我国的教育仍然面临“不可能的三角”的挑战，预计AI技术的授权将打破这一挑战。

目前，我的国家仍然面临传统教育领域的“不可能的三角”挑战：也就是说拓可英语外教一对一培训，在大规模，公平和个性化之间寻求平衡的困难。在此阶段，我国家的教育体系在大规模和公平性中取得了杰出的成就，但在实现个性化教育的道路上仍然需要改进它。作为模拟人类情报，辅助决策并部分替代人力并扩大人类边界的数字工具拓可英语外教一对一培训，它为这一挑战带来了转变。通过将人工智能技术在教育和教学中的深入整合，它使教学学科，教学和学习学科的能力赋予了能力，从而改善了包容性教育下的基本教学质量，并在教育过程中实现了对个性化的追求。 “这是不可能的。”研究中国教育体系和AI行业的发展，学校外教已经经历了20多年的信息变化。中国人工智能行业的发展趋势是良好的，国际竞争力在最前沿，教育和技术领域一直是AI+教育的发展奠定了基础。

B-侧市场规模

2023年，AI+教育B侧市场的市场规模约为213亿，预计将在2027年达到约476亿元人民币

随着我的国家在2022年完全实施了国家教育数字战略，包括AI技术在内的数字技术继续扩大了各个教育部分的价值，例如幼儿教育，初等高等教育，高等教育和职业教育。技术和教育的整合变得越来越近。截至2023年，我国的AI+教育B-端市场规模约为213亿元人民币。在接下来的三年中，随着AI模型等技术的进一步成熟，将进一步满足B端用户（例如学校和企业）的相关教育需求。预计市场规模的增长将使复利增长率超过20％。从基础教育，更多的扩展到幼儿教育，高等教育，职业教育，社会企业培训和其他领域。

C侧市场空间和AI贡献率SMART硬件方面

2023年，智能硬件市场的规模为512亿，AI贡献率为11％

2023年，中国教育智能硬件市场的规模约为512亿元人民币。在首席制造商的AI技术布局的应用下拓可英语外教一对一培训，预计2023年硬件AI技术的贡献率约为11％。 AI技术的嵌入带来了大量的教育情报硬件。伊莱（Irai）认为，随着技术的应用继续加深，预计教育智能硬件的AI贡献率将在2027年上升到37％。

C端市场空间和AI贡献率服务器

2023年，在线教育市场为2628亿，AI贡献率为7％，市场空间广泛

根据IRI估计，2023年中国在线教育市场的规模达到2628亿元人民币，AI贡献率约为7％。 AI技术对在线教育市场的影响主要反映在学习软件的功能迭代和提高教师效率上。随着AI技术的持续突破和创新，为了进一步降低成本并提高行业首席制造商的效率，它将更积极地促进与AI相关的应用的实施。预计到2027年，在线教育市场中AI的贡献率将攀升至约16％。

AI+教育行业地图

AI+教育发展：各种教育链接的成熟发展

AI+教育已适用于学校内外的多个点，其中大中学和中学教育申请进入了高成熟阶段

在许多政党（例如政策，资本和用户关注）等各方的驱动下，AI+教育已应用于学校和外部。从部分维度的角度来看，小学和中学阶段是学校和外部场景中最成熟的舞台。在学校现场，考试和评估的成熟度最高，其次是教授申请；在坎普斯的场景中，家庭学习已经达到了高成熟的阶段。此外，语言学习和应用的整体成熟度也很高。该场景需要相对较低的多模式数据数据，并且学习标准相对均匀。相对于小学和中学阶段，成人教育阶段和幼儿教育的教育阶段的成熟度相对较低，这主要来自成人教育内容和目标的多样化。不同的知识点，模型构建的困难和其他原因。

AI+教育开发：领先产品的应用

本章将从学校和学校外部的两种场景开始。选择更多成熟应用进行分析

学校场景应用程序业务模型的常见商业模式

软件和硬件集成程序集，软件系统部署以及单一服务购买作为主要服务模型。大多数典型的参与者是原始的教育信息制造商，技术制造商更喜欢选择从新兴应用程序方案中输入曲目

应用分析自动审查

产品购买和服务购买是主要的商业模式。

自动审查功能的应用程序方案可以分为高风险和低兴趣方案。其中，备受兴趣的场景主要是指高中大学入学考试场景。这种情况是Daxun Fei和Haiyuntian等主要参与者。每日考试，例如每日考试，HKUST XUNFEI，JIAFA教育和其他公司都是主要参与者。产品购买和服务购买是典型的商业模式。其中，产品购买可用于所有方案，主要涵盖软件和硬件集成包装以及分别销售和销售软件。服务购买主要应用于高中大学入学考试方案。企业是考试。诸如医院之类的服务提供完整的过程服务，例如硬件构造，滚动要求和测试纸扫描。目前，所有分割的方案都可以是对客观问题的完全自动评估。主观主题的AI干预程度取决于应用方案评估要求的兴趣和严格性。

申请分析 - 我听了考试

收费模型主要是为了收取测试费和服务费，市场集中度很高。

我听说考试AI评估的市场还远未达到饱和状态。将来，市场上仍然有一些开发空间。但是，新大学入学考试的改革已经进行了多年，目前的市场增长也减慢了。当前的市场集中度很高，在身份验证方案中，CR1达到90％。随着学校的模型考试和教学非常重视“中级入学考试家庭作业技术”，占领区域考试场景的制造商更有可能在学校的教学现场占据一席之地以此为基础，以影响学生购买运动产品。从检查的独立实践方案来看，申请申请人的申请人也从区域或学校变成了学生端，为服务c -End学生提供了一个市场。因此，在CR2服务中，CR2也达到了80％。在当前的市场，Xunfei，我听说技术已经在该领域进行了多年的英语培养，而Jiafa Education后来进入了游戏。此外，想要进入市场的制造商类型丰富。在竞争中，Iresearch估计，将来的市场集中注意力集中在学校的两端将下降。

应用分析物理学和化学实验实验

教育设备制造商和AI技术制造商是AI评估领域的主要竞争对手

物理和化学实验设备的供应是几十年来一直在发展的传统行业，但是智能评估产品是一个新的开发方向。实验环境的大规模，标准化以及实验测试的相似性概述了物理和化学学生的实验环境，吸引了许多智能评估产品供应商进入游戏。物理和化学AI评估解决方案的主流竞争对手是传统教育设备和AI技术制造商的两种类型。前者的智能教学考试产品可以用实验室设备包装，并进入学校建造整体实验室和标准化考试室。它的服务优势也非常明显地了解教育客户，客户声誉是主导的。后者基于其自己的AI技术优势。该产品高度聪明有效。他们中的大多数可以根据原始实验室独立部署。他们还可以与教育设备制造商合作，将实验设备的整体包装整合到学校中。由于AI物理和化学的AI教学和考试设备的较重模型同时，AI技术需要更长的试点和正式考试的验证周期。目前，AI解决方案主要用于试点正式考试或学校教学。

应用分析竞技评估

便携式/ALL -IN -IN -IN -IN -IN -IN -IN -IN -IN -IN -SMART游乐场是AI体育评估的主要解决方案

体育AI评估领域的主要解决方案是便携式/集成机器和智能游乐场结构中的两种类型的解决方案。前者通常对资金投资较低，设备灵活。人们通常对资金进行大量投资，但最符合传统体育活动的发展需求。业务模型主要用于软件算法服务采购。目前，业内的参与者选择了不同的方法来根据自己的基因切入轨道。 AI视觉技术制造商可以通过“ AI+Sports”方法从技术优势到每日教学方案； “方法的方法从传统的教学场景扩展到体育场，借助渠道优势；传统体育服务制造商试图通过“ Sports+AI”方法将AI技术添加到传统评估解决方案中，以继续保持自己的竞争力，但这更困难。

应用分析前期教学

该解决方案是自由匹配的，该模式主要基于带有软件的硬件，并且该软件系统主要独立于进入学校。

精确教学解决方案不是该行业的标准化解决方案，不同制造商和不同客户的解决方案可能有所不同。从客户的角度来看，学校可以根据自己在班上，班上和课后的教学，研究和教学需求自由地结合不同的软件和硬件解决方案。班上之前，教学资源平台和学术爱情数据平台共同支持教师的教学和研究；班上中间的教师可以使用硬件设施的祝福（例如智能交互式白板）来优化基于软件系统（例如课堂智能交互式系统）的课堂互动；基于对智能问题库和智能滚动系统的操作的有效分析，扫描仪和智能手写笔等硬件设施的帮助，并进一步改善了学术爱情的数据平台，实现了数据的封闭循环课前课。从制造商的角度来看，目前有两种服务模型。第一类是根据硬件部署到学校，然后获得增值收费以携带或升级软件功能。第二类是根据软件进入学校。评估测试“或单链接解决方案，随后的技术人员都提供软件培训和实时响应技术问题。

外部学校场景应用商业模型一般视图

AI+教育应用程序多于学习工具应用程序和智能硬件，并且主要配备了学习机器

在关闭的场景中，AI+教育的主要载体是教育智能硬件和学习工具应用程序。用户组目前主要是小学和中学生。面对越来越激烈的市场竞争，硬件制造商已经打开了智能转型，以获得更强的竞争优势。硬件产品主要是通过整个机器销售来获利的。 AI+教育功能通常用作产品亮点，不收费额外费用。与此相比，学习工具应用程序的利润模型更加多样化：1。将AI作为核心支付项目，并提供每月/季度/年订阅； 2。将AI功能增加到全面的会员服务包，每月/季度/年/年/年统一收费； 3.提供免费的AI功能，以吸引用户并指导其他付费服务或产品。尽管软件应用程序越来越丰富，但硬件产品，尤其是智能学习机，仍然是当前AI+教育学校场景应用程序的主要产品形式。

应用分析前期学习

AI精密产品使用学习机器作为主要产品形式，学习机会市场的爆发很热

当前AI Precision Science应用程序的最主流产品服务模型以软件功能的形式嵌入到学习机器中。学习机的产品服务模型有两种类型的收费模型。一种是简单地出售整个机器产品的逻辑，另一个是出售整个机器+Yanshen服务的逻辑。对于前者而言，在AI技术方面表现出色的公司将建立AI Precision Science作为学习机器的核心卖点；对于后者来说，缺乏学习机器和AI自我研究的两种服务之一是必不可少的。服务，它还有助于扩展学习机器的离线销售渠道。这种应用技术不高。目前，各种学习机器制造商都发挥了AI精确科学功能，并且竞争对手富含类型。

应用分析 -口语学习

传统的口语学习产品服务模型稳定，AI外教应用程序迅速吸引了多种类型的制造商进入局

口语的学习应用程序产品在中国已经开发了多年。无论是自适应学习应用程序还是英语配音应用程序，其产品服务模型都已经成熟且稳定。但与此同时，此类产品的增长也进入了平台期。在AIGC技术的驱动下，各种传统的口语学习软件制造商已开始部署免费的对话AI功能，以寻求更多的发展可能性。由于免费的对话申请模型是温和的，因此技术难度不高，教育内容的积累不高，入口阈值很低，但实现周期很短。在AIGC兴起的短短两年内，多型公司被挤入了这种类型的轨道本质中，但是由于其短期开发时间，该产品仍然存在诸如刚性对话模式，不准确的识别或反馈内容之类的问题。如果将来，我希望能够实现高质量现实外教的教学和实践效果拓可英语外教一对一培训，那么这些产品仍然具有很长的发展和迭代。空间。

申请分析组合审查

配备硬件和软件成员更成熟，您可以尝试探索扩展服务过程和应用程序范围

自动评估功能的现有业务模型主要取决于产品运营商。一方面，您可以选择嵌入教育智能硬件，例如学习平板电脑，词典和其他教育硬件。 /Web -side软件应用程序被实现为其他功能，课程引流或通过会员补给模式解锁更多的评论维度。此外，不同类型的企业正在探索新业务模型的开发方向。为中国传统作品提供服务的企业试​​图通过扩展服务流程来增加利润空间，从提供评估功能到思考指导，课程改进以及扩展到个性化文章优化建议。职业教育和其他领域的企业试图将组成评估功能迁移到新的应用程序范围，例如在国家考试领域的AI评估。但是，总的来说，组成评估功能当前是每个企业相关产品的标准功能，并且在短期内仍然很难单独实现单个函数。

应用分析 - 搜索问题

目前拍摄图片和搜索应用程序以尝试扩展轨道，扩展功能并扩展市场以寻求新的利润出口

搜索问题是中国AI+教育市场的最早应用。初始照片搜索的核心用户组是小学和中学生及其父母。业务模型包含两种类型的逻辑：一个是收集成员资格订阅费的工具属性，这是主要的利润模型；第二个是排水属性，搜索软件的用户将其排入同一应用程序/同一品牌课程，并且最终收取了课程费用。由于2021年使用照片搜索软件所面临的控制和纠正要求，其产品定位逐渐转移到辅助父母进行工作检查和咨询中。目前，采用软件搜索软件的核心业务模型尚未改变，但是为了找到新的利润出口，制造商开始尝试根据现有模型的基础来扩展轨道，开发功能和市场 - 在阶段，功能类型已扩展了更多的更改。产品服务模型已扩展到嵌入硬件中，涵盖了市场以扩展到海外市场。同时，随着大型模型的开发，诸如美好未来和其他制造商之类的制造商开始尝试构建AI模型并了解主题的内容，以通过大量学习进行分析。

趋势

挖掘深度：纪律教育，优质教育，情商，多维多维是一个和儿童的成长

除了关注知识学习本身外，教育领域还需要更多地关注多维思想，例如思考培训，人格发展和心理健康。因此，将来，AI+教育需要继续挖掘高质量教育的应用深度，同时提高教育灵活性，并进一步摆脱技术带来的寒冷。首先，在纪律教育领域2024年关于人工智能+教育行业发展的研究报告，人工智能不受思维的惯性的限制，这可以为学生提供更多元化的指导思想，但与此同时，他们还应该尝试通过小规模来确保教育的公平性语言模型和其他方法。其次，在质量教育领域，人工智能可以通过关注过程数据来扩大质量教育领域的应用想象空间，另一方面，通过连续收集增长数据以实现的连续性，陪伴和监督。最后，在情商领域，人工智能还需要继续改善情感理解，带来更多的功能，例如康复和陪伴，并真正实现多维伴随的儿童成长。

趋势二

扩展宽度：职业教育，企业培训，探索海洋探索，找到下一个增长点

就应用的广度而言，AI+教育还应继续探索职业教育，公司培训和海外探索的机会。首先，我国目前在职业教育领域的教学仍然主要是理论讲座，并且缺乏实践培训。在将来对技术公司和行业或学科进行了深入的整合之后，预计它将为每个学生提供1V1真实的 - 时间虚拟主导指南操作，并分析真实的时间分析市场需求，甚至调整教学内容。其次，在公司培训领域，人工智能技术可以进一步理解和利用员工或受访者的潜力，并提高企业的竞争力，同时为员工提供更公平的竞争环境和更广泛的发展空间。最后，在公司战略层面上，企业可以从两个级别的教育或技术中找到机会出海。在教育水平上，企业可以尝试通过标准化应用程序（例如拍照和搜索问题）进入海上。以同样的方式，语言翻译代表的技术公司可以通过出海来快速扩大数据量和应用程序方案的范围。

趋势三

保证信息安全性，提防人工智能过度依赖，以人为导向并遵守教育的本质

在教育发展前景中关注并挖掘人工智能技术的同时，我们还需要注意以下三个主要问题。首先，人工智能信息安全的主要基础是为教师和学生收集大规模的教育数据。一旦非法使用此类信息，就很容易引起隐私和恶意泄漏。同时，人工智能系统可能会进一步扩大社会偏见和其他问题，以增强系统性不平等。其次，我们必须提防教师和学生对人工智能的过度依赖。迅速的“精确”教学资源推动可能导致学生和教师的种植资源依赖，从而限制了学生创新能力的培训和教师的独特思想。最后，我们需要始终牢记人工智能技术的参与。教育的本质不应模糊。一方面，我们应该遵守以人为导向的基础，另一方面，我们还应该警惕企业对商业利益的过度追求。