盒子鱼宣布完成 B+ 轮融资，基于 AI 的 8.0 版产品发布

在盒子鱼 8.0 版本的产品发布会上，公司的 CEO 黎小说公布，盒子鱼已经完成 B+ 轮融资，具体金额和投资方暂时不做透露。根据盒子鱼方面提供的数据，自从林书豪代言盒子鱼后，产品的用户量和活跃度翻了一倍。而 8.0 版本的产品加入了 AI 技术，学生能够通过机器了解英文文章的难度、判断句子的种类、词义等，然后由系统推荐最适合学习的课程。

刚刚发布的 7.0 版增添了“在线课堂”功能，为何要在 8.0 中加入 AI 技术呢？在发布会后的专访中，黎小说表示，AI 是底层技术，而 7.0 版则是交互。

另外，盒子鱼希望能在学习过程中的每一步都给出适当反馈，从而改变整个评价体系。一直以来，中国的教育体系都是建立在不断打击学生的基础上，如果能及时找到问题、给出反馈，就能提高学生的学习积极性。根据盒子鱼现在的数据，平台上学生每天自主学习的数据量是老师规定的 2.3-3 倍。

但是，传统的学习行为分析并不能够达到步步反馈的目的。在黎小说看来，主要有以下几个原因：这种行为分析很难检测出具体的问题点，而且这个问题不止集中在英语学习领域；其次，传统的方式不能有效追踪学生的学习行为。如果想要得到比考试结果更精确的数据、甚至精确分析考试结果，就需要重构整个知识体系，然后通过 AI 技术智能推荐学习内容。

利用人工智能的第一步，就是取代人工标注。黎小说表示，一般来说，传统的教学路径都是从单词、句式、语法几个层面展开的，然后通过考试题检测学习结果。但是在引入 AI 后，机器就能自动判断文章难度、句子种类、单词词义、词性分析等，这样一来，老师就不需要再标注核心知识点，机器能比人工标注得更加精确。

其实，这种统计是能通过马尔科夫模型（Markov Model）实现的，但盒子鱼的 AI 技术加入了 Google 的开源深度学习系统 TensorFlow、SyntaxNet，能够监测到学生对单词、知识点的掌握情况，准确度在 95% 以上。从现场的展示来看，这个系统能够统计出已掌握单词的难度分布（小学、初中、GRE等），甚至给出基于不同词性的分类（动词、名词、形容词等等）。 

在解决了知识点重构问题后，就需要大数据进行行为分析。黎小说表示，作为一款以公立校为突破口的产品，盒子鱼的数据首先来自课堂，其次还有自主学习数据和线上一对一课程产生的数据，每天产生的数据量 1000 万条。在 AI 系统的指导下，学生的学习过程都是项目式的（PBL 学习法），即从单词的拆解入手、然后理解意思、跟读句子，逐步对学习任务进行拆解。在此基础上，盒子鱼后台数据量能达到 1 亿条。

值得注意的是，以科大讯飞为首的很多公司都有基于 Deep Learning 的语音评测技术，人工智能在语音层面的应用能让识别度达到比较高的水平。通过盒子鱼的 AI 系统，学生的单词量、口语水平、听力水平等都能被检测出来，然后以描绘性的语言表达出学生的英语水平，帮助他们制定更灵活的学习计划。

此外，盒子鱼通过对个性化教学路线图的规划和分析，制定出了 8 个等级的水平（与教育部上周公布的 9 个级别类似），包括 8 种课型，每个级别都对应不同的起点、目标和课程内容，共 10000 课时。总的来说，黎小说表示，和传统课堂相比，盒子鱼的在线课堂是一种互动式+探究式的学习，同时强化词汇的运用、对熟练对话的掌握能力，最终通过对句子逻辑的分析学会长难句，达到和外教熟练讨论话题的水平。 

在线一对一学习产品方面，自 9 月起，已经有超过 3 万人参加了盒子鱼的一对一课堂，高峰时每天有包括中教课、外教课在内的几千课耗，全部都是通过 AI 技术实现的。关于未来的规划，黎小说透露，将在年底推出一个口语测评体系。