重构教育生态是人工智能新使命初创企业掘金数据变现或是好赛道戴梦梦

重构教育生态是人工智能新使命，初创企业掘金 数据变现或是好赛道

近年来，人工智能在图像识别、语音识别、机器翻译、人机交互、无人驾驶等诸多行业取得了突破性进展，并加速冲击着社会、生产、生活等各个领域。当人工智能与教育相遇，会出现什么样的场景？在刚刚结束的国际人工智能与教育大会上，教育部部长陈宝生以题为《中国的人工智能教育》的主旨报告对此进行了展望。他指出人工智能是实现教育生态重构的有效手段，人工智能技术的应用将彻底改变教育的时空场景和供给水平，并进而构建出一种新的灵活、开放、终身的个性化教育生态体系

如果把教育比作一个系统，人工智能就是一种“外来物种”。当前的教育系统从目标到内容、从制度到流程都带有较强的固定性，其中的要素相对单一。知识被认为是有关世界的事实和如何解决问题的程序的集合，学校教育的目标就是将这些事实和程序弄进学生的头脑，教师对这些事实和程序“闻道在先”，他们的职责就是将知识传输给学生，而确定学校教育成功与否的方式就是检查学生获得了多少事实和程序，这样的生态系统构成单一、缺乏缓冲、容易崩溃。作为“外来物种”的人工智能需要发挥其优势将单一的生态系统转变为丰富的生态系统，增加系统的构成要素，增强系统的缓冲性，提升系统的抗崩溃性。

新一代人工智能正在全球范围内蓬勃兴起、加速发展，呈现出深度学习、跨界融合、人机协同等特征，教育正在从封闭走向开放，在开放中进一步打破了权威对知识的垄断，加速了教育的自我进化与知识的老化，并在加速形成迅速膨胀的全球性知识库，作为教育核心的学习这一要素正在被深度改变。同时人工智能已经在诸多领域中展现了远超人类的能力，学校教育没有必要在人工智能擅长的领域与之一较长短，在目标设定上要重视人工智能无法替代的只有人类才具有的能力的培养，比如批判性思维、想象能力、创造能力、同理心、好奇心等。人工智能赋能教育首先要解决目标的问题，要为目标升级注入新动能。

人工智能技术已经改变了人类活动的时空结构，技术改变了学习资源的分布形态，改变了参与者之间的教育关系。在此情况下，人工智能要实现学习者可以在任何时间、任何地点通过多种渠道接入学习，获取知识不再局限于学校教育内部，更不能局限于课堂。首先利用辅助学习智能机器可以还原知识产生的过程，突破学科的界限、书本的界限、时空的界限，其次利用可穿戴设备、虚拟现实等将现实的物理场域与虚拟场域相结合突破教室、学校的界限，通过在学校物理空间之外营造虚拟空间与交互空间，实现了涵括学生完整学习圈的学校教育场域重构。

实践已经证明，凡是可以明确地用规则进行描述的领域，无论多么复杂，人工智能机器人都将远超人类。在传统教育生态中，学生承担着所有的受教育任务，既要记忆、理解，又要应用、分析，还要评价、创造，大量确定的、重复的、机械的任务需要学生反复操练。当人工智能进入教育后，它可以帮助学生处理规则确定性、动作机械性、过程重复性的教育任务，让学生有更多的时间和精力去处理富有情感性和创造性的活动。如此一来，人工智能提供了行为主体的智能代理功能，改变了教育任务的分配，并使得学习不仅发生在学生头脑中，还发生在人与智能工具的交互过程中。

人工智能加教育大数据，一方面让教师备课更具有针对性，上课更具有时效性，另一方面还能替代教师阅卷等繁重劳动，释放教师的时间与活力专注于教学改进。人工智能赋能学习可以拓展学生学习的时空，让学习可以无处不在、无时不在。高仿真技术可以使学生难理解的概念可视化，难表征的过程具象化，提高了学生对于知识的理解和可迁移性。各种智能学伴技术可以为学生打通链接海量有关信息源的通道，使得海量资源随时可得，把真实问题、真实数据带入学生视野。虚拟技术可把教师、学生、家长、专家等不同的兴趣共同体与学校连接在一起，促进相互间的互动和学习，并提供促进学习的工具和支架，帮助学生进行知识的表征、组织、建构、分享、管理、表达、反思等，提升其学习能力。此外，人工智能的图像识别、语音识别、表情识别技术能够全方位记录、加工、分析学习者的学习过程，使得学生可以获得来自工具、教师和同伴的即时反馈，反思自己的学习，提高学习的元认知能力。

以数据变现为特征的数字经济时代已然到来，如果不能与时俱进进行原始创新，即使有资本的支撑，互联网和AI行业的寒冬必然会很漫长。

作为医疗AI的头部企业，阿里健康近日发布2019财年业绩公告，截至今年3月31日，该公司收入50.96亿元人民币，毛利13.31亿元，同比分别显著增长108.6%、103.9%，经调整后的利润达1.22亿元。“收入和毛利的强劲增长主要来自本年度医药自营业务、医药电商平台业务以及消费医疗业务快速成长所致。”

然而，2019年，对于医疗AI的初创企业来说却是需要更多思考的时候。新版的《医疗器械分类目录》已于2018年8月施行，相关的AI产品必须比照《目录》中的“医用软件”子类，申办医疗器械许可证。“持证才能上岗”，但想取得许可证的时间和金钱成本不菲。

根据毕马威的数据，2017年和2018年，十几家医疗AI初创企业通过风投、私募股权基金筹集了1.42亿美元，这相当于同期该行业全球投资的四分之一。初创企业常面临资本短缺的困境，该如何解决？未来互联网医疗行业是不是下一个掘金点，还有哪些行业可能会获得资本的青睐？

新兴产业出现风投资金紧张

据兴业研究发布的报告，“处于风口就能起飞”的时代一去不复返，资本开始重新审视企业盈利模式的可持续性，这种质疑正在产生直接影响。

2010年以来，受益于移动互联网时代人口红利，互联网企业经历了高速增长的阶段。但2018年上半年网民仅仅增加了不到2900万人，伴随着流量红利见顶，新兴产业发展空间受限，具备高速成长潜力的初创企业数量开始断崖式下跌。新创立企业数在2018年前三季度仅1022个，较去年下降77.3%，新兴产业出现了风险投资资金紧张，行业领先企业扎堆上市又大量破发等情况。

据统计，2018年三季度PE/VC募集金额大幅下降，规模为1584.54亿元，环比负增长65.26%，同比负增长67.17%；退出金额843.34亿元创下历史新高，相较2018年前两季度的退出规模217.7亿元、257.5亿元来说大幅上升。由于募集资金大幅下降叠加风险投资需求持续保持高位，2018年三季度的净现金流为负1314.4亿元，创下有记录以来的最低水平。

兴业研究报告还显示，考虑到当前私募股权投资的净现金流为21987.4亿元，未来维持每季度新增投资3000亿元水平，若无新增募集资金，2020年存量风险投资资金就会消耗殆尽。

风险投资“退潮”对于医疗AI初创企业来说，影响尤其大。医疗AI企业研发一个医疗AI产品成本，至少需要数百万元，开发周期达6至12个月，后续的商务销售过程中也需要投入较多成本。

和金融、教育一样，当前医疗也是人工智能应用最被看好的领域之一，目前全国已有上千家三甲医院引入了AI产品。相较于传统看病模式，在医疗AI这个领域中，诊断的优势在于疾病早期筛查和诊断确定性，其中智能影像是进步最飞速的。可以直接助力提升影像诊断的工作效率，减少误诊漏诊现象的发生。目前我国有140多家正在从事医疗AI的企业，其中涉及医学影像应用的最多，高达50%以上。

如前文获得风投、私募股权基金筹集到1.42亿美元的十几家企业，就是利用机器学习和图像识别技术满足精确医疗的诊断需求。而在医学影像产品方面，肺结节为企业主要布局对象，其次是眼底疾病。这是由于肺结节和糖网存在公开的完整数据库。获取数据相对便利，以及肺结节影像直观、便于观察诊断等特性，造成AI进入这一行门槛不高；影像科医生人手不足、影像数据快速增长，也为这一细分领域创造了商机。因此，在目前医疗AI领域出现了大量同质化企业，医疗AI初创企业想从中突围而出，难度就更大了。

建立可持续发展企业盈利模式

兴业研究的报告显示，在当前资本扩张受到约束、负债驱动资产的模式难以为继、资金对企业盈利要求上升的背景下，在外部压力倒逼企业转型时，医疗等AI初创企业必须选择好自己的“赛道”，建立自己的商业运营模式。

中金公司研报分析显示，随着越来越多的健康技术企业融入到重构大健康服务场景的新生态中，无论是提供互联网问诊为主，或以提供网上售药为主，或以搭建处方流转平台为主，或提供最后一公里配送为主等，中长期看企业所处角色不同，所需的核心竞争力也有区别，但有一点是共通的，那就是“优质的服务能力”。

“我们认为，在未来新生态发展机遇下，阿里健康作为新生态大健康平台，沉淀了数据量较大，有望形成更多的盈利点：工业企业为精准营销、精准医患教育、精准研发付费，医疗机构为信息化解决方案、AI 辅助诊疗方案付费，医保机构为监管控费付费等，更多付费模式仍然在探索中。”中金公司研报称。

阿里健康的发展模式对医疗等AI初创企业具有启示作用，AI初创企业可以开发一些覆盖别的病种的AI产品。比如肿瘤、心血管病等占据死亡率前列的疾病，对医疗AI也提出大量需求。但是，这也相应提高了AI创业公司对于此类疾病研发的门槛。

未来由资本驱动转型到技术驱动

未来哪些领域最可能有惊喜？兴业研究分析师林莎等表示，2019年重点关注三条主线。一是政策红利催化下的“制造业高质量发展”，其中重点关注5G商用、物联网等基础设施建设领域；二是资源集中后的“三新”产业，尤其技术投入占比高、知识产权数量大、规模优势明显的高科技企业头部公司优势会进一步凸显；三是跑对赛道布局产业的互联网ToB服务商，其中重点关注技术、数据或者资源壁垒方面具备明显优势的细分领域龙头。包括金融科技、医疗信息化、教育信息化、率先布局云计算、AI的互联网企业。

“以数据变现为特征的数字经济时代已然到来，如果不能与时俱进进行原始创新，即使有资本的支撑，互联网和AI行业的寒冬必然会很漫长。若要抵御寒冬，应当由资本驱动转型到技术驱动，增加研发投入，在原创技术上创新，提高行业技术门槛。”首都科技发展战略研究院院长关成华教授告诉科技日报记者，还要紧密结合市场规律，基于新技术在商业模式上进行严肃的创新，行业发展要健全相关法律法规，培养行业的规则意识，形成行业的商业伦理。“需要政府打造公平公正的竞争环境，营造良好的市场氛围，鼓励企业理性竞争，加强资源的利用效率等。”

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