xué)體驗的問題，加之在線 教育企業(yè)頻頻暴雷，出現(xiàn)退款難的現(xiàn)象，在線教育 的用戶粘性通常較低。根據(jù)業(yè)內(nèi)人士提供的數(shù)據(jù)， 在線教育正價客的轉(zhuǎn)化率在

51、10%-30%左右，續(xù)報率 在50%-80%，如何提升用戶粘性是在線教育的另一 大難題。共同痛點：師資是發(fā)展瓶頸：傳統(tǒng)模式下，教師對教學(xué)質(zhì)量起 著決定性作用，也是用戶選擇教育機構(gòu)的主要因素。 資料顯示，我國教師資源不足的問題長期存在，尤 其在線下的低線城市，由于生活與就業(yè)各方面條件 較差，優(yōu)秀教師難以留存。資料顯示，我國一線城 市平均一個教師對接13個學(xué)生，而低線城市則需要 對接15個學(xué)生。而在線教育由于是新興市場，行業(yè) 門檻較低，缺少權(quán)威的教師認(rèn)證體系，教師水平參 差不齊，影響了整體市場口碑，導(dǎo)致劣幣驅(qū)逐良幣， 使得優(yōu)秀教師轉(zhuǎn)型線上意愿度不高。班課個性化不足，1對1成本高：無論線上線下的教

52、學(xué)形式，均存在質(zhì)量與成本的博弈，即教學(xué)過程中 參與學(xué)生越多，教育成本越低，但重視針對性、個 性化的教學(xué)質(zhì)量就越難保障。機構(gòu)及客戶均需要在 一對一、小班課以及大班課之間做取舍，難以實現(xiàn) 成本與質(zhì)量的兩全?？偟膩碚f，由于傳統(tǒng)線下教育與在線教育各有優(yōu)劣，形成 了目前兩者互相補充、相輔相成的市場格局。同時，業(yè)界 也紛紛展開新的探索，線下教育機構(gòu)開始“擁抱互聯(lián)網(wǎng)”， 線上機構(gòu)也在考慮線下落地方案，試圖將兩者結(jié)合，以期 尋找到一種全新的教育模式來突破兩者的局限性。 業(yè)界對新教育模式的探索一共經(jīng)歷了三個階段： O+O（線 上線下并行）、O2O（線上到線下）以及OMO（線上線下 融合）。O+O：受互聯(lián)網(wǎng)浪潮影

53、響，線下傳統(tǒng)教育機構(gòu)紛紛展開 線上業(yè)務(wù)，作為線下教學(xué)的補充手段。這種模式下有兩 類代表形態(tài)，一類是“線上錄播網(wǎng)課+線下沖刺班”， 具體做法將一部分標(biāo)準(zhǔn)化教學(xué)內(nèi)容挪至線上，讓學(xué)生可 以隨時隨地反復(fù)學(xué)習(xí)，而對時效性要求更高、需要更精 細(xì)化輔導(dǎo)的內(nèi)容保留在線下，從而形成兩種教學(xué)方式互 補的效果。另一類則是“線上直播課+線下傳統(tǒng)授課”， 主要解決學(xué)生參加線下課程不便，通過線上來參與學(xué)習(xí)。 在疫情期間，由于無法線下面對面授課，許多中小學(xué)及 教培機構(gòu)加入了在線教學(xué)的行列，這一類型的需求空前 高漲。大型機構(gòu)通過自研方式完成觸網(wǎng)，小型機構(gòu)借助 ClassIn等平臺工具實現(xiàn)在線教育賦能，但這種模式只 是粗暴地將

54、兩種形態(tài)拼接，并未改變兩者教育本質(zhì)，因 此線下教育場景限制以及在線教育學(xué)習(xí)體驗不佳的弊端 被減輕，但未完全解決。另一方面，由于采用線上線下 平行教學(xué)的模式，兩者數(shù)據(jù)并未實現(xiàn)融合，隨之帶來了 學(xué)習(xí)進(jìn)度有偏差、學(xué)習(xí)情況掌握不全等更進(jìn)一步的問題。O2O：借鑒電商O2O模式，2013年前后興起了家教 O2O平臺，具體是指第三方通過建立信息平臺幫助學(xué)生 快速尋找符合要求的老師及教育機構(gòu)，從而解決供需兩 端信息不對稱的問題，實現(xiàn)線上引流線下教學(xué)的過程。 探其本質(zhì)，O2O模式在獲客引流方面有所創(chuàng)新，但并未 對教育形態(tài)本身產(chǎn)生影響，仍是一種線上線下渠道融合 的初級探索。另外經(jīng)過市場驗證，將外賣、打車平臺的 商

55、業(yè)邏輯照搬進(jìn)教育O2O平臺本身便存在問題，因為教 育是低頻且重決策的消費過程，一旦用戶找到合適的教 師，便將脫離平臺，二次消費可能性低，這與打車、外 賣的消費方式截然不同，自然無法產(chǎn)生與之相當(dāng)?shù)臉I(yè)務(wù) 規(guī)模。因此2016年前后，資本開始退潮，各類家教 O2O平臺紛紛倒下，幸存者則走上了轉(zhuǎn)型的道路?？偟膩碚f，O+O與O2O模式是業(yè)界對線上線下教育融合做 出的初步探索，但這兩種模式本質(zhì)上并未改變教育形態(tài)。 隨著技術(shù)的不斷深化，人們越來越意識到，線上線下教育 需要一種更加深度的融合，既能實現(xiàn)線下精細(xì)化、沉浸式 教育效果，又可以像在線教育一樣低成本、規(guī)?；?。OMO：線上線下融合（Online-Merge

56、-Offline, 即OMO） 這一概念在2017年走入大眾視野，由創(chuàng)新工場董事長 兼CEO李開復(fù)博士提出。具體是指依靠技術(shù)手段使得線 上線下教育的邊界被消除，數(shù)據(jù)被完全打通，實現(xiàn)教學(xué) 的多場景深度融合，從而解決傳統(tǒng)線下教育以及在線教 育的弊端，達(dá)到學(xué)習(xí)效果更優(yōu)的一種教育模式。目前 OMO模式下有兩條探索路徑：雙師OMO以及智適應(yīng) OMO：雙師OMO：是“一個課堂兩個教師”的新教育形式， 具體實現(xiàn)方式是學(xué)生在教室場景中學(xué)習(xí)，主講老師 通過直播/錄播的方式遠(yuǎn)程進(jìn)行主體內(nèi)容的授課，助 教則在教室內(nèi)負(fù)責(zé)線下練習(xí)、學(xué)生互動并維持課堂 秩序。雙師OMO模式將“學(xué)”與“習(xí)”二者拆分開， 讓線上優(yōu)質(zhì)師資負(fù)責(zé)

57、“學(xué)”，線下助教負(fù)責(zé)“習(xí)”。 這種方式有效解決了低線城市教育資源和小機構(gòu)教 研體系缺乏的問題，并借助線下教學(xué)環(huán)境，保證了 學(xué)習(xí)體驗。這一模式一經(jīng)推出即獲得了良好的市場 反饋，好未來、新東方等巨頭利用其優(yōu)質(zhì)的教師資 源紛紛布局該業(yè)務(wù)。該類品牌的市場認(rèn)可度和教學(xué) 質(zhì)量均有所保障，吸引了一大批線下中小機構(gòu)加入， 幫助這些機構(gòu)進(jìn)行本地招生和品牌推廣，但雙師模 式同樣存在一定的局限性，比如雖然有效解決了教 師資源的問題，但由于行業(yè)缺少針對助教的體系化 培訓(xùn)、資質(zhì)認(rèn)證以及職業(yè)發(fā)展路徑，助教資源反而 容易成為瓶頸。另一方面，主講老師通常對著多個 班級同時直播，互動性和個性化難以保證。智適應(yīng)OMO：智適應(yīng)OM

58、O則另辟蹊徑，寄望于智能 技術(shù)，顛覆傳統(tǒng)課堂形式，讓AI完全取代教師的職 責(zé)，負(fù)責(zé)教育全環(huán)節(jié)，而助教只需維護(hù)課堂秩序以 及情感溝通。相較于雙師課堂，智適應(yīng)OMO對師資 的要求更低，從根本上擺脫了教育資源匱乏以及教 師成本高昂的困擾，并通過混班混科制，解決規(guī)模 不足排班困難的問題，實現(xiàn)運營成本進(jìn)一步壓縮， 這是前幾種模式中難以實現(xiàn)的。另一方面，在教學(xué) 效果上，智適應(yīng)OMO致力于用技術(shù)模擬甚至超越真 人1對1個性化教學(xué)，長期來看有望實現(xiàn)“完全智適 應(yīng)教育（Fully Adaptive Learning）”級別，比肩真 人教育，打破“成本-個性化”非此即彼的取舍關(guān)系。 智適應(yīng)教育由于重內(nèi)容研發(fā)的特性

59、，可打造高質(zhì)量 的教學(xué)品牌，傳統(tǒng)中小機構(gòu)可借此機會解決它們品 牌建設(shè)的難題?；仡櫧逃Ｊ降奶剿髀窂剑c零售行業(yè)不謀而合：均是沿 襲“線下-線上-線上線下并行-線上到線下-線上線下融合” 的發(fā)展路徑。雖然OMO在教育領(lǐng)域尚屬新生事物，產(chǎn)品形 態(tài)和商業(yè)模式仍在摸索階段，但零售行業(yè)已領(lǐng)先一步，發(fā) 展出了較為成熟的商業(yè)模式。從趨勢上來看，被智能技術(shù) 賦能后的OMO，已成為零售行業(yè)巨大且長期的風(fēng)口，存在 廣袤的市場空間。這一趨勢對教育行業(yè)同樣存在借鑒意義， 隨著AI技術(shù)的深化，智適應(yīng)將在OMO教育領(lǐng)域扮演更重要 的角色，體現(xiàn)更高的社會價值。近年來在OMO教育模式的發(fā)展浪潮下，智適應(yīng)教育產(chǎn)品以 其自帶的競

60、爭優(yōu)勢在市場上得到了廣泛的關(guān)注和認(rèn)可，業(yè) 內(nèi)業(yè)者在市場發(fā)展初期對產(chǎn)品進(jìn)行不斷推廣滲透的過程中， 逐漸摸索形成了各類商業(yè)模式。目前智適應(yīng)教育行業(yè)面向機構(gòu)端共衍生出三類商業(yè)模式， 即加盟、授權(quán)及直營模式，他們各自在收費模式、品牌露 出、運營支持等維度呈現(xiàn)出一定差異性，進(jìn)而適用于不同 企業(yè)的戰(zhàn)略導(dǎo)向：加盟模式：業(yè)者在收費模式上一方面通過向機構(gòu)一次性 收取加盟費，給予其完整的品牌使用權(quán)及市場推廣支持， 并在后續(xù)運營過程中在校區(qū)選址建設(shè)、課程體系輸出、 運營管理培訓(xùn)等方面提供深度參與的完整服務(wù)，但在師 資、學(xué)生招募方面支持較為有限；另一方面業(yè)者也會在 后續(xù)過程中向機構(gòu)收取周期性的系統(tǒng)使用費（計費模型 上