?上周，创新工场首届中美教育沙龙在北京举行。创新工场负责教育领域投资的中美两地团队，及其投资的十多家教育项目公司集体亮相。
据创新工场美国高级投资经理包蓓蓓介绍，创新工场一直非常重视 AI 这条线，包括 AI 在教育方面的应用。2013 年 7 月，创新工场投了计算机视觉公司 Face++，之后连续在该领域布局 30 家公司。包蓓蓓表示，AI 是非常大的生态系统，从数据、计算机、算法框架，到具体的硬件、关键的零部件和应用机器人，工场会看颠覆性的商业想法，还有真正将其落地的产品。去年李开复领衔做了一个内部的人工智能工程院，会从技术、产品、交互上给工场的◆项目公司提供支持。
据包蓓蓓介绍，工场过去几年投了 5、6 家在 AI 和大数据应用方面真正实现教育落地的产品，其中包括来到现场的盒子鱼和学吧教育。在对谈环节，包蓓蓓、盒子鱼创始人黎小说和学吧教育 CEO 李行武都强调了数据对于 AI 应用于教育的重要性。
包蓓蓓表示，现在大的厂商在开源各种数据框架，降低非技术人才或低技术人才的门坎。因此，未来算法作为秘密武器的作用会被削弱，而谁有数据，尤其是结构化的数据，将成为真正的秘密武器。她介绍，AI 创业公司获取数据基本上有 3 条路：1、买数据;2、从渠道伙伴那里间接获得一些数据;3、设计一些小的技巧去获取用户的数据，比如用免费产品获取数据来支撑后续付费产品的设计。
盒子鱼创始人黎小说也强调，未来一定是谁有数据谁▃就能够做人工智能。黎小说在 2015 年 6 月接触到深度学习，之后很快就成立了人工智能实验室，研究深度学习如何应用到教育中;到 2016 年 8 月，盒子鱼 8.0版上线，正式将人工智能运用于盒子鱼教学全过程。现在大数据成为了他们的优势，“每天收到 800 万到 1000 万条的学习朗读数据，这个时候简直太轻松愉快了， 一个 model 60% 到 80% 一个月跑完了，80% 到 90% 的准确性只要半个月，很快就是 95%。”
李行武表示，今天大家已经达成共识，数据才是中长期的壁垒。
他指出，拿 K12 数据无非三大环节——学、练、测。测评环节很低频，第一个被排除掉。教学的数据线下是没有的，有两ζ 大原因：1、，主流教学模式是一对多，拿到的教学过程数据只是把老师讲课的过程录下来，根本拿不到学生侧的数据，是单向的;2、即使单向的数据都很难有，很少有人把一堂课录下来。
相比之下，练习侧数据非常多，而且是结构化的。所以学吧选择先做题库了，目前积累了 7 亿条中学数学的做题数据。“不谦虚地讲，在国内数学领域应该是最好的数据，不管是在质量还是数量上面。”李行武表示。
有了数据之后，学吧开始重新从练习环节走回教学环节，开始做教学导航系统，利用这些数据做辅助老师上课的系统。“本质上就是让普通老师也可以把课上好，这样就可以把老师的供给极大地放大，在教学质量不下降的前提下。”在课外一对一辅导中，导航系统帮助老师做两件事：
备课。系统针对每个学生生成一学期的课程计划，像导航一样，输入起点、终点、筛选条件，生成路径。上课中学习需求有变化，系统会自动重新规划教学计划。
上课。系统生成讲义，告诉老师如何讲解知识点，难点在哪里，何时做练习，等等，将教育过程标准化。精细化的过程管理可以把总体教师的水平拉到一个比较好的水平线上，把对人的要求降下来，容易复制。
李行武表示，学吧的终极理想是做一个虚拟老师，就像做自动驾驶，前一步应该是辅助驾驶，辅助驾驶的前∞一步是导航，所以现在在做导航系统。
