2018年秋季开学后，教育部引发的《普通高中课程方案和语文等学科课程标准（2017年版）》开始执行，高中生正式学起了人工智能、物联网、大数据处理等课程。
政策的利好、资本的追逐、媒体的追捧，令AI教育这条赛道越来越热。数据显示，2018年上半年中国教育行业的投资细分以STEAM教育占据了最高比重。
（数据来源：投中数据）
当前布局AI教育的玩家大体分为三派：
第一类是“AI工具型”，以AI、大数据等科技手段辅助教学，提升学生的学习效率，力图实现千人千面。这其中的玩家主要为工具类、测评类厂商及自适应教育企业。
第二类“AI学习型”，是将人工智能基础知识作为教学内容，帮助学生掌握人工智能领域的基本原理及相关应用如编程、机器学习、计算机视觉和自然语言处理等。此类型的玩家主要集中为STEM教育、创客教育、编程教育提供商。
第三类则是“智慧校园型”，利用AI技术来提升学校管理能力、教师教学质量，包括智慧校园、翻转课堂、教育云平台等。
（德勤发布的《2018年中国教育发展报告》显示, “AI学习型”无论在校内外皆有渗透度上升的趋势，在政策方面或是资本方面都受到了较大力度的支持）
显然，“AI工具型”和“智慧校园型”是以科技技术为主要驱动，未来能否在赛道上突围，考验的是技术。而专注于教学内容的“AI学习型”玩家，又该以怎样的核心竞争力实现落地？
首先要明确一个问题，在“AI学习型”中，孩子们到底学的是什么？
不少人对AI教育存在狭义的误解，认为AI教育=编程教育/机器人教育/STEM教育，然而，广义的AI教育要远比后者丰富得多。
以刚刚落地苏州外国语学校的优必选AI及机器人教育解决方案为例，真正的AI教育不仅要有创新的硬软件产品，更需在课程体系和服务上形成完整的一体化解决方案，解决现有教育资源的痛点，立足于教育本身，才能在AI+教育的巨大想象空间中落地。
教具作为实践课程理念的载体，决定了教学体验感。目前AI教育市场常见的教具是各类编程机器人产品，它降低了编程入门的门槛，让未接触过基础编程的学生轻松上手，但市场上普遍的编程机器人仍存在开源性不够的尴尬，与现实中机器人的开发存在脱节，以致于学生们掌握的不是机器人设计背后的原理，而是如何操作某些公司的产品。
（优必选开源人形机器人Yanshee在苏州外国语学校）
作为全球领先的人形机器人独角兽企业，优必选为其教育解决方案提供了丰富而具有开源性的硬件基础。进驻苏州外国语学校的多款优必选机器人满足了从基础入门到高阶创新的过渡——支持Blockly图形编程的uKit可编程积木系列，可帮助学生零基础入门编程；兼容Arduino开源平台的uKit Explore有丰富的扩展接口，支持多个传感器模块及相关外设接入；
用树莓派开放式硬件平台架构的开源人形机器人Yanshee，内置800万像素摄像头、陀螺仪、开放GPIO接口及多种通信模块，配套多种开源传感器包，提供专业开源学习软件，支持BLockly、Python、Java、C/C++等多种编程语言学习及多种AI应用的学习和开发，满足了高阶学生的创新需求。
课程体系的开发能力，是考察教育玩家能否领先于硬件玩家的重要标准。然而当前的AI教育体系存在知识体系断层的现象，以编程为例，现有的编程教育有两种——Scratch或Blockly所承载的低龄版编程、针对程序员开发的Python编程，两者之间存在的空白造成了过渡阶段的缺失，青少年在低龄阶段入门后往往由于没有过渡课程而脱课，现有体系无法满足从小学到大学的教学需求。此外，从实施上来看，不少AI教育课程直接将国外课程资源进行二次开发，和国内的教学大纲并未进行很好地链接。
优必选联合国内外著名教育专家围绕国家课程标准，共同开发了贯通小、初、高的一体化课程体系，完全符合国内K-12 科创教育的教学要求——小学学段贯彻小学科学课标在“物质科学、生命科学、地球与宇宙科学、技术与工程”4个领域的培养，中学学段帮助学生从图形化编程向代码编程逐渐过渡，高中学段围绕国家高中信息课教学标准，进阶Python、Java、C/C++等多种编程语言的学习，实现了从learn to code到code to learn的过渡。在课程内容设计上，优必选教育课程体系兼顾科学、工程、数学、技术、艺术多个课程门类，在保障衔接性的同时，更考量了可伸缩性，方便学校和学生根据学情灵活选择。
教育并非某种产品，教育的本质是服务，AI教育亦如是。除了提供一体化硬件和软件课程体系之外，优必选教育解决方案还包含师资培训和AI实验室设计，如在苏州外国语学校中，优必选以AI为主题，充分展示人工智能、机器人、物联网、云计算等技术综合运用载体，为学校设计了AI Lab，并与学校教师完成首批AI讲师培训课程，未来，优必选还将不定期组织国内外顶尖的人工智能专家及教研团队进入校园，举办人工智能教学研讨会，完善集师资、实训、研讨、课程、专业建设五位一体的人工智能教育生态。
教育的本质是服务，局内各玩家能否跑出赛道，在于能否真正理解AI教育、回归教育服务本身。美国科幻小说作家William Gibson说“未来己来，只是尚未流行”，传说中的颠覆虽然还没有到来，但仍有一些坚守教育初心的玩家，正努力前行。
