AI教学行业市场需求 AI教学行业发展现状分析

AI教学在教育各个场景的应用，简单点可以描述为：有一个感知或采集设备，获取相关的数据信息，汇总到一个大池子里(数据中心)，将数据处理、分析整合成信息之后，通过共享，最后可能是人也可能是人工智能根据信息作出决策。当然，当前的实际应用中，没有绝对的全域数据收集。从教育场景来看，主流场景有：教学、管理、评价等。

各个学者各家企业，对技术在教育场景的应用分类细度上有所差别，目前教育信息化行业，人工智能的应用比较成熟的产品主要是智能批改、智能题库、自适应学习和分级阅读，当前它更多还是承担教学辅助的角色，未来可能将覆盖更多的教学核心环节。

这五类玩家各有所长，对AI教学的渗透程度不一，发展阶段各异，其中在线教育机构与AI技术供应商因业务与数据资源积累和技术开发优势，渗透程度较高。随着各类行业玩家对AI教学领域的不断探索，未来行业分工将进一步明确，在竞争中走向融合创新。人工智能技术既改变了传统教育的育人目标，即从"育分"转而为"育人"，因材施教成为可能。智适应学习针对学生具体情况和个体需求提供个性化解决方案;AI作为主讲老师改变了整个教学流程，释放了教师人力，并基于教学大数据进行决策，实现精准教学的同时使学习速度和灵活性得到了进一步的提升;人工智能实现校园内部信息流通以及跨区域的资源互通，打通了信息以及资源流通壁垒。

根据中研普华产业研究院发布的《2022-2027年中国AI教学行业发展分析与投资研究咨询报告》显示：

AI教学行业市场需求

资料显示，人工智能行业的技术人才供需比极低，尤其是智能语音与计算机视觉方向，供需比仅有0.08、0.09，这说明当企业需要100个人才的时候，市场只能提供8个、9个人才，人才稀缺度可见一斑。

企查查数据显示，目前我国现存“人工智能”相关企业共43.9万家。2020年是企业注册量的高峰期，新增17.2万家，同比增长292.8%;今年上半年新增15.3万家，同比增长150.8%。从AI教学企业注册数据来看，我国AI教学产业克服了去年疫情带来的不利影响，危中迎机，逆势增长。

从近十年人工智能相关企业发展状况来看，2020年之前，AI教学企业注册量增长缓慢，2020年是企业注册量的爆发期，全年共注册了17.2万家企业，同比增长了292.8%。

AI教学行业发展现状分析

随着大数据的发展，计算能力的提升，人工智能近两年迎来了新一轮的爆发。而人工智能的实现依赖三个要素：算法是核心，硬件和数据是基础，芯片就是硬件的最重要组成部分。它其实包括两个计算过程：1、训练(Train);2、应用(Inference)。

神经网络算法应用的不断发展，使得传统的 CPU 已经无法负担几何级增长的计算量。深度学习作为机器学习的分支，是当前人工智能研究的主流方式。简单说就是用数学方法模拟人脑神经网络，用大量数据训练机器来模拟人脑学习过程，其本质是把传统算法问题转化为数据和计算问题。所以对底层基础芯片的要求也发生了根本性改变：人工智能芯片的设计目的不是为了执行指令，而是为了大量数据训练和应用的计算。

目前适合深度学习的人工智能芯片主要有GPU、FPGA、ASIC三种技术路线。三类芯片代表分别有英伟达(NVIDIA)的Tesla系列GPU、赛灵思(Xilinx)的FPGA和Google的TPU。GPU 最先被引入深度学习，技术最为成熟;FPGA具有硬件可编程特点，性能出众但壁垒高。ASCI 由于可定制、低成本是未来终端应用的趋势。

本报告对中国AI教学及各子行业的发展状况、上下游行业发展状况、竞争替代产品、发展趋势、新产品与技术等进行了分析，并重点分析了中国AI教学行业发展状况和特点，以及中国AI教学行业将面临的挑战、企业的发展策略等。

了解更多行业数据详情，可以点击查阅中研普华产业研究院的《2022-2027年中国AI教学行业发展分析与投资研究咨询报告》。