我们大多数人，对机器人在教育领域的作用能发挥到什么程度，还没有感性认识，处于比较懵逼的状态。但是我们人人都知道，高考是检验基础教育成果的标尺，是一个很有说服力的场景。

如果今天机器人有机会赢过一批当年的高考状元，无疑是向更广大的人群证明：AI已经有相当强的解题能力，可以应用于教学、辅导学生了。

学霸君的Aidam是怎样炼成的？

简单说来，智能教育机器人Adiam的诞生分两步。

第一是海量的数据积累。

依靠大规模的用户拍照上传，学霸君积累了海量题库和答案。截止5月，App已有超7000万用户，累计解决近100亿道问题，答疑命中率93%，行业领先；同时学霸君还开发了智能笔，采集学生的手写答题行为数据，便于机器分析学生对题目背后知识点的具体掌握情况，为后续教师的因材施教提供反馈。

第二步是机器深度学习人的推理解题能力。

有了海量数据，机器人可自己做题并和答案做比对，吸取答错题的经验，不断拓展、强化知识图谱，就像Alpha-Go每天不吃不喝，自我对弈，练出炉火纯青的棋艺一样，Aidam也是每天做四五十万道题自我学习，模仿人脑的推理演算过程，最终优雅地输出一步步有逻辑次序的答案。一旦它搞懂了人类是如何学数学的，也就能训练学生学数学了。

智能教育机器人技术并非一蹴而就，而是经历了长期的积累过程。

这里边儿既有人的积累，也有技术的积累。首先CEO张凯磊就是一个“学霸”，他当年以高考数学和物理满分进入了南开大学，却又早在大二就休学进入教育领域创业。

在做学霸君之前，他已经是地方小有名气的名师，培训过的学生有不少人进入清华北大等一流院校。因此，经过一线任教的经验积累，张凯磊和他的团队对教育行业有非常深入的见解，也深知其中痛点。

同样地在技术上，学霸君也是厚积薄发。

当被问及智能教育机器人的研发时间时，CEO张凯磊给出的答案是“2012年到现在”，比如在拍照搜题阶段就不断迭代优化的图像识别和自然语言处理技术。

学霸君首席科学家陈锐锋和创始人兼CEO张凯磊

学霸君的可贵之处在于，从早期就看清了教育的诸多痛点，持续投入资本和人力到技术研发积累上；有了这些，再赶上数据和计算成本都大幅降低的移动互联网时代，有实力释放“高考版阿尔法狗”也就不足为奇了。

此外，机器人当然并不是为“炫技”而生，AI是底层的技术能力，价值核心在于找到好的应用场景。

学霸君也公开表示，长期来看，自主研发的AI将作为学霸君的底层引擎，在此基础上，机器阅卷、个性化指导、个性化学习、教案改进等各个场景都能有新的应用。

比如，目前学霸君使用AI系统的2B端产品在实际应用中已有所成效。在安徽的部分学校，学生用学霸君的智能笔写作业，答题全过程被数字化传输到电脑上，由后台机器直接批改。

同时也记录学生的答题时长、犹豫和出错等行为数据，从而根据孩子水平推荐适合的习题，让他针对薄弱点快速练习和进步，实现个性化学习。老师也可以数字化管理教学进度：全班在上一堂课对知识点的掌握情况如何，在系统中一目了然。不仅帮助老师摆脱繁琐的机械劳动，也辅助老师了解孩子进行因材施教，提高教学效率。

从拍照解题“神器”到个性化学习系统，学霸君的“升级”之路可谓充满正能量。

皓哥有很深的体会，专注于产品打磨和技术研发，厚积薄发，用技术力量推动教育效率的提升，这是学霸君的核心竞争力所在，应该也是很多优秀企业的共通之处。

未来的AI+教育将往何处去？

首先需要认识到，AI和教育的结合现在仍处初级阶段，未来还需继续加大投入。

以学霸君为例，即使经历了多年积累，自然语言处理也还有很大提升空间。再比如，今天机器人可以参加数学高考，客观上也是因为数学的答题思路与评判相对更容易数字化和标准化；至于文科领域，虽然目前AI也已经有了技术储备，能完成简单的文章撰写等任务，但离解决创造性、开放性和复杂程度高的问题还有很大差距。

不信，你让机器人写一篇富有哲理和情感的小散文试试？皓哥虽然不算文采过人，但还是有信心能碾压AI的。

其次，AI将成整个教育行业的标配，赋能更多的新应用场景。

除了前面提到的个性化学习，行业内也有许多智能教育团队正在研发虚拟助手、专家系统等场景下的产品。

最后，未来的教育是老师与AI协作的产物。