映魅研究 | 我们对于教育智能硬件的一些理解

　　不知道从什么时候开始，我们身边出现了很多的带有学习作用的硬件类产品，这些产品种类繁多、功能多样、价格高低不一、品质也层次不齐。市面上目前还没有对于教育硬件的一个公认的严谨定义，在映魅咨询看来，所谓的教育硬件应该指的是通过硬件（智能的或非智能的）的方式来解决人们在教育学习中的问题，教育硬件的使用是在特定场景下学习过程中发生的。为了不把要讨论的东西扩散的更广，在这里我们讨论的更多是今天的智能化教育硬件。

什么是教育硬件？什么是教育智能硬件？

　　硬件（Hardware）是随着计算机的出现而出现的名词，指的是计算机系统中由电子，机械和光电元件等组成的各种物理装置的总称。而计算机一般由运算器、控制器、存储器、输入设备和输出设备等五个逻辑部件组成。如果这样来划分的，我们可以把不具备上述特性的儿童玩具等实物排除在教育硬件的范围之外，但是计算器是可以属于教育学习的硬件范围的，因为计算器具备了上述的硬件的基本组成部分，即输入--处理--输出。

计算器属于一种教育硬件，可以用于学习

　　今天全球范围内使用面最普及的教育学习硬件是电脑（PC和笔记本电脑）以及随后出现的平板电脑。根据Futuresource的数据，2019年全球范围K12移动笔记本的出货量达到了2900万台。尽管在一些地区如欧洲、北美地区的出货增长量在放缓，但是来自巴西、印度、非洲等发展中国家和地区的需求却依然在稳定增长。因此，这也是很多IT科技公司竞争非常激烈的市场，但是真正能够分到市场份额的公司并不多。

　　什么是智能硬件？顾名思义，智能硬件是对先前定义的硬件范畴的升级，通过软件和硬件的升级使其拥有智能化的功能。这种智能化无论是输入端、还是处理端，亦或是在输出端都具备了较以往更为智能的表现。

　　比如在输入端，今天的教育智能硬件能够借助如更多更智能的传感器设备采集数据，这些数据以往非常难获取。比如通过智能摄像头能够捕捉学生上课学习的状态数据，了解学习过程中产生的数据等。

　　在这个定义之下，我们认为，今天的智能学习台灯（相比传统学习台灯）、今天的智能笔（相比传统学习笔）都是在输入端、处理端和输出端三个方面进行了升级。三者缺一不可。因此，今天的教育智能硬件依然遵循着冯·诺依曼计算机架构。

冯·诺依曼计算机架构

一款国内的绘本阅读机器人

　　我们以一款绘本阅读机器人为例，机器人通过智能摄像头“读取”绘本上的图片或文字（获取图片或文字背后代表的数据），调用云端数据库中相应存储的数据并进行匹配，借助机器人携带的语音设备或图像显示设备等输出端进行反馈，与用户产生交互。

为什么有的硬件也可以被归为教育智能硬件？

　　来自美国的Osmo是我们认为近些年来在教育智能硬件方面的一个非常经典的案例。我们来看看Osmo卖的是什么。

Osmo产品包

　　上图是Osmo的产品包的基本组成部分，一些如七巧板、游戏卡片等实物，以及搭配了一个可以放置在平板电脑摄像头前的反射镜，还有一个用于支撑平板电脑的支架。这就是Osmo卖的产品。从这些产品看，你几乎不觉得它和“智能”两字有什么关联，我们又为何把Osmo认为是教育学习智能硬件的经典案例呢。

　　我们不得不说下用户是如何使用Osmo的，来一窥究竟，看看它是否符合我们前面对于教育智能硬件的定义，即输入端、处理端和输出端。

Osmo的工作原理

　　在Osmo提供的实物中，最为核心的是安置在摄像头前的反射镜（上图红色部分），通过这个反射镜，摄像头能够捕捉到用户手部动作，进而将收集到的行为数据和iPad中的软件内容衔接，进而得到相应的反馈。换句话说，如果没有这个反射镜，Osmo的很多功能是无法体验到的。

　　因此，从整体来看，iPad的摄像头是输入端，为什么不做一个可以“转弯”的摄像头呢？成本。无论是从开发难度，还是从制造专门硬件的成本来说，这都不是一个好的选择。

　　为什么今天的时代会出现像Osmo这样的产品呢？如果说当年我们购买计算机是购买的整个“输入”+“处理”+“输出”的整个闭环体验的话，那么今天，我们已经可以不再需要为整体来买单了。对于购买Osmo的用户来说，他/她只是在输入端花费了金钱，但是同样能够体验到前面提到的整体闭环体验。因为包括“处理”和“输出”完全可以借助软件来进行，放在云端来进行。这当然可以降低消费者极大的购买成本，有利于市场的普及。我们曾经在《映魅研究 | 为什么在线教育需要重新思考人机交互的设计》一文中提到，今天的智能移动终端已经足够高级了，和Osmo搭配使用的iPad也并非专为儿童用户设计，iPad已经有了足够的普及度。对于Osmo来说，只需要额外的一个反射镜大大降低了硬件成本，而将更多的功能集合在软件中，比如AR增强现实技术中。而对于儿童来说，他/她根本不需要去关注机器在做什么，而Osmo则能够自主地监测儿童的手部动作和作品的完成情况，并给予反馈。

　　也正是在这种情况下，很多看似并不太具备智能化的硬件类产品也可以被归到教育硬件大范畴中。因为在未来的一种可能是：原本集中为一体的教育硬件，在“输入端”、“处理端”和“输出端”是可以完全独立的物体，彼此之间通过云计算和软件来连接。

　　当然是否要这样来做，也需要根据具体情况来区分。比如很多儿童机器人还是一体的，我们很难想象商家会只是销售一个仅限于输入数据功能的传感器给孩子，孩子需要的一个完整形态的机器人，这是消费类商品的逻辑。

　　这或许也可以用于解释为什么今天在市面上会有太多的玲琅满目的教育智能硬件产品？因为这些产品卖的是“商品”，而不是“产品”。产品是内核，商品是外在表现。因此当我们拆解一些同类产品时会发现，它们的内在运行逻辑是类似甚至是相同的，所不同的是可见的外在形态。

　　我们大胆的预测下，未来的教育类硬件更多集中在“输入端”硬件，即通过硬件手段来收集收集，进而通过云端的软件能力分析和解释数据。将现实世界中人们在学习状态、学习过程中的行为（如动作、表情、解题过程等等）进行收集。同时还能够和其他现有的普及型硬件终端进行结合，如智能手机、平板电脑、智能电视等进行结合，而这些设备因为本身的普及不再需要用户额外购买。另外，如果反馈给用户的场景是在后面这些终端上，我们还需要考虑如何将收集上来的数据更为平顺地递交到云端，而这一过程中还最好不要改变用户的天然习惯，比如就像Osmo无需改变孩子们动手玩的习惯一样。

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