海风教育再获超1亿美元融资 AI挽救在线“一对一”？
导读：7月4日，K12（基础教育）在线一对一教育品牌海风教育宣布完成C+轮融资，这也是继2018年1月完成C轮融资后，海风教育半年内获得的第二笔融资。
7月4日，K12（基础教育）在线一对一教育品牌海风教育宣布完成C+轮融资，这也是继2018年1月完成C轮融资后，海风教育半年内获得的第二笔融资。整个C系列轮融资金额总计超过1亿美元，由好未来、源码资本和某主权基金联合领投，涌铧资本、零一创投等老股东跟投。
此外，在资本的热捧下， VIPKID、哒哒英语、三好网等K12在线教育机构均在上半年传出新一轮融资消息。
但在K12在线教育机构融资额不断刷新高的同时，在线教育盈利能力不断受外界质疑。尤其是多家在线教育平台黯然离场后，创业者们不禁开始思考如何才能让在线教育不再是看起来很美？
为满足个性化押宝一对一
近两年，K12教育行业发展可谓是如火如荼。源码资本合伙人黄云刚对《华夏时报》记者透露，有数据显示，K12领域已经有超过6000亿元人民币的市场，很期待未来不断出现超过10亿美元估值的公司。
实际上，海风教育是以做大学自主招生辅导培训起家，但由于该赛道相对较窄，天花板低；且线下模式低效、低能等问题一直无法得到解决。2014年，海风教育决定放弃线下业务和一年几百万元的盈利，全面转型在线教育。并受到在线一对一教育培训机构如VIPabc、51Talk等项目启发，决定押宝K12在线一对一教育。
一对一最早出现在口语外教领域，后逐步在中小学课外辅导中广泛运用。且与传统教育机构主要采用的班课式教育不同，一对一目前已成为K12在线教育机构的主要赛道。
海风教育创始人兼CEO郑文丞表示，新东方和好未来的核心业务是一对多的班课，优势是毛利高、成本结构好。但班课需要具备一个前提条件——它需要凑齐水平相当、目标相近的学生，否则体验就很糟糕。
例如，新东方起初做留学语言培训，教的是课堂之外的内容；学而思是以小学奥赛业务起家，是一个培优及超前学习的过程，来上课学生的水平比较齐整。
而当教育机构面对中学生这类群体时，继续推行班课模式不一定会收到良好的教学效果。
简单说，中学生有典型的升学需求，课外辅导讲授的知识都是学校里曾经学过的内容，因此不同学生在参加课外辅导时起点就变得不同了，课外补习也出现分层的情况，郑文丞为《华夏时报》记者分析，好学生相似度高，参加班课的体验较好，但中等层次以下的学生很难通过班课来提升学习成绩，他们参加标准化班课，时间效率会大幅下降。
“这就催生了一对一教育赛道，并且在过去十年当中快速发展。”郑文丞说，同时，家庭教育预算的提高，越来越多的家长们有能力为一对一教育付费。在消费升级的背景下，用户对个性化学习的整体需求迅速膨胀。“我们发现整个中小学课外辅导培训真正的市场在于满足中等层次以下学生的补差需求。”郑文丞提道。
AI让线上一对一不再
“看上去很美”？
一方面，K12在线教育机构融资额不断刷新高；另一方面，在线教育盈利能力不断受外界质疑。此前有报道称，市场机构对400家主要在线教育企业的调查结果显示，截至2016年底，其中15%的企业濒临倒闭。
同时，伴随91外教、老师来了、小马过河等在线教育平台黯然离场，让在线教育似乎成为一场“看上去很美”的生意。尤其有人质疑在线一对一成本高、利润率低。而在郑文丞眼中，这是对线上一对一经济模型的误解。
主打一对一在线少儿英语教育的VIPKID2017财年数据显示，其营收达到50亿元，确认收入增长近6倍。
在接受《华夏时报》记者采访时，郑文丞表示：“从经济模型角度，对线下教育而言，班课模式显著好于一对一模式，但这个逻辑放在线上教育领域不一定成立。”当在线教育打破场地限制后，整体成本结构与线下教育出现了本质性区别。
郑文丞进一步为记者分析，线上班课教学模式中，因为教师成本占比大幅下降，所以大家认为整体毛利水平会显著提升。但实际上，在线一对多班课会面临定价偏低，订单贡献的收入大幅下滑。与此同时，在线教育“赛道流量”有限，竞争者众多，导致了教育机构的市场投入，营销费用居高不下，此部分费用的占比也会大幅提升。这是在线一对多模式会遇到的问题。
“到目前为止，除了新东方在线，好未来网校这样有流量基础和自身品牌保障的项目盈利较好外，其他项目中，大部分在这个经济模型里发展的不是很好。”郑文丞表示。
另一方面，在线一对一教育可以完全取消供需两头的地理位置限制。但在线班课形式需要聚集一些水平相近、目标相当的学生，这就提高了集中度的要求，毕竟不同学生面对的教材版本、年纪、学科需求可能不同，这对教育机构招生能力是个挑战。
除了郑文丞思考的经济模型外，业内认为，智能化将是在线教育盈利的突破口。2012年前后，英语流利说等公司就已经把语音识别用到教育中；在图像识别方面，出现了以学霸君、作业帮和小猿搜题为代表的拍照搜题公司，但如何才能让技术对教育的改变不只流于表面，是在线教育机构一直在探索的问题。
一对一因材施教的背后是需求，对于每个学生在不同知识点上，需要有不同的教学方案和策略。而传统教学体系中，老师主观水平的差异导致了教学表现的不稳定。而通过机器学习能够优化教育资源，为老师赋能，在教学过程中，从备课到教学方法的选择，从作业布置到测试设计，老师可以有据可依，从而做出更好的选择，郑文丞提道。
然而，AI在教育领域应用最大的障碍就是数据缺失。人工智能需要海量精准的数据，并且样本数据越连续越好，越准确越好，但目前无论是线下还是线上的教育机构，都在数据方面存在不同程度的缺失。
郑文丞对记者表示，从历史来看，教育培训不属于数据基础特别好的行业。不论公立学校课堂教育，还是线下培训班教学，大部分课程结束后都没有留下数据。如果这个问题不解决，AI技术在教育领域的应用就没有基础和发展空间。
在郑文丞看来，从互联网+教育到AI+教育是一个循序渐进的过程。首先，互联网可以提升效率。大数据相关技术更进一步，解决了线下课堂“黑盒化”问题。在线教育平台累计教学数据，并加以分析检测让课堂透明化。一方面机构可以监管课程，另一方面统计分析能够更精细化地支持运营和管理。而在前两者的基础上才会出现真正的AI+教育。