直播對話：AI教育硬件的突圍方向和PMF之路
作者｜summer
郵箱｜huangxiaoyi@pingwest.com
本期TICLAB直播，我們特別邀請到躍然創新CEO李勇，飛迅智瞳創始人&CEO薑洪兵，和我們一起聊聊他們如何在AI教育硬件領域尋找產品的市場契合點（PMF），以及他們如何突破傳統教育以及硬件的局限，用技術為教育帶來創新的解決方案。
要「+AI」，不要「AI+」
矽星人：為什麼決定做這個賽道，難度係數如何？
李勇：我們選擇的是3～6歲學齡前，因為我做了19年的硬件，之前也是天貓精靈的創始人之一。當時天貓精靈後台大部分都是孩子在語音交互，因為上一代的AI技術還不那麼成熟，他給成年人提供情緒價值、或者說工具價值都不太夠。我們就想既然孩子這麼喜歡和天貓精靈互動，就想用大模型的技術給孩子做一個玩具，這是創業的初心。
薑洪兵：我最早不是學XR技術和軟件應用的，我最早是做藝術培訓的，在這個過程中我下沉到了很多學校，尤其是鄉村小學，那裡沒有教師。我回想起我上學的時候，幾乎都沒有進過實驗室，很多的實驗操作一直沒有真正下沉到孩子手上，尤其是在偏遠的地方，理化生實驗操作教學的開課率非常低。實驗操作考試政策發佈之後，我看到了教育信息化虛擬實驗市場的空白。硬件上我們主要依靠的是Pico，隨著技術迭代有了大空間交互之後，在實驗的操作抓取上，比如劃火柴這些微小的動作，可以在VR的虛擬現實中實現。截止到目前我們做了小學科學、初高中理化生實驗、VR心理；同時我們把市場下沉到沒有實驗老師、沒有實驗教具的鄉村學校，解決了教育均衡化問題，這也是我們堅定選擇這個賽道的初衷。
矽星人：一個有趣的共識是，你們的創新產品都是原先產品+AI/XR，AI黑板還是黑板，AI毛絨玩具還是毛絨玩具，為什麼會選擇用舊的產品形態加新的技術？
李勇：發明一個新品類，需要教育市場。我們的思考主要是從營銷成本的角度決定的，因為作為一個初創公司，我們沒有太多的營銷費用和時間去教育市場。舉個例子，當年我們做了國內第一個智能音箱天貓精靈，現在大家可能覺得一個音箱會說話、會唱歌是很正常的事，但是在2017年智能音箱是個新品類，普通用戶不知道一個音箱會說話應該是什麼樣子，所以我們花了大量的錢和時間去教育市場。
我們的想法是選擇成熟的品類+大模型。毛絨玩具，是刻在人類基因里的，比如原始人都會用些皮毛去紮個玩具陪孩子，正好現在有了大模型技術，所以我們做的只是讓毛絨玩具開口說話。這樣在營銷的時候，信息衰減就會非常小，我們一句話能講明白我們做的是什麼，就是一個會說話的毛絨玩具。換位思考，普通用戶在選擇產品的時候也很容易理解。
薑洪兵：李總說的我深有感觸，因為飛迅智瞳也是個創業公司，載體的選擇跟成本有很大的關係。首先硬件的成本，從設計、開模到生產這一條產線的支出，要耗費很大的人力、財力、精力。另外一個原因是我們所處的教育產業，它完整的教育標準，比如實驗操作，雖然最後得出來的結論是一樣的，但是考試考的是你的實驗步驟，這個步驟從各個教材的課程大綱來看都是一模一樣的，因為這是標準；我們需要把這些標準換做智能化的形式幫助老師提高教學效率、幫助學生提高學習效率及興趣。
矽星人：就是沒辦法有斷裂式轉變，因為學生的學習過程是連續的，以前大家坐課桌，現在突然把課桌撤掉，這種模式的改變有點太大了。也就是說現在不改變它的形態是為了現在這個時候能活下來。
矽星人：用成熟的產品+AI固然有更清晰的市場和路徑，但AI技術本身發展不充分的問題如何解決呢？
李勇：目前大模型還有很多幻覺問題還沒解決，我們擔心成年人對AI技術期望過高，用戶體驗不夠好，所以我們首先選擇了 3-6歲兒童用戶市場。
在這個階段里可能孩子更需要的是一些通用的基礎教育，我們是想站在一個朋友的角度去告訴孩子，他跟老師的關係、跟朋友的關係怎麼去處理？爸爸媽媽吵架了怎麼辦？我們的產品希望用大模型的能力去解答3-6歲孩子面臨一些困惑和問題，這個是大模型很擅長的。
在模型幻覺上，一方面是數學，現在通用大模型對數學解決的其實不太好，比如13.8和13.11哪個更大。針對這個情況，我們有個自己的小模型去做意圖識別，比如識別出是讀古詩的話，就外掛一個古詩的知識庫，數學就接一個數學領域的專業模型，我們上層的模型是可以靈活分發的，儘量的避免和消除一些幻覺。
薑洪兵：比如說VR 做實驗，高算力、低延遲的大空間交互，能夠將實驗過程可視化、流程化、簡單化，還能快速地反復練習，但問題是當下的VR設備是自主操作，還不能達到多學生協同操作，甚至我會可能還會產生眩暈感，這些一方面隨著技術和設備發展會得到解決，另一方面也需要更完備的用戶運營，在於我們這些廠商真正入校運營起來，建立協同育人標準。
運營上的難點展開來講，還是因為K12教育領域的用戶主要是學生，但我們的客戶是學校，在客戶和用戶之間存在一個斷層，2019年我下沉到一些學校，看到我們的設備全都落灰沒有用起來，最大的難點是學校能夠建設，但是沒有運營好。我感覺跟我們這些廠商有直接關係，我們沒有去真正的引導好學校如何運用AI解決教學當中的一些問題。
消費級AI玩具是怎麼破圈的？
矽星人：這次雙11的銷售數據如何？
李勇：從上次跟矽星人的訪談到現在，我們產品正式已經開賣了，前兩個月激活量已經超過2萬台了，每天的 token 消耗已經超過6億，估計很快可以破 10 億。其實我們在產品開賣之前遇到很多質疑，很多的投資人都在問 AI玩具這個事是不是一個偽命題？產品體驗和之前的兒童硬件都不一樣，有沒有PMF？現在我覺得沒有人會懷疑這一點了，隨著這個月底我們在美國開賣，我相信在全球範圍內，AI玩具跟大模型的結合，不會再是一個偽命題了。
矽星人：為什麼會選擇抖音平台？
李勇：因為抖音的直播形式更有利於講清這一代的 AI硬件跟之前的 AI硬件哪裡不一樣，通過直播很容易能演示出來。比如說之前的AI硬件都回答不了「媽媽更愛我更愛弟弟」這種問題，那現在的大模型就非常擅長，包括火箭的發射原理和一些奇思妙想，它都能答出來。而且抖音的算法推薦非常精準，我們早期用戶基本上都是一二線城市的年輕媽媽，大部分人不知道什麼是大模型，但她們給我們產品提了很多好的建議。所以我們也可能是全球第一個破圈的AI硬件，其他的AI硬件基本上都是賣給一些科技愛好者或者一些極客的，這也符合跨越鴻溝的經典理論。但我們不是，我們的產品正好是賣給年輕媽媽這個用戶群體，結合我們選擇了抖音的渠道，可以精準觸達一些根本不懂什麼是大模型的用戶。
矽星人：那還有一個問題是，隨著用戶量增長，使用的token數量會有什麼變化嗎？
李勇：目前看還挺好的，我們這個產品剛賣兩個來月，token增長的比較快，首先我們自己有一些優化的調用方式來減少 Tokens 消耗；其次，目前合作的一些大模型公司，例如 Minimax 和豆包也給了我們很大的支持，Tokens成本下降的很快。預計雙十一之後，單天 Tokens 消耗就會破 10 億了。
矽星人：有迭代出哪些基於大模型的新功能嗎？
李勇：有，之前文生音樂技術還不太成熟，8月產品正選那會兒我們還沒上這個功能，現在已經在內測了，音樂旋律和歌詞都是豆包、MiniMax的大模型生成的，不是像傳統的接一個第三方版權庫，預計雙11之前會全量推送。再比如，我們產品原來是有讀古詩的功能，有不少用戶問能不能把古詩唱出來，就是這些我們可能沒想到的、大模型也很擅長的、用戶需求也比較多的新功能，我們就優先上線了。還有一個就是粵語，我們一開始支持中英日韓等20多種語言，但是我們忽略了粵語，後來我們看很多用戶都在問，就上線了，粵語我們現在也支持的很好了。還有多智能體、故事大王等功能，我們都在開發過程中。所以根據用戶的反饋，我們就可以及時迭代的新的功能。而且這個產品好的地方在於用戶什麼都不需要做，它會在雲端自動升級。
矽星人：目前打算一直做一個陪伴型的產品，還是會加強它的教育價值，然後做更多生態上面的擴展？
李勇：我們聚焦在陪伴上面。我們注意到有不少硬件產品給孩子充當老師的角色，我們想做的是陪伴孩子成長的 AI Friend.嚴肅的教育內容也不是我們擅長的方向。至於生態方面，有些玩具公司在找我們合作了，希望用到我們的 APP 和算法能力，我們很歡迎這樣的合作。不管什麼樣的玩具形態，只要是給孩子做 AI Friend，我們都願意開放 APP 和算法能力合作。
矽星人：好像躍然的二代產品之後，策略更注重IP本身？之後是會選擇大IP合作，還是說自己去做IP，這兩條路是怎麼考慮的？
李勇：我們自有IP開發和大IP的合作，這兩件事並行在做。我們開發的自有IP，是有他獨特的個性和世界觀，它跟主流的這些IP不衝突。另一方面是我們跟頂級的IP合作能迅速打開市場，建立公司的壁壘，避免一些山寨之類的問題。我們自己做的IP，是注意到一些小眾的意識形態，切一些更精準的一些用戶和人群，泡泡瑪特其實也是這麼做的，而且做的非常優秀，非常成功，我們也想學習他們，兩條腿走路。
矽星人：IP聯名這兩年很火，但不是只要聯名就能成功的，大的IP很貴，小的IP很難押中爆款，成本會是聯名的問題嗎？
李勇：坦率的講，這是個問題。有些公司原來不賺錢，就是因為拿了頂級的IP，獲得了巨大的成功。一線IP之所以貴，是因為它有存在的價值，我們能做到的就是在自己的認知範圍之內，選擇我們認為最合適的，因為它已然是世界知名的IP了，只要商業條款合適，我們倒不擔心用戶不買單的問題，碰巧我們有這樣的資源和能力。
XR是打開實驗教學的任意門嗎？
矽星人：XR教育場景和傳統教育場景，最重要的區別在哪裡？解決了哪些問題？
薑洪兵：用虛擬現實的方式讓學生操作實驗，首先是避免安全問題，比如像一氧化碳還原氧化鐵，這是一個必考實驗，但是操作不當就會發生危險，學校又很少讓學生走進實驗室來操作，那通過虛擬的環境中來操作實驗，去培養孩子在實驗過程中流程性問題，因為實驗操作考試考的是流程，而不是結論。第二點，解決了老師的評價難的問題，比如面對40多個孩子在操作實驗，我作為一個老師不可能監控到每個學生的操作，我需要有數據回收，有數據整理，虛擬現實+人工智能可以記錄每個學生的操作步驟，去做評價給出成績。
矽星人：那麼哪些實驗會放在XR教學場景，哪些實驗放在傳統場景？
薑洪兵：比如需要快速訓練、反復練習的時候，可以借助虛擬現實方式，提升整個流程的效率。XR實驗培訓主要是解決了實驗過程，實驗流程，記錄實驗數據。智慧實驗室不可代替傳統實驗室，智慧實驗室一定是傳統實驗室的輔助教學工具。
矽星人：剛剛您提到動作評分，對於技術層面又是一個很難的問題，能不能識別、和識別的是否足夠精準。
薑洪兵：沒錯，早期VR頭顯剛出來的時候，手柄只是一個遙控器，戴上VR眼鏡之後只是觀看者。那怎樣去附加交互能力？隨著技術的難點我們要高算力低延遲的方案，現在雲渲染就可以更好的去解決。比如劃火柴，現在我們拿起兩個手柄代表雙手，我要真正的還原劃取這個動作，三年前這個動作是做不到的，只能點一下確定按鍵，出來一個小動畫，現在是解決了互動層面，還原抓取火柴盒、火柴、劃火柴這些真實的動作。
矽星人：老師在教學中會覺得這是一件必要的事嗎，他們自己的教學風格和教學課件，能不能在這個產品之下完成出來？
薑洪兵：有必要，真正提高複雜知識點的講解及理解效率，需要用虛擬現實的方式呈現具像化，幾處在於用起來，所以我們不斷的去培訓和引導學校使用。幫助老師人工智能備課、做公開課、聯合學校辦實驗大獎賽，這都是用起來的一些途徑。我感覺這些標準形成之後，AI產品和XR產品慢慢的可以在教學中成為必要的一部分，它不一定是全部，起碼是一部分。
矽星人：驅動XR產品落地的最大的動力來自於誰？
薑洪兵：政策性的引導。我們國家對於教育新基建的政策發佈，從教育信息化1.0時代邁到2.0時代，我們是在2.0時代到3.0時代的探路者，1.0的時候可能是粉筆課桌，後來有了投影儀。到2.0之後，我們學校現在用上了智能黑板、智能課桌。之後會轉變到3.0，可能是一個多元化的形態，比如AI機器人、AI編、AI智慧實驗室。為什麼我們在做實驗的過程當中能夠激發孩子的創造力，就是因為每一場實驗得出來的數據都是不一樣的，這是一個創新能力培養非常重要的結果。
矽星人：現在VR這塊有越來越多新的硬件出現，舊的硬件可能面臨隨時淘汰，你們會怎麼辦？再加上本身銷售人員就是交付人員，如果底層的東西改了他們會怎麼辦？
薑洪兵：這個問題問的好，這也是目前我們所有的客戶一直擔心的問題，因為現在的技術迭代非常快。頭顯到現在的迭代不超過三代，現在已經滿足動手操作實驗和抓取，這個內容是標準的，不管你用什麼樣的硬件，我的內容是迭代的。同時，我們客戶也會問到說你們迭代了我們怎麼辦？我可以回收。但是對於內容來說，知識點是不會變的，這是我們能夠做到真正的產生革變的一個事情。
矽星人：教育硬件現在在to b和to c的市場區別是什麼？現階段你覺得AI教育硬件更適合做to b還是to c？
薑洪兵：我感覺各有所長，我們之前也探索過to c，比如從平板上面來拖拽做實驗，不能還原真實的操作動作，因為光做實驗的話，一個平板可以融合語文，數學，科學，美術，音樂都可以加進去，但我只有實驗，內容上是不夠健全的。所以說我們選擇了to b這一塊的業務，雖然這兩年經濟下行，但是我們國家對於教育還是用了大量資金湧入到了教育信息化。
矽星人：做AI教育方向的參賽選手也挺多的，政府側需要的產品是要滿足什麼樣的標準？
薑洪兵：首先是實驗流程的標準，實驗考試流程是恒定的，但是通過AI去提前干預去評測，提高評測效率、提高評測精準度；我們的標準只是教研課件的標準，是否符合教學大綱、是否符合教學需要。我們想在未來的實驗操作考試當中，利用虛擬現實的方式來進行考試，就和現在的體育考試一樣，之前是老師做考評，現在可能通過一些智慧體育體測的設備來進行干預。另外一個重要的就是人工智能實驗的標準，這個是我們需要跟權威機構做一些行業標準的共建，實現虛擬實驗考試大平台，是現在最要緊的事情。
