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AI教學(xué)行業(yè)市場需求 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)在教育各個場景的應(yīng)用,簡單點可以描述為:有一個感知或采集設(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)前的實際應(yīng)用中,沒有絕對的全域數(shù)據(jù)

AI教學(xué)在教育各個場景的應(yīng)用,簡單點可以描述為:有一個感知或采集設(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)前的實際應(yīng)用中,沒有絕對的全域數(shù)據(jù)收集。從教育場景來看,主流場景有:教學(xué)、管理、評價等。

各個學(xué)者各家企業(yè),對技術(shù)在教育場景的應(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、自適應(yīng)學(xué)習(xí)和分級閱讀,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,對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,滲透程度較高。隨著各類行業(yè)玩家對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,在競爭中走向融合創(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)針對學(xué)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(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,實現(xiàn)精準(zhǔn)教學(xué)的同時使學(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AI教學(xué)行業(yè)發(fā)展分析與投資研究咨詢報告》顯示:

AI教學(xué)行業(yè)市場需求

資料顯示,人工智能行業(yè)的技術(shù)人才供需比極低,尤其是智能語音與計算機(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(shù)據(jù)顯示,目前我國現(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(xué)企業(yè)注冊數(shù)據(jù)來看,我國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),逆勢增長。

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%。

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(xiàn)依賴三個要素: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。它其實包括兩個計算過程: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)幾何級增長的計算量。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)和計算問題。所以對底層基礎(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,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。

本報告對中國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、競爭替代產(chǎn)品、發(fā)展趨勢、新產(chǎn)品與技術(shù)等進(jìn)行了分析,并重點分析了中國AI教學(xué)行業(yè)發(fā)展?fàn)顩r和特點,以及中國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,可以點擊查閱中研普華產(chǎn)業(yè)研究院的《2022-2027年中國AI教學(xué)行業(yè)發(fā)展分析與投資研究咨詢報告》。

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