6月13日，2018年亚洲消费电子展在上海新国际博览中心拉开帷幕，黑科技产品琳琅满目，最夺人∏眼球的，仍是人工智能产品。

　　在展会的小隔间里，一架钢琴，黑白琴键上，闪烁着的LED灯，这△指示的是双手弹奏的按键位置；另一边，两个人背着吉他对着同一首曲子，同台演奏比〗拼，演奏完毕，排行榜随即出现。

　　CES展Ψ 上的智能钢琴

　　智能钢琴、智能吉他、智能尤克里里等智能乐器』的出现〓，给枯燥的自学过程带来了一丝乐趣。与此同时，自由跟学的▂场景，把学习乐器的难度，一下子降低了。

　　比起线下音乐培训机构收费贵、周期长、进度慢等▃不足，智能乐器线上教学方式，让一波音乐≡小白，燃起了学习乐器的兴趣。

　　“但我觉得】这就是玩玩而已↓，满足下好奇心罢了。”一位玩了一年吉他的网∏友评论道。

　　智能乐器，是真命题，还是伪需求？锌财经第16期社群∩活动，邀请到了北京视感科技联合创始人骆石川，对智能乐器切入音乐教育市场分享了看法。

　　传统音乐教育，仍有弊端

　　智能乐器的∞声音，从2015年开始就起←来了。

　　在智能乐器行业里创业，需要◥懂音乐，懂乐器，懂教育，懂科技，懂互联网，还要懂资本会融资的复合型团队，所以目前，参与这个赛道的选手并不多。更多的，还是在琴行这样的培训机构里教学。

　　在杭州各大街道小区周边，除去学ζ　科培训机构外，乐器的●培训机构不在少数。

　　锌财经记者发现，仅余杭良渚街道一处拆☉迁区的马路对面，紧邻的乐器培训机构就有3家。

　　线下培训机╲构仍是现在音乐教育的主流方式，谈及传统音乐教育模式存在的不足之处，骆石川对此作了如下分析◣：

　　1.乐器单价高。以吉他来说，入门吉他的售价在千元左右，钢琴价◇格更是过万，大多数买完乐器的〒，没多少钱去上专业培训№课，纯靠自己自︻学；

　　2.课程收费贵。根据音乐培训的市场数据，课程的学费是乐器的2-3倍，但很多乐器课程，无法进行一对多教︽学；

　　3.课后练习少。一节课60分钟，45分钟学习，15分钟练习，再到下周上课之际，这中间的∮时间〖〖，学生和老师是一个黑箱状态，没有监督和辅导参与进卐来。

　　4.使用场景少。音乐的场景在√于沟通，由于中国文化的影响，腼腆的国人难以用音乐表达心意。传统教育都偏向考级和加分，真正的音乐素养还没提上∩来。

　　5.老师和教材水准◇参差不齐。有专业老师按课时收费一对一上课的，也有拿着●打印的乐谱一对多教学，质量得不到保证。

　　传统线下的商业场景中，大部分仍然是以教学为赚钱手段，琴行也以教学生盈利。乐器教学◣作为“一栋楼的成本↘盖一个学校”的场景，弊端仍是不可避免的存在。

　　是蓝海，但还未完☆全打开

　　目前智能音乐教育产品形态可分为“纯线上”和“线上+线下”，像视感科技的吉他和卐尤克里里收费教学课程，全部都在线上完成。

　　在音乐这ξ个巨大增量的市场上，智能乐器主攻的，是小白用户。

　　传统音乐教育的市场一下子被打开，满足了培养专业人①才和级别考试的需要。而智Ψ 能音乐，则并不以此为目的，解决的是入门问题和个人♀爱好。

　　“还是希望让音乐入门不要看起来就很遥远，只要一把乐器，一部手机，随时随地可以学，其实并不指望人能通过人机交互成为某→个乐器大师，如果说0是什么都不▃会，10是大师级别，那智♀能乐器，只解决了0-3的问题”，骆石川分析道。

　　智能乐器的出现，也并不仅仅只是靠硬件赚钱的手段，切入到教育市场，是在尝试用人工智能，架起新的教育结构。

　　目前已正式上线的在线教育课程里，教研一般采用专业音乐学院的※讲师进行授课，而教学就通过人机交互∞实现，只需连接手机APP，选择对应视频教↘程即可进行跟学。

　　“这当中最要讲的，是人工智能带来的乐音识别技术，识别的算法是核心。能准确判断弹奏的是否准确，并给予实时↙反馈。拿Poputar吉他来说，和弦单音ζ　都能识别，以前是只凭老师的耳朵听，现在是机器【听，还帮你分析。”

　　“测评练”则是根据练习的准确情况进♀行分析，掌握知识点才能进入下一章节；在全部知识点学习完成后，进行综合测试；而最枯燥的练习部分，结合游戏里通关升级的模式，还能相互battle。

　　智能乐器学」科交叉虽多，但在人工智○能的大背景下，这片市场依然是一片蓝海，骆←石川估计，乐器市场的整体规模，将会在千亿级别。

　　“但这个市场还没有起来，第一，智能乐器这个概念才发展了3年；第二，这个赛道◤的选手还太少，但︽可以感受到，市场认可度已经在慢慢提高。去年上海■国际乐器展，就有专门一个场馆做智能音乐，智能〖教育或者互联网+音乐教育的产品，这在以前是从来都没有过的”，骆石川说道。

　　创新重塑，而不是去颠覆

　　人工智能，正在打开一个用户可以自动化、个ω性化和学习的世界，音¤乐这个小众市场也从中开始获益。

　　而智能乐器也才刚踏入音乐教育市场的门槛♂内，作为未来学习的手段之一，最开始解决的，是一群音乐小白的自信问题，“以弹吉他为例，想用智能吉①他，培养出一批吉他大师那◣是不可能的，但是让你能比较快地上手弹出个小样出来，这□　种自信是不一样的，其实不是学不会，而只是没去☆学。”

　　当入门的人培养的足够多的时候，会有一定比例的人燃起兴趣，并去深入学习。但科技手段再怎么发达，能成为莫扎特的，也仍然只有那◆么几个。

　　学习任何①东西，就像一个漏斗，初级过〓关的人数有70%，到终极就40%，到高级就不到10%，再到顶尖，就寥寥无几。

　　学习乐器本就是一个细分场景，学成之后是去表演还是社交，创作，这都有更↑多的想象空间。

　　但是学№习的人多了，基础庞大后，便会有不同领域及不同¤产品的衍生，blues，jazz，R&B风格会变得多种多样，碰撞出来的♂火花也就越多。

　　活动最后，骆石川讲到：“目前人工智能在乐器上，还处于判断学生弹得对不对，弹得好不好的基础上。今后只要音乐数据量足够大，机器能『够自动编曲，配器，谱曲，个性化生成学习课件和练习模式※，提高初级阶段的教育效率∞。但是要达到高级阶段Ψ ，想考音乐学院的，还是口传心授、手把手的方法，最为有用。”

　　“智能乐器是会给传统音乐教育带来一些补充，会有一些迭代和不一样的元素出∑　现，我们要做的↑，本就不是颠覆者。”

　　对█于教育市场来说，存在着的，是更多创新的可能性，而不是一成不变的学习。