本期TICLAB直播，我们特别邀请到跃然创新CEO李勇，飞迅智瞳创始人&CEO姜洪兵，和我们一起聊聊他们如何在AI教育硬件领域寻找产品的市场契合点（PMF），以及他们如何突破传统教育以及硬件的局限，用技术为教育带来创新的解决方案。

要“+AI”，不要“AI+”

硅星人：为什么决定做这个赛道，难度系数如何？

李勇：我们选择的是3～6岁学龄前，因为我做了19年的硬件，之前也是天猫精灵的创始人之一。当时天猫精灵后台大部分都是孩子在语音交互，因为上一代的AI技术还不那么成熟，他给成年人提供情绪价值、或者说工具价值都不太够。我们就想既然孩子这么喜欢和天猫精灵互动，就想用大模型的技术给孩子做一个玩具，这是创业的初心。

姜洪兵：我最早不是学XR技术和软件应用的，我最早是做艺术培训的，在这个过程中我下沉到了很多学校，尤其是乡村小学，那里没有教师。我回想起我上学的时候，几乎都没有进过实验室，很多的实验操作一直没有真正下沉到孩子手上，尤其是在偏远的地方，理化生实验操作教学的开课率非常低。实验操作考试政策发布之后，我看到了教育信息化虚拟实验市场的空白。硬件上我们主要依靠的是Pico，随着技术迭代有了大空间交互之后，在实验的操作抓取上，比如划火柴这些微小的动作，可以在VR的虚拟现实中实现。截止到目前我们做了小学科学、初高中理化生实验、VR心理；同时我们把市场下沉到没有实验老师、没有实验教具的乡村学校，解决了教育均衡化问题，这也是我们坚定选择这个赛道的初衷。

硅星人：一个有趣的共识是，你们的创新产品都是原先产品+AI/XR，AI黑板还是黑板，AI毛绒玩具还是毛绒玩具，为什么会选择用旧的产品形态加新的技术？

李勇：发明一个新品类，需要教育市场。我们的思考主要是从营销成本的角度决定的，因为作为一个初创公司，我们没有太多的营销费用和时间去教育市场。举个例子，当年我们做了国内第一个智能音箱天猫精灵，现在大家可能觉得一个音箱会说话、会唱歌是很正常的事，但是在2017年智能音箱是个新品类，普通用户不知道一个音箱会说话应该是什么样子，所以我们花了大量的钱和时间去教育市场。

我们的想法是选择成熟的品类+大模型。毛绒玩具，是刻在人类基因里的，比如原始人都会用些皮毛去扎个玩具陪孩子，正好现在有了大模型技术，所以我们做的只是让毛绒玩具开口说话。这样在营销的时候，信息衰减就会非常小，我们一句话能讲明白我们做的是什么，就是一个会说话的毛绒玩具。换位思考，普通用户在选择产品的时候也很容易理解。

姜洪兵：李总说的我深有感触，因为飞迅智瞳也是个创业公司，载体的选择跟成本有很大的关系。首先硬件的成本，从设计、开模到生产这一条产线的支出，要耗费很大的人力、财力、精力。另外一个原因是我们所处的教育产业，它完整的教育标准，比如实验操作，虽然最后得出来的结论是一样的，但是考试考的是你的实验步骤，这个步骤从各个教材的课程大纲来看都是一模一样的，因为这是标准；我们需要把这些标准换做智能化的形式帮助老师提高教学效率、帮助学生提高学习效率及兴趣。

硅星人：就是没办法有断裂式转变，因为学生的学习过程是连续的，以前大家坐课桌，现在突然把课桌撤掉，这种模式的改变有点太大了。也就是说现在不改变它的形态是为了现在这个时候能活下来。

硅星人：用成熟的产品+AI固然有更清晰的市场和路径，但AI技术本身发展不充分的问题如何解决呢？

李勇：目前大模型还有很多幻觉问题还没解决，我们担心成年人对AI技术期望过高，用户体验不够好，所以我们首先选择了 3-6岁儿童用户市场。

在这个阶段里可能孩子更需要的是一些通用的基础教育，我们是想站在一个朋友的角度去告诉孩子，他跟老师的关系、跟朋友的关系怎么去处理？爸爸妈妈吵架了怎么办？我们的产品希望用大模型的能力去解答3-6岁孩子面临一些困惑和问题，这个是大模型很擅长的。

在模型幻觉上，一方面是数学，现在通用大模型对数学解决的其实不太好，比如13.8和13.11哪个更大。针对这个情况，我们有个自己的小模型去做意图识别，比如识别出是读古诗的话，就外挂一个古诗的知识库，数学就接一个数学领域的专业模型，我们上层的模型是可以灵活分发的，尽量的避免和消除一些幻觉。

姜洪兵：比如说VR 做实验，高算力、低延迟的大空间交互，能够将实验过程可视化、流程化、简单化，还能快速地反复练习，但问题是当下的VR设备是自主操作，还不能达到多学生协同操作，甚至我会可能还会产生眩晕感，这些一方面随着技术和设备发展会得到解决，另一方面也需要更完备的用户运营，在于我们这些厂商真正入校运营起来，建立协同育人标准。

运营上的难点展开来讲，还是因为K12教育领域的用户主要是学生，但我们的客户是学校，在客户和用户之间存在一个断层，2019年我下沉到一些学校，看到我们的设备全都落灰没有用起来，最大的难点是学校能够建设，但是没有运营好。我感觉跟我们这些厂商有直接关系，我们没有去真正的引导好学校如何运用AI解决教学当中的一些问题。

消费级AI玩具是怎么破圈的？

硅星人：这次双11的销售数据如何？

李勇：从上次跟硅星人的访谈到现在，我们产品正式已经开卖了，前两个月激活量已经超过2万台了，每天的 token 消耗已经超过6亿，估计很快可以破 10 亿。其实我们在产品开卖之前遇到很多质疑，很多的投资人都在问 AI玩具这个事是不是一个伪命题？产品体验和之前的儿童硬件都不一样，有没有PMF？现在我觉得没有人会怀疑这一点了，随着这个月底我们在美国开卖，我相信在全球范围内，AI玩具跟大模型的结合，不会再是一个伪命题了。

硅星人：为什么会选择抖音平台？

李勇：因为抖音的直播形式更有利于讲清这一代的 AI硬件跟之前的 AI硬件哪里不一样，通过直播很容易能演示出来。比如说之前的AI硬件都回答不了“妈妈更爱我更爱弟弟”这种问题，那现在的大模型就非常擅长，包括火箭的发射原理和一些奇思妙想，它都能答出来。而且抖音的算法推荐非常精准，我们早期用户基本上都是一二线城市的年轻妈妈，大部分人不知道什么是大模型，但她们给我们产品提了很多好的建议。所以我们也可能是全球第一个破圈的AI硬件，其他的AI硬件基本上都是卖给一些科技爱好者或者一些极客的，这也符合跨越鸿沟的经典理论。但我们不是，我们的产品正好是卖给年轻妈妈这个用户群体，结合我们选择了抖音的渠道，可以精准触达一些根本不懂什么是大模型的用户。

硅星人：那还有一个问题是，随着用户量增长，使用的token数量会有什么变化吗？

李勇：目前看还挺好的，我们这个产品刚卖两个来月，token增长的比较快，首先我们自己有一些优化的调用方式来减少 Tokens 消耗；其次，目前合作的一些大模型公司，例如 Minimax 和豆包也给了我们很大的支持，Tokens成本下降的很快。预计双十一之后，单天 Tokens 消耗就会破 10 亿了。

硅星人：有迭代出哪些基于大模型的新功能吗？

李勇：有，之前文生音乐技术还不太成熟，8月产品首发那会儿我们还没上这个功能，现在已经在内测了，音乐旋律和歌词都是豆包、MiniMax的大模型生成的，不是像传统的接一个第三方版权库，预计双11之前会全量推送。再比如，我们产品原来是有读古诗的功能，有不少用户问能不能把古诗唱出来，就是这些我们可能没想到的、大模型也很擅长的、用户需求也比较多的新功能，我们就优先上线了。还有一个就是粤语，我们一开始支持中英日韩等20多种语言，但是我们忽略了粤语，后来我们看很多用户都在问，就上线了，粤语我们现在也支持的很好了。还有多智能体、故事大王等功能，我们都在开发过程中。所以根据用户的反馈，我们就可以及时迭代的新的功能。而且这个产品好的地方在于用户什么都不需要做，它会在云端自动升级。

硅星人：目前打算一直做一个陪伴型的产品，还是会加强它的教育价值，然后做更多生态上面的扩展？

李勇：我们聚焦在陪伴上面。我们注意到有不少硬件产品给孩子充当老师的角色，我们想做的是陪伴孩子成长的 AI Friend.严肃的教育内容也不是我们擅长的方向。至于生态方面，有些玩具公司在找我们合作了，希望用到我们的 APP 和算法能力，我们很欢迎这样的合作。不管什么样的玩具形态，只要是给孩子做 AI Friend，我们都愿意开放 APP 和算法能力合作。

硅星人：好像跃然的二代产品之后，策略更注重IP本身？之后是会选择大IP合作，还是说自己去做IP，这两条路是怎么考虑的？

李勇：我们自有IP开发和大IP的合作，这两件事并行在做。我们开发的自有IP，是有他独特的个性和世界观，它跟主流的这些IP不冲突。另一方面是我们跟顶级的IP合作能迅速打开市场，建立公司的壁垒，避免一些山寨之类的问题。我们自己做的IP，是注意到一些小众的意识形态，切一些更精准的一些用户和人群，泡泡玛特其实也是这么做的，而且做的非常优秀，非常成功，我们也想学习他们，两条腿走路。

硅星人：IP联名这两年很火，但不是只要联名就能成功的，大的IP很贵，小的IP很难押中爆款，成本会是联名的问题吗？

李勇：坦率的讲，这是个问题。有些公司原来不赚钱，就是因为拿了顶级的IP，获得了巨大的成功。一线IP之所以贵，是因为它有存在的价值，我们能做到的就是在自己的认知范围之内，选择我们认为最合适的，因为它已然是世界知名的IP了，只要商业条款合适，我们倒不担心用户不买单的问题，碰巧我们有这样的资源和能力。

XR是打开实验教学的任意门吗？

硅星人：XR教育场景和传统教育场景，最重要的区别在哪里？解决了哪些问题？

姜洪兵：用虚拟现实的方式让学生操作实验，首先是避免安全问题，比如像一氧化碳还原氧化铁，这是一个必考实验，但是操作不当就会发生危险，学校又很少让学生走进实验室来操作，那通过虚拟的环境中来操作实验，去培养孩子在实验过程中流程性问题，因为实验操作考试考的是流程，而不是结论。第二点，解决了老师的评价难的问题，比如面对40多个孩子在操作实验，我作为一个老师不可能监控到每个学生的操作，我需要有数据回收，有数据整理，虚拟现实+人工智能可以记录每个学生的操作步骤，去做评价给出成绩。

硅星人：那么哪些实验会放在XR教学场景，哪些实验放在传统场景？

姜洪兵：比如需要快速训练、反复练习的时候，可以借助虚拟现实方式，提升整个流程的效率。XR实验培训主要是解决了实验过程，实验流程，记录实验数据。智慧实验室不可代替传统实验室，智慧实验室一定是传统实验室的辅助教学工具。

硅星人：刚刚您提到动作评分，对于技术层面又是一个很难的问题，能不能识别、和识别的是否足够精准。

姜洪兵：没错，早期VR头显刚出来的时候，手柄只是一个遥控器，戴上VR眼镜之后只是观看者。那怎样去附加交互能力？随着技术的难点我们要高算力低延迟的方案，现在云渲染就可以更好的去解决。比如划火柴，现在我们拿起两个手柄代表双手，我要真正的还原划取这个动作，三年前这个动作是做不到的，只能点一下确定按键，出来一个小动画，现在是解决了互动层面，还原抓取火柴盒、火柴、划火柴这些真实的动作。

硅星人：老师在教学中会觉得这是一件必要的事吗，他们自己的教学风格和教学课件，能不能在这个产品之下完成出来？

姜洪兵：有必要，真正提高复杂知识点的讲解及理解效率，需要用虚拟现实的方式呈现具像化，几处在于用起来，所以我们不断的去培训和引导学校使用。帮助老师人工智能备课、做公开课、联合学校办实验大奖赛，这都是用起来的一些途径。我感觉这些标准形成之后，AI产品和XR产品慢慢的可以在教学中成为必要的一部分，它不一定是全部，起码是一部分。

硅星人：驱动XR产品落地的最大的动力来自于谁？

姜洪兵：政策性的引导。我们国家对于教育新基建的政策发布，从教育信息化1.0时代迈到2.0时代，我们是在2.0时代到3.0时代的探路者，1.0的时候可能是粉笔课桌，后来有了投影仪。到2.0之后，我们学校现在用上了智能黑板、智能课桌。之后会转变到3.0，可能是一个多元化的形态，比如AI机器人、AI编、AI智慧实验室。为什么我们在做实验的过程当中能够激发孩子的创造力，就是因为每一场实验得出来的数据都是不一样的，这是一个创新能力培养非常重要的结果。

硅星人：现在VR这块有越来越多新的硬件出现，旧的硬件可能面临随时淘汰，你们会怎么办？再加上本身销售人员就是交付人员，如果底层的东西改了他们会怎么办？

姜洪兵：这个问题问的好，这也是目前我们所有的客户一直担心的问题，因为现在的技术迭代非常快。头显到现在的迭代不超过三代，现在已经满足动手操作实验和抓取，这个内容是标准的，不管你用什么样的硬件，我的内容是迭代的。同时，我们客户也会问到说你们迭代了我们怎么办？我可以回收。但是对于内容来说，知识点是不会变的，这是我们能够做到真正的产生革变的一个事情。

硅星人：教育硬件现在在to b和to c的市场区别是什么？现阶段你觉得AI教育硬件更适合做to b还是to c？

姜洪兵：我感觉各有所长，我们之前也探索过to c，比如从平板上面来拖拽做实验，不能还原真实的操作动作，因为光做实验的话，一个平板可以融合语文，数学，科学，美术，音乐都可以加进去，但我只有实验，内容上是不够健全的。所以说我们选择了to b这一块的业务，虽然这两年经济下行，但是我们国家对于教育还是用了大量资金涌入到了教育信息化。

硅星人：做AI教育方向的参赛选手也挺多的，政府侧需要的产品是要满足什么样的标准？

姜洪兵：首先是实验流程的标准，实验考试流程是恒定的，但是通过AI去提前干预去评测，提高评测效率、提高评测精准度；我们的标准只是教研课件的标准，是否符合教学大纲、是否符合教学需要。我们想在未来的实验操作考试当中，利用虚拟现实的方式来进行考试，就和现在的体育考试一样，之前是老师做考评，现在可能通过一些智慧体育体测的设备来进行干预。另外一个重要的就是人工智能实验的标准，这个是我们需要跟权威机构做一些行业标准的共建，实现虚拟实验考试大平台，是现在最要紧的事情。

文章来自于微信公众号 “硅星人Pro”，作者“summer”