摘要：教育信息化的发展以及现代信息技术的应用已成为当今世界教育改革与发展的共同趋势。近年来，我国不断推进教育信息化建设，教育信息化市场规模持续壮大。2022年成功突破5000亿元。人工智能技术在教育信息化建设过程中发挥了重要作用。近年来，随着AI算力算法不断的突破创新，人工智能技术在教育领域逐步展现出其独特的教育价值，并在教学、学习、测评、管理各个环节实现落地应用。在2023年，AIGC取得了爆发式的发展，预训练大模型的技术研发迈上了新的台阶，市场对人工智能在教育领域的应用展现出了极大的关注和想象。未来AI教育发展前景广阔。
一、定义及分类
AI教育是指将人工智能技术融入教育核心业务与场景，促进关键业务流程的自动化与关键教育场景的智能化，从而大幅提高教育工作者和学习者的效率，创新教育教学生态。当前，多项人工智能技术正逐步在教育领域开展应用，包括机器学习、知识图谱、自然语言处理、机器人与智能控制等。每项技术都具有较强的应用价值。
二、行业政策
近年来，教育部等主管部门通过开展人工智能助推教师队伍建设行动试点工作、发布中小学人工智能教育基地名单等多重举措，不断推动AI教育发展，利用AI技术对传统教学进行改造。
推进信息技术（信息科技）教育与人工智能、创客教育的有机结合，培养学生数字素养与技能。到2025年，翻转课堂、线上线下混合课堂的应用比例达到30%，人工智能与教育融合率达到80%。
三、发展历程
从历史发展的进程来看，AI教育与人工智能的发展历程较为相似。1960年，世界上第一个计算机辅助教学系统——PLATO系统成功诞生。1973年，Hartley&Sleeman提出智能教育系统（ITS）的基本框架。1987年，开发了用于辅助教学设计决策的专家系统原型IDExpert系统。随后于1996年，Brusilovsky等人开发了第一个自适应教学系统。2017年，中国发布《新一代人工智能发展规划》，提出实施全民智能教育项目。随后中国不断加大扶持力度促进AI教育行业发展，行业发展迅速。目前我国在AI教育领域已取得了一系列突破。
四、行业壁垒
1、技术壁垒
AI教育是知识密集型行业，要求市场参与者具备较强的技术研发和维护能力。与此同时，行业技术与应用更新速度快，行业从业人员不仅要掌握机器学习、自然语言处理等技术，还需要不断对新涌现的技术与应用进行知识更新以适应行业的快速发展。因此，较高的技术壁垒使新进入者很难在短期内进入本行业。
2、人才壁垒
AI教育行业要求从业人员具有较高的综合素养，拥有计算机、软件、网络等全方位知识体系，了解高校多样化特定场景下的运行模式，同时具备现场的实施和管理经验。此类高素质的复合型人才，需要较长期的从业经历和持续的学习能力才能积累相应的行业经验和能力，培育周期较长。而新进入企业难以在短时间内建设既对行业有深度理解，又全面掌握人工智能技术的人才队伍，因此行业存在较高的人才壁垒。
3、行业经验壁垒
AI教育存在业务复杂度高、数据处理量大的特点，且各学校内部情况不尽相同，下游客户往往更多地考虑拥有较多与学校合作成功案例的厂商。该类厂商对学校业务、建设需求有深度认知，具有丰富的在该领域的研发经验。新进入企业在产品成熟度、行业经验上往往不足，在竞争过程中优势较小，因此存在行业经验壁垒。
五、产业链
1、行业产业链分析
从AI教育产业链来看，上游主要涉及芯片、传感器等硬件设施，机器学习、自然语言处理等技术服务及网络服务等，中游为下游提供智能教学、智能学习、智能考试与评价等智能教育服务，下游主体包括G端（教育部）、B端（校园、教育机构）、C端（教师、学生、家长）。
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