AI教學(xué)行業(yè)市場(chǎng)需求 AI教學(xué)行業(yè)發(fā)展現(xiàn)狀分析

• 2022年6月6日 ZhouXun來源：互聯(lián)網(wǎng) 729 43
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AI教學(xué)在教育各個(gè)場(chǎng)景的應(yīng)用，簡(jiǎn)單點(diǎn)可以描述為：有一個(gè)感知或采集設(shè)備，獲取相關(guān)的數(shù)據(jù)信息，匯總到一個(gè)大池子里(數(shù)據(jù)中心)，將數(shù)據(jù)處理、分析整合成信息之后，通過共享，最后可能是人也可能是人工智能根據(jù)信息作出決策。當(dāng)然，當(dāng)前的實(shí)際應(yīng)用中，沒有絕對(duì)的全域數(shù)據(jù)

AI教學(xué)在教育各個(gè)場(chǎng)景的應(yīng)用，簡(jiǎn)單點(diǎn)可以描述為：有一個(gè)感知或采集設(shè)備，獲取相關(guān)的數(shù)據(jù)信息，匯總到一個(gè)大池子里(數(shù)據(jù)中心)，將數(shù)據(jù)處理、分析整合成信息之后，通過共享，最后可能是人也可能是人工智能根據(jù)信息作出決策。當(dāng)然，當(dāng)前的實(shí)際應(yīng)用中，沒有絕對(duì)的全域數(shù)據(jù)收集。從教育場(chǎng)景來看，主流場(chǎng)景有：教學(xué)、管理、評(píng)價(jià)等。

各個(gè)學(xué)者各家企業(yè)，對(duì)技術(shù)在教育場(chǎng)景的應(yīng)用分類細(xì)度上有所差別，目前教育信息化行業(yè)，人工智能的應(yīng)用比較成熟的產(chǎn)品主要是智能批改、智能題庫(kù)、自適應(yīng)學(xué)習(xí)和分級(jí)閱讀，當(dāng)前它更多還是承擔(dān)教學(xué)輔助的角色，未來可能將覆蓋更多的教學(xué)核心環(huán)節(jié)。

這五類玩家各有所長(zhǎng)，對(duì)AI教學(xué)的滲透程度不一，發(fā)展階段各異，其中在線教育機(jī)構(gòu)與AI技術(shù)供應(yīng)商因業(yè)務(wù)與數(shù)據(jù)資源積累和技術(shù)開發(fā)優(yōu)勢(shì)，滲透程度較高。隨著各類行業(yè)玩家對(duì)AI教學(xué)領(lǐng)域的不斷探索，未來行業(yè)分工將進(jìn)一步明確，在競(jìng)爭(zhēng)中走向融合創(chuàng)新。人工智能技術(shù)既改變了傳統(tǒng)教育的育人目標(biāo)，即從"育分"轉(zhuǎn)而為"育人"，因材施教成為可能。智適應(yīng)學(xué)習(xí)針對(duì)學(xué)生具體情況和個(gè)體需求提供個(gè)性化解決方案;AI作為主講老師改變了整個(gè)教學(xué)流程，釋放了教師人力，并基于教學(xué)大數(shù)據(jù)進(jìn)行決策，實(shí)現(xiàn)精準(zhǔn)教學(xué)的同時(shí)使學(xué)習(xí)速度和靈活性得到了進(jìn)一步的提升;人工智能實(shí)現(xiàn)校園內(nèi)部信息流通以及跨區(qū)域的資源互通，打通了信息以及資源流通壁壘。

根據(jù)中研普華產(chǎn)業(yè)研究院發(fā)布的《2022-2027年中國(guó)AI教學(xué)行業(yè)發(fā)展分析與投資研究咨詢報(bào)告》顯示：

AI教學(xué)行業(yè)市場(chǎng)需求

資料顯示，人工智能行業(yè)的技術(shù)人才供需比極低，尤其是智能語(yǔ)音與計(jì)算機(jī)視覺方向，供需比僅有0.08、0.09，這說明當(dāng)企業(yè)需要100個(gè)人才的時(shí)候，市場(chǎng)只能提供8個(gè)、9個(gè)人才，人才稀缺度可見一斑。

企查查數(shù)據(jù)顯示，目前我國(guó)現(xiàn)存“人工智能”相關(guān)企業(yè)共43.9萬家。2020年是企業(yè)注冊(cè)量的高峰期，新增17.2萬家，同比增長(zhǎng)292.8%;今年上半年新增15.3萬家，同比增長(zhǎng)150.8%。從AI教學(xué)企業(yè)注冊(cè)數(shù)據(jù)來看，我國(guó)AI教學(xué)產(chǎn)業(yè)克服了去年疫情帶來的不利影響，危中迎機(jī)，逆勢(shì)增長(zhǎng)。

從近十年人工智能相關(guān)企業(yè)發(fā)展?fàn)顩r來看，2020年之前，AI教學(xué)企業(yè)注冊(cè)量增長(zhǎng)緩慢，2020年是企業(yè)注冊(cè)量的爆發(fā)期，全年共注冊(cè)了17.2萬家企業(yè)，同比增長(zhǎng)了292.8%。

AI教學(xué)行業(yè)發(fā)展現(xiàn)狀分析

隨著大數(shù)據(jù)的發(fā)展，計(jì)算能力的提升，人工智能近兩年迎來了新一輪的爆發(fā)。而人工智能的實(shí)現(xiàn)依賴三個(gè)要素：算法是核心，硬件和數(shù)據(jù)是基礎(chǔ)，芯片就是硬件的最重要組成部分。它其實(shí)包括兩個(gè)計(jì)算過程：1、訓(xùn)練(Train);2、應(yīng)用(Inference)。

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法應(yīng)用的不斷發(fā)展，使得傳統(tǒng)的 CPU 已經(jīng)無法負(fù)擔(dān)幾何級(jí)增長(zhǎng)的計(jì)算量。深度學(xué)習(xí)作為機(jī)器學(xué)習(xí)的分支，是當(dāng)前人工智能研究的主流方式。簡(jiǎn)單說就是用數(shù)學(xué)方法模擬人腦神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，用大量數(shù)據(jù)訓(xùn)練機(jī)器來模擬人腦學(xué)習(xí)過程，其本質(zhì)是把傳統(tǒng)算法問題轉(zhuǎn)化為數(shù)據(jù)和計(jì)算問題。所以對(duì)底層基礎(chǔ)芯片的要求也發(fā)生了根本性改變：人工智能芯片的設(shè)計(jì)目的不是為了執(zhí)行指令，而是為了大量數(shù)據(jù)訓(xùn)練和應(yīng)用的計(jì)算。

目前適合深度學(xué)習(xí)的人工智能芯片主要有GPU、FPGA、ASIC三種技術(shù)路線。三類芯片代表分別有英偉達(dá)(NVIDIA)的Tesla系列GPU、賽靈思(Xilinx)的FPGA和Google的TPU。GPU 最先被引入深度學(xué)習(xí)，技術(shù)最為成熟;FPGA具有硬件可編程特點(diǎn)，性能出眾但壁壘高。ASCI 由于可定制、低成本是未來終端應(yīng)用的趨勢(shì)。

本報(bào)告對(duì)中國(guó)AI教學(xué)及各子行業(yè)的發(fā)展?fàn)顩r、上下游行業(yè)發(fā)展?fàn)顩r、競(jìng)爭(zhēng)替代產(chǎn)品、發(fā)展趨勢(shì)、新產(chǎn)品與技術(shù)等進(jìn)行了分析，并重點(diǎn)分析了中國(guó)AI教學(xué)行業(yè)發(fā)展?fàn)顩r和特點(diǎn)，以及中國(guó)AI教學(xué)行業(yè)將面臨的挑戰(zhàn)、企業(yè)的發(fā)展策略等。

了解更多行業(yè)數(shù)據(jù)詳情，可以點(diǎn)擊查閱中研普華產(chǎn)業(yè)研究院的《2022-2027年中國(guó)AI教學(xué)行業(yè)發(fā)展分析與投資研究咨詢報(bào)告》。

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  2022-2027年中國(guó)AI教學(xué)行業(yè)發(fā)展分析與投資研究咨詢報(bào)告

  人工智能在教育各個(gè)場(chǎng)景的應(yīng)用，簡(jiǎn)單點(diǎn)可以描述為：有一個(gè)感知或采集設(shè)備，獲取相關(guān)的數(shù)據(jù)信息，匯總到一個(gè)大池子里（數(shù)據(jù)中心），將數(shù)據(jù)處理、分析整合成信息之后，通過共享，最后可能是人也可...

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