优必选科技：“AI原生教育正在路上”

来源|多知

作者|王上

今年可谓是“教育+AI”的变革之年，人工智能与教育的融合达到了新的高度。

一方面是政策的引领：

早在今年3月，教育部启动人工智能赋能教育行动，推出4项具体行动，旨在用人工智能推动教与学融合应用。

各个地方对人工智能教育的指导也纷至沓来。近日，《北京市教育领域人工智能应用指南》，明确了人工智能在6大重点教育领域、29个典型场景的应用规范，以指导师生稳妥有序地开展实践。

一方面是各大科技企业或教育企业的探索：

如优必选科技，这家成立于2012年的人形机器人和智能服务机器人领航企业，很早入局“教育+AI”，并于2016年，正式进入人工智能教育领域。

优必选教育面向学校和机构提供教育智能机器人产品以及软件及配套服务，包括教育智能机器人、人工智能教育课程、AI智慧教育平台及AI 教育软件工具等。

迄今为止，人工智能教育仍然是优必选最重要的板块之一，也是公司营收的主力。2024年上半年，优必选教育智能机器人及智能机器人解决方案的营收占总营收的33.1%，该板块收入为1.61亿元，同比增长112.9%。

优必选是人工智能教育的探索者，也是见证者。大模型时代，人工智能教育的重要性更加凸显。教育界如何与时俱进，利用生成式AI技术丰富教育资源、创新教育模式?这些成为全球的课题。

在刚刚结束的第84届中国教育装备展示会期间，优必选教育在云南昆明举办“‘育’见AI 共创教育新未来”人工智能教育与人才培养创新的论坛，来自全国各地的300余位教育业内企业代表、专家、学者、名师齐聚论坛，共同探讨了人工智能教育的未来趋势与对创新人才培养的思考。

其中，以人工智能为核心的教育理念、教学方式、跨学科等成为热点话题。

01

“AI原生教育在路上”

在论坛中，优必选科技高级副总裁钟永在演讲中提到：“生成式AI时代，将出现AI原生教育。这是优必选正在探索的事情。”而优必选能做AI原生教育，是基于公司12年的积累。

优必选科技自成立之日就专注在人形机器人这个大方向上，在商业路径上，其把人形机器人的技术能力拆解到了不同的业务板块，包括教育、物流、康养、行业服务、零售等。

(优必选科技高级副总裁钟永)

教育成为优必选科技商业化的重要板块，这是需求导向的结果，起初是无心插柳。根据钟永回忆，八年来，优必选教育进行了四次大的迭代：

第一阶段是以AI与机器人为技术底座的智能教育硬件。

2016年的央视春节晚会上，优必选科技首款落地的人形机器人Alpha为观众奉上一场机器人舞蹈，540台机器人步调一致，未有差池，因此获得了吉尼斯世界纪录。

一炮而红后，很多学校开始采购优必选科技的机器人，成了机器人教育的重要载体。而在此之前，机器人教育已有10余年的历史，此时，STEAM教育成为新的热潮。

为了迎合STEAM教育的需求，2015年，优必选科技还扩展了很多核心零部件，做了消费级的产品JimuRobot，即“用主控+积木零配件”让积木动起来，可以说是智能化的“乐高”。

2016年，优必选科技进入人工智能教育领域，并预判，“一旦人工智能和机器人爆发，很多工作将被机器替代，那么如何培养创新人才是关键。”当时大模型还没有到来，优必选教育业务就确立了这样的业务逻辑。

“只做硬件是远远不够的”。很快，优必选教育从消费级的产品开始转向为中小学提供教育解决方案。即进入第二阶段，以贯通式、多场景、分层级为特色的整体解决方案。

2018年，优必选与华东师范大学出版社共同出版《AI上未来智造者——中小学人工智能精品课程系列丛书》，这是全国首套小学、初中、高中贯通式的人工智能教材。

由此，优必选教育形成以“课程软件、教学硬件教具、赛事服务、教师培训”为整体的解决方案。

然而，在实际运营中，优必选教育发现，在推进人工智能教育上的步调上，学校之间的差异极大，如果按照统一的方案和标准去服务所有学校，不现实也不合理。

根据各校的需求，优必选科技也建立了一套独特的三级运营体系，分为标准校、中心校、基地校，为不同类型的学校提供差异化服务，学校可以根据自己的情况弹性选择。

标准校权衡了教育公平性，覆盖区域内所有中小学，启蒙所有学生对人工智能的兴趣;中心校额外配备人工智能实验室，为对有人工智能兴趣的学生提供深度实践的机会;基地校则对体制内课程进行延伸。

很快，优必选在上海构建了人工智能教育为主题的科创研学基地，配备硬件产品和课程，各校向当地教育局提交申请后，统一将学生带至基地校进行全天授课，优必选全程运营。后续，以上海为样板，优必选教育建立了多达8个教育基地。

随着优必选在教育、商用、物流等领域的商业化应用，对服务机器人等数字经济领域人才需求日益凸显，但人才供给量不足，优必选教育开始将中学业务拓展到中职、高职和高校等场景。即进入第三阶段，以全栈式运营服务为主导的经营模式。

2019年，国务院印发《国家职业教育改革实施方案》，又称“职教二十条”，明确提出了“学历证书+若干职业技能等级证书”制度(即1+X证书制度)的试点工作‌。

优必选科技于2019年初次申请1+X服务机器人应用开发、1+X服务机器人实施与运维职业技能等级证书，2020年获得批准。在人社局、工信部及相关单位的指导下合作开展社会化职业技能培训与考试。

此后，优必选科技打通体系化的链路，参与新职业新专业的标准制定，再到科研和教学课程，再到实训及考试认证，再到就业的链接，形成了职业教育的整套闭环。

未来，优必选科技希望与高职高校共同培养研发设计人才、应用开发类人才、数字技能人才。

到现在，优必选教育进入第四阶段，正以垂类大模型为基底，赋能智能时代下全球科技创新人才的培养。

“AI原生教育正在路上”，钟永认为，在大模型时代，生产关系都被AI重构了以后，教育科技公司应该站在AI原生教育的角度上重新去思考产品。因为未来教学形式、学习内容、评价系统以及个性化学习主体，甚至是教育的载体和环境将会发生巨大的变化。

对于AI原生教育，培养人才的目的到底是什么?需要培养什么样的人?

钟永提到，这两个问题可以凝聚成两个词“‘智能教”和“智能学’”，而这不是仅凭一家之力，而是把教育部门、教育专家、教师、行业伙伴凝聚在一起，整合社会资源，构建“链接真实世界”的人工智能教育新生态。

当前，优必选科技以机器人为载体搭建了一个“硬件+软件+内容+赛事+服务”的生态圈。

在硬件层面，优必选教育有开源教育人形机器人Yanshee、悟空；拼搭编程机器人uKit、uKit AI 系列；开源生态教育机器人UDECA，以及多拟态教育机器人UGOT等。

在软件层面，优必选推出了以“行知”命名的系列软件平台，包括“行知格物”(原AI智慧教育平台)、“行知元项”(跨学科和项目式教学的教学平台)。其中，“行知元项”正在公测中。

在赛事方面，优必选教育有ROBOG赛事品牌，其中包含三个教育部白名单赛事，“以赛带练”，筛选人才。

“未来已来，优必选教育希望团结合作伙伴之力，持续构建AI原生教育生态系统。”钟永说。

02

“跨学科是人工智能的使命，也是机会”

“跨学科”可以说是实现人工智能教育的一个方面，这也是新课标提到的关键词之一。

首都师范大学教授、人民教育出版社特聘专家樊磊提到：“跨学科是人工智能的使命，同时也是机会。”

广东省名师工作室技术专家、广东省学科带头人黎清万常年在一线担任信息技术老师，他和团队也在做跨学科融合的探索和研究。他认为：“跨学科融合比较契合实际生活，因为生活的中的很多问题都是综合问题，比如去买菜，不仅仅涉及到数学计算，还涉及地理，如怎么去菜市场最近?还涉及到生物，如蔬菜的种类，蔬菜的新鲜度等等。”因此，黎清万在信息化教学中常常将各科知识融合起来。

在跨学科的实践中，黎清万会以某一个学科为核心学科，然后延伸其他学科的知识。比如，这堂课以语文学科作为核心学科，老师可能会渗透历史、政治以及信息科技等知识。

然而，不得不说，目前，跨学科主题现在存在一些落地难题。

樊磊向多知分析：“这是因为跨学科主题不是一个学科的事情，需要学科老师与信息科技老师或者人工智能老师一起来设计课程，课时怎么算?教学目标是怎样的?这些问题都需要解决。”

黎清万也在教学过程中有所体会，他向多知坦言：“我们现在跨学科主题目前一般都是在课后环节开展，总体来说，年龄段越低越容易开展，即小学>初中>高中，因为低年龄段兴趣广泛，学业压力小。”

优必选科技很早就注意到跨学科的需求和痛点，并于今年9月推出了运用AIGC技术赋能大单元教学模式下的跨学科和项目式(PBL)教学的教学平台“行知元项”，试图给老师们一个跨学科探索的实用工具。

“行知元项”平台的核心功能从教学设计、课堂教学和教学评价都可以用AI解决：

在课前，教师提出需求，“行知元项”可以根据教师教学年级、学科，AI生成的探究问题，并关联跨学科知识等，生成教学简案;

在课堂上，帮助教师进行成员管理，查看与管理项目进度，时给学生提供AI助教，帮助学生解答问题;

在课后评价环节，“行知元项”可以由AI帮助教师生成基于教学目标的评估量表，AI进行评估数据的收集等活动。

钟永在演讲中对“行知元项”充满期待，他说：“‘行知元项’目前在20多学校公测，我们希望能找到三个区域级的统筹来评测，明年目标是触达到5000所学校。”

优必选科技副总裁马萍曾告诉多知“行知元项”的研发过程，她说：“我们不是在办公室开发的，而是在学校的真实课堂中开发的。原来是开发产品后，用户反馈，然后迭代，小步快跑，现在是从一开始就融入了用户的视角。”在她看来，这是AI时代的产品的趋势，始终都要和用户在一起共研共创。

黎清万是和优必选科技共研共创的人员之一，也是“行知元项”的公测老师之一。在研发“行知元项”的过程中，黎清万提出了几项需求：

第一，傻瓜式的使用流程。这是一个工具，目的是给到老师们跨学科方面的帮助，不能太复杂。

第二，操作简单到只点“下一步”，相当于属于需求后直接点鼠标的左键，降低使用门槛，让所有老师都能用起来。

第三，给后台喂养的数据要有有高校和名师工作室提供的教育专业文献和学术文档，以及一线教师PBL案例等。老师能从实际案例中去学习和领悟。

第四，要分两个层次。专家型和新手型。老师们的经验不同，想法也不同，两个层次满足不同老师的需求。

黎清万代表了一线老师的真实感受与需求，这会让产品更“接地气”，有望让产品真正用起来。

经过几轮打磨，从目前老师们公测的体验来看，“行知元项”有几个特点：

第一，可以为帮助老师提效。原来，教师做一个跨学科、PBL式的教学设计，可能最少需要一周的时间，而现在10分钟左右即可完成。

第二，多个学科的交叉准确度高。这是因为“行知元项”的学科知识点均来自当下各地各个版本的教材，并且通过提示词的调整，大模型能够准确理解问题和知识点的关系。

第三，比较权威。不像通用大模型的泛泛而谈，“行知元项”背后有真实案例的数据支撑。

此前，在“行知格物”平台的升级迭代中，黎清万与优必选团队已经有了数轮磨合。黎清万向多知回忆：“我当时提出了把AI赋能的模块，自动生成教学规划，再到教学设计、课件、习题、助教等等全部打通，这符合大单元教学的规划，也给到老师更好的使用体验，得到更大的帮助。”

黎清万之所以跟优必选教育能建立深层次的合作，是因为认可优必选科技的产品。黎清万一直使用优必选教育的机器人产品进行教学，他谈起使用多模态机器人产品UGOT的教学感受：“很多学生可以自己解锁UGOT的不同形态，这就是无监督学习一种方式，更是一种发掘学生兴趣的方式。”

03

如何做好科技教育的加法?

对于未来科学教育的发展，在论坛上各个专家学者各抒己见。

最近，2024年诺贝尔物理学奖和2024年诺贝尔化学奖都花落有AI背景的科学家。对此，樊磊认为，这些科学家获奖，是因为他们的研究是一种“科学新范式”，这对人工智能教育有很大的启示。

樊磊告诉多知：“以今年的诺贝尔物理学奖和化学奖为例，给我们的启示之一是要改变教育观念。现在AI对基础科学研究越来越重要，所以基础学科的‘基础性’越来越重要，但基础学科的传统科学研究方式应该因为AI工具而产生新的变化。我们从小对孩子的教育不应再是简单的‘学好数物理化’，而是培养他们的创新思维、计算思维和使用AI工具的习惯，小时候/年轻时候有天马行空的想法很关键。教育者要在实践中把这些新的观念潜移默化地带给学生。”

黎清万在一线信息科技教学过程中体会到：“科学教育目前突出的两个问题是，第一，缺老师，目前能上手教人工智能的老师并不多;第二，缺装备，比如需要有网络、电脑等。但我们也在想，装备之外，比如纸笔的方式是否可以帮助学生理解人工智能的核心思维呢?”

针对科学老师培养方面，在圆桌论坛中，云南师范大学教授赵样结合云南实际情况，强调学校在培养信息技术老师时，注重专业技能和利用AI跨学科整合能力的培养。

面对新的技术，樊磊教授强调，教育者应敢于改变，适应人工智能时代，将AI视为创造新价值的新手段。

具体到学校，科技教育的加法到底怎么做?樊磊在演讲中提出五大建议：

（1）聚焦“数字素养与技能”，突出数字化和⼈⼯智能背景下的“科学新范式”;

（2）多重属性并举，夯实“基础性”，充分体现学科的新定位和新价值。

（3）将信息科技打造成对⻘少年进⾏“数字化”科学教育、安全教育和创新教育的主要途径。

（4）以⼈⼯智能为核⼼，撑起“跨学科主题”实施的⻣架，筑牢传统科学教育的数字根基，破解课程改⾰难题。

（5）加强⼈⼯智能对落实信息科技课程标准，特别是逻辑主线(数据、算法、⽹络、信息处理、信息安全、⼈⼯智能)的牵引性作⽤。

在针对中小学的科学教育，尤其在低年龄段，樊磊认为，低年龄段的人工智能教育要具象化，否则，学生会无感，价值会打折扣。所以，有实体的物件（如硬件）会更容易一些，可触感，会加强学生的理解。

在“如何多方协同助力人工智能教育新模式实践探索”的圆桌论坛中，复旦大学杜威中心未来教育研究室主任刘荣青提到，未来教育应回归人的成长规律，更注重学生的教育体验和实践。

科学教育的使命是培养创新人才，黎清万提到了新时代学校创新⼈才培养目标：“第一个目标是培养科学家精神，探索要依据科学，要有合理的流程；第二是培养工程师思维，这是探索未知获得新知的过程。”

在实践过程中，黎清万鼓励学生能够去探索无监督学习，走创新的道路。无监督学习即让学生自己去归纳总结、收集数据、做实验，然后得到相应的认知。也许这个认知过程学生会犯错，但是没关系，他们可以在犯错过程当中尝试去纠正，最后得到新的认知。

黎清万在演讲中总结：“在对学生进行AI通识教育的基础上，应建立校企合作模式，将前沿教育理念融入一线课堂。同时，科技企业也应在产品、课程和课后服务中提供有力支撑，共同助力人才培养。”

在人工智能教育领域的探索远未停歇，在本次论坛上，所有观点的激荡与碰撞，都在探路教育的明天。