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2017年7月20日，国务院印发《新一代人工智能发展规划》，规划提到，“人工智能+教育”深度融合已开启，未来已来。教育领域已成为人工智能重要应用场景之一。目前人工智能在教育的应用场景包括：( 1)智能阅卷和批改作业;( 2)语音识别测评;( 3)拍照搜题和在线答疑;( 4)自适应学习。

除了语音识别测评等个别细分领域已经深度商业化应用外，总的来说“人工智能+教育”还处于探索试错期和快速发展期。未来人工智能与教育的深度结合将整体加速迈入深水区，量变必将引起质变，“人工智能+教育”必将大有可为，未来已来，趋势明确。

所以，无论是创业者，还是投资人，应该紧跟最新政策，了解AI+教育的最新动向，进而做长期布局。

第二招：数据是最大壁垒

人工智能有三大要素：算法、计算力和大数据。目前来看，由于框架平台的开放，各公司之间的算法差距不大，计算力逐渐成为基础设施，人工智能的下半场将是数据之争。AI创业公司获取数据基本上有三种方式：买数据;从渠道伙伴那里间接获得一些数据;设计一些小的技巧去获取用户的数据。

教育数据的来源渠道有两个，一是数字化的教学环境，比如数字管理系统，可以实时收集数据;二是从传统教学行为中收集教育信息，并将之转化为数据，这仍是目前主要的来源。

例如，极课大数据的EI教育智能系统(AI+教育产品)，就是帮助学校把作业、考试整体管理起来。这个平台可用于布置作业，并对批改之后作业痕迹进行图像收集，同时产生数据，数据主要应用于两块：一块是借助教学模型和推荐算法，帮助老师做日常教学指引，比如作业的讲评、课程安排等。另外，数据也是跟着学生走，在校外(比如在家)的场景下，帮助学生管理做题、实时了解自身学习情况。

未来一定是谁有数据谁就能够做人工智能，教育数据或将成为制衡教育人工智能的一大因素。创新工场美国高级投资经理包蓓蓓曾公开对媒体表示，随着大厂商开源数据框架，技术门槛在降低，结构化的数据将成为真正的秘密武器。

阿凡题联合创始人兼CTO李启林认为，数据是很大的壁垒，“科大讯飞语音识别的引擎和小型企业的模型差不多，但是最终效果差很多，这就是数据量不同导致的。”针对数据来源，李启林认为：以辅导类产品为例，单单依靠学生的练习数据远远不够。“学生如果只在免费平台做了5道题，数据没有很大意义。如果要获取系统的而非零散的数据，可能需要一些强制性方法。”

第三招：引进高端人才

今年7月，国务院印发《新一代人工智能发展规划》，《规划》提出：“加大高端人工智能人才引进力度。开辟专门渠道，实行特殊政策，实现人工智能高端人才精准引进。统筹利用‘千人计划’等现有人才计划，加强人工智能领域优秀人才特别是优秀青年人才引进工作。”无论是前沿理论研究，还是当下的关键技术研发，都离不开人才，尤其是高端人才。据全球知名职场社交平台领英发布的《全球AI领域人才报告》显示，截至2017年一季度，基于领英平台的全球人工智能领域技术人才数量超过190万人，其中美国相关人才总数超过85万人，高居榜首;而中国的相关人才总数也超过5万人，位居全球第七。然而，这些人才并不能满足互联网行业的需求。