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當(dāng)教育硬件遇到大模型，一個(gè)真正屬于教育領(lǐng)域的“iPhone 時(shí)刻”或?qū)⒌絹?。擁有?shù)據(jù)抓取、分析和優(yōu)化能力的大模型們，對(duì)于一種教育平板的意義更像是iOS于iPhone，為平板注入“靈魂”的同時(shí)，也開啟了一個(gè)全新的學(xué)習(xí)時(shí)代。

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(相關(guān)資料圖)

強(qiáng)勢(shì)崛起的教育硬件

“平板賣不動(dòng)了，學(xué)習(xí)機(jī)卻賣瘋了”——這句話成為當(dāng)下教育硬件市場(chǎng)的寫照，即便在外形、功能上平板電腦與學(xué)習(xí)機(jī)非常類似，但教育內(nèi)容及系統(tǒng)的搭載，讓這些平板電腦搖身一變成為消費(fèi)市場(chǎng)新的寵兒。

來自市場(chǎng)研究機(jī)構(gòu)Canalys的數(shù)據(jù)顯示，2023年第一季度，全球平板電腦出貨量同比下滑18%。另一家研究機(jī)構(gòu)IDC的數(shù)據(jù)同比降幅更是超過了19%。而在中國市場(chǎng)，IDC的數(shù)據(jù)顯示，2023年第一季度，中國平板電腦市場(chǎng)出貨量同比下降約1.1%。其中，商用市場(chǎng)同比下降12.7%，消費(fèi)市場(chǎng)則同比去年持平。市場(chǎng)大呼：“平板賣不動(dòng)了?！?

消費(fèi)市場(chǎng)的穩(wěn)健很大程度上來自學(xué)習(xí)類平板的快速增長(zhǎng)。洛圖科技的數(shù)據(jù)顯示，2023年第一季度，中國消費(fèi)級(jí)智能平板市場(chǎng)出貨量為583.3萬臺(tái)，同比下跌5.9%。但學(xué)習(xí)類產(chǎn)品表現(xiàn)亮眼，今年一季度銷量排名TOP 6的品牌小度、步步高、科大訊飛、好記星、希沃和小猿，全部實(shí)現(xiàn)了銷量大漲。弗若斯特沙利文數(shù)據(jù)顯示，中國智能學(xué)習(xí)設(shè)備的復(fù)合年增長(zhǎng)率為17.1%，到2026年其總市場(chǎng)規(guī)模將達(dá)到1450億元。

高速成長(zhǎng)的市場(chǎng)引來眾多玩家，在學(xué)習(xí)機(jī)這一品類上，大致可以氛圍步步高、讀書郎為代表的傳統(tǒng)學(xué)習(xí)硬件廠商，以科大訊飛、小度、網(wǎng)易有道為代表的科技公司和猿輔導(dǎo)、作業(yè)幫等擁有教育內(nèi)容的公司。隨著入局玩家的增多，這一賽道已經(jīng)呈現(xiàn)白熱化的競(jìng)爭(zhēng)態(tài)勢(shì)，產(chǎn)品形態(tài)也趨于同質(zhì)化，除在產(chǎn)品硬件規(guī)格上角力外，更在內(nèi)容、系統(tǒng)上開啟全方位、立體化的戰(zhàn)役。

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教育硬件的iPhone時(shí)刻

從小霸王學(xué)習(xí)機(jī)、步步高點(diǎn)讀機(jī)到網(wǎng)易詞典筆，每個(gè)時(shí)代的學(xué)生記憶中都有一份關(guān)于教育硬件的烙印，而“雙減”推動(dòng)K12教育企業(yè)轉(zhuǎn)換賽道的過程中，教育硬件成為重要的領(lǐng)域。

新一代智能硬件中，最先火起來的智能教育硬件，要算網(wǎng)易有道的智能詞典筆，以及科大訊飛的智能學(xué)習(xí)機(jī)了。伴隨著網(wǎng)易有道以及科大訊飛教育硬件產(chǎn)品的成功，網(wǎng)易有道以及科大訊飛兩家上市公司，也在其核心業(yè)務(wù)之外獲得了較快的發(fā)展。

而隨著教育硬件賽道的逐漸成形，猿輔導(dǎo)、學(xué)而思、新東方等機(jī)構(gòu)也開始布局智能硬件賽道，相對(duì)于單純兜售“硬件+學(xué)習(xí)資源包”的做法，猿輔導(dǎo)、學(xué)而思們憑借多年積淀下來的教育內(nèi)容資源，成功構(gòu)建“軟件+硬件+服務(wù)”的閉環(huán)服務(wù)，進(jìn)而在眾多教育硬件中脫穎而出。

尤其是2023年2月，國內(nèi)首個(gè)對(duì)話大模型 MOSS 推出并開源后，教育領(lǐng)域一眾頭部廠商也爭(zhēng)相搶灘研發(fā)大模型，打造產(chǎn)品級(jí)應(yīng)用，并率先落地于教育智能硬件中，一場(chǎng)全新的教育競(jìng)賽就此展開——

·5月， 科大訊飛發(fā)布星火認(rèn)知大模型及應(yīng)用成果，明確將通用AI大模型的能力推向?qū)W習(xí)機(jī)T20。錄音轉(zhuǎn)寫工具“訊飛聽見”等產(chǎn)品，上線了中英文作文類人批改、數(shù)學(xué)類人互動(dòng)輔學(xué)、英語類人口語陪練等功能。在今年的618大促中，科大訊飛AI學(xué)習(xí)機(jī)系列獲得京東和天貓雙平臺(tái)學(xué)習(xí)機(jī)品類銷售額冠軍。

·6月初， 作業(yè)幫也傳出消息，稱其研發(fā)的教育大模型在內(nèi)測(cè)階段，正在進(jìn)行相關(guān)評(píng)估及備案等工作。

·7月， 網(wǎng)易有道推出國內(nèi)首個(gè)教育領(lǐng)域垂直大模型[子日]，并于8月9日發(fā)布首款落地硬件產(chǎn)品——有道詞典筆 X6 Pro，成為教育垂類大模型在教育智能硬件的首次落地。

“大模型 + 教育智能硬件”開啟一個(gè)全新的學(xué)習(xí)時(shí)代 ，大模型讓教育智能硬件不僅僅能夠?qū)崿F(xiàn)作業(yè)批改、疑題解答等常規(guī)應(yīng)用，更重要的是大模型能夠通過源源不斷的題庫及用戶學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)，真正做到精準(zhǔn)查漏補(bǔ)缺，可以更加有針對(duì)性地學(xué)習(xí)，掌握的知識(shí)快速過，薄弱的知識(shí)精細(xì)學(xué)，減少無用功，對(duì)癥下藥更快更好地提升成績(jī)。從這里看，教育大模型完全可以扮演好“AI老師”的角色，進(jìn)而推動(dòng)在線教育平臺(tái)的類人化輔導(dǎo)轉(zhuǎn)型。

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從MathGPT到“子曰”

教育大模型應(yīng)該是怎樣的？從細(xì)分到綜合，不同的企業(yè)有著不同的想法和實(shí)踐。

學(xué)而思目前正在進(jìn)行自研數(shù)學(xué)大模型的研發(fā)，命名為MathGPT，其面向全球數(shù)學(xué)愛好者和科研機(jī)構(gòu)，以數(shù)學(xué)領(lǐng)域的解題和講題算法為核心，目前已經(jīng)取得階段性成果，并將于年內(nèi)推出基于該自研大模型的產(chǎn)品級(jí)應(yīng)用。

在學(xué)而思研發(fā)團(tuán)隊(duì)眼里，大語言模型（LLM）更像是文科生，行業(yè)內(nèi)偏向基于LLM大模型做閱讀、寫作類應(yīng)用，但如果想要在數(shù)學(xué)能力上有突破，就需要研發(fā)新的大模型。因此，學(xué)而思決心組建團(tuán)隊(duì)鉆研MathGPT——數(shù)學(xué)領(lǐng)域大模型，用自己在數(shù)學(xué)和AI上的多年積累，面向全球范圍內(nèi)的數(shù)學(xué)愛好者和科研機(jī)構(gòu)，做好AI大模型時(shí)代的數(shù)學(xué)基礎(chǔ)工作。

學(xué)而思希望通過MathGPT彌補(bǔ)和攻克大語言模型的三個(gè)問題：第一，題目要解對(duì)，現(xiàn)在GPT結(jié)果經(jīng)常出現(xiàn)錯(cuò)誤；第二，解題步驟要穩(wěn)定、清晰，現(xiàn)在GPT的解題步驟每次都不一樣，而且生成內(nèi)容經(jīng)常很幾余：第三，解題要講的有趣、個(gè)性化，現(xiàn)在GPT的解釋過于“學(xué)術(shù)”和機(jī)械，對(duì)孩子的學(xué)習(xí)體驗(yàn)很不友好。

在大模型數(shù)學(xué)應(yīng)用領(lǐng)域，目前市場(chǎng)上有幾個(gè)主要流派。比如Google收購的Photomath、微軟數(shù)學(xué).Mathway、專注數(shù)學(xué)計(jì)算的WolframAlpha等產(chǎn)品，主要利用非LLM的傳統(tǒng)AI技術(shù)加上數(shù)據(jù)庫的方式解決數(shù)學(xué)問題。

走AGI路線的公司則嘗試讓通用LLM“更懂?dāng)?shù)學(xué)”，比如GPT4在數(shù)學(xué)任務(wù)上比之前的3.5版本性能更好，谷歌旗下的Minerva模型也專門針對(duì)數(shù)學(xué)問題進(jìn)行調(diào)優(yōu)。學(xué)而思選擇了另一條少有人走的路，不基于現(xiàn)有LLM做微調(diào)和接口調(diào)用、不做通用LLM而是自研基于專業(yè)領(lǐng)域的“數(shù)學(xué)大模型”MathGPT，致力于打造自主、穩(wěn)定、可持續(xù)、高質(zhì)量的學(xué)習(xí)解決方案。

當(dāng)然，專注數(shù)學(xué)并不意味著放棄綜合賽道，學(xué)而思學(xué)習(xí)機(jī)近期將會(huì)上線一款“AI助手”，涵蓋作文助手、口語助手、閱讀助手、數(shù)學(xué)助手等相關(guān)功能，該AI產(chǎn)品目前正處于內(nèi)測(cè)階段。

相較學(xué)而思MathGPT，網(wǎng)易“子曰”大模型就更像是實(shí)力強(qiáng)大的文科生了，其支持“LLM翻譯”“虛擬人口語教練”“AI作文指導(dǎo)”“語法精講”“AI Box”以及“文檔問答”等多個(gè)應(yīng)用場(chǎng)景，可以面向不同用戶群體采取不同的對(duì)話風(fēng)格。向小學(xué)生介紹萬有引力的概念時(shí)， 大模型能夠抓住核心概念，在小學(xué)生常識(shí)的基礎(chǔ)上進(jìn)行科普，同時(shí)，文本的語言風(fēng)格輕松 活潑，適合低齡的學(xué)生。同樣一個(gè)問題場(chǎng)景變?yōu)榇髮W(xué)生時(shí)，模型對(duì)概念的解釋更加專業(yè)全 面，并提供了與概念相關(guān)的公式和例子，滿足大學(xué)生對(duì)專業(yè)知識(shí)的需求。

而在進(jìn)行數(shù)學(xué)和物理能力測(cè)試時(shí)，大模型并不是直接給出答案，而是將公式先列出來，在對(duì) 文本進(jìn)行數(shù)據(jù)提取后將數(shù)據(jù)代入公式中得出正確的答案。并且，大模型能夠理解和支持多 輪對(duì)話，在數(shù)學(xué)題中用“一個(gè)足球”提問后，在隨后的物理題中用“這個(gè)球”進(jìn)行指代， 模型可以理解指的是同一個(gè)小球。

兩條路線明顯各有千秋，不過類似大模型的引入，對(duì)整個(gè)教育智能硬件行業(yè)的改變卻是非常明顯的。目前市場(chǎng)上的智能教育硬件產(chǎn)品大多都是用硬件形態(tài)對(duì)原來教培內(nèi)容進(jìn)行裝載，本質(zhì)上仍然是這些企業(yè)在“賣課程”。但是大模型接入智能硬件后，這些智能教育硬件可以結(jié)合學(xué)生實(shí)際學(xué)習(xí)情況，為學(xué)生推薦適合的難度目標(biāo)，真正做到了“千人千面”的定制化服務(wù)。

當(dāng)然，大模型從研發(fā)、訓(xùn)練到推出，都需要龐大的資金、資源支持，即便是當(dāng)年強(qiáng)勢(shì)無比的在線教育平臺(tái)，目前除了學(xué)而思計(jì)劃推出自研大模型，其余像Quizlet、多鄰國、可汗學(xué)院、高途等在線教育平臺(tái)都是接入其他公司的通用大模型。然而通用大模型并非適配所有場(chǎng)景，但它會(huì)是非常好的平衡之選。

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加速開辟細(xì)分賽道的大模型

自O(shè)penAI發(fā)布ChatGPT以來，海內(nèi)外廠商都加速布局基礎(chǔ)大模型的研發(fā)，所有大模型的訓(xùn)練都分為兩步：首先通過預(yù)訓(xùn)練形成基礎(chǔ)模型，然后針對(duì)特定領(lǐng)域做微調(diào)。通過這種過程，原則上來說只要有細(xì)分領(lǐng)域數(shù)據(jù)，大模型就可以針對(duì)垂直領(lǐng)域做優(yōu)化，賦能各行各業(yè)。

目前國內(nèi)基礎(chǔ)大模型百花齊放，多家廠商已陸續(xù)推出大模型并開始用于自身業(yè)務(wù)或?qū)ふ倚袠I(yè)伙伴進(jìn)行落地，成為Base Model（基礎(chǔ)模型）可賦能萬物，擁有極大的空間。

應(yīng)用落地首先要依賴大模型的基礎(chǔ)能力，因此一方面大模型廠商將致力于提升大模型的基礎(chǔ)能力，積累的訓(xùn)練經(jīng)驗(yàn)對(duì)于模型能力提升尤其重要，同時(shí)訓(xùn)練經(jīng)驗(yàn)還可以極大降低預(yù)訓(xùn)練新行業(yè)模型的以及模型落地新場(chǎng)景微調(diào)的成本。

另一方面除了大模型本身的差異，需要競(jìng)爭(zhēng)的就是具體落地方案，在各應(yīng)用場(chǎng)景落地解決方案的積累，可以幫助廠商更好地滿足行業(yè)客戶的具體需求，同時(shí)還可能對(duì)于類似客戶形成規(guī)模效應(yīng)。未來積累了豐富經(jīng)驗(yàn)的廠商，將對(duì)應(yīng)用行業(yè)可以提供一站式的解決方案，全方位滿足客戶需求。

除了基礎(chǔ)大模型，許多大模型廠商都致力于推出各類行業(yè)大模型。實(shí)際應(yīng)用并不一定需要大模型具有非常全面的能力，而更需要對(duì)行業(yè)知識(shí)的理解和對(duì)行業(yè)需求的適配，在具體行業(yè)上，行業(yè)大模型的泛化等能力往往要優(yōu)于基礎(chǔ)大模型+微調(diào)。而在阿里通義大模型、百度文心大模型的推動(dòng)下，通用模型同各細(xì)分賽道數(shù)據(jù)結(jié)合，以通用大模型算法研發(fā)及訓(xùn)練平臺(tái)底座，完全有機(jī)會(huì)在金融、醫(yī)療、辦公等各細(xì)分賽道上孵化出各種行業(yè)大模型產(chǎn)品。