預測到2023年我國AI教育市場規(guī)模將達6000億元以上 AI教學行業(yè)發(fā)展現狀及投資分析

• 2021年9月1日 WuYaNan來源：互聯網 1260 82
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從近十年人工智能相關企業(yè)發(fā)展狀況來看，2020年之前，AI教學企業(yè)注冊量增長緩慢，2020年是企業(yè)注冊量的爆發(fā)期，全年共注冊了17.2萬家企業(yè)，同比增長了292.8%。據統(tǒng)計數據顯示：2019年AI教育市場規(guī)模為1720億元左右，預計到2023年，我國AI教育市場規(guī)模將達到6000億元以

當前，伴隨著我國經濟社會需求的發(fā)展變化，各高校的人才培養(yǎng)結構也在不斷調整優(yōu)化。其中，專業(yè)增減是高校辦學發(fā)展的常態(tài)舉措。專業(yè)的增減變化，在一定程度上折射出了該專業(yè)未來的發(fā)展態(tài)勢與就業(yè)前景，AI教學是高考生在選擇專業(yè)、學校時的重要參考。據教育部此前發(fā)布的《列入普通高等學校本科專業(yè)目錄的新專業(yè)名單(2021年)》顯示，在新增專業(yè)上，近年熱度不減的人工智能和大數據等專業(yè)，依舊是本年度新增專業(yè)的熱門。

2021AI教學行業(yè)發(fā)展現狀及投資分析

近年來，教育部等各級單位均明確的要求和鼓勵面向大學、職教以及青少年開設人工智能、大數據、編程等課程。目前市場主流的人工智能教育器材昂貴，成熟課程匱乏，專業(yè)師資欠缺，科創(chuàng)教室不足。同時現有的設備更適合10人左右的社團教學不利于大班教學，依賴計算機及網絡環(huán)境，老師的學習上手時間成本太高。

閃現智能基于勘智K210芯片開發(fā)了多款智能教育硬件產品，包括AI教育核心板、傳感器拓展板和自動駕駛拓展小車等，將逐步落地西安高校和職教智能硬件市場。通過K210芯片和板載資源，教育核心板可支持離線實現機器學習、形狀識別、動物識別、戴口罩識別、交通標志識別、智能家居、指南針、水平儀、環(huán)境監(jiān)測和成語填充等多項功能。

近期，隨著中小學課后服務的全面普及和校外學科類培訓機構向素質類培訓轉型，AI教學市場迎來發(fā)展期。當前，人工智能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(yè)，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(yè)，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(huán)節(jié)。

這五類玩家各有所長，對AI+教育的滲透程度不一，發(fā)展階段各異，其中在線教育機構與AI技術供應商因業(yè)務與數據資源積累和技術開發(fā)優(yōu)勢，滲透程度較高。隨著各類行業(yè)玩家對AI+教育領域的不斷探索，未來行業(yè)分工將進一步明確，在競爭中走向融合創(chuàng)新。人工智能技術既改變了傳統(tǒng)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(qū)域的資源互通，打通了信息以及資源流通壁壘。

根據中研普華研究院《2021-2026年中國AI教學行業(yè)發(fā)展分析與投資研究咨詢報告》顯示：

2020年中國AI教學行業(yè)產業(yè)鏈分析

第一節(jié) AI教學行業(yè)產業(yè)鏈分析

一、產業(yè)鏈結構分析

圖表：產業(yè)鏈結構分析

數據來源：中研普華研究院

二、與上下游行業(yè)之間的關聯性

行業(yè)與上下游的之間關聯性是較為緊密的，上游是下游的發(fā)展基礎，而下游的發(fā)展反作用于上游產業(yè)的不斷跟進。

第二節(jié) AI教學上游行業(yè)分析

一、上游行業(yè)發(fā)展現狀

隨著大數據的發(fā)展，計算能力的提升，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)。

為什么需要人工智能芯片?

神經網絡算法應用的不斷發(fā)展，使得傳統(tǒng)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(tǒng)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(fā)生了根本性改變：人工智能芯片的設計目的不是為了執(zhí)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。

從近十年人工智能相關企業(yè)發(fā)展狀況來看，2020年之前，AI教學企業(yè)注冊量增長緩慢，2020年是企業(yè)注冊量的爆發(fā)期，全年共注冊了17.2萬家企業(yè)，同比增長了292.8%。據統(tǒng)計數據顯示：2019年AI教育市場規(guī)模為1720億元左右，預計到2023年，我國AI教育市場規(guī)模將達到6000億元以上。

想了解更多AI教學行業(yè)專業(yè)分析，請點擊中研普華研究院報告《2021-2026年中國AI教學行業(yè)發(fā)展分析與投資研究咨詢報告》。

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