3月19日,STEAM教育解決方案提供商——童心制物(Makeblock)在北京市舉辦2019春季媒體溝通會(huì)。本次溝通會(huì)延續(xù)“童心勿泯”的主題,童心制物(Makeblock)創(chuàng)始人兼CEO王建軍向現(xiàn)場(chǎng)媒體回顧了過(guò)去公司在STEAM教育領(lǐng)域取得的成績(jī),并以三款重要產(chǎn)品為例闡釋了童心制物(Makeblock)對(duì)STEAM教育行業(yè)的看法,以及對(duì)于未來(lái)STEAM教育理念的思考,和品牌未來(lái)的戰(zhàn)略規(guī)劃。
童心制物(Makeblock)創(chuàng)始人兼CEO王建軍
驕人成績(jī),領(lǐng)跑STEAM行業(yè)
“當(dāng)前教育領(lǐng)域存在的最大的矛盾在于,落后的教育內(nèi)容和教學(xué)體制無(wú)法匹配快速發(fā)展社會(huì)環(huán)境對(duì)人才的需求。先進(jìn)的教育應(yīng)該尋求探索創(chuàng)新、鼓勵(lì)孩子動(dòng)手能力、培養(yǎng)孩子解決問(wèn)題的能力以及面對(duì)快速變化世界的學(xué)習(xí)和適應(yīng)能力,而這也是STEAM教育理念的核心”,在媒體溝通會(huì)伊始,童心制物(Makeblock)創(chuàng)始人兼CEO王建軍即表達(dá)了自己對(duì)STEAM教育的理解。
2018年,是童心制物(Makeblock)取得重大發(fā)展的一年,在8月完成了由中金甲子領(lǐng)投的3億元C輪融資,公司估值更高達(dá)25億元人民幣。目前童心制物(Makeblock)系列產(chǎn)品已進(jìn)入全球140多個(gè)國(guó)家和地區(qū),擁有超過(guò)1,600個(gè)渠道合作伙伴及25,000多所合作院校,用戶人數(shù)已超過(guò)700萬(wàn)人,被廣泛應(yīng)用于全球STEAM課堂教學(xué)及家庭教育。
相較于國(guó)內(nèi)市場(chǎng),童心制物(Makeblock)的海外市場(chǎng)發(fā)展更為迅猛,公司約近70%的收入來(lái)自海外。童心制物(Makeblock)成立初期即打入海外市場(chǎng),在日本、美國(guó)、荷蘭和中國(guó)香港均設(shè)有子公司,通過(guò)潛心深耕,在國(guó)際市場(chǎng)上取得不斐的市場(chǎng)成績(jī)及良好產(chǎn)品及品牌口碑。
同時(shí),2018年童心制物(Makeblock)旗下核心機(jī)器人競(jìng)賽品牌——MakeX機(jī)器人挑戰(zhàn)賽遍布了歐洲、亞洲、大洋洲、南美洲和北美洲近20 個(gè)國(guó)家,吸引了全球超過(guò)
3,000 多個(gè)參賽戰(zhàn)隊(duì)、10,000多名選手參與。如今MakeX已成為全球規(guī)模最大,范圍最廣,且最具影響力的機(jī)器人賽事品牌之一,并廣泛獲得國(guó)內(nèi)外主流媒體的關(guān)注及報(bào)道。如CCTV的《新聞聯(lián)播》、《焦點(diǎn)訪談》、《朝聞天下》和日本《朝日新聞》等。
正是童心制物(Makeblock)在STEAM教育行業(yè)不斷的堅(jiān)持和深耕,現(xiàn)已完成了從產(chǎn)品硬件到軟件、教育場(chǎng)景到賽事的整體布局。2019年將以家庭場(chǎng)景為突破點(diǎn)加強(qiáng)C端發(fā)力并持續(xù)深入對(duì)學(xué)校STEAM教育環(huán)節(jié)的滲透,建立完整的STEAM教育生態(tài)系統(tǒng),推動(dòng)行業(yè)發(fā)展。
“不做信奧比賽和等級(jí)考試”的教育原則
談及教育理念,CEO王建軍現(xiàn)場(chǎng)表示:“童心制物(Makeblock)做STEAM教育的原則是不做信奧比賽、不做等級(jí)考級(jí)。我們要建立的是健康可持續(xù)的STEAM教育生態(tài)閉環(huán),MakeX機(jī)器人比賽就是STEAM教育重要出口“。
“教育的廣度比深度更重要”王建軍強(qiáng)調(diào),“雖然對(duì)于企業(yè)來(lái)說(shuō)廣度比深度難很多,因?yàn)閺V度發(fā)展需要有豐富的產(chǎn)品線而且每條產(chǎn)品線要足夠好,但我們?nèi)詧?jiān)持,因?yàn)閷?duì)于處于教育階段的孩子來(lái)說(shuō),會(huì)不會(huì)編程不是最重要的,會(huì)進(jìn)行自主創(chuàng)造和獲得解決問(wèn)題的能力才是教育的目的。通過(guò)MakeX機(jī)器人比賽真正培養(yǎng)孩子學(xué)習(xí)科學(xué)、技術(shù)、工程、藝術(shù)和數(shù)學(xué)知識(shí)的興趣,鼓勵(lì)他們的團(tuán)隊(duì)合作、自主學(xué)習(xí)能力,打破學(xué)科界限、拓展知識(shí)廣度才是真正符合STEAM教育理念的做法。”
三款產(chǎn)品背后的STEAM教育市場(chǎng)布局
溝通會(huì)上CEO王建軍通過(guò)向媒體介紹2018年發(fā)布并上市的三款產(chǎn)品,闡述了童心制物(Makeblock)面向校內(nèi)學(xué)校課堂、校外教培機(jī)構(gòu)及家庭用戶等不同STEAM教育場(chǎng)景上產(chǎn)品線的整體布局。
其中光環(huán)板(HaloCode)是一款專門(mén)為課堂編程教育而設(shè)計(jì)的可無(wú)線聯(lián)網(wǎng)的單板計(jì)算機(jī)。機(jī)身直徑雖然只有45mm,卻擁有眾多傳感器,可以搭配童心制物的慧編程軟件使用,不僅支持簡(jiǎn)易Scratch圖形化編程,還能一鍵進(jìn)階切換到Python專業(yè)代碼編輯器進(jìn)行編程,實(shí)現(xiàn)簡(jiǎn)易且豐富的IOT和AI技術(shù)應(yīng)用,激發(fā)學(xué)生對(duì)新技術(shù)的興趣及創(chuàng)造能力。
靈躍模組機(jī)器人(MotionBlock)是一款可編程多形態(tài)運(yùn)動(dòng)機(jī)器人,具有10多種以25kg大扭矩智能舵機(jī)為驅(qū)動(dòng)核心的模組,利用統(tǒng)一的燕尾槽設(shè)計(jì)實(shí)現(xiàn)快速搭建,可以迅速創(chuàng)造出幾十種或者上百種功能各異的機(jī)器人,讓用戶在創(chuàng)作中擁有更多的可能性。
此外,激光寶盒(LaserBox)是全球首款通過(guò)畫(huà)筆來(lái)定義切割和雕刻的桌面級(jí)智能激光切割機(jī)。結(jié)合AI計(jì)算機(jī)視覺(jué)算法,實(shí)現(xiàn)了自動(dòng)識(shí)別材料、可視化操作等一系列創(chuàng)新功能,降低了傳統(tǒng)激光操作的復(fù)雜性。通過(guò)單按鍵操作,將專業(yè)級(jí)創(chuàng)造工具做到消費(fèi)級(jí)體驗(yàn),讓老師、學(xué)生和創(chuàng)客愛(ài)好者都能簡(jiǎn)單實(shí)現(xiàn)各種創(chuàng)意和想法。
五月將推出兩款更貼近終端用戶的重磅新品
自成立之日起,童心制物(Makeblock)一直朝著成為全球STEAM教育第一品牌的目標(biāo)堅(jiān)定不移的前進(jìn),不斷深耕學(xué)校、教培機(jī)構(gòu)和家庭等STEAM教育場(chǎng)景,提供全方位的STEAM教育解決方案。在未來(lái)也將同時(shí)面向B端和C端教育市場(chǎng),打造更靈活、健全的STEAM教育體系,推出適合大眾消費(fèi)需求的創(chuàng)新產(chǎn)品。
最后,童心制物(Makeblock)的創(chuàng)始人兼CEO王建軍還透露今年5月將召開(kāi)新品發(fā)布會(huì),屆時(shí)將推出兩款針對(duì)家庭學(xué)習(xí)場(chǎng)景和用戶的重磅產(chǎn)品。
好文章,需要你的鼓勵(lì)
新加坡國(guó)立大學(xué)研究團(tuán)隊(duì)開(kāi)發(fā)了SPIRAL框架,通過(guò)讓AI與自己對(duì)弈零和游戲來(lái)提升推理能力。實(shí)驗(yàn)顯示,僅訓(xùn)練AI玩簡(jiǎn)單撲克游戲就能讓其數(shù)學(xué)推理能力提升8.6%,通用推理提升8.4%,且無(wú)需任何數(shù)學(xué)題目作為訓(xùn)練材料。研究發(fā)現(xiàn)游戲中的三種推理模式能成功轉(zhuǎn)移到數(shù)學(xué)解題中,為AI訓(xùn)練提供了新思路。
同濟(jì)大學(xué)團(tuán)隊(duì)開(kāi)發(fā)的GIGA-ToF技術(shù)通過(guò)融合多幀圖像的"圖結(jié)構(gòu)"信息,創(chuàng)新性地解決了3D相機(jī)噪聲問(wèn)題。該技術(shù)利用圖像間的不變幾何關(guān)系,結(jié)合深度學(xué)習(xí)和數(shù)學(xué)優(yōu)化方法,在合成數(shù)據(jù)集上實(shí)現(xiàn)37.9%的精度提升,并在真實(shí)設(shè)備上展現(xiàn)出色泛化能力,為機(jī)器人、AR和自動(dòng)駕駛等領(lǐng)域提供更可靠的3D視覺(jué)解決方案。
伊利諾伊大學(xué)研究團(tuán)隊(duì)通過(guò)對(duì)比實(shí)驗(yàn)發(fā)現(xiàn),經(jīng)過(guò)強(qiáng)化學(xué)習(xí)訓(xùn)練的視覺(jué)語(yǔ)言模型雖然表現(xiàn)出"頓悟時(shí)刻"現(xiàn)象,但這些自我糾錯(cuò)行為并不能實(shí)際提升推理準(zhǔn)確率。研究揭示了AI模型存在"生成-驗(yàn)證差距",即生成答案的能力強(qiáng)于驗(yàn)證答案質(zhì)量的能力,且模型在自我驗(yàn)證時(shí)無(wú)法有效利用視覺(jué)信息,為AI多模態(tài)推理發(fā)展提供了重要啟示。
MIT等頂尖機(jī)構(gòu)聯(lián)合提出SparseLoRA技術(shù),通過(guò)動(dòng)態(tài)稀疏性實(shí)現(xiàn)大語(yǔ)言模型訓(xùn)練加速1.6倍,計(jì)算成本降低2.2倍。該方法使用SVD稀疏性估計(jì)器智能選擇重要計(jì)算部分,在保持模型性能的同時(shí)顯著提升訓(xùn)練效率,已在多個(gè)任務(wù)上驗(yàn)證有效性。