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。人工智能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。
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。
今年3月出台的《教育部关于加强新时代教育管理信息化工作的通知》,设立了“到2025年,新时代教育管理信息化制度体系基本形成”的工作目标,重点任务包括“加强教育管理信息化统筹协调、优化信息系统供给模式、提高教育数据管理水平、促进管理服务流程再造、提高基础设施支撑能力”。
科大讯飞、佳发教育目前均已切入教育系统,以科大讯飞为例,其智慧教育业务目前已经涉及五个方面,分别是精准教学、自主学习、智慧考试、高效管理和创新教育,涵盖了教、学、考、管等教育全流程。
此外,今年以来,校外教育监管政策的持续加码,推动校内教育信息化需求提速。华西证券研报认为,科大讯飞等专注服务校园教育的AI厂商有望迎来产业机遇。
政策支持加上技术带来的颠覆性变化,意味着市场空间巨大,在刚刚落下帷幕的2021世界人工智能大会期间,教育和通讯、智能驾驶、医疗等一同成为“AI+”讨论的热门领域。多位与会专家在会上表示,教育体系从工业社会向信息社会转变,人工智能和大数据将成为核心推动力,潜在的市场空间巨大。2019年AI教育市场规模为1720亿元左右。预计到2023年,我国AI教育市场规模将达到6000亿元以上,未来市场规模将进一步扩充。
根据中研普华研究院《2021-2026年中国AI教学行业发展分析与投资研究咨询报告》显示:
2020年中国AI教学行业产业链分析
第一节 AI教学行业产业链分析
一、产业链结构分析
图表:产业链结构分析

数据来源:中研普华研究院
二、与上下游行业之间的关联性
行业与上下游的之间关联性是较为紧密的,上游是下游的发展基础,而下游的发展反作用于上游产业的不断跟进。
第二节 AI教学上游行业分析
一、上游行业发展现状
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。
人工智能发展已经经理了三个阶段,从计算智能走向感知智能,又从感知智能走向了认知智能。在计算智能领域,人工智能的表现已经完胜了人类的世界冠军,例如围棋;在感知智能领域,人工智能的表现已经可以和人类媲美,做到能听、会说、能看、会认;而在认知智能方面,目前我们的研究进展跟人类尚有一定的差距,因为认知智能要求人工智能能理解、会思考、有情感,需要有高的IQ和高的EQ,这对人工智能带来了更大的挑战。
AI教学行业研究报告对中国AI教学行业的发展现状、竞争格局及市场供需形势进行了具体分析,并从行业的政策环境、经济环境、社会环境及技术环境等方面分析行业面临的机遇及挑战。还重点分析了重点企业的经营现状及发展格局,并对未来几年AI教学行业的发展趋向进行了专业的预判。为企业、科研、投资机构等单位了解行业最新发展动态及竞争格局,把握行业未来发展方向。
未来AI教学行业将如何发展?请点击查看中研普华研究院报告《2021-2026年中国AI教学行业发展分析与投资研究咨询报告》。
相关推荐:

关注公众号
免费获取更多报告节选
免费咨询行业专家