作业AI经过在C端场景多年积累，已经足够成熟，正突破技术临界点，2021年至2022年开启B端场景大规模常态化应用元年。云思智学技术团队深耕作业AI八年，深入“无人区”，持续做前沿性开拓，成为智慧教育行业的作业AI引领者。

       1956年夏季，以麦卡赛、明斯基、罗切斯特和申农等为首的一批有远见卓识的年轻科学家在一起聚会，共同研究和探讨用机器模拟智能的一系列有关问题，并首次提出了“人工智能”这一术语。

       人工智能波折潜行60年后，2016年3月，谷歌旗下DeepMind公司研发的AlphaGo与围棋世界冠军、职业九段棋手李世石进行围棋人机大战，以4比1的总比分获胜；此后又与柯洁在内中日韩数十位围棋高手对弈，无一败绩。人工智能由此勃兴，成为互联网、大数据之后第三波信息革命，2016年也被称为人工智能元年。

       所有AI都是场景AI

       人工智能（Artificial Intelligence，AI）是对人的智能的模拟、延伸和超越的理论、方法、技术及应用系统的集合。该领域的研究包括机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理等等。

       不过，目前所有AI都是场景AI，只能解决某个场景、某个领域的问题。因为AI的训练是对某场景大数据的深度学习过程，比如AlphaGo融会贯通了所有围棋棋谱，但它只会下围棋，只是一种对弈AI。

       一把钥匙开一把锁。不久前科技部公布了《关于支持建设新一代人工智能示范应用场景的通知》，首批支持建设十个示范应用场景：智慧农场、智能港口、智能矿山、智能工厂、智慧家居、智能教育、自动驾驶、智能诊疗、智慧法院、智能供应链。这十个应用场景所需的AI就是十种场景AI。

       作业AI兴起

       作业AI是聚焦教育领域作业场景，为推进作业来源、设计、布置、完成、批改、分析、反馈、辅导、管理等全流程数字化智能化，所依托的OCR文本识别、AI批改、数据分析、知识图谱、算法推荐等AI技术体系。

       作为最核心的教育场景之一，作业涉及数据量最大，价值也最高。可以说，作业AI是作业数字化进而教育数字化的技术底座。没有作业AI，老师精准高效教、学生精准高效学、校局精准高效管，就都无从谈起。

       作业AI的兴起，首先是在C端家庭场景。它的基本原理和模式是借助AI技术，实现对用户作业的精准识别，进而实现对用户知识画像的精准洞察，进而把优质适配的内容资源（如知识点解析、视频讲解、举一反三练习等）精准推送给用户，最终实现AI辅助用户精准高效学。

       原理看似简单，但作业AI实现起来却困难重重。

       比如在第一个也是最关键的环节——OCR文本识别环节，孩子手写作业的笔迹、褶皱、图像模糊、倾斜、图形题、复杂公式、专业符号、主观题等等，AI能否精准识别，都是一座座必须跨越的高山。

       过去8年，我们一直在持续地自主研发和数据积累，不断进行功能迭代和架构完善，集中一切力量向作业AI一个垛口冲锋，引领行业逐一攻克了这些技术难题。

       TO B元年

       2021年以来，作业AI进入一轮爆发期，开始在B端学校场景真正呈现出大规模常态化应用之势。在此意义上，2021-2022年可说是作业AI的TO B元年。这得益于三大变量推动——技术、政策、需求。

       首先是技术突破。学校场景对作业AI的要求更“苛刻”，这是教育的特殊性决定的，教育教学天然地要求高精准，好比工业级和航天级的区别。在AI识别环节，学校场景的容错率更低，90%准确率已然极高，但对学校来说意味着100道题错10道，老师根本无法应用；在AI批改环节，要求能对主观题、应用题做到步骤级批改；在题库等内容建设环节，要求标签足够多维精准，方便师生按需调取和AI按需推送。

       目前，云思智学作业AI已突破到识别批改速度在1秒内，题目覆盖度85%以上，批改准确率99.9%以上。这就跨过了技术临界点，作业AI终于可以在B端学校场景真正应用落地了。

       关键是政策牵引。去年7月发布的“双减”意见要求“提高作业设计质量。发挥作业诊断、巩固、学情分析等功能，将作业设计纳入教研体系，系统设计符合年龄特点和学习规律、体现素质教育导向的基础性作业。鼓励布置分层、弹性和个性化作业，坚决克服机械、无效作业，杜绝重复性、惩罚性作业。”“教师要认真批改作业，及时做好反馈，加强面批讲解，认真分析学情，做好答疑辅导。”去年4月发布的“作业管理通知”要求“有条件的地方，鼓励科学利用信息技术手段进行作业分析诊断。”“学校要切实履行作业管理主体责任，加强作业全过程管理。”政策驱动作业AI在学校场景大规模常态化应用。

       去年秋季学期，云思智学即推出“高质量作业解决方案”，包括高精准作业库、高质量作业设计、多终端数据采集、多维度学情分析、高质量督导管理等模块，依托行业领先的作业AI技术体系，形成作业数字化全流程完整闭环。

       核心是需求驱动。近年来，作为学校教育教学的关键场景，作业的减量提质、减负增效势在必行，学校、教师、学生等对高质量作业的需求越发强烈。如何切实发挥好作业育人功能，布置科学合理有效作业，帮助学生巩固知识、形成能力、培养习惯，帮助教师检测教学效果、精准分析学情、改进教学方法，促进学校完善教学管理、开展科学评价、提高教育质量。如何实现规模化教育与个性化培养的有机结合。B端需求极大促进了作业AI的兴起。

       应用为王

       教育部强调，大力推进教育信息化、推进教育资源数字化建设，坚持“应用为王、服务至上”，切实为师生提供能用好用的数字化资源。

       作为智慧教育领军企业，云思智学始终遵循“适用、好用、常用”的产品技术理念。目前，公司推出的高质量作业解决方案已在20多个省市自治区，超350所中小学实现常态化应用，大幅减轻教师作业设计、作业批改、学情分析等负担，显著提升教研、教学、讲评与辅导质量，实现学生作业的减负提质和大规模个性化学习，推动学校整体教学质量提升，促进区域教育高质量发展。

       根据云思智学系统后台统计，平均每位教师每周使用系统布置作业4次以上，且其中80%的作业都进行了精准讲评。结合教师用户调研和平台数据分析，学生作业总量平均下降了39%，背后是老师们作业设计变得更合理，减少了重复性作业布置。

       此外，每位老师每月批改作业时间减少了500分钟以上，节约的时间可用来做25次学情分析和12次精准讲评,在不增加教师额外负担的基础上，进一步提升教学质量。

       多年来，云思智学技术团队始终专注作业AI，深入行业“无人区”，持续做引领性前沿性开拓；尽管每多前进一步，难度都是指数级的增加。未来，我们将始终坚守“科技赋能，让智慧教育触手可及”的初心使命，以科技助力教育高质量发展。

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