題圖來源：視覺中國

今年以來，教育賽道熱度不減，關於投資趨勢、細分賽道等話題，在近日創新工場舉辦“321創新教育峯會”上釋放了一些信號。

創新工場合夥人郎春暉在上述峯會演講中透露，創新工場在教育領域的投資呈現兩大明顯趨勢：一是開展落地AI應用的教育項目公司數目激增；二是逐漸加強職業教育領域的投資，特別是在IT、AI相關的教育品類加碼。

而梳理了教育科技近十年發展後，創新工場合夥人張麗君認爲，“當前，互聯網教學服務的載體，通常表現能爲兼顧優質內容與高頻結構化實時互動的融合形式——錄播+直播+微信。”在這個過程中，教育內容形式更加豐富，教育從業者們的服務能力也的得益於移動互聯網而更加高效。

張麗君曾先後成功主導投資了VIPKID、盒子魚、The One智能鋼琴、傳智播客等教育項目。關於未來，在她看來，AI 將帶來更大的變化，在技術層面切入，最大程度優化教育企業的服務能力。

創新工場合夥人張麗君，主要負責教育賽道

“在兩年前，AI 還是忽悠一下。我們有很多的AI能力，真正落地的場景並不太多，但是到今天已經很多了。”張麗君說。

根據AI技術對教育場景所帶來的“改造”程度，她將AI賦能教育場景分爲兩大類：第一類爲適合積累了大量教育場景數據的玩家，具體表現在教學品質的改善，與組織效率的提升方面；第二類，需要玩傢俱備較強的AI技術應用能力和內容教研能力，具體應用爲AI老師、AI同學、AI助教等。

在投資了大量的K12領域教育項目之後，張麗君發現，教育行業的根本是“培養人的綜合素質和技能”；過往創新工場在職業教育方向分佈資金偏少，但是在未來會更加關注職業教育方向。

張麗君認爲，職業教育解決的問題是社會對人才的供給和需求關係。

從需求端看，廣義服務業對人才的需求不斷增加，此外，城鎮化、老齡化、自動化/AI技術帶來的工種結構性變化等因素帶來較大影響。

在供給側，勞動人口及後備力量均進入下行通道；勞動參與率逐年下降，人口紅利不復存在；人們的就業觀發生改變，進入勞動力市場的“95後”們不願將就、不拘泥於“鐵飯碗”。

同時，目前的學校教育體系銜接社會部分還不夠完善，因而會產生一系列的機會，也是創新工場看好未來職業教育的原因之一。

而在 AI 技術快速發展的當下，AI 人才培養成爲火熱議題，也是職業教育的重點方向之一。

即便 AI+教育是大勢所趨，但會後的採訪環節中，張麗君告訴鈦媒體，三年之內很難有真正意義上出現完全 AI 老師，很難完全不用人工，就可以實現教學的效果。她表示，除非它是面向少數自學能力超強的學生，但這類學生有無AI教師都無所謂，“AI能解決的問題是該學什麼的問題，比如智能匹配題目之類”。

但是學習不只是知識交付這一件事。絕大多數學生都有惰性，會犯懶，缺乏自制力，遇到困難會想退縮。面對更大的市場的時候，就需要人類教師的鼓勵和陪伴，需要真人教師的人格魅力作爲引導。（本文首發鈦媒體，作者/李程程）

以下是創新工場張麗君的演講全文，經鈦媒體編輯：

今年我們分享的關鍵詞是AI+教育、人才的供與求。

我們自己投資了很多K12領域的教育項目，到最後你會發現，教育行業的根本是培養人的綜合素質和技能，未來能夠更好地就業。職業教育市場是我們教育組過去投資的資金分佈裏面相對偏少的，但是未來我們會更加的主動在這個方向上關注。

互聯網教育服務載體不斷演進

首先來看AI和教育。AI和教育提了很多年，AI出現之後，可能它的邊界會不斷模糊，內容變得越來越智能化，服務變得越來越智能化了。這個時候會發現什麼樣的情況？在當時只是一個模糊的感覺，可能會融合，怎麼融合呢？當時不知道，只是覺得好像AI出現了，會發生一些反應。

我們在思考技術的核心，三位一體，內容、數據、場景，這三者是在一起的，AI只是技術的一種方式，它對於教育來說一定是應用到場景來，而且一定是帶着內容，只有數據是沒有用的，一定和真正的教育相關的教學體系深度連接。

在過去一兩年，AI技術和內容深度連接的緊密度越來越緊，在教學場景裏面都在進行非常多的應用，目的是一邊讓老師能夠有更好的應用，有幸福感，另外一邊是學生體驗有趣，快速反饋，有成就感。我們不只是在講AI，更重要的是講AI怎麼真正融入構建教學場景。尤其是過去一年我們看到了什麼，它是怎麼融入的？到底是經歷什麼樣的過程？

互聯網教育開始起來第一波聲音是在2008年，MOOC加博客。那個時代基本上用的是錄播的視頻，再加上用文字，是一個非常慢的過程，而且在上課過程中40分鐘的錄播視頻，當時很多人對MOOC寄予厚望，後來發現不行。那一波宣告失敗，沒有大規模的應用起來。沉澱了很多好內容，好老師，但是用不起來。

第二波是從2013年開始，大量的在線直播好技術被應用於教育行業，不只是所謂的遠程教育傳播方式，現在課堂上有互動，而且在課後的服務，可以隨時說話，可以看到對方的反應，互動性特別好。還有PPT、白板，隨時可以寫字，還有上麥。

但是問題是什麼呢？整個過程很難結構化，你要想知道這一個學生在這一節課裏在那個點上掌握的好不好，你拿過來一個小時的視頻沒法分析，老師說話，學生說話，跟線下面授很像的過程，是非結構化的，你想從中提取信息不太容易。

現在進入到一個什麼狀態呢？現在是融入狀態，錄播加直播加微信。現在很多教育機構發現，如果你讓老師直播講的不好，中間會有很多廢話，把很多精緻的環節做成很好的短視頻，在課堂上使用，中間穿插很多高頻的結構化的實時互動，有點像遊戲。

這兩個方面都已經被非常好的應用於新的一波教育項目中。無論是VIPKID，還是其他的做直播的教育項目，都在開始往這個方向去嘗試，在課堂裏面增加更多的優質內容和互動形式，使得這個數據結構化，這樣可以知道學生這節課參加多少次提問，這個過程可以更好的實現對於老師的教學質量，學生學習質量的分析，能夠使得你的替代速度更快。教育行業之所以能夠發展很快，根本原因也是根據更多數據可被收集，更快反饋，更快迭代，整個產業發展很快了。

再遠一點是未來了，完全的AI老師，AI的助教，AI的同學。但是現在這個階段AI還沒有完全到那個狀態，AI還沒有辦法完全替代老師，情感的連接部分，陪伴的部分，學生學習動力的激發部分，現在的AI還不行。但是未來可能會走到那樣一個狀態。這個融合不只是發生在互聯網載體上，還發生在哪裏呢？

學習場景不斷在融合

從最輕的、最簡單的到最重的內容，越網上越便宜，工具免費，越往下越貴，最好的私立學校都是幾十萬的學費。我們發現教育行業的場景，大家都在不斷的往中間走，下面的人想要往上走，因爲他希望提升效率，人員的成本不會這麼高，上面的人想要往下走，因爲他們過去的方式不能保證教學效果。他們各自都有自己的優勢和劣勢，就開始往中間走。這是我們看到融合的趨勢。

去年，越來越多的定價在200到2000塊中間的產品，沒有那麼便宜，也沒有那麼貴，可能在一些指標上進入一箇中間態，到最後定在哪裏，有可能在不同的年齡層，不同的學習品類裏會產生不同的業態。但是我們認爲，最後的場景會落在兩個場景：一個是在家裏面自己學習，一個場景是在線下的教育機構。它的滲透率可以非常高。也是我們認爲很重要的應用趨勢，場景不斷的往中間融合。

融合的核心是什麼？我們認爲有三個很重要的詞，課程感，參與感、現場感。這三個詞對於做原來傳統面授的機構往線上走，或者對於原來做純互動的內容，往課程感走，都是很重要。比如得到、流利說，他們在不停的講他們去做大學，要做服務，就是往下面走，不斷的塑造課程感。線下的教育機構對於這三點非常瞭解，讓學生不停的參與，要互動，有現場感。但是，他嘗試做線上課，發現這個感覺的塑造不太容易，要嘗試各種新的辦法去產生這個感覺。

怎麼產生呢？我舉了一些例子，比如說課程感，一定是不能隨時讓他上課，到點才能上課。要有助教體系，作業體系，是一個系統。第二個部分是參與感，有效真實互動。他們的互動層次越來越高，怎麼樣用一個可以外化的方式感知到這個互動，從最開始10分鐘的一次答題，到設計好多少秒有一次跟用戶的互動，讓他注意力回來。還有一些是現場感，有些可以做直播，老師可以點你的名字，還有是實時反饋，實時彈出來哪個同學怎麼樣，表現很好。分組PK，這些有助於帶來現場感的形式。

這是我們看到的一些案例，都值得大家在探索的過程中不斷的走更多，使得一個學生有真正的沉浸感，有參與感，有陪伴，能夠在這個方向走得更遠。

AI 如何賦能教育

接下來具體到AI賦能一個企業的時候，到底能夠做哪些事？賦能的場景是什麼？我們有一個比較一致的對於AI賦能教育，怎樣去思考它的思維框架——AI做的是什麼？追求更高的性價比，更高的品質，更便宜的價格。

怎麼做到呢？更高的品質在教育行業的核心是個性化，做到因材施教。在個性化的方向上，具體的應用場景分在兩個部分，一是在內容生產迭代上，AI一定要應用到內容的生產和迭代裏面去，內容是核心。

另外一個培養是質量的評估上，過去對教學質量的評估很慢，很長週期評估一次，未來可以讓它更高頻，有助於整個行業快速的迭代，也是在教學不同的環節進行更精緻的評估。

整個教學內容的設計，有四個部分，AI對這個四部分的影響是聯動的。包括教學設計也是這樣，整個教學設計是一個完整的閉環，不斷的螺旋式上升，很難拆出來一個單獨的部分去評估它。在這個部分中，除了具體的內容生產，教學質量更好的評估之外，還有一個是教學品質的品控、監控和監測。你可以看到這個學生最近課效不好，提醒一下可能對於這個小朋友服務沒到位，可以在關鍵的指標上監測，以及更好的預警去做相應的服務動作。

還與怎麼降低成本有關，對於一個企業來說，最大的成本是人。因爲教育是一個人力資本密集的行業，老師的成本佔到百分之四五十，還有市場銷售的成本，最後落下來很多是人的成本，提升每一個關鍵崗位的人效是非常重要的一件事情。我們就把市場側、銷售側、班主任側放在這裏，我各自舉了一些例子，都是和場景裏面的一些環節有關。

比如，在市場側很重要的是做精準的用戶畫像，進而更好的去投放，做精準的用戶傳播。銷售這條線，什麼樣的人更適合接待哪一波客戶，你有用戶畫像可以更好的匹配度。班主任這一側是智能批改和考評，能夠很好的把他的工作流程化，降低成本。

這三類人的招管培各個環節都有很多事情可以做，這些人的招聘非常重要，因爲量很大，要充分的分析他們的特點，分析應該招什麼樣的人，招過來之後，我怎麼培訓他是最快的。這裏面都有很多的數據分析，進而提升效率。業績指標也會落實下來，落實到一個崗位一個人效，通過這樣的方式真正把成本降低下來。教育行業本身就是一個衆多環節的工種，AI賦能教育的場景中，需要在不同的環節做很多驚喜的工作，最終的效果會產生出來。

對於企業來說，最重要的是先清楚首先要解決的問題是什麼，把這個問題想清楚，在這些方向嘗試怎麼用AI解決效率最高，而且一定要落地到最後的指標，AI要想產生效果最好的方式，一定是你的每一次嘗試都有結果，結果告訴我好不好。剛剛分享了AI的融合趨勢，以及AI賦能真正落到企業可能的場景。

職業教育的驅動因素

在AI時代人該怎麼培養，我們的未來需要什麼樣的人才，這個社會需要什麼樣的人才，進而產生什麼樣的職業培訓的機會，創業者、投資人可以在這個過程中創造價值。

我們思考的是人才的供給和需求發生哪些根本的改變。這個賽道我們投的項目不是很多，在未來除了AI這個品類，其他相關的職業技能，或者是更多的18歲以上的人才培養中，會是什麼樣的事情，期待明年會有一個更好的解讀給大家。今天的分析還是根本的驅動因素層面上。

首先是在供給側，首先供給的人是勞動力。勞動力在未來幾年發生什麼樣的變化，這是我們認爲最重要的四個因素，首先是勞動力在減少，未來十年能夠進入到市場的勞動力人口是在慢慢下降，供給一稀缺，就意味着變貴，勞動力成本不斷提升。第三部分是新生的勞動力是95後，他們有自己的特點，相對來說更迷茫一些，更不講究，更快換工作，針對這個羣體需要一些新的方式去吸引他們。

大家想想95後的爸爸媽媽是什麼年齡的人？可能是70年代的人，核心企業的核心崗位已經很多人都是70後了，他們都是有知識的，有收入的家長，他們在孩子上小學初中高中的時候花了很多錢培養孩子，他們在課外輔導上花了很多資源精力培養孩子，所以在孩子找工作上，他大概率還是願意培養一下孩子，讓他接受更好的職業教育。

目前的學校教育體系銜接社會部分還沒有做的那麼好，這個時候會產生一系列的機會，在社會上培訓這些人羣，家長的付費意願是明顯偏高。這是我們未來看好職業教育的原因之一。

接下來我們看需求側，哪些崗位，什麼產業，需要什麼樣的人，這是一個很重要的問題。我們認爲在這四個方向上有很大的變化和人才需求。

首先是城鎮化率。現在城鎮化率達到百分之五六十，但是這個過程還沒有結束。城鎮化率會帶來人口集中，帶來城鎮公共服務設施的需求，會有教育培訓的需求。城鎮化會帶動公共服務，基建的等各種行業的需求。

另外一個是人口的老齡化。日本、臺灣地區都已經開始進入這個過程，中國有些城市的老齡化比例也非常高。失能老人羣體已經有四千多萬，每年不斷的漲，但是能夠照顧失能老人的養老護理人員非常少。這個市場肯定會有更多的社會需求。

還有一部分是AI自動化。AI和自動化並不一定那麼顯著的減少對社會人才的需求，但是會使得對人才需求的種類發生變化，越機械化的，不需要那麼多同理心的，不需要那麼多創造力的工種會被替代掉。更多人需要去利用這些AI技術，AI設備做更好的服務。那意味着對人才的培養方式發生變化，創造力的培養、同理心和人建立深度連接的能力更重要。

第四個部分是現代服務業，就是第三產業，隨着人均GDP越來越高，第三產業佔比越來越高。這個部分也是我們非常關注的大方向，廣義的服務業對於人才的需求是在不斷的增加。

今天主要兩個話題的分享就到這裏，第一個話題分享多一些，第二個話題希望明年給大家帶來更多的我們看到的一些更細緻和具體的趨勢。

從去年下半年開始到現在，整個的經濟環境不是太好，但是我們相信只要我們紮實的練好內功，抱團取暖，就能夠更好的在下一個資本和經濟週期裏面跑到更前面。謝謝大家。

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