未来新技术更新迭代，对少儿教育行业的影响，在创投市场少有波澜的局面下，作业盒子、绿橙教育、壹点壹滴、趣口才等多个少儿教育项目先后宣布获得融资。在资本寒冬中，理性的投资机构们不约而同地选择了在少儿教育领域持续加码。
数以亿计的潜在用户，万亿级的市场规模，上百个细分行业，近年来，少儿教育的各个赛道基本上都涌现出了估值超过数十亿美元的独角兽玩家。面对少儿教育这个庞大的市场，资本和创业者们都在寻找新的行业爆点。
7月31日，铅笔道“少儿教育行业峰会”在北京召开，峰会现场聚集了百余位国内一线投资机构和创业公司代表。其中，近十位嘉宾发表主题演讲、参与圆桌讨论，分享他们对当前少儿教育发展的思考与探索，共同讨论少儿教育的未来趋势。
精锐教育集团副总裁焦典曾经在国际知名战略机构与世界五百强企业中任职，还曾担任中国快时尚第一品牌战略发展负责人，至今已经拥有12年教育行业的战略规划与实践经历。
在铅笔道“少儿教育行业峰会”现场，焦典做了题为《未来新技术更新迭代，对少儿教育行业的影响》的演讲。
焦典认为，科技应当以人为本，目前教学科技停留在“教”的角度，很少从“学”的角度去思考，这是行业内的缺失。
以下为焦典在铅笔道“少儿教育行业峰会”上的发言，由铅笔道整理如下：
教育的基本盘
素质教育迎来风口，本质上是因为什么？
耐克、阿迪达斯，是大家当年的选择，现在消费者热衷买什么？Under Armour, LuLulemon。同样道理，素质教育赛道的风口，实质上是品牌与体验的升级，企业用新的颠覆性打法淘汰街边的小店。
大家从经济周期的反馈来看，无论经济周期好与坏，父母对子女的教育从来不肯松懈，甚至越是经济周期低的时候越增加教育的投入。
科技对每个行业都在进行颠覆，对教育行业亦然。科技再加上资本的助力，就会撬动行业的变革。那么科技对教育行业产生了什么样的冲击和变革呢？整个市场上基本盘又是怎么样的？
一大利好的消息是K12的人口结束负增长，2018年的时候幼儿园、小学阶段已经正增长，预计在2020年初高中阶段人口结束负增长，迈向增加生源的市场。这对教育行业是重大的利好，包括二胎的政策、人口红利的政策都在促进整个教育基本面的“扩大饼”。
可是，这个“饼”会在哪里？一线、新一线，还是二三四五线？这与教育行业者自己的定位跟布局有很大的关系。高端，还是大众？这仅是人口趋势。这些人口产生在哪些位置？同教育行业自己的布点、开店策略、扩张策略有很大关系。
每一个创业者选择自己的商业模式，特别是线上和线下相结合，特别是对线下实体店来说布点策略，每一步考量都非常的重要。哪个城市怎么打？怎么打透？打透之后怎么扩张？这是大家需要知道的。这个思路之后建议大家三个动作，也是精锐走过的三个动作：
第一个步骤，叫优势生存。什么叫优势生存？用你自己最优势的项目在市场上找到自己的立足之处。学而思只做数学，优势生存是把数学学科结合当时的奥赛做透、做强。
第二个步骤，学科均衡。数学好了以后，做英语，再做语文。对新东方来说，英语做好了，再做数学和语文。
第三个步骤，多元发展。大家已经看到了教育头部的机构跳出了自己的赛道开始干什么？不断在K12垂直领域去并购、去投资、去发展。
基本面以外，政策影响同样不可忽视。政策影响是对我们行业最大的冲击。2018年和2019年，中央连续出台了7份重量级文件，针对线下教育机构的“80号文”从课程设置、晚课时间到消防安全都做了规定，让线下机构合规成本大幅提升；线上也出台了类似规定，如60个课时只能一次性卖，最晚21点钟结课等。
国家的发展需要人才，教育是为国家储备人才。在国际舞台上，中国作为个体比其他国家差的地方，就是我们国家所需要扶持的。这亦是为何儿童编程要进入到更小的阶段，是因为AI是最后大国之间较量的最佳战争，这是一个武器库，所以我们需要相应的人才。
教育与IT的相似性
2000年开始，教育走过了在线化、商业化、智能化、深度融合的整条道路曲线。
技术的整个心法是围绕着数据四个阶段。数据的产生、数据的传输、数据的存储、数据的运用。这是整个IT行业的核心。
所有动作都是数据，数据产生后靠什么传输？以前是3G、4G，马上未来是5G。特别是在2013年、2014年4G商业化，网速提升，宽带提速降费等一系列的动作技术辅助情况下、技术传输的模块提升了，所以产生了很多的商业模式。而5G的传输速率会带来低延时、高容量。
数据的存储与IT行业EMC、Oracle有关系，关键在于数据的利用。AI并不神秘，其本质即是统计学，AI是在不断地测算相关性。
算法产生在70年代，当时算力低下，而现在算力跟算法已经得到解决，大数据蓬勃发展。人工智能相关性的计算已经不复杂了，移动设备同时执行很多任务不再是问题。
数据的产生、传输、存储跟运用，是IT行业背后的逻辑。对于教育行业的启发是什么？我们所讲的教育包括学、练、测、评四大模块的数据。运用好这四大块数据就会产生多种多样的商业模式。例如，“学”与数据的传输结合就产生直播。
目前来看，自适应、深度学习、5G通信、人工智能会在一整块模块带来革新。上文中提大数据、AI，再提AR/VR混合现实技术，是在教育行业中对“教”和“学”都有用的技术。例如，我们此刻坐在课桌戴上眼镜，打开AR模块可能看到巴黎的学生也在教室里面，这将比直播技术更加有沉浸性，而沉浸式的体验会提升学习的效果。
区块链是解决征信的问题，比如小时候想篡改作业，而现在作业可能是区块链绑定无法修改了，不仅可解决征信问题，还有其优越的会员体系。
脑科学同样值得我们关注，大脑在思考过程中不断在产生脑电波，仪器设备可把脑电波收入，得到一个结果，你的脑电波最终是10和01的代码，能不能一个设备反向跟10和01？
比如，以后考驾照不会开车，但是晚上睡觉做了反向编译，学了科目一跟科目二，你的大脑已经睡了，第二天要考的是科目三。考试内容就是试驾，前面的知识已经掌握，包括防御性的驾驶技术在大脑里模拟了很多遍，大脑实际上已掌握了科目三的技能。这是脑科学未来到三十年左右时间将突破的反向编译技术，于我们未来的学习将会是另一种突破。
技术如何颠覆教育
现在人们一直讨论技术怎么颠覆教育，但是学生应该如何学习呢？通过眼睛等感官做到听说读写做，这是人类与外界的沟通，并且把外界信息记录到大脑里面的唯一输入、输出方式。人脑的输入跟输出是听说读写，别无他法，给他看直播和录播、人工对面教学也是如此，信息交互中只有用这几个办法，这是人脑输入的限制。所以，脑科学是未来大有可观的。
第一个，人工智能+教育，通过数据分析，包括面部捕捉、传感器识别来生成学习力曲线的报告。
第二个，区块链+教育，主要是利用征信积分体系和整个的学习全链路追踪。
第三个，AR/VR+教育，混合现实无论是对素质教育和学科教育都有极大的突破。
第四个，游戏化+教育，游戏化可以跟AR/VR结合在一起，两者是娱乐化的教育过程。这两个商业模式一加会有新的想法。
刚才说到大数据驱动机器学习理论AI，但在 60年代，人类在算法跟理论上走过弯路。人工智能提出的年代，是上世纪40年代到60年代，但那时候的人工智能著作全是由神经学家去做的。神经学家想让机器去模拟人脑的思维方式，这样是不可行的，因为无论从人脑的神经结构和脑电波传输的整套结构都是完全不一样的。所以你让机器去模拟人脑，实际上是在降低机器的效率。
70年代末到80年代重要的事情，就是把人工智能恢复到机器学习，也就是真正的变成统计学原理，运用机器去学习机器的语言。这是一项重大的突破，此后学界就一直等着计算机算力的突破。从这点大家可以看出，人工智能的分水岭真正的让机器回归到机器的本身，来做统计学。
MR是AR+VR是MR混合现实，无论是内容的制作和学习环境的设计，都主要是给孩子创造沉浸式的体验。在幼小阶段，最重要的是怎么提升孩子的有效专注力。从人诞生开始，每增加一岁，有效专注力增加3—5分钟，到3岁的时候有效专注时间是10—15分钟，这和课程的设计是息息相关。
幼小阶段的有效专注力特别难把握，游戏、大的屏幕、声光电都会吸引孩子的注意力，所以通过用混合现实方式创造让他沉浸下来的空间和环境。是MR技术适合孩子教育深度发展的原因。
从硬件、大数据到边缘计算到脑科学，围绕着IT的三个模块：
（1）数据的产生：教学过程会有数据的产生，怎么样去规划好数据的产生。
（2）数据的传输：数据的传输是教学模式。
（3）数据的存储和应用：即通过挖掘大数据挖掘的交叉学科分析，这是跨学科的便利性。
从“学”的角度上来说，在整个体系内的环境科技升级叫“环境科学”，即通过对自然元素的应用，激励元素跟个性化元素，包括校区的温度、湿度、光线等，帮助人们达到最好的状态、创造真正能带给我们学习者最合适的环境。
所以，科技并非硬生生的存在，而是你走入到屋子里的时候，让你感受不到科技的存在。你走进来的时候它就已经自动判断你的需求。比如说嗓子不舒服，房间的湿度会自动调高；没有戴防蓝光的眼镜，而光线光亮，房间内会自动调节。整体的声光电和环境都会根据人的个体，包括最合适的学习曲线做定制，这才是真正的科技对教育的颠覆。最终科技还是应当以人为本！
