2014 年，張翼趕上在線教育創業紅海。不主打作業場景，也不切入公立學校，他執意要把不被投資人看好的「1 對 1 重模式」搬到線上，創立中小學在線 1 對 1 輔導品牌掌門 1 對 1。隨著時間推移，狂野之旅似乎已經平息，2017 年其全年總營收 10 億元。除了耀眼的營收數據外，還在短短三年多時間內完成了六輪融資。
從上海交通大學上海高級金融學院畢業後，張翼沒有選擇麥肯錫的職位，而是在網上帶起了數學課，一節課 50 塊錢。這並不是他第一次接觸教育，2009 年他決定做線下的「精英陪伴模式」，把清華、北大等全國十大名校的大學生或畢業生培養成老師，然後集中到某個地方去給學生們培訓。
2014 年，張翼的創業趕上在線教育創業紅海。不主打作業場景，也不切入公立學校，他執意要把這個不被投資人看好的「1 對 1 重模式」搬到線上，創立中小學在線 1 對 1 輔導品牌掌門 1 對 1——突破地域，讓更多的人接觸到「好老師」。
隨著時間推移，狂野之旅似乎已經平息，掌門 1 對 1 在獨特的賽道上活了下來，截止 2018 年 5 月，掌門 1 對 1 總註冊學員已超過 600 萬人，覆蓋全國 600 多個省市縣，教師數量首都突破 5 萬，2017 年全年總營收 10 億。除了耀眼的營收數據外，掌門 1 對 1 還在短短三年多時間內完成了六輪融資。
2017 年 12 月，掌門 1 對 1 在京召開 2018 年度戰略發布會正式宣布獲得 D 輪融資，融資數額 1.2 億美元。不久前的 7 月，掌門 1 對 1 剛宣布完成 C+輪融資, 投資方為 StarVC。2017 年，掌門 1 對 1 憑藉 10 億營業額和 2 輪大額融資，正式躋身教育獨角獸行列。
和多數 K12 賽道的創業公司選擇相同，AI 將是此輪融資後的一大主要發力方向。5 月 26 日，作為上海科技節唯一受邀在線教育企業，張翼在發言中更是明確提出「教育領域將逐步實現『AI in all』的互動教學新模式」，在課前、課中、課後而都要運用 AI。但矛盾的是，張翼卻不贊同 AI 教師這一直接做法，「AI 最終能取代所有東西，唯獨取代不了跟人性相關的東西」，「鼓勵孩子這件事 AI 取代不了」。
極客公園和張翼聊了聊他眼中教育行業運用 AI 的可能、教育行業中的 AI 是否是噱頭及其具體落地等問題。（以下對話經極客公園編輯整理）
落地Q：掌門 1 對 1 做的 AI 和其他 K12 教育公司提出 AI 的區別在哪裡？
A：不管是 AI 老師還是 AI 輔助的老師，最後能幫學生提高成績是我們的終點。很多機構會談 AI，但本身如何實現切實的 AI 應用卻想得很少。所以，我覺得本質上最大的區別是理念不一樣，不管你是 AI 老師，還是目前認為的一半 AI 和一半老師進行結合，最後都是要幫學生提高成績，這是我們的初心。
Q：整個 AI 設想落地需要幾步，目前進行到哪一步？
A:兩步。第一步是把產品設計出來，把從整個技術框架到基礎角色等都設計出來；第二步是經過漫長的數據積累，累積相當大量的學生數據去訓練這套系統。這個訓練的過程初期階段將持續一年或者兩年，整體上可能會是一個無止境的過程。到後來會越來越準，壁壘也越來越高。目前，我們大的基本方向基本上已經確定了，並且已經在付諸實踐。
Q：要實現落地的困難在哪裡？
A：面臨的挑戰是多方面的。我覺得最大的挑戰在於你的數據量是不是夠大。第二個是 AI 確實需要比較大的投入，包括資金和技術等等。因為我們近年良好的營業表現和融資表現，以及我們對人才的吸引力大大提升，所以我們在這方面比其他品牌更具優勢。
Q：AI 的運用會成為下一輪融資亮點嗎？
A:融資的時候我們比較少去講概念，因為對於我們來說，最終就是根據學生成績是否提高來講有沒有效果。AI 和教育的結合怎麼實現，我覺得這些是一個方法，到最後大家關注的不應該是表面多麼多花哨，而是它到底有沒有用。
Q：如何看待目前 K12 的競爭？
A:不同賽道、不同領域，不太一樣。我個人認為本質上不是一個賽道的機構或許能共存。但如果兩個機構在做完全一模一樣的事情，在網際網路的這個環境下很難共存。大家的實力相差非常懸殊，比如說我們這個領域，去年整個營收規模差別很大，大家融到錢的差別可能也是 4、5 倍，導致估值差別也很大。融資之後，第一名可以在 AI、教研等方面持續發力，但後面的機構是無法承受這種投入的。學生越來越多，AI 就越來越精準，之前的差距是很難逆轉的。我認為未來在教育行業的每個賽道都是一個頭部非常集中的市場。
Q：相對於一些其他競品而言，掌門 1 對 1 的優勢在哪裡？
A：掌門今年在教研方面投入了 3 個億的資金，不深入學習這些課程的話，大家光看門面可能看不出差別。你一旦上完課就會發現巨大的差別，掌門 1 對 1 的體驗多好、老師學生關係有多好、地區針對性多強等都會有具體的感知，就像你做兩本題，總會覺得其中一本比另一本好。
AI in allQ：為什麼會有將 1 對 1 輔導和 AI 相結合的想法？
A：1 對 1 輔導本身來說是一個非常「重」的事情，它「重」的原因是因為要為效果負責。如果這種模式要實現下一步發展，肯定不能一直這麼「重」。所以必須要把其中的很多環節都 AI 化，否則這個模式很難擴張。所以 AI 本身就是 1 對 1 必須走的一條路，只是我們比較少對家長講 AI 這個概念，家長更加關心的一定是效果。
Q：AI 為什麼能解決模式「重」的問題？
A：打個比方，今年我們平臺的老師可能會突破 10 萬人，這個量級基本上在國內已經是最大的，沒有人擁有過這麼多老師。所以事情本身已經不再單純是「重」的問題了，而是一個怎麼實現規模化管理的問題。管一百個老師和管一萬個老師、管十萬個老師，整個組織架構和整個監控體系完全不一樣。我們認為達到十萬這個量級後，必須是 AI 去管理，再形成固有的模式。單純利用人來管理已經不太可能完成這個任務。模式和規模也在倒逼我們去完成這件事情，必須讓所有東西都數位化、智能化。
Q：今後主要將在哪些方面運用 AI？
A：課前、課中、課後都可以運用 AI。第一，課前的測評可以 AI 化。這方面我們和市場上其他 AI 測評的概念是相同的，但是我們的優勢是數據量非常龐大，由於我們學生非常多，所以測評結果會更加精準。第二，課中的 AI。課中的 AI 分老師和學生，現在我們開通了人臉識別，可以看到學生對每一道題的反應以及他在課堂上的整體表現等。比如是不是走神，整節課上下來整體狀態如何，情緒是否比較低落等。目前已經達到可以監控的狀態了。當然我們也跟一些公司在合作，如果未來硬體成本降到足夠低的話，可以通過硬體識別腦電波，實時監測到每個學生的狀態變化，把這個應用在 1 對 1 上會有很大的發展前景。第三，課後我們會根據學生的反應，來了解某位老師以某種方法講某道題，某水平的學生聽下來覺得怎麼樣，然後可以把這道題的講解過程切出來。所以能夠形成大量的答疑素材庫，未來可以用於智能答疑。
Q：課前測評的目標是什麼？
A：測評的目的是要讓老師知道學生對下節課要講的知識點的掌握程度，以及對上一節課已完結的知識的掌握程度。這裡面有很多被細分的知識點層級，通過測評，就可以了解學生的掌握程度在整個知識點的哪一層級上，他在這個模塊裡面有哪幾個知識點沒有掌握。然後根據反饋，生產出與之相符的題目和知識點來講解，這是一個全面排查的過程。
Q：為什麼要做學生與老師的精準匹配以及如何匹配？
A：我們提倡老師和學生之間的精準匹配，是因為老師跟學生的性格匹配非常關鍵。老師是不是能管理這個人，這與人的本質相關。就像你去健身房的時候，在健身上你可能不願意堅持，這件事本質上就是教練在管理你。所以為了老師能夠和那個學生在教學上合拍，兩個人必須有性格上或者風格上的匹配。目前考慮的維度主要有這個老師什麼性格、最擅長教哪一類學生、來自哪個地域、畢業於哪個學校等。
雙面神 AIQ：為什麼不做 AI 教師？
A：其實 AI 取代教師我們之前嘗試過，但是發現有些偽命題。只能說 AI 是一個非常好的工具，能夠使老師無論備課還是上課都非常方便。但如果你想把「老師」這個人完全替換掉，我覺得至少在 K12 這個領域不大可能。舉個例子，現在的題庫非常多但學生不願意做，導致成績提不起來，因為這是個反人性的東西，他不想學習的本質是他不想做題，那麼就算題再好學生也不想做。所以本質上來說需要一個老師做激勵，老師是一個榜樣能夠引導學生不斷地主動地去做題，給予他鼓勵。所以我覺得未來所有地方都可以 AI 化，唯獨鼓勵這件事情沒有辦法 AI 化，最後必須是老師和 AI 各佔一半。
Q：運用腦電波監測學生有什麼好處？
A：其實對幾方都有挺多作用的。首先，對機構來說，它可以知道每節課的質量，如果是一個負責任的機構它需要自查這塊。第二，對於家長來說，他也希望去了解孩子的整個學習狀態。除此以外。我們可以知道講到哪一部分學生情緒比較好，講到哪一部分學生搞不太清楚，可以監測到非常細的知識級。如果把這部分講得好的題切出來，以後做一項普羅大眾的免費的答疑，還有很多可操作的空間。
Q：運用腦電波算是強迫孩子提高效率嗎？
A：我是這麼理解效率的，我們一直在說減負，減負的本質不是說不要學，而是本來每天需要學習 9 個小時的東西，我幫你減到每天只要學習 4 小時。減負的本質就是提高效率。他可能還是學那麼久，或者他學的時間稍微少了一點，可是因為他效率高，所以他學的東西其實比以前更多或更紮實，我們覺得這是未來減負的本質，短時間有更高的輸入。所以我們去做各種 AI 的事情，本質上為了這個目標。我覺得高效率是未來一定會去探索的，做兩道題就能搞定的事情為什麼要做十道題呢?
Q：教育行業裡頭的人工智慧是噱頭嗎？
A：刨除那些過分誇大的言論不說，從實際運用來說 AI 對於某一部分確實有顛覆性的作用，但對於某一些領域可能真的是作用有限。打個比方，對於在線教育而言，AI 所能發揮的作用是對那些規模特別大的企業，對於規模很小的企業就不是很需要。比如，去測試學生某個知識點是否學懂，下個知識點應該給學生推什麼的時候，如果數據不夠大，沒有成千上萬的學生訓練這套神經網絡，那麼所得出的 AI 推送是不準的。本質上，只有你這個平臺上有大量學生——比如說二十萬，天天訓練這個模式，神經網絡才會特別準，這時候 AI 才能發揮顛覆性的作用。
Q：哪些公司可以做人工智慧？
A：首先數據必須足夠大。其次，小規模企業不太需要所謂的提高效率，因為兩個人就能解決問題，為什麼要做整個管理呢？就像小公司不需要談管理，大公司才需要做管理。AI 的能量對於一些數據規模化的企業來說發揮的效率可能更大，對於一些規模比較小的企業可能發揮的效率並不是特別大。
在有一些領域，比如說 AI 完全替代老師這個事情上，我覺得是有距離的，稍微有點誇大。因為他（老師）知道人性，AI 如何取代人性的問題我覺得還是一個比較長遠的事情。■
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