暗物智能高燕：“強認知AI+硬件”，賦能教育新體驗

暗物智能和他的合作伙伴們，也會在深耕教育領域的同時，繼續深入更多垂直場景。

圖 | 暗物智能高級產品總監 高燕

一直以來，教育界都強調“因材施教”的重要性，不同的學生能在教與學中獲得必要的知識。

但由于課堂學生人數眾多，很多教師往往采用千篇一律的教學方式，忽視了學生的獨特性，這自然不利于學生的長期發展。

“強認知AI”是由暗物智能創始人朱松純教授提出的全新AI技術范式?；谠摷夹g，暗物智能將人機交互與教育領域融合，打造出一系列智慧教育軟硬件產品。

入局教育賽道，打通閉環

相對于其他垂直行業，教育在AI賽道里是一個相對“冷門”的領域，但同時也是一個價值千億元級別的藍海市場。

一方面教師這一職業群體的可替代性不強，另一方面目前的智慧教育產品營銷占主流，產品的驅動力尚未真正發掘出來。早前有部分企業推出相關教育產品，大多反響一般，“進校園”也成了智慧教育硬件的難點之一。

對此，暗物智能選擇另辟新路，從家庭教育入手。

暗物智能高級產品總監高燕談到：“暗物智能的智能硬件產品，是打通校內外學習的一種手段，目前校內教學與校外教培兩部分是完全割裂的，智能硬件正是構建閉環的重要工具之一。”

以AILA智能作業燈為例，作為暗物智能旗下明星產品，其內置了作業拍照、AI講題、作業監管等功能，用校內老師的身份代替家長輔導，讓學生在家的環境中同樣享受到學校的教學資源。更通過融入暗物智能首創的AI講題功能，讓學生隨時隨地都能享受到高質量的數學題自動講解服務，從根本上革新產品的智能化體驗。

圖 | AILA智能作業燈

相比于同類型的軟件產品，智能硬件的專業性自然不可比擬，硬件產品在人機交互的維度上能讓用戶有更好的體驗。

高燕表示：“在教育這個領域，單靠純視覺或是純語音的技術，是行不通的，它能發揮的作用很淺。從以往的教學經驗來看，靠著大量題庫刷題的題海戰術，解決不了根本問題。”

從強認知AI到產品落地

在采訪中，高燕一直強調暗物智能的定位是一家技術公司，而不是一家硬件公司，強認知AI的概念在采訪中被不停提及，而暗物智能旗下整套硬件產品也都圍繞“強認知AI”的概念進行設計研發。

那么何為強認知AI呢？

高燕將這套算法比作一位老師，而使用者則是學生，對于不同的學生而言，其知識點掌握水平也是不盡相同，自然需要不同的講題方法。強認知AI會將多個靜態的知識點與學生動態的知識點儲備之間的邏輯關系去建模，繼而自動生成講題思路。就好比一位老師會私下對不同的學生用不同方法去講解，而不是站在講臺上選擇適用于大部分學生的普遍性講法。

這里，就突出了“因材施教”這一核心理念。

同時，學生在學習中會不斷積累知識，不斷給強認知AI輸入反饋，最終這個邏輯模型也會不斷更新完善，一直陪伴學生整個學習成長。

此前，教育界有一套爭議很大的校園表情管理系統，學生的一舉一動，一次微笑或一次嘆氣，都在冰冷的機器面前被判斷為注意力不集中。

“這本身就是純視覺或純語音的技術，再通過訓練數據就可以實現。但如果去分析和教育相關的維度，例如分析孩子注意力集不集中，這與老師和教室有很大關聯性，很難用大數據的方法去訓練出來，這與實際場景非常不匹配。“

總結下來，傳統的AI公司更多的是做單點的視覺或單點的語音技術，而暗物智能的強認知AI則是強調多模態的交互、推理決策、因果，研究不同事物之間的邏輯關系，這自然與強調個性化的教育賽道十分契合。

目前，暗物智能除了智能燈等智能硬件以外，已經覆蓋了教育領域的多個細分賽道，旗下的產品維度也相當豐富，包括陪伴教育、K12的在線課堂、家庭教育等等。

在以技術和C端硬件產品“兩手抓”的并行模式下，暗物科技從中發掘出不同的生產合作伙伴一起到教育行業中。

圖 | 高燕在AILA智能作業燈發布會上介紹暗物智能教育產品矩陣

技術為核心，發展完整產業生態

不用于其他智能硬件廠商，暗物智能深知核心技術的重要性。因此，可以用一句話概述暗物智能的發展模式：深耕技術、注重落地，依據強認知AI打造適用于不同領域的智能硬件平臺。

一項技術從來不拘泥于某一個狹義的領域，強認知AI也不僅僅用在教育領域，作為一種新型的AI技術范式，可以延伸到不同領域。

目前，除了智慧教育硬件系列產品以外，暗物智能旗下還有新零售領域的的無人導購機器鵝、零售柜等硬件產品，家庭健身設備、以及游戲智能NPC解決方案等等。

通過服務客戶，提供解決方案，暗物智能幫助終端設備廠商完成落地，最終觸及數百萬的終端用戶。

結語

未來的教育產品會怎么發展？

高燕談到：“以暗物智能為例，先將強認知AI的技術深度融入場景，做一些真正能實現產業升級的產品，接著結合每個行業的生態合作伙伴，完成行業的技術升級。”

當前來看，智能化的概念雖然一直都被人提及，但真正落實到產品上還是相對初期的階段。

暗物智能和他的合作伙伴們，在深耕教育領域的同時，也將繼續深入更多垂直場景。

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