拿到B輪的搜題應用學霸君，怎樣實現百億美金野心？

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拿到B輪的搜題應用學霸君，怎樣實現百億美金野心？

來源: http://newshtml.iheima.com/2015/0703/150131.html

黑馬說：剛完成5000萬美元B輪融資的學霸君，已經在暢想著百億美金的生意。

“中國萬億級的培訓市場，最大的問題是沒有實現數據化。”在學霸君CEO張凱磊看來，目前即便是教育部的學生數據來源，都局限於高考數據，而學霸君預計收集的學生實時動態學習數據顯然有著更高的價值。它做的生意的核心是掌握中學生的學習行為數據，再由數據衍生出一系列的產品和服務，而收集數據的重任則由免費拍照搜題擔起。

近日，張凱磊首度向外界公布學霸君的三步走戰略，其本身有著清晰的推演路徑：首先通過免費搜題導入流量，其次通過在線答疑轉化為付費用戶，最後一步是與線下機構合作，建立服務標準。

文 | i黑馬周路平

“肢解”教育

“快則三年，慢則五年，線下培訓機構一對一這塊的的利潤將會降到零。”張凱磊對傳統教育機構的判斷近乎無情，低下的學習效率被他認為是傳統機構沒落的主因。

“不要把錢扔到廣告上面，一定要把錢扔到標準化、扔到研發上面，扔到老師的補貼上面，我要讓學生強烈地體會到一個東西——學習沒有那麽痛苦。”根據學霸君的統計，以中學數學為例，大知識點只有300多個，細分考點3000個，但與考點極不匹配的是，一個學生的中學生涯，需要完成7萬道數學作業題，平均一個知識點需要20道題目鞏固，其中近四分之一的題量都集中在高三。考點與習題如此不相匹配的數量讓張凱磊深信，“效率太差了。”

張凱磊解決這種學習效率低下的方法是對老師和難題進行“肢解”。比如，這道題目考的是幾何還是代數，如果是考幾何，是立體幾何還是平面幾何……平臺將它進行一步步細分判斷之後，分發給一個專門講立體幾何的老師。除此之外，學霸君還對老師的教學過程進行“肢解”，讓每個知識點都遵循平臺開發的講題步驟和模板。這樣“肢解”之後，“你會發現，90%的題目都可以落在固定的範圍里面，老師就可以按照這個給我講明白。”

相比於其它在線教育平臺對名師的追逐，張凱磊對這一群體並不“感冒”。他固執地認為，所謂名師，是人為吹捧出來的，而不是數據支持的產物。他認為，作為同樣龐大的產業，醫學早已借助儀器檢查、化驗，再對結果進行判斷，很少人相信僅靠把一下脈，就能決定吃什麽藥，而與之相對，教育卻陷入了一個奇怪的“神醫”邏輯，把解決學生的“百病”寄托在少數的特級教師身上。“沒有數據支持的培訓都是耍流氓。”張凱磊對數據的膜拜遠超過對名師的渴求。

當然，肢解不是終點。當把一切肢解得七零八碎的時候，真正的突破點是推倒後的重新匹配。“我需要的不是名師，而是一個隨時隨地能把問題講明白的老師。學生可以隨時隨地發起提問，老師隨時隨地回答完畢。”老師除了要能講得清楚，還需要主動把學生的學習數據積累下來，形成學習體驗報告，告訴學生問題可能出在哪里，是粗心還是能力太差，是對應用層面不理解還是基礎概念沒學透，“哪里欠缺補哪里。”

6月16日，學霸君對外發布B輪融資消息，張凱磊對外宣稱，將與教育公司合作，把搜題的技術接口開放給B端用戶，至於是否開放學霸君此前積累的用戶數據，則取決於合作程度。在張凱磊的戰略里，與線下培訓機構的合作將成為最後一環，“要合作，我會要求你改你現在的課程，你不改我就跟別人去合作，給別人導學生。”前期的巨大流量將成為張凱磊談判的重大籌碼。而其落地的核心同樣是線上的那套打法：先細分，再匹配，一個老師只允許講其中一項內容。

細分匹配給學霸君收費提供了路徑，張凱磊向《創業家》記者透露，學霸君的在線直播答疑產品將於9月1日上線。屆時，用戶通過拍照上傳照片，老師在線通過白板解答，無需露臉，模擬出一個真實的一對一交流場景。學霸君預期的目標是當天上線1000名老師，年底目標達到每天10萬單。學霸君為這項在線服務制定的收費標準是29元錢29分鐘，按小時收費，300塊錢包月。

搜題產品的盈利模式探索一直都是各公司業務推進的重點。猿題庫曾發布猿輔導，希冀於依靠真人在線輔導收費，而學習寶則把目光投向音頻付費解答，它們無一例外，都是先用免費的題庫導入巨大的流量，再通過個性化的增值服務將其轉化為付費用戶。只是學霸君目前還是在圍繞用戶數據的挖掘和分發發力。

根據學霸君此前發布的數據，其用戶數已經超過1900萬，日活150萬，月活1000萬，累計上傳的題目超過9億。這是一個龐大的數據庫，事實上，經常被拿來對標的新東方的付費用戶只有100萬，好未來則是60萬。“目前尚沒有企業真正達到過規模級的超過100萬的付費用戶。而我們將是一個千萬級付費用戶的企業，未來的期望值是最少百億美金。”對於這個目標，張凱磊給出的理由是——高頻、低價、有數據支持、能說服家長，並且可以在全國範圍內標準化。

為了尋找工具，蟄伏18個月

學霸君是張凱磊的“二胎”。早在2006年，在南開大學數學系讀本科的張凱磊就休學創辦了問吧教育，做當時最流行的一對一培訓，並拿到了500萬元A輪融資，時年21歲的張凱磊被當地媒體稱為“天津大學生中最年輕的CEO”。不過神話沒有得以延續，在B輪融資時，意向投資方把錢投給了他的模仿對象——學大教育，最終後者成功在美上市。融資失敗的張凱磊無奈將問吧教育和合夥人合並後賣給了安博教育。

當年，安博創始人黃勁曾帶張凱磊看了一套思科的遠程教育系統，並告訴他，未來的教育就如他們當時所見的那樣，讓教育資源惠及更多人，而不是被部分城市和名校壟斷。

張凱磊相信它，並成了在線教育的擁躉。他開始自己出資做天使投資，觀察互聯網人怎麽創業，探索下一個可行賽道，最終發現，很多項目還沒有自己做得好，他幹脆親自上陣了。

這次，張凱磊依然選擇做教育培訓。他構想了自己想做的教育培訓的完美情形：免費拿到學生所有的試卷和日常作業，基於學生的最真實表現，找出強弱項，進而補齊短板。

“找個特級教師拿學生一個學期的卷子看一眼，他就能說出這個孩子哪里沒學好，他應該在暑假時集中補這塊東西，學生的問題就能解決了。”這樣的場景固然美好，但在現實中，這多少有些一廂情願。為了收集學生在學校的數據，張凱磊曾想過開發一套閱卷系統提供給公立校老師，以此來獲得學生的日常數據。但他顯然低估了現實的困難性，學校每周、每月都有不同的考試，如此海量的任務使得老師並沒有時間來評判試卷。除了大型考試，老師往往都是安排學生對照標準答案批改。要改變老師的這種習慣，難度似乎並不亞於再次創業。

在老師身上行不通，張凱磊就向前回溯，回到作業本身思考。他統計，全國中學生每天要面對40億題目，其中有1億道題目都是通過百度、QQ群等渠道需求解答，而其實這也是一件令人抓狂的事情，因為你很難使用手機電腦輸入複雜的數學符號，譬如根號、平方、上下標等。明明結果就在對岸等著，你卻沒有抵達彼岸的工具。而2012年，深度學習技術在業界取得了突破性進展，張凱磊也徑直奔向了以解題為入口的拍照答疑領域。

2014年5月30日，學霸君終於推出了一個完全自動化的版本，此時距離學霸君的團隊搭建，已經過去了18個月，在瞬息萬變的互聯網業，這是一個可怕的數字。但還好，那時同一賽道的選手也都剛剛起步。

在18個月的煎熬與蟄伏期內，張凱磊將全部精力投入到產品和技術的研發，包括圖像識別、圖像搜索、深度學習等技術。他曾在致李彥宏的公開信中透露過一個細節：“圖像識別引擎需要大量標註圖像數據，其實就是手工把照片上的字一個個框出來。”這項繁重的工作都是學霸君140多位數據人員在天津的一間黑屋子里完成的。這為學霸君後期的技術優勢夯實了基礎。

2014年年初，學霸君拿到祥峰資本500萬美元A輪融資，張凱磊一狠心，把錢都砸到研發上，為的就是能達到在幾秒鐘內給學生反饋結果，而且做到搜10道題，有9道能找到答案。拍照搜題的軟件當前均已實現在十秒內反饋結果，而當年5月30日學霸君上線時，搜題準確率就達到70%；三個月後，學霸君的搜題準確率達到80%。“準確率70%時候的感覺是，我搜三道題，有一道沒有；到了80%的時候，感覺就是我搜好多道題，才有一道沒有。差了10個百分點，但給人的感覺一下子完全不一樣了，一下量就起來了。”張凱磊也沒想到，10個百分點的提高，帶來的是產品的質變。而在B輪融資當日，學霸君技術負責人陳銳峰向外界宣布，學霸君的識別率已經達到了93%。

隨著準確率提高，帶來的的就是用戶的海量增長。到上線三個月時，學霸君的用戶剛過40萬，而在B輪融資時，公布的最新數據是1800萬用戶，基本是呈幾何級數增長。令張凱磊更加興奮的是數據的來源，近八成的用戶來自口碑宣傳，只有兩成用戶是通過投放廣告獲取的。這也奠定了張凱磊對自家產品如此自信的基礎。

看清大勢，永遠做最重要的事情

拍照搜題作為K12領域的流量入口，擠滿了競爭者，學霸君、作業幫、小猿搜題、學習寶、阿凡題等搜題軟件要麽背靠大樹，要麽兜揣融資，每一家都希望能率先撞線，競爭也開始加劇。《創業家》記者在此前的采訪中發現，在拍照搜題領域如此火爆的情況下，學霸君也一直是其他同行無法忽視的存在。這種存在感不是因為上線時間的長短，而是源自強悍的技術支撐。

然而博弈不只局限於技術層面，也來自背後的資本和大佬。

2015年1月，學霸君遭遇百度的手機應用平臺下架，百度方對此給出的解釋是，學霸君涉嫌抄襲百度知道的內容。張凱磊公開致信李彥宏，控訴這種“不公正”待遇，質疑其偏袒“親兒子”——作業幫，讓獨立開發者為百度利益讓步。不管是否經歷前期的過招，百度旗下的作業幫都不是一個可以小覷的對手，這並不是因為作業幫背靠的大樹有多麽粗壯，而是因為它正好有著搜題答疑的雙重優勢——搜索流量和人工智能。雙方甚至多方的廝殺在這個領域已無法避免。

張凱磊很清楚，教育作為醫藥之外的又一塊誘人蛋糕，百度不可能輕言放棄。“它（作業幫）一定會跟我打下去，我也一定會戰鬥下去，因為它的團隊不如我懂教育，我在這個領域里占優。一開始的時候它憑著反應速度快可以追過我一次，但幾次之後，如果每次拐彎，都能拉開一段距離，它再想追上我就很困難。”盡管作業幫背靠百度，張凱磊還是表現出對學霸君技術和戰略的絕對自信。

接連做出在線直播等一系列動作的出擊，張凱磊似乎已經看清了未來幾個月學霸君的處境，“一開始我們做出來，肯定一堆人批評，說這個質量不好，那個質量不行，這個沒有講到細節點，那個沒有講到落實點。但這不重要，更重要的要快速跑，我們往前沖，有問題我們改，我們調整，早日拿到幾百萬的付費用戶才是核心，拿到之後，我們就擁有分發的能力，我們跟各家去合作，讓你也能賺錢，我也能賺錢，這才是我們解決問題的方式，你上來就談合作，沒有人鳥你。弱國無外交，弱公司無合作。”

在啟動學霸君的創業之前，張凱磊連續幹了五年的PE，投資了多家消費品企業，完成的交易額超過20億。這種經歷最大的價值或許不是項目帶來的回報，而是有機會站在PE的視角，重新打量創業本身。他表示，當把事情放在一個更加廣闊的維度里面去看時，原本你認為很重要的事情，在發展大勢之下，會小到可以忽略不計。“那些曾離你最近、困擾最多的東西，其實很多時候並不影響你的生活，你可以換個角度，把時間拉長，選擇性地忽略掉那些事，或者用最簡單的方法把它抹掉。永遠要去做最重要的事情。”張凱磊在畢業後的前兩年，一度追隨鼎暉投資總裁焦震，他不僅在山腳吹過風，也曾跟著在山頂逛過一圈，見識了千億級公司的模樣，見識了商界巨頭叱咤風雲的輝煌，他希望有一天成為站在山頂上的人，有選擇下山或者繼續在山上待著的自由。

焦震曾對張凱磊說：有句歌詞叫“輸了你贏了世界又如何”，可想說這個話，你先贏了這個世界再說。今年10月，學霸君將開啟C輪融資，張凱磊千萬用戶的變現大招也將啟用。完成了“從0到1”之後，學霸君已經迫不及待的為自己百億願想踮起了腳尖。

學霸君智能機器人要和高考狀元PK？我們聊了聊它的技術、野心和商業化

黑智 2017-06-02 18:41

學霸君智能機器人要和高考狀元PK？我們聊了聊它的技術、野心和商業化

幾十秒完成一道數學題，10分鐘做完一張卷子，它和高考狀元PK，人類能勝嗎？

高考在即，學霸君宣布，其在年初計劃推出參加高考的智能機器人Aidam，即將實現承諾——在6月7日，和高考狀元同臺PK。AlphaGo剛剛戰勝柯潔，Aidam又是否能PK狀元？它又能考多少分呢？學霸君研發這款機器人，又是計劃用它來做什麽？黑智和學霸君創始人、CEO張凱磊，聊了聊它的技術、功能和商業化的問題。

今年年初，學霸君在完成1億美元C輪融資後，宣布推出智能教育機器人，並稱其將於6月與廣大高三學子共赴2017年高考。現在，可以看成，是學霸君實現承諾“交卷”來了。張凱磊表示，Aidam將於6月7日高考當天，數學考試結束後，與數名高考狀元同臺PK，解答2017年高考數學試題，完成包括客觀題和主觀題在內的整張試卷，並按照評分標準得出最終成績。這次活動鬥魚將全程直播。

學霸君

學霸君創始人張凱磊與研發副總裁陳銳鋒

幾十秒完成一道數學題

“Aidam完成整張試卷，大約需要的時間是10分鐘左右。”張凱磊說，“它完成單題的速度在幾十秒鐘左右。”

Aidam和AlphaGo一樣，並非實體，而是以深度學習、專家系統和自然語言理解為核心的複雜系統。這個系統的核心在於通過學習人類的編程邏輯，熟悉人類思考和學習的方式，進而掌握解題方法。

Aidam的圖像識別和自然語言理解技術均為自己研發，構建了深度神經網絡的句法和語義分析器，在海量題庫中不斷強化和擴充訓練。

目前，學霸君已經擁有7000萬道數學題目的題庫系統，以及大量的學生手寫和上傳題目圖片、各種教輔書籍中的題目庫，構成了學霸君的智能機器人的訓練數據。據張凱磊介紹，目前，依靠學霸君的產品端的日活量，每天可以產生1700萬-1800萬張左右的題目圖片上傳。而其中，無論是拍照，還是學生手寫題目，均可以被Aidam的圖像識別系統識別，並記錄、收集、標記。在學霸君的題庫中，每一道題目均記錄了其答案、解析和不同的解題過程。在此基礎上，Aidam不斷進行自動解題訓練。

“系統每天大概做 40-50 萬道題目，進行自我訓練。”張凱磊說。“我們是自己在超鏈路神經網絡使用的時候發現，它對於記憶題目使用的步驟跟邏輯是有價值跟效果的，所以開始大規模地在代數體系跟解析體系解決這個問題。”

目前為止，Aidam主要針對的是數學學科。張凱磊對此的解釋是，數學題目的標準更加明確，容易判定對錯。“我們目前看到學生咨詢最多的問題，超過40%都是數學問題。除了評價標準之外，對於人工智能系統而言，數學的挑戰是比較有難度的。數學試卷中，包括簡單的選擇題，也有複雜的需要解題過程的大題，這是非常適合測試AI的，所以，我們這次選擇數學作為切入口。”學霸君研發副總裁陳銳鋒表示。

而對於類似於語文和英語等學科，張凱磊表示，學霸君已經具備了一定的技術積累，有考慮會在日後推出。

個性化教育真能實現？

而推出這樣一款智能機器人，學霸君的目的，自然不會是單純讓它能夠去參加高考。“我希望它能夠作為教師的幫手，解決目前教育中的一些難題，比如，輔助批改作業。”張凱磊說。

在張凱磊的構想中，“自動批改作業”一直是他希望實現的。“今天我們已經有能力把學生的學習行為數據采集到電腦上面去，有能力把他書寫過程中的東西數字化，但是一直以來我們都沒有這個能力讓機器去批改作業。現在，我們靠深度學習技術，開始有機會，把像人一樣將一道題目一步步推理出來這件事，在系統層面做出來。無論這道題目是否在系統中錄入過，無論它的難度系數有多高，只要在它的認可範圍內，都可以做出來。”

而自動批改的核心目的，則是為了實現個性化教育的最終目標。人工智能可以知道每一個學生的學習習慣、學習進度和學習意願。學生會的東西不會再出現；不會的東西，機器則會一直提醒，直到學會為止。這樣，每個學生看到的內容、做的習題都是量身定制的。另外，通過人工智能，老師對每一個學生的了解將比以往任何時候都要深入。因為人工智能將會在最短的時間里將學生的學習情況及時反饋給老師，老師可以直接讀取，而不會因為學生太多顧不過來。

“我們已經開始逐步在學校里實行個性化教育的實踐，在教育機器人完成後，也將加大推廣的力度。”張凱磊表示。在學霸君現場展示的在某地學校的教學系統中，學生作業已經數字化傳輸到電腦上面，並且後臺由機器批改完成，並對學生的完成情況、行為數據進行了標註和統計。“目前我們的教學改進系統是靠學生做題的零散數據產生的離散模型，把這些題做好了，提升效率之後看過程。未來，我們將把它擴展到5000-6000個班級，這樣將會擴充到幾十萬規模題量的學習過程，成為我們越來越強大的一塊資產。”張凱磊告訴黑智。

在教育領域中，對內容數據的智能化的機器理解將為老師的教學和學生的自主學習提供非常豐富的信息支持，圍繞學生學習薄弱點的自適應學習在機器理解的基礎之上將變得高效而又有針對性。而學霸君研發的智能教育機器人，就是機器理解技術在教育領域的典型應用。

“我們可以預測下，Aidam的數學高考成績將會是多少分。”張凱磊笑言。而事實是，現有教育環境下，還有豐富的應用場景亟待開發。當機器判卷、個性化指導、個性化作業、教案改進等變成可能，老師的教學效率和學生的學習效果都可以得到大幅度提升。人工智能在教育領域的商業化，仍然有更大的創新空間，可待開啟。

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