AI教學行業市場需求 AI教學行業發展現狀分析

• 2022年6月6日 ZhouXun來源：互聯網 729 43
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AI教學在教育各個場景的應用，簡單點可以描述為：有一個感知或采集設備，獲取相關的數據信息，匯總到一個大池子里(數據中心)，將數據處理、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信息作出決策。當然，當前的實際應用中，沒有絕對的全域數據

AI教學在教育各個場景的應用，簡單點可以描述為：有一個感知或采集設備，獲取相關的數據信息，匯總到一個大池子里(數據中心)，將數據處理、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信息作出決策。當然，當前的實際應用中，沒有絕對的全域數據收集。從教育場景來看，主流場景有：教學、管理、評價等。

各個學者各家企業，對技術在教育場景的應用分類細度上有所差別，目前教育信息化行業，人工智能的應用比較成熟的產品主要是智能批改、智能題庫、自適應學習和分級閱讀，當前它更多還是承擔教學輔助的角色，未來可能將覆蓋更多的教學核心環節。

這五類玩家各有所長，對AI教學的滲透程度不一，發展階段各異，其中在線教育機構與AI技術供應商因業務與數據資源積累和技術開發優勢，滲透程度較高。隨著各類行業玩家對AI教學領域的不斷探索，未來行業分工將進一步明確，在競爭中走向融合創新。人工智能技術既改變了傳統教育的育人目標，即從"育分"轉而為"育人"，因材施教成為可能。智適應學習針對學生具體情況和個體需求提供個性化解決方案;AI作為主講老師改變了整個教學流程，釋放了教師人力，并基于教學大數據進行決策，實現精準教學的同時使學習速度和靈活性得到了進一步的提升;人工智能實現校園內部信息流通以及跨區域的資源互通，打通了信息以及資源流通壁壘。

根據中研普華產業研究院發布的《2022-2027年中國AI教學行業發展分析與投資研究咨詢報告》顯示：

AI教學行業市場需求

資料顯示，人工智能行業的技術人才供需比極低，尤其是智能語音與計算機視覺方向，供需比僅有0.08、0.09，這說明當企業需要100個人才的時候，市場只能提供8個、9個人才，人才稀缺度可見一斑。

企查查數據顯示，目前我國現存“人工智能”相關企業共43.9萬家。2020年是企業注冊量的高峰期，新增17.2萬家，同比增長292.8%;今年上半年新增15.3萬家，同比增長150.8%。從AI教學企業注冊數據來看，我國AI教學產業克服了去年疫情帶來的不利影響，危中迎機，逆勢增長。

從近十年人工智能相關企業發展狀況來看，2020年之前，AI教學企業注冊量增長緩慢，2020年是企業注冊量的爆發期，全年共注冊了17.2萬家企業，同比增長了292.8%。

AI教學行業發展現狀分析

隨著大數據的發展，計算能力的提升，人工智能近兩年迎來了新一輪的爆發。而人工智能的實現依賴三個要素：算法是核心，硬件和數據是基礎，芯片就是硬件的最重要組成部分。它其實包括兩個計算過程：1、訓練(Train);2、應用(Inference)。

神經網絡算法應用的不斷發展，使得傳統的 CPU 已經無法負擔幾何級增長的計算量。深度學習作為機器學習的分支，是當前人工智能研究的主流方式。簡單說就是用數學方法模擬人腦神經網絡，用大量數據訓練機器來模擬人腦學習過程，其本質是把傳統算法問題轉化為數據和計算問題。所以對底層基礎芯片的要求也發生了根本性改變：人工智能芯片的設計目的不是為了執行指令，而是為了大量數據訓練和應用的計算。

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

本報告對中國AI教學及各子行業的發展狀況、上下游行業發展狀況、競爭替代產品、發展趨勢、新產品與技術等進行了分析，并重點分析了中國AI教學行業發展狀況和特點，以及中國AI教學行業將面臨的挑戰、企業的發展策略等。

了解更多行業數據詳情，可以點擊查閱中研普華產業研究院的《2022-2027年中國AI教學行業發展分析與投資研究咨詢報告》。

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  2022-2027年中國AI教學行業發展分析與投資研究咨詢報告

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