从市场供需的宏观视角审视，尽管双减政策强力倡导，但教育市场的实际需求依旧展现出强劲的韧性与活力，而供给端却在经历重塑与调整中显得不足。因为不足，所以AI+教育其实有相当广阔的前景。

近日，嘉程创业流水席第229席【探讨2024AI垂直领域应用新趋势】，邀请了北京谷溪智学科技创始人&CEO杨月分享，主题是《AI教育应用PMF的3个关键洞察》。

从市场供需的宏观视角审视，尽管双减政策强力倡导，但教育市场的实际需求依旧展现出强劲的韧性与活力，而供给端却经历在重塑与调整中显得不足。因为不足，所以AI+教育其实有相当广阔的前景。但其实在PMF中，AI是一个被弱化的角色，还是得回到业务本身。

我们通过深入的市场调研与用户反馈分析发现，当向家长或学生展示产品时，他们内心深处往往更为关注产品能够切实给予他们何种实质性的学习助力与成长支持，而非仅仅聚焦于功能是否由AI技术驱动实现。通常而言，AI在关键的价值传递与信任构建环节并非总能占据绝对的主导地位。真正决定用户是否接纳并持续使用产品的核心要素，是产品能否精准地契合教育场景中的多元需求，并且将这些需求高效地转化为切实可行的学习解决方案，无论是借助AI的智能力量还是依靠人工的专业智慧，关键在于能够让用户真切地收获他们内心所期盼的学习成效。在这个维度上，AI应用和传统产品的PMF并没有根本上的不同。

像Khanmigo，它作为可汗学院推出的AI+教育先锋产品，其交互模式别具一格，通过对话形式与学生展开互动，简洁且直观，与早期一些引领潮流的智能交互范例有着异曲同工之妙。尤为值得称道的是，当学生提出问题时，它能够巧妙地运用引导式对话策略，逐步引领学生深入思考，清晰地梳理出解题的脉络与思路。

还有教育圈近期备受瞩目的波波熊学伴。在交互体验方面，当学生进行提问时，它与其他常见模型不同，它自动生成了文档课，在文档中可以与AI进行互动和答疑，宛如在知识的海洋中为学生精心铺设了一条探索之路，有效激发了孩子们的阅读兴趣与深度思考能力，这个场景是完胜单纯的聊天对话框的。在学生提交答案后，还能够及时给予针对性的反馈与评价。

学而思、作业帮和猿辅导等定是有非常丰富的各类资源储备，课程、题库、教研实力等等，这个维度上他们在市场竞争的舞台上稳稳占据着较为突出的优势地位，但是另一方面，在AI技术这一块，大家都不得不寻求合作，或者做技术的大赌注。例如学而思精心打造的一款基于AI大模型开发的创新性产品，其在诞生初期凭借独特的技术架构与算法优势，展现出令人瞩目的卓越性能。然而，它也不可避免地面临着持续创新与技术跟进的严峻挑战，因为在技术迭代的速度对玩家资源要求太高，很容易导致前期投入心血与资逐渐失去原有的优势与价值。

作业帮在模型构建的技术路径上选择了与其他专业平台携手合作的模式，他们拥有巨大的题库，这是一个最大的优势。相比之下，字节跳动、网易有道等产品在题库数据积累以及用户基础方面没有那么大的优势。但是，AI的到来正是这种优势革命的转折点。我们可以想象，如果AI可以解所有的题目，那么补题库的逻辑在这个AI能力面前就显得费力了。 

我们公司有多个业务板块布局，核心聚焦在AI个性化辅导领域。为了实现这一目标，我们为学校提供了一系列支持性产品，包括有助于教学准备的AI工具、辅助学生课堂学习的AI伴侣以及针对作业和作文批改的AI服务。学生在使用过程中，学习信息能够得到系统的记录和更新，这些数据通过老师使用我们的批改软件得以有效整合，这不仅减轻了教学负担，也符合教育政策的导向。在这个看似面向学校实则最终服务于学生的业务模式中，我们找到了产品市场契合的关键路径。

首先，PMF的关键在于精准洞察当前与未来的市场需求。就如同一些创新产品在开发过程中面临的选择，要考虑市场的接受程度和商业可行性。我们初期的业务规划也注重平衡创新与实用性，在AI课程推进过程中，我们会结合一些经过市场验证且能保障稳定运营的传统策略，确保团队有稳定的资金流，这样就能持续投入资源进行AI技术研发和数据积累，等待市场对更先进的AI教育产品有更高的接受度和付费意愿时，能够迅速发展壮大。

其次，AI应用的核心在于数据的有效运用，但这并非简单的数据堆砌，而是涉及到数据的精细化处理，包括数据的筛选、整合以及基于数据的精准分析和模型训练。数据量固然是一个重要因素，但仅靠数据量难以让新兴企业在竞争中脱颖而出，还需要在数据质量和数据应用策略上有独特的优势。

AI企业要实现可持续发展，就必须具备自我造血能力，不能过度依赖外部融资。我们一方面积极与市场对接，明确哪些服务能够真正获得市场认可和付费支持；另一方面在积累用户的过程中，注重数据的深度挖掘和应用，开展一系列数据技术探索，如特征提取、模型训练等。所以我们在初期采用稳健的商业策略建立现金流，然后逐步加大在AI软件研发上的投入，以保障企业能够长期稳定发展。

席友：为什么免费进校，这样会不会远离PMF？之前做这块的时候，大量的学校学生学习的时候，还是用纸笔学习和考试，学校配ipad的学生线上提交作业的情况不是很多，公司目前是怎样解决这个问题的？

杨月：PMF判定主要基于后续的市场反馈与商业转化。给学校免费提供产品本质上是一种市场拓展策略，在教育行业，市场拓展成本一直是一个重要考量因素。我们通过学校端的产品应用，期望能够降低整体的市场拓展成本。

我们公司处于发展初期，目前为学校提供的产品服务是逐步推进的。作文批改功能已经服务部分学校，主要使用手机拍照采集。针对学校学生纸笔学习为主的现状，我们正在探索多种解决方案。例如与一些以拍摄为主的硬件厂商合作，借助他们的设备来实现纸笔学习数据的采集与转化，如果未来考试还是用笔，那么拍照一定优于打字。

席友：AI+教育需要收集特别多的用户数据，如何更好地收集目标用户的数据，以更快的方式完成创业前必要的市场调研？

杨月：我认为单纯依靠传统的调研方式有一定的局限性。因为在调研过程中，无论是样本选取、调研方法设计还是结果分析，都可能存在偏差，难以精准地为商业决策提供依据。我更倾向于两种实践导向的方式，一是深入行业内部，深度了解行业动态和痛点，挖掘那些被忽视或者尚未被充分开发的机会点；二是通过快速推出小规模的试验性产品或服务，进行实际的市场测试，比如对比不同产品设计或服务模式在用户中的反馈，或者在公司内部开展多项目试点，根据项目的商业表现来确定最有潜力的方向。这种基于实践的方式能够更真实地反映市场需求和用户偏好，相比单纯的问卷调研和数据统计更具可靠性和指导性。