智习室的真相与谎言

福建漳州陇海,有位名叫小美的宝妈创业者,讲起她的故事,像是在叙述一部励志电影的情节。

今年5月之前,她还是一个全职宝妈,生活重心完全围绕着家庭和孩子。

5月底,小美加盟某知名机构的自习室项目,

7月,她的第一家AI智习室开业了,

今天,小美名下的门店已经达到11家......

AI智习室的兴起,激发了小美等加盟者、投资者对教育未来的无限遐想。

然而,在这股科技浪潮之下,自习室的价值是否已被充分理解?任何事物都是一体两面。

真相在于,作为个人成长的港湾,自习室的重要性并未因技术进步而减弱,反而在新旧模式的碰撞中更显独特;

而谎言,正潜藏在那些过度美化的言论之中,误导人们忽视了自习室作为纯粹学习环境的原始魅力。

接下来的探讨,旨在拨开迷雾。

智习室的真相

1.1

真相1:AI智习室似乎正在成为教育界新宠儿,吸引了大量教育从业者和投资。

14 年的风雨兼程,胡勇在这个行业里摸爬滚打,已然成为了教育电子行业当之无愧的 「教父级」 存在。

作为读书郎商学院的院长,他不仅负责集团的战略规划和市场开拓,还全面负责读书郎AI自习室项目的整体运营。

回首过去,胡勇曾带领公司在全国布局4000多家门店。

去年 12 月,AI 智习室项目内部启动,从那一刻起,胡勇又开启了一段新的征程。

在他的引领下,到现在已经有 500 家读书郎门店完成转身,改造成 AI 智习室。

「AI自习室聚焦ToC和ToB/ToG市场,采取直营和加盟相结合的模式,在校内和校外同步布局AI自习室。」

2024 年 6 月,智习室项目上市,短短 4 个月,新增 400 多家 AI 智习室加盟店,平均每个月都有 100 家新店如雨后春笋般涌现。

胡勇说到,期望在未来三年的时光里,能看到1 万家读书郎AI 智习室在全国遍地开花。

与胡勇一样,鲍剑文也是教育领域的一位传奇人物。

多领域创业家,6次创业的他,每次都做到行业第一。他的公司,目前实现了全学段全学科的覆盖。

凭借敏锐的市场洞察力,成功切入智慧教育领域,打造想象力智能中高考产品体系,为AI智习室赋能。

谈及产品,鲍剑文自豪地介绍:「公司的核心产品是‘精准提分系统’,它像GPS导航一样,精准诊断学生短板,个性化推送练习,并生成最优学习路径。」

目前其公司在小初高智能教辅细分赛道已跃居行业第一,但鲍剑文的野心不止于此。

「未来3年,要开设1万家代理门店,打造AI素质教育第一品牌,为亿万学生赋能。」他的目光看向了更广阔的未来。

1.2

AI 智习室闪耀在商业与教育交织的天空,星罗密布的门店承载着创新教育模式的使命,更蕴含着巨大的商业潜力。

而在这背后,是一个个富有远见和智慧的创业者,他们以独特的经营策略,打造出多维收入来源的商业模式,宛如精巧的齿轮,相互咬合,推动着 AI 智习室在商业版图上不断扩张。

真相2:AI智习室赚钱有道,教育商业化进程中融入温暖关怀,让学习变得有趣有效。

黄勇军是一位有着 26 年教育工作经验的资深教育工作者,错题邦 AI 智习室的发展,是他精心策划的一场战略战役。

他巧妙地利用代理模式,开启了快速扩张之路。代理费用成为了其稳定的收入来源之一。

黄勇军坦诚地说道:「费用分为19800元、29800元不等,总部提供设备、系统、培训等。」 这为公司带来了源源不断的资金流入,如今已经有 1000 多家合作机构加入了这个大家庭。

不仅如此,黄勇军还深知合作的重要性,通过为代理商提供设备、系统、培训等一系列服务,不断巩固和增强与他们的合作关系。

品牌授权费也是智习室收入的一部分。1 万元的品牌授权费,看似是一个简单的数字,背后却有着深刻的商业智慧。

费用可以根据加盟商的经营情况灵活调整,甚至予以减免,是为了让加盟商们能够更安心地经营,同时也保证了品牌能够更广泛地传播,在各地生根发芽。

智慧不止于此,通过提供优质服务,其公司在客户心中建立起了深深的信任。基于这份信任,巧妙地导入了后续研学、留学等服务产品,这些服务产品成为了盈利的延伸。

销售学习硬件获得利润也是智习室盈利手段之一, AI 智习室销售每台设备能获得 1 - 2k 的利润,这些利润汇聚起来,为公司的持续发展注入了强大的动力。

AI 智习室蕴藏着先进的内容资源,每一处细节都彰显着对学生成长的关怀。

赶考小状元创始人周强提到:「我们的AI智习室通过纳米级知识图谱、大数据精准画像、智能推送学习等技术,为学生提供个性化学习路径。」

他深知,AI 智习室不能仅仅只是一个简单的学习空间,更应该是一个充满智能化服务的港湾。

当谈及产品时,周强满眼自豪:「公司的AI系统能够覆盖K12全部学科,并根据学生的学习进度和理解能力,智能调整学习内容和难度。」

不止于此,其公司精心为产品注入了趣味化元素:「比如我们做的3D物理、3D化学,还水墨诗词,成语闯关等等,就是让学习趣味化、轻松态。」让孩子们在学习中感受到快乐,学习就不再只是枯燥无味的苦差事。

内容概要:本文介绍了一个基于多传感器融合的定位系统设计方案,采用GPS、里程计和电子罗盘作为定位传感器,利用扩展卡尔曼滤波(EKF)算法对多源传感器数据进行融合处理,最终输出目标的滤波后位置信息,并提供了完整的Matlab代码实现。该方法有效提升了定位精度稳定性,尤其适用于存在单一传感器误差或信号丢失的复杂环境,如自动驾驶、移动采用GPS、里程计和电子罗盘作为定位传感器,EKF作为多传感器的融合算法,最终输出目标的滤波位置(Matlab代码实现)机器人导航等领域。文中详细阐述了各传感器的数据建模方式、状态转移观测方程构建,以及EKF算法的具体实现步骤,具有较强的工程实践价值。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础,熟悉传感器原理和滤波算法的高校研究生、科研人员及从事自动驾驶、机器人导航等相关领域的工程技术人员。; 使用场景及目标:①学习和掌握多传感器融合的基本理论实现方法;②应用于移动机器人、无人车、无人机等系统的高精度定位导航开发;③作为EKF算法在实际工程中应用的教学案例或项目参考; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码逐行理解算法实现过程,重点关注状态预测观测更新模块的设计逻辑,可尝试引入真实传感器数据或仿真噪声环境以验证算法鲁棒性,并进一步拓展至UKF、PF等更高级滤波算法的研究对比。
内容概要:文章围绕能汽车新一代传感器的发展趋势,重点阐述了BEV(鸟瞰图视角)端到端感知融合架构如何成为能驾驶感知系统的新范式。传统后融合前融合方案因信息丢失或算力需求过高难以满足高阶驾需求,而基于Transformer的BEV融合方案通过统一坐标系下的多源传感器特征融合,在保证感知精度的同时兼顾算力可行性,显著提升复杂场景下的鲁棒性系统可靠性。此外,文章指出BEV模型落地面临大算力依赖高数据成本的挑战,提出“数据采集-模型训练-算法迭代-数据反哺”的高效数据闭环体系,通过自动化标注长尾数据反馈实现算法持续进化,降低对人工标注的依赖,提升数据利用效率。典型企业案例进一步验证了该路径的技术可行性经济价值。; 适合人群:从事汽车电子、能驾驶感知算法研发的工程师,以及关注自动驾驶技术趋势的产品经理和技术管理者;具备一定自动驾驶基础知识,希望深入了解BEV架构数据闭环机制的专业人士。; 使用场景及目标:①理解BEV+Transformer为何成为当前感知融合的主流技术路线;②掌握数据闭环在BEV模型迭代中的关键作用及其工程实现逻辑;③为能驾驶系统架构设计、传感器选型算法优化提供决策参考; 阅读建议:本文侧重技术趋势分析系统级思考,建议结合实际项目背景阅读,重点关注BEV融合逻辑数据闭环构建方法,并可延伸研究相关企业在舱泊一体等场景的应用实践。
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