《2024-2029年中國AI教育大模型行業發展潛力及投資前景預測研究報告》由中研普華AI教育大模型行業分析專家領銜撰寫,主要分析了AI教育大模型行業的市場規模、發展現狀與投資前景,同時對AI教育大模型行業的未來發展做出科學的趨勢預測和專業的AI教育大模型行業數據分析,幫助客戶評估AI教育大模型行業投資價值。
第一章 ai教育大模型綜述/產業畫像/研究說明
1.1 ai教育大模型產業綜述
1、ai教育大模型的定義
2、ai教育大模型的類型
1.2 ai教育大模型產業畫像
1.3 ai教育大模型研究說明
第二章 中國ai教育大模型匯總及規模體量
2.1 中國ai大模型產業發展現狀及趨勢分析
1、ai大模型的涌現能力
2、主要ai大模型產品的參數規模對比
2.2 中國ai大模型落地教育可行性分析
2.3 中國ai教育大模型技術選型/部署
2.4 中國ai教育大模型開發與應用模式
2.5 中國ai教育大模型發布數量/名單
2.6 中國ai教育大模型市場規模體量
2.7 中國ai教育大模型的招投標情況
2.8 中國ai教育大模型市場競爭格局
2.9 中國ai教育大模型產業發展痛點
第三章 ai教育大模型技術架構及能力構建
3.1 完整ai大模型開發步驟
3.2 ai大模型基礎架構及工程化
1、transformer架構
2、大規模語言模型:bert和gpt
3、卷積神經網絡cnn
4、循環神經網絡rnn
5、前饋神經網絡mlp
1、數據工程(數據處理和回流)
2、模型調優(模型訓練與微調)
3、模型交付(模型壓縮與測試)
4、服務運營(服務部署與托管)
5、平臺支撐能力
3.3 基礎ai大模型底座
3.4 ai教育大模型構建路線圖
1、教育業務需求評估
2、算力層評估
3、算法層評估
4、數據層評估
5、工程層評估
1、明確場景目標
2、模型選擇
3、訓練環境搭建
4、數據處理
5、模型訓練共建
1、模型精調
2、模型評估
3、模型重訓優化
4、模型聯調部署
5、模型應用運營
3.5 ai教育大模型基礎能力構建概述
3.6 ai教育大模型基礎能力構建之“算力”
1、ai芯片概述
2、ai芯片發展現狀
3、ai芯片供應商格局
4、主要ai芯片類型
(1)cpu
(2)gpu
(3)dpu
(4)tpu
(5)fpga
(6)asic
1、ai服務器概述
2、ai服務器發展現狀
3、ai服務器供應商格局
3.7 ai教育大模型基礎能力構建之“數據”
3.8 ai教育大模型基礎能力構建之“ai基礎軟件”
1、機器學習框架和庫
2、模型訓練和部署平臺
(1)模型訓練平臺
(2)模型部署平臺
(3)模型推理平臺
3、數據處理和分析工具
4、優化和自動化工具
3.9 ai教育大模型標準化
1、ai大模型標準體系1.
2、可信ai大模型標準體系2.
1、教育行業ai大模型系列標準框架
2、ai教育大模型標準解讀
第四章 ai教育大模型落地場景及產品服務
4.1 ai教育大模型落地場景及產品服務概況
4.2 ai教育大模型落地場景/產品:ai學習助手(ai工具)
4.3 ai教育大模型落地場景/產品:ai學習機(學習平板)
4.4 ai教育大模型落地場景/產品:ai精準教學
4.5 ai教育大模型落地場景/產品:ai智慧校園
4.6 ai教育大模型落地場景/產品:虛擬助教和教師
4.7 ai教育大模型落地場景/產品:其他
4.8 ai教育大模型落地場景戰略地位分析
第五章 ai教育大模型分階段能力需求分析
5.1 ai教育大模型分階段能力需求分析
5.2 ai教育大模型需求階段:學前教育
1、學前教育機構數量&學生數量
2、學前教育階段ai大模型相關產品
3、學前教育階段ai大模型市場容量
5.3 ai教育大模型需求階段:小學教育
1、小學教育機構數量&學生數量
2、小學教育階段ai大模型相關產品
3、小學教育階段ai大模型市場容量
5.4 ai教育大模型需求階段:中學教育
1、中學教育機構數量&學生數量
2、中學教育階段ai大模型相關產品
3、中學教育階段ai大模型市場容量
5.5 ai教育大模型需求階段:高等教育
1、高等教育機構數量&學生數量
2、高等教育階段ai大模型市場容量
5.6 ai教育大模型需求階段:職業教育
5.7 ai教育大模型分階段學習市場戰略地位分析
第六章 ai教育大模型的典型企業案例解析
6.1 中國ai教育大模型企業梳理與對比
6.2 中國ai教育大模型企業案例分析
1、基本信息
2、模型特點
3、技術架構
4、模型功能
5、應用場景
6、下游客戶
7、最新進展
1、基本信息
2、模型特點
3、技術架構
4、模型功能
5、應用場景
6、下游客戶
7、最新進展
1、基本信息
2、模型特點
3、技術架構
4、模型功能
5、應用場景
6、下游客戶
7、最新進展
1、基本信息
2、模型特點
3、技術架構
4、模型功能
5、應用場景
6、下游客戶
7、最新進展
1、基本信息
2、模型特點
3、技術架構
4、模型功能
5、應用場景
6、下游客戶
7、最新進展
1、基本信息
2、模型特點
3、技術架構
4、模型功能
5、應用場景
6、下游客戶
7、最新進展
1、基本信息
2、模型特點
3、技術架構
4、模型功能
5、應用場景
6、下游客戶
7、最新進展
1、基本信息
2、模型特點
3、技術架構
4、模型功能
5、應用場景
6、下游客戶
7、最新進展
1、基本信息
2、模型特點
3、技術架構
4、模型功能
5、應用場景
6、下游客戶
7、最新進展
1、基本信息
2、模型特點
3、技術架構
4、模型功能
5、應用場景
6、下游客戶
7、最新進展
第七章 中國ai教育大模型政策環境及發展潛力
7.1 ai教育大模型產業政策匯總解讀
7.2 ai教育大模型產業pest分析圖
7.3 ai教育大模型產業swot分析圖
7.4 ai教育大模型產業發展潛力評估
7.5 ai教育大模型產業未來關鍵增長點
7.6 ai教育大模型產業發展前景預測
7.7 ai教育大模型產業發展趨勢洞悉
第八章 中國ai教育大模型產業投資機會及建議
8.1 ai教育大模型產業投資風險預警
8.2 ai教育大模型產業投資機會分析
8.3 ai教育大模型產業投資價值評估
8.4 ai教育大模型產業投資策略建議
8.5 ai教育大模型產業可持續發展建議
圖表目錄
圖表:ai教育大模型的定義
圖表:ai教育大模型的類型
圖表:ai教育大模型所處行業
圖表:本報告研究領域所處行業
圖表:ai教育大模型產業監管
圖表:ai教育大模型產業標準
圖表:ai教育大模型產業鏈結構示意圖
圖表:ai教育大模型產業鏈生態全景圖
圖表:ai教育大模型產業鏈區域熱力圖
圖表:本報告研究范圍界定
圖表:本報告專業術語說明
圖表:本報告權威數據來源
圖表:本報告研究統計方法
圖表:中國ai大模型發展歷程
圖表:2020-2024年中國ai大模型存量(單位:個)
圖表:第一批通過《生成式人工智能服務管理暫行辦法》ai大模型名單
圖表:第二批通過《生成式人工智能服務管理暫行辦法》ai大模型名單
圖表:第三批通過《生成式人工智能服務管理暫行辦法》ai大模型名單
圖表:第四批通過《生成式人工智能服務管理暫行辦法》ai大模型名單
圖表:第五批通過《生成式人工智能服務管理暫行辦法》ai大模型名單
圖表:中國獲得備案的提供深度合成服務算法ai大模型清單
圖表:中國ai大模型參數規模變化
圖表:主流ai大模型參數量的變化與其準確率變化的關系
圖表:國內主要ai大模型產品的參數規模對比(單位:億)
圖表:中國ai大模型商業模式分析
圖表:中國ai大模型落地教育可行性分析
圖表:中國ai教育大模型技術選型
圖表:中國ai教育大模型部署方式
圖表:中國ai教育大模型開發與應用模式
圖表:中國ai教育大模型發布數量/名單
AI教育大模型是一種基于人工智能技術的人工智能模型,適用于教育場景,具有超大規模參數,融合通用知識和專業知識訓練形成。 它通過對海量的教育數據進行學習和分析,能夠理解學生的學習需求、行為模式和知識掌握程度,從而為學生提供定制化的學習方案。
現狀方面,AI教育大模型正在深度融入教育領域,通過智能化的手段優化教育環境,推動傳統教育模式、教學方法和學習體驗發生根本性變革。 它延展了教育的深度和廣度,打破了教育的時間和空間限制,通過在線學習平臺、智能輔導系統和模擬仿真學習系統等,極大地提高了學習深度和學習效率。
趨勢方面,AI教育大模型的發展趨勢是朝著更加個性化、自適應和沉浸式體驗的方向發展。 通過收集學習者的學習軌跡和學習偏好,AI教育大模型能夠提供定制化的學習服務,實現教育資源的精準匹配。自適應調整能力使得學習內容和難度可以根據學習者的進度和反饋動態調整,幫助學習者發現學習盲點和薄弱環節。
前景方面,隨著技術的不斷進步和應用場景的不斷拓展,AI教育市場將繼續保持快速增長的態勢,為教育行業的創新和變革注入新的動力。 AI教育大模型將進一步提升教育效率和質量,推動教育公平和普及,為學習者提供更好的學習體驗和發展機會。
本研究咨詢報告由中研普華咨詢公司領銜撰寫,在大量周密的市場調研基礎上,主要依據了國家統計局、國家商務部、國家發改委、國家經濟信息中心、國務院發展研究中心、國家海關總署、全國商業信息中心、中國經濟景氣監測中心、中國行業研究網、全國及海外相關報刊雜志的基礎信息以及AI教育大模型行業研究單位等公布和提供的大量資料。報告對我國AI教育大模型行業的供需狀況、發展現狀、子行業發展變化等進行了分析,重點分析了國內外AI教育大模型行業的發展現狀、如何面對行業的發展挑戰、行業的發展建議、行業競爭力,以及行業的投資分析和趨勢預測等等。報告還綜合了AI教育大模型行業的整體發展動態,對行業在產品方面提供了參考建議和具體解決辦法。報告對于AI教育大模型產品生產企業、經銷商、行業管理部門以及擬進入該行業的投資者具有重要的參考價值,對于研究我國AI教育大模型行業發展規律、提高企業的運營效率、促進企業的發展壯大有學術和實踐的雙重意義。
♦ 項目有多大市場規模?發展前景如何?值不值得投資?
♦ 市場細分和企業定位是否準確?主要客戶群在哪里?營銷手段有哪些?
♦ 您與競爭對手企業的差距在哪里?競爭對手的戰略意圖在哪里?
♦ 保持領先或者超越對手的戰略和戰術有哪些?會有哪些優劣勢和挑戰?
♦ 行業的最新變化有哪些?市場有哪些新的發展機遇與投資機會?
♦ 行業發展大趨勢是什么?您應該如何把握大趨勢并從中獲得商業利潤?
♦ 行業內的成功案例、準入門檻、發展瓶頸、贏利模式、退出機制......
♦ 理由1:商業戰場上的失敗可以原諒,但是遭到競爭對手的突然襲擊則不可諒解。如果您的企業經常困于競爭對手的市場策略而毫無還手之力,那么您需要比您企業的競爭對手知道得更多,請馬上訂購。
♦ 理由2:如果您的企業一直期望在新的季度里使企業利潤倍增,獲得更好的業績表現,您需要借助行業專家智囊團的智慧和建議,那么您不可不訂。
♦ 理由3:如果您的企業準備投資于某項新業務,需要周祥的商業計劃資料及發展規劃的策略建議,同時也不想為此付出大量的資源及調研時間,那么您非訂不可。
♦ 理由4:如果您的企業缺乏多年業內資深經驗培養的行業洞察力,長期性、系統性的行業關鍵數據支持,而無法準確把握市場,搶占最新商機的戰略制高點,那么請把這一切交給我們。
權威數據來源:國家統計局、國家發改委、工信部、商務部、海關總署、國家信息中心、國家稅務總局、國家工商總局、國務院發展研究中心、國家圖書館、全國200多個行業協會、行業研究所、海內外上萬種專業刊物。
中研普華自主研發數據庫:中研普華細分行業數據庫、中研普華上市公司數據庫、中研普華非上市企業數據庫、宏觀經濟數據庫、區域經濟數據庫、產品產銷數據庫、產品進出口數據庫。
國際知名研究機構或商用數據庫:如Euromonitor、IDC、Display、IBISWorld、ISI、TechNavioAnalysis、Gartenr等。
一手調研數據:遍布全國31個省市及香港的專家顧問網絡,涉及政府統計部門、統計機構、生產廠商、地方主管部門、行業協會等。在中國,中研普華集團擁有最大的數據搜集網絡,在研究項目最多的一線城市設立了全資分公司或辦事處,并在超過50多個城市建立了操作地,資料搜集的工作已覆蓋全球220個地區。
步驟1:設立研究小組,確定研究內容
針對目標,設立由產業市場研究專家、行業資深專家、戰略咨詢師和相關產業協會協作專家組成項目研究小組,碩士以上學歷研究員擔任小組成員,共同確定該產業市場研究內容。
步驟2:市場調查,獲取第一手資料
♦ 訪問有關政府主管部門、相關行業協會、公司銷售人員與技術人員等;
♦ 實地調查各大廠家、運營商、經銷商與最終用戶。
步驟3:中研普華充分收集利用以下信息資源
♦ 報紙、雜志與期刊(中研普華的期刊收集量達1500多種);
♦ 國內、國際行業協會出版物;
♦ 各種會議資料;
♦ 中國及外國政府出版物(統計數字、年鑒、計劃等);
♦ 專業數據庫(中研普華建立了3000多個細分行業的數據庫,規模最全);
♦ 企業內部刊物與宣傳資料。
步驟4:核實來自各種信息源的信息
♦ 各種信息源之間相互核實;
♦ 同相關產業專家與銷售人員核實;
♦ 同有關政府主管部門核實。
步驟5:進行數據建模、市場分析并起草初步研究報告
步驟6:核實檢查初步研究報告
與有關政府部門、行業協會專家及生產廠家的銷售人員核實初步研究結果。專家訪談、企業家審閱并提出修改意見與建議。
步驟7:撰寫完成最終研究報告
該研究小組將來自各方的意見、建議及評價加以總結與提煉,分析師系統分析并撰寫最終報告(對行業盈利點、增長點、機會點、預警點等進行系統分析并完成報告)。
步驟8:提供完善的售后服務
對用戶提出有關該報告的各種問題給予明確解答,并為用戶就有關該行業的各種專題進行深入調查和項目咨詢。
中研普華集團是中國成立時間最長,擁有研究人員數量最多,規模最大,綜合實力最強的咨詢研究機構之一。中研普華始終堅持研究的獨立性和公正性,其研究結論、調研數據及分析觀點廣泛被電視媒體、報刊雜志及企業采用。同時,中研普華的研究結論、調研數據及分析觀點也大量被國家政府部門及商業門戶網站轉載,如中央電視臺、鳳凰衛視、深圳衛視、新浪財經、中國經濟信息網、商務部、國資委、發改委、國務院發展研究中心(國研網)等。
專項市場研究 產品營銷研究 品牌調查研究 廣告媒介研究 渠道商圈研究 滿意度研究 神秘顧客調查 消費者研究 重點業務領域 調查執行技術 公司實力鑒證 關于中研普華 中研普華優勢 服務流程管理
本報告所有內容受法律保護。國家統計局授予中研普華公司,中華人民共和國涉外調查許可證:國統涉外證字第1226號。
本報告由中國行業研究網出品,報告版權歸中研普華公司所有。本報告是中研普華公司的研究與統計成果,報告為有償提供給購買報告的客戶使用。未獲得中研普華公司書面授權,任何網站或媒體不得轉載或引用,否則中研普華公司有權依法追究其法律責任。如需訂閱研究報告,請直接聯系本網站,以便獲得全程優質完善服務。
中研普華公司是中國成立時間最長,擁有研究人員數量最多,規模最大,綜合實力最強的咨詢研究機構,公司每天都會接受媒體采訪及發布大量產業經濟研究成果。在此,我們誠意向您推薦一種“鑒別咨詢公司實力的主要方法”。
本報告目錄與內容系中研普華原創,未經本公司事先書面許可,拒絕任何方式復制、轉載。
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細分產業長期跟蹤
全球服務客戶單位
IPO上市招股書引用
專精特新申報咨詢服務
數據洞察,發現產業趨勢
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