原标题：AI技术在教育场景中的应用面临变现难题

　　在过去爆发的速度比较快的AI教育领域主要是两个，第一个是图像识别，也就是AI的拍照答题。拍照答题的技术以四家公司为代表，分别是作业帮、猿题库、学霸君和阿凡题。其月活跃用户数分别达到了8000万、1817万、2000万、1亿，加起来包含重叠的已经是2亿多用户。

　　但是目前，拍照答题达到顶峰之后，拍照AI的视频图像识别技术并没有带来收入，“所以他们现在都在往网课，包括直播和录课（作业帮）、往一对一（学霸君）、一对多小班（猿辅导）开始转型。”

　　第二个“过去”的技术是语音识别。

　　“国外的ALEKS从07年开始语音识别，还有流利说，从2013年开始从语音识别切入口语教学。因为语音识别只是教育中英语口语学习的一个小的细分领域，所以它的用户数是有限的，所以现在这两家机构也在转型。ALEKS转型后现在是做美国外教真人的授课，用AI来做辅助。流利说转型AI自适应，叫做懂你英语。流利说现在的收入几乎百分百都是来自于懂你英语这个板块。所以现在最火爆的AI的模式是AI自适应。”

　　注：松鼠AI智适应学习系统示意图

　　而AI自适应学习系统的构建过程比较复杂，通常会涉及计算机科学，数据科学，机器学习，深度学习，教育测量学，教育与发展心理学等学科，其中采用的AI技术包括概率图模型，模糊逻辑，知识空间理论，知识追踪理论，项目反应理论，图论等。

　　AI自适应学习目前最大的技术难点在于对于具有推理性问题的解决方法，目前对于客观题的处理已经很成熟，但是对于证明题、简答题等，虽然规则可以解决一部分问题，但是真正做到解题步骤里的自适应，还需要进一步研究。

　　至于“未来”的AI的技术，栗浩洋认为，“现在还并没有成熟的是AI的主观题自动阅卷，准确度只有70%，实际的使用效果还没有达到一个比较完美的状态。 ”

　　雷锋网在对中小学教师的采访调研中也发现，以数学科目为例，目前市场上的AI阅卷产品只能自动批改客观题，而对于耗时最长的主观应用题只能由老师手动批改，对整体作业批改效率的提升效果并不明显。

　　至于情绪表情识别和脑科学，栗浩洋表示，“这两个技术在美国现在也没有非常成熟的公司，在中国也没有非常成熟的应用。这个可能从学术界来看，技术成熟还需要5到10年的时间。”