通过强化技能和运用处景对接，先声智能已经基本覆盖常规场景，并且趋近真人老师的批改水平。

作者 | 张友发

这是「新商业情报NBT」宣布的第598家创业公司

教诲行业还没有被互联网根本改造，这意味着干系企业深入结合人工智能的机会。
作为面向教诲领域的人工智能技能做事商，先声智能正考试测验在自动批改的根本上，优化和拓展AI的运用处景。

先声智能在线上教诲兴起时创立，自动批改是公司最早也最紧张的落点。
英语口语测评和作文批改的AI化能帮助老师提高事情效率，帮助老师从繁重的课后事情中解脱出来。
通过优化技能，先声智能已经基本覆盖自动批改场景，并且趋近真人老师的批改水平。

但AI的运用还在外围，先声智能也在自动批改的根本上拓展AI运用的深度和广度。
一方面在技能之上叠加内容和硬件的办理方案，另一方面为教诲企业供应系统化的AI方案，这大概是AI真正进入核心教诲环节的机会。

01 | 自动批改场景

先声智能创立于2016年，几位创始人都有着AI背景。
之前在国际措辞学习平台Duolingo的事情经历，让公司CEO秦龙认识到AI在教诲领域还有很大的运用空间。
由于创始团队的技能基因，先声智能决定以技能做事商的身份切入市场。

最初团队思考的是如何利用AI帮助老师从繁琐的日常事情中解脱出来。
对西席来说，作业批改霸占了大量的课后韶光，对学生来说，老师批改会有几天的滞后。
能及时快速反馈的自动批改技能因此成为AI教诲最开始和最广泛的落点。

基于语音识别、语音评测和自然措辞处理等核心算法，先声智能推出了智能写作批改和智能口语测评技能，可以对学生的英语口语和写作进行评分和纠正。
团队还在瞄准OCR （光学字符识别）领域，希望通过拍照来对学生手写的作业进行批改。

去年公司发布了语法批改技能，将语法纳入自动批改主要的剖析维度。
公司从2017年开始做语法改错，通过实验逐步覆盖所有语法改错点，直到2019年才正式对外供应技能：“先声的语法改错不算最早的，但该当是市场上效果最好的。
”

先声智能语法改错系统与其它系统的效果比较（图/先声智能）

在技能层面，先声最近一次较大的跳跃是将Transformer框架利用到批改上。
Transformer的好处是能够打破现有技能的天花板，难点是在数据不多的情形下进行模型演习。
先声做了不少努力来办理数据不敷的问题，也是市情上少有的能供应这项技能的公司。

从传统的机器学习到现在的深度学习，秦龙认为公司的自动批改尤其是口语测评技能已经大体靠近真人水平。
写作批改在整体风格反馈和主题干系性判断上还有改进空间，但是在现实运用中，老师一样平常改单份作业的韶光很短，自动批改反而能表示出精度的上风。

技能的探索建立在公司长期研发投入上。
先声团队70%是技能职员，还聘请了有三十年语音对话研究履历的卡内基梅隆大学教授Alexander I. Rudnicky担当首席科学家。
在2018年的北美SLAM 竞赛中，先声在英语语种比赛中得到了第一名。

技能走出实验室，还须要考虑到繁芜的落地场景。
比如在智能口语测评中，如果利用者身边有人在说话，那么测评的质量就会大打折扣。
公司这几年一贯在反复和教诲机构沟通，在秦龙看来，技能公司最主要是通过互换知道客户痛点，同时教诲客户。

沟通具体面向的是运用技能的老师。
不少上年纪的老师乃至对App是什么都不太理解，公司须要切实理解他们的需求，并见告他们AI能做什么：“很多老师看宣布说语音识别能达到99%的精确率，但那是在特天命据库上，实际利用的时候，没有那么准确。
”

经由几年的发展，先声基本覆盖了技能常规的运用处景，并在做更多细节优化。
智能口语测评先声能够逐句打分，让用户实时收成反馈。
先声也在做开放式测评，过去用户对着固定文本进行口语测评，现在产品可以对用户随便讲的一段话进行测评，这建立在语音识别准确率足够高的根本上。

随着场景拓展，先声智能也在延伸业务。
一方面在英语之外，进行中文阅读的口语测评，另一方面，在耕耘K12领域几年后，先声也逐渐进入口语学习和中文阅读都很主要的学前教诲领域。

运用阶段的延伸不是大略的技能复制，而须要考虑到繁芜的学习关系。
比如学前教诲更主要的是鼓励孩子开口，如果一贯给孩子打分较低，就会消磨学生的学习兴趣，违背教诲本来目的，这是K12教诲不须要考虑的。

这几年大型互联网公司也在考试测验将智能语音技能运用到教诲领域。
面对大公司的压力，秦龙认为先声的上风在于对付教诲垂类的深耕，双方出发点的不同会让技能具有倾向性。

对技能落点的研究，才是先声真正的壁垒。
比如同样一段语音，大公司的识别技能会将缺点发音和语法识别为精确，而先声智能的技能则会找出错误，由于大公司的语音技能是为了识别和确认语音，而先声的技能是为了帮助学生找到缺点。

02 | 进入核心

随着业务的发展，先声智能也在拓展业务的边界。
在横向上，除了供应技能，也考试测验输出内容和硬件的办理方案，在纵向上，AI技能有机会利用到教室教诲中，并为教诲机构供应更全面的办理方案。

在和学校、硬件厂商的互助过程中，先声智能创造除了口语测评技能，互助伙伴也有题库、绘本等内容需求。
先声智能去年签约了《爱探险的朵拉》等IP，并与咔哒故事、悟空识字等多家儿童数字内容平台建立了深度互助关系，希望加强内容的储备。

先声也在考试测验更多软硬结合的方案。
过去公司主攻软件，2018年开始有硬件厂商来寻求互助。
去年公司与360AI音箱和等智能硬件达成互助，为其供应技能支持。
公司也在交互技能上叠加硬件和学习内容，将一套软硬件的模组方案售卖给厂商。

对AI教诲来说，经历了2018年的风口和2019年的退潮，AI的运用逐渐回归理性，用AI技能改造核心的教诲环节还须要韶光。
但先声智能也在考试测验用AI办理在线教诲的核心痛点。

目前热门的在线大班难点在于难以实现学生交互。
现在的交互更多通过做题来实现，但会造成对教室的打断，师生互换更本能的反应仍是语音，先声智能在将语音识别和语音测评技能运用到在线教室，让学生通过语音办理老师提出的问题，从而提高教室的互动效率。

另一方面，过去公司都在做相对外围的单项技能输出。
在新的发展阶段，秦龙希望能为教诲企业供应系统化的AI技能办理方案。
教诲公司内部有着繁芜的场景，由此产生的需求须要多种AI技能领悟才能办理。

这须要先声深入理解企业的场景，从而探求痛点和解决方法。
比如在线下播放网课***时，如何利用AI将***进行剪辑精简。
不少教诲机构的学生作业录入线上仍旧靠人工进行，如果能够采纳AI技能，将会大大降落本钱。

整体来看，做事商的发展和行业的变革密切干系。
先声创立时在线教诲刚刚兴起，在线教诲对AI技能有着更强的运用意愿，也逐渐推高了AI的运用激情亲切。
公司开展业务后，客户数量一贯保持每年100%以上的增速，个中超过60%是线上企业。

今年的疫情推进了线上教诲的发展，先声的技能利用率在疫情期间较去年同期有超过700%的增长。
据秦龙判断，在今年三四季度，受到疫情教诲的线下教诲机构，也会更多和公司达成互助，过去对线下教诲的渗透不敷是市场拓展的难点，现在疫情加速了这个过程，公司也因此须要思考线了局景的技能优化方向。

在融资方面，先声智能已经完成3轮过千万美金融资，投资方包括遐想之星、创世伙伴成本、思必驰、好未来和浙大友创。
公司目前在方案PreB轮融资，紧张用于学校场景下的技能研发。

AI对教诲的运用仍在低级阶段，秦龙也承认，互联网并没有在实质上改变教诲的运作形式。
但在可见的未来，AI仍有机会为教诲体系提效，并且深入改造教诲本身，这将会是作为AI做事商的智能更长远的机会。