“学习型智能硬件是一个蓝海市场”,距离网易有道CEO周枫在今年年初的新年全员大会上说出这句话过去近一年的时间,这片蓝海市场已经为网易有道带来了不错的增长成绩。11月21日,网易有道发布上市后首份财报,今年三季度学习型智能硬件销售收入同比增长707%。教育垂直的智能硬件给这家智能学习公司带来了亮眼的增长动力。
教育领域广阔的市场空间,为行业引入了大量玩家、资本,相比2018年拼融资和时间表,2019年的在线教育领域开启了一场史无前例的市场份额争夺战。今年暑期,也就是在线课程获客的关键时期,各类玩家纷纷加大市场推广力度,以期在快速增长的教育行业摘得头筹。据此前36氪报道,学而思、猿辅导、在腾讯和头条系分别消耗了数亿元广告投放,在线教育“三大金主”每天的广告投放平均达千万元,帮助腾讯、头条的教育销售团队提前完成了一整年的KPI。
毫无疑问,在学习场景下的生意——在线课程已经步入竞争激烈的红海。智能学习业务的下半场,已经到了下沉化、场景化的关键阶段,其中,受学习场景限制的教育科技领域,学习型智能硬件或成在线教育企业完善生态链、突围规模化增长的关键破局点。
未被开发的金矿——教育垂直的智能硬件
随着5G利好消息释放,AI技术逐步成熟,智能硬件成为国际国外互联网巨头们加速投入的领域。两个月前,全球电商巨头亚马逊一口气推出17款智能硬件;互联网谷歌也再度发力智能硬件市场,收入智能可穿戴独角兽公司fitbit,社交巨头Facebook也开始研发VR眼镜。
在国内,除了阿里巴巴、百度、小米外,其他公司也根据自身业务优势在入局智能硬件领域,华为利用自身5G通信优势,通过智能路由器入场智能家居市场;网易有道利用学习内容优势,推出了以有道词典笔2.0为代表的学习型智能硬件。
在经历了智能音箱的高速出货期之后,智能硬件已经成为AI技术场景化落地的关键。而在教育领域,学习型智能硬件还是一片尚未被开发的金矿。
蓝象资本高级投资经理陈晶认为,教育行业的方方面面都可以被物联网改造,教育+智能硬件典型的价值就是采集到智能手机无法采集的行为并且数据化,通过用户的使用行为完成数据反馈的闭环。
根据弗若斯特沙利文公司(Frostamp;Sullivan)调研报告,受益于科技的发展,用户认知度提升,2018年中国智能学习市场规模约达1030亿人民币,预计到2023年,中国智能学习市场规模达7200亿人民币。
千亿市场中的学习型智能硬件从今年开始才刚刚获得市场关注。10月14日,字节跳动教育业务负责人阳陆育称将与原锤子硬件团队共同试水教育产品。
智能学习市场领跑者网易有道早在2017年布局学习型智能硬件,自2018年初推出首款硬件翻译蛋以来,共推出了八款学习型智能硬件,其中,今年8月入市的有道词典笔2.0成为电商平台查词工具品类中长期排名第一的产品。
今年7月,网易有道CEO周枫在南京slush创新大会上表示,互联网公司做硬件是非常有吸引力且值得尝试的项目,尽管有很多坑。但是,一方面“坑”意味着进入门槛,是通向蓝海的机会,踩过坑的团队带宽更大;另一方面,有差异化的硬件议价能力高;第三方面,有做入口的机会。
学习型智能硬件或成打入下沉市场捷径
当在线教育企业陷入激烈角逐,教育硬件产品已经成了网易有道的“杀手锏”。在线教育+智能硬件的双增长引擎为学习业务的增长关键。
更为重要的是,智能硬件或将成为教育企业打入下沉市场的捷径。
对于下沉市场有一个值得关注的现象,用户更愿意为实体产品付费,而非软件和系统,这也是通讯公司的口号是充话费送手机的原因,如果反过来,买手机送话费,心理落差是很大的,本质上是因为下沉市场的用户对外化的直接的产品更有价值感。
而教育产品的普惠意义正基于此,让更多的下沉用户接触到优质的学习产品和内容,但智能硬件的最终核心价值并非硬件本身,而是附着在硬件之上的AI能力,这也将成为教育科技公司与传统的在线教育公司最大的区别。
有道推出的智能笔练习套装,就是在线课程和智能硬件有机联动的典型:购买课程配送有道智能笔,运用AI能力实现纸上答题实时同步和智能批改、解答,也符合下沉市场的用户需求。
网易有道副总裁吴迎晖曾在今年8月的2019世界人工智能大会上指出,学习型智能硬件是教学场景中鲜有被触及的领地,也是一个门槛极高的市场,网易有道还将继续投入这一业务。
他进一步表示,任何学习型产品如果没有在技术上取得实质突破,没有在产品设计上完全以用户体验为核心,就难以触及教育市场的皮毛,更无法实现用技术改进学习系统的目标。
自2016年3月,人工智能机器人AlphaGo和职业九段棋手李世石之间的“人机大战”,将“AI”带入普通消费者的视野。19个月后,网易有道发布了基于人工神经网络翻译技术的“翻译蛋”产品,开启了有道AI技术落地学习场景的多次尝试。
公开数据显示,2019年7月的测评中,网易有道的神经网络翻译引擎新闻领域测试集上的BLEU-4得分已经超过谷歌和微软。基于有道神经网络的OCR技术如今也成为国内识别语言最多的OCR引擎。
随着语音识别和交互技术、语音合成技术以及OCR图片识别技术的成熟,硬件在物理世界中完整采集行为的能力在加强,而这将为学习场景开启新的端口。
郑重声明:此文内容为本网站转载企业宣传资讯,目的在于传播更多信息,与本站立场无关。仅供读者参考,并请自行核实相关内容。