2019年中国人工智能在线教育行业市场研究.pdf

1 报告编码19RI0796 头豹研究院 | 综合系列深度研究 400-072-5588 2019 年 中国人工智能在线教育行业市场研究 报告摘要 TMT 团队 人工智能在线教育指以自然语言处理、机器学习、 知识图谱、生物特征识别等人工智能技术为基础支 撑，通过网站、移动应用程序等平台向最终用户提 供各类教学内容的教育模式。相比传统线下教育， 人工智能在线教育具有智能化、个性化、高效化等 特点。根据中国互联网络信息中心数据，中国在线 教育用户规模从 2014 年的 0.9 亿人增长至 2018 年 的 2.0 亿人，年复合增长率达 21.7%，在线教育模式 逐渐推广，而人工智能技术在在线教育模式中的渗 透率亦不断提高，人工智能在线教育发展进一步加 快。 热点一： 中国居民教育消费水平及教育意识双提升 热点二： 资本投入推动行业发展 热点三： 人工智能技术应用显著改善教学效果 得益于中国经济快速发展，中国居民可支配收入增长明 显。 据国家统计局数据， 中国居民可支配收入从 2014 年 的 20,167.1 元增长至 2018 年的 28,228.1 元，年复合增 长率达 8.7%。居民可支配收入的提高为居民的教育消费 提供了坚实的经济基础。 2012 年至 2019 年 6 月，人工智能在线教育领域的一级 市场投资事件共有 246 起，总投资额达 438.2 亿元人民 币。自 2012 年起，资本市场开始关注人工智能在线教 育，多个人工智能在线教育项目落地，充足的投资资金 成为初创型人工智能在线教育企业进一步发展的重要力 量。 人工智能在线教育以人工智能技术为基础支撑，知识图 谱、机器学习、自然语言处理、生物识别、数据挖掘等 人工智能技术不断升级，并逐渐渗透到授课、自学、练 习、测试、评分等各个教学环节，显著改善教学效果， 大幅提升教学效率，人工智能技术的深度赋能成为行业 发展的重要驱动因素。 詹欣琪 邮箱：csleadleo 分析师 行业走势图 相关热点报告 综合系列深度研究2019 年中国智慧教育系统行业概 览 综合系列深度研究中国 教育行业独立市场研究 综合系列深度研究2019 年中国素质教育白皮书 1 报告编码19RI0422 目录 1 方法论 . 4 1.1 方法论 . 4 1.2 名词解释 . 5 2 中国人工智能在线教育行业市场综述 . 7 2.1 人工智能在线教育行业定义与分类 . 7 2.2 中国人工智能在线教育行业市场规模 . 7 2.3 人工智能在线教育产业链 . 8 2.3.1 产业链上游 . 9 2.3.2 产业链中游 . 12 2.3.3 产业链下游 . 14 3 中国人工智能在线教育行业驱动因素 . 16 3.1 中国居民教育消费水平及教育意识双提升 . 16 3.2 资本投入推动行业发展 . 17 3.3 人工智能技术应用显著改善教学效果 . 19 4 中国人工智能在线教育行业制约因素 . 20 4.1 优质教师资源匮乏 . 20 4.2 复合型人才市场储备不足 . 20 4.3 智能教学内容质量尚待提升 . 21 2 报告编码19RI0422 5 中国人工智能在线教育行业相关政策法规 . 23 6 中国人工智能在线教育行业发展趋势 . 25 6.1 VR、AR 技术介入智能教育生态圈 . 25 6.2 类脑运算领跑下一代科技教育 . 26 7 中国人工智能在线教育行业竞争格局 . 28 7.1 人工智能在线教育市场竞争概况 . 28 7.2 中国人工智能在线教育行业典型企业分析 . 29 7.2.1 上海合煦信息科技有限公司 . 29 7.2.2 北京火星时代科技有限公司 . 32 7.2.3 小船出海教育科技有限公司 . 33 3 报告编码19RI0422 图表目录 图 2-1 中国人工智能在线教育市场规模，2014 至 2023 年预测 . 8 图 2-2 人工智能在线教育行业产业链 . 9 图 2-3 人工智能在线辅助教学类产品 . 12 图 3-1 中国居民可支配收入，2014 至 2018 年 . 16 图 3-2 中国居民人均教育、文化娱乐消费支出，2014 至 2018 年 . 17 图 3-3 部分初创型人工智能在线教育企业融资情况，截至 2019 年 6 月 . 18 图 5-1 人工智能在线教育相关政策法规 . 24 图 7-1 人工智能在线教育头部厂商相关业务布局 . 28 图 7-2 初创型人工智能在线教育企业融资情况统计，截至 2019 年 6 月 . 29 图 7-3 一起作业融资情况 . 31 图 7-4 作业帮融资情况 . 35 4 报告编码19RI0422 1 方法论 1.1 方法论 头豹研究院布局中国市场， 深入研究 10 大行业， 54 个垂直行业的市场变化， 已经积累 了近 50 万行业研究样本，完成近 10,000 多个独立的研究咨询项目。 研究院依托中国活跃的经济环境，从人工智能、在线教育、智慧教育等领域着手， 研究内容覆盖整个行业的发展周期，伴随着行业中企业的创立，发展，扩张，到企 业走向上市及上市后的成熟期， 研究院的各行业研究员探索和评估行业中多变的产 业模式，企业的商业模式和运营模式，以专业的视野解读行业的沿革。 研究院融合传统与新型的研究方法， 采用自主研发的算法， 结合行业交叉的大数据， 以多元化的调研方法， 挖掘定量数据背后的逻辑， 分析定性内容背后的观点， 客观 和真实地阐述行业的现状， 前瞻性地预测行业未来的发展趋势， 在研究院的每一份 研究报告中，完整地呈现行业的过去，现在和未来。 研究院秉承匠心研究， 砥砺前行的宗旨， 从战略的角度分析行业， 从执行的层面阅 读行业，为每一个行业的报告阅读者提供值得品鉴的研究报告。 头豹研究院本次研究于 2019 年 07 月完成。 5 报告编码19RI0422 1.2 名词解释 自适应学习： 学习者自身在学习中发现、 总结事物规律， 并能自主解决问题的学习方式。 知识图谱：对现实世界事物之间的相互关系进行形式化描述的结构化语义知识网络。 机器学习： 专门研究计算机怎样模拟或实现人类的学习行为以获取新的知识或技能的学 科，使计算机重新组织已有的知识结构并不断改善自身的性能。 自然语言处理：以人与计算机之间的自然语言信息交流为研究核心的各种理论和方法。 生物识别：通过计算机与光学、声学、生物传感器、生物统计学原理等技术的结合，并 利用指纹、面相、虹膜、静脉等人体固有的生理特性以及声音、步态等行为特征来进行 个人身份鉴定。 K12：Kindergarten through Twelfth Grade，即学前教育阶段至高中教育阶段。 CG： 利用计算机技术进行视觉设计和生产的领域， 是技术应用与艺术设计的集成创作， 包括平面印刷品设计、 网页设计、 三维动画、 影视特效、 多媒体技术、 工业造型设计等。 UI：User Interface，使用者界面，指系统和用户之间进行交互和信息交换的媒介，可 实现信息内部数字形式与人类可以接受形式之间的转换。 VR：虚拟现实技术，一种可以创建和体验虚拟世界的计算机仿真系统，其交互式的三 维动态视景和系统仿真技术可实现用户与虚拟环境的沉浸式互动。 AR：增强现实技术，广泛运用多媒体、三维建模、实时跟踪及智能交互、传感等多种 技术手段， 将计算机生成的文字、 图像、 三维模型、 音乐、 视频等虚拟信息模拟仿真后， 应用到真实世界中，从而实现对真实世界的“增强” 。 混合现实：虚拟现实技术衍生产物，通过在现实场景呈现虚拟场景信息，在现实世界、 虚拟世界、用户间形成交互反馈信息回路，增强用户体验真实感。 冯诺依曼结构：也称普林斯顿结构，将程序指令存储器和数据存储器合并在一起的存 6 报告编码19RI0422 储器结构。程序指令存储地址和数据存储地址指向同一个存储器的不同物理位置。 7 报告编码19RI0422 2 中国人工智能在线教育行业市场综述 2.1 人工智能在线教育行业定义与分类 人工智能在线教育指以自然语言处理、 机器学习、 知识图谱、 生物特征识别等人工智能 技术为基础支撑， 通过网站、 移动应用程序等平台向最终用户提供各类教学内容的教育模式。 相比传统线下教育，人工智能在线教育具有智能化、个性化、高效化等特点。 按人工智能技术应用层次的不同， 人工智能在线教育可分为人工智能在线辅助教学、 人 工智能在线管理教学、人工智能在线辅助自适应学习。 (1) 人工智能在线辅助教学指利用人工智能技术辅助教师进行在线授课，如利用人脸识别、 语音识别等技术帮助在线授课教师了解学生的学习情绪和专注程度， 利用语音识别技术 帮助在线授课教师对学生口语流畅度进行测评等。 (2) 人工智能在线管理教学指利用人工智能技术处理在线课程分班排课、 在线教师匹配、 在 线教学反馈等在线教学管理事项。 (3) 人工智能在线辅助自适应学习指利用人工智能技术帮助用户进行在线自适应学习，如 拍照搜题、智能问答等。 2.2 中国人工智能在线教育行业市场规模 自 2012 年以来，语音识别、图像识别、深度学习等人工智能技术发展迅速，不断实现 突破， 人工智能在线教育在人工智能技术的发展推动下逐渐兴起， 基于语音识别技术的语音 测评、 基于图像识别的智能情绪分析等人工智能在线教育产品涌现在市场中， 人工智能在线 教育行业发展步伐逐步加快。根据中国互联网络信息中心数据，中国在线教育用户规模从 2014 年的 0.9 亿人增长至 2018 年的 2.0 亿人，年复合增长率达 21.7%，在线教育模式逐 渐推广， 而人工智能技术在在线教育模式中的渗透率亦不断提高， 人工智能在线教育发展进 8 报告编码19RI0422 一步加快。 中国人工智能在线教育市场规模从 2014 年的 54.9 亿元增长至 2018 年 232.5 亿元， 年复合增长率为 43.5%。随着人工智能技术日趋成熟，人工智能在线教育产品性能将进一 步提升， 用户规模将不断扩张， 人工智能在线教育市场规模有望迎来新一轮快速增长。 预测 至 2023 年，中国人工智能在线教育规模将达 680.5 亿元，2019 至 2023 年年复合增长率 将达 23.1%。 图 2-1 中国人工智能在线教育市场规模，2014 至 2023 年预测 来源：头豹研究院编辑整理 2.3 人工智能在线教育产业链 人工智能在线教育产业链包括上游的人工智能技术服务商、内容供应商、其他软硬件 供应商，中游的人工智能在线教育服务商，以及下游的最终用户。 上游的人工智能技术服务商为中游的人工智能在线教育服务商提供自然语言处理、知 识图谱、机器学习、生物识别等人工智能底层技术服务。内容供应商主要负责授课内容、 测评内容等在线教学内容的输出工作。其他软硬件服务商主要提供教育信息化、工具类产 品等软硬件服务。 中游的人工智能在线教育服务商为下游的最终用户提供以人工智能为技术驱动的在线 教育服务，包括辅助教学、管理教学、辅助自适应学习等。 9 报告编码19RI0422 下游主体为包括 B 端用户和 C 端用户在内的最终用户。 图 2-2 人工智能在线教育行业产业链 来源：头豹研究院编辑整理 2.3.1 产业链上游 (1) 人工智能技术服务商 应用于人工智能在线教育行业的核心人工智能技术包括自然语言处理、知识图谱、机 器学习、生物识别等。 在知识图谱技术方面，知识图谱技术在中国人工智能技术应用市场中的应用占比约为 5.2%。中国知识图谱商业化应用仍处于初步发展阶段，市场集中度不高。中国知识图谱技 术服务商主要分为互联网巨头旗下的知识图谱平台、传统解决方案商旗下知识图谱平台和 初创型知识图谱平台。百度、阿里巴巴、腾讯等互联网巨头在技术团队组建、大数据处理 等方面优势突出，成为知识图谱平台服务的第一梯队。东软、北大医信、鼎富科技、中兴 等传统解决方案商以解决方案为出发点，将知识图谱技术嵌入到解决方案场景当中，以提 升解决方案产品质量。明略数据、竹间智能等初创型知识图谱平台在资本推动下发展迅 10 报告编码19RI0422 速，与互联网巨头旗下知识图谱服务平台、传统解决方案商旗下知识图谱服务平台之间的 竞争越来越激烈。 在自然语言处理技术方面，自然语言处理技术在中国人工智能技术应用市场中的应用 占比约为 7.1%。微软、谷歌、百度等在全球自然语言处理技术市场中具有领先发展地 位。谷歌于 2016 年发布神经网络翻译系统，并于 2017 年搭建起基于 attention 的 transformer 机器翻译网络架构，准确率大幅提升。2018 年，谷歌发布的 BERT 模型在 11 项基于语言的任务中表现出色，获得市场高度关注。微软的自然语言处理各分支技术已 广泛应用于 Windows、Office、Bing、小冰等产品线。在推动自然语言处理技术走向商 业化的战略导向下，百度不断优化搜索、度秘等产品，并于 2018 年发布“语言与知识技 术平台” ，进一步切入客服、媒体内容创作等垂直行业，在自然语言处理技术领域的发展步 伐显著加快。 在机器学习技术方面，机器学习技术在中国人工智能技术应用市场中的应用占比约为 10.5%。谷歌、Facebook、微软等互联网巨头在机器学习技术领域具有领先发展优势。谷 歌于 2016 年推出机器学习系统开源工具 TensorFlow，适用于智能手机、大型数据中心服 务器等各类硬件设备，市场关注度不断提升。微软于 2017 年推出 Azure 机器学习实验服 务、Azure 机器学习工作台、Azure 机器学习模型管理服务三款机器学习系统开源服务产 品，帮助开发者快速开发人工智能应用。Facebook 主要将机器学习技术运用在广告业务 上，包括广告系列预算优化、最低费用竞价策略、自动版位等。 在生物识别技术方面，生物识别技术在中国人工智能技术应用市场中的应用占比约为 4.2%。中国生物识别技术应用市场以初创型企业居多，头部厂商包括深兰科技、商汤科 技、旷视科技、依图科技、科大讯飞等。深兰科技在掌脉识别技术领域具有领先优势，商 11 报告编码19RI0422 汤科技、旷视科技、依图科技在人脸识别技术领域走在前端，科大讯飞以声纹识别技术为 发展优势。 (2) 内容供应商 教学内容的优劣程度直接影响教学质量， 内容供应商在人工智能在线教育产业链中处于 重要地位。内容提供商主要包括传统培训机构旗下网络学校、正规教育机构、互联网网校。 传统培训机构旗下网络学校受益于传统培训机构在教育行业深耕多年的经验迅速发展， 企业模式趋于成熟。 典型传统培训机构网络学校包括新东方在线、 学而思网校等。 这些培训 机构已逐渐形成各自的品牌优势，通过向线上扩张，加快自身扩张，迅速扩大生源规模，受 到众多学生和家长的青睐。 正规教育机构通过提供线上课程扩大学校知名度、 增加学校收入， 以及向社会传播更多 优质教育资源。典型代表有华文慕课、Coursera 等。 互联网网校的优势主要体现在技术、 渠道等方面。 互联网网校通过聘请教研团队制作在 线教育资源，通过互联网进行分发，并且建立了在线答疑、测评等一系列辅助的教学系统。 代表企业包括沪江网校、扇贝、猿辅导等。这些网校还会建立相应的论坛，供用户分享经验 和资料，以提高用户粘性。 (3) 其他软硬件供应商 其他软硬件供应商主要为中游的人工智能在线教育服务商提供教育信息化产品、 工具类 产品等软硬件产品。 教育信息化产品供应商通过为教育机构建立多媒体教学和网络教学设备，帮助教育机 构将线下的课堂转变为线上优秀的教育资源，典型代表有科大讯飞、天喻信息、拓维信息 等。教育信息化软件产品供应商数量众多，以教育信息系统研发及软件应用开发为主。从 事教育信息化硬件生产的企业亦会联合布局软件产品的研发生产。 12 报告编码19RI0422 工具类产品面向终端用户，如有道词典和金山词典，以及知乎、果壳等社区建设者。 工具类产品的供应商，通过终端用户数据的积累以及用户原创内容（UGC）的增加可以向 内容提供商靠拢。 2.3.2 产业链中游 人工智能在线教育服务商是产业链中的核心主体， 主要为下游的最终用户提供以人工智 能技术为基础支撑的辅助教学、管理教学、辅助自适应学习等服务。 (1) 辅助教学 在人工智能在线教育市场中，辅助教学类产品主要包括语音测评、智能批改、习题推 荐、分级阅读、教育机器人、智能陪练等。 图 2-3 人工智能在线辅助教学类产品 来源：头豹研究院编辑整理 13 报告编码19RI0422 语音测评产品利用语音识别、 自然语言处理等人工智能技术帮助在线授课教师完成口语 测评、 评分统计等工作。 现阶段， 市场中的语音测评产品主要有口语智能考试系统、 AI 口语 老师等，语音测评产品厂商有驰声科技、流利说、科大讯飞、朗播网、先声教育等。 智能批改产品利用图像识别、 自然语言处理、 数据挖掘、 知识图谱等人工智能技术实现 线上布置作业、 自动批改作业、 生成学情分析报告等功能。 智能批改产品性能主要通过批改 准确率来衡量，科大讯飞和新东方于 2018 年联合推出的智能批改产品 RealSkill 批改准确 率可达 92.6%。智能批改产品厂商有新东方、评测学、一起作业、高木学习、作业盒子等。 分级阅读产品以数据挖掘、 语音识别、 知识图谱、 自然语言处理等人工智能技术为驱动， 根据学生的心智发育程度匹配合适的读物。 中国的分级阅读产品少， 且以英语分级阅读产品 为主。分级阅读产品厂商有考拉阅读、读伴儿、阅读家、雪地阅读等。 教育机器人产品以语音识别、 图像识别、 自然语言处理、 知识图谱等人工智能技术为驱 动， 可提升在线课堂的趣味性， 达到寓教于乐的效果。 目前， 专门研发教育机器人的企业少， 产品智能化程度低，产品性能有待进一步提高。 智能陪练产品利用知识图谱、 数据挖掘、 图像识别、 掌脉识别等人工智能技术实现智能 陪练、智能纠错、智能分析学习情况等功能。智能陪练产品主要应用于音乐、美术、书法等 素质教育领域。以智能陪练为核心产品的企业有音乐笔记、智慧钢琴等。 智能情绪分析产品以图像识别、 机器视觉、 语音识别等人工智能技术为驱动， 通过学生 在课堂上表情、声音等细节来了解学生的兴趣点、困难点以及注意力集中度。目前，智能情 绪分析产品主要由教育培训机构和技术服务商合作研发。 (2) 管理教学 人工智能在线教育服务商提供的管理教学类产品主要用于处理在线课程分班排课、 在线 教师匹配、 在线教学反馈、 在线职业规划等在线教学管理事项。 应用于管理教学类产品的人 14 报告编码19RI0422 工智能技术包括数据挖掘、 知识图谱、 机器学习等。 在智能分班排课业务领域处于领先地位 的企业有校宝在线、校管家、上海易教、课程帮等。在智能职业规划业务领域具有领先优势 的企业包括申请方、百度教育等。 (3) 辅助自适应学习 在人工智能在线教育市场中， 辅助自适应学习类产品以拍照搜题为主。 应用于拍照搜题 产品的人工智能技术主要为图像识别技术，用户将题目照片上传至拍照搜题产品的系统后， 系统通过图像识别技术进行识别和智能搜索， 最后将搜索所得答案反馈给用户。 拍照搜题产 品的性能主要通过图片识辨率进行衡量。拍照搜题产品发展趋于成熟，多以 K12 学生为目 标用户群体， 市场竞争激烈。 产品厂商包括作业帮、 学霸君、 小猿搜题、 阿凡题、 万题库等。 2.3.3 产业链下游 产业链下游主体为人工智能在线教育服务的最终用户，包括 B 端和 C 端用户。在人工 智能在线教育服务应用市场中， 管理教学类产品以 B 端用户为主要服务对象， 包括学校、 教 育机构、企业等，辅助自适应学习类产品以 C 端用户为主要服务对象，包括幼儿、K12 学 生群体、大学生、职场人士等。辅助教学类产品的服务对象涵盖 B 端和 C 端用户。 现阶段，中国人工智能在线教育产业链下游主体以 C 端用户居多，其中，K12 学生群 体在 C 端用户中占比最高，是人工智能在线教育服务产品的核心用户，职场人士群体紧随 其后， 用户规模不断扩大。 伴随人工智能技术在线上教育领域的渗透率逐步提高， 人工智能 在线教育产品性能将进一步提升， 用户应用人工智能在线教育产品的意愿将逐步提高， B 端 和 C 端用户规模均将迎来快速增长。 15 报告编码19RI0422 16 报告编码19RI0422 3 中国人工智能在线教育行业驱动因素 3.1 中国居民教育消费水平及教育意识双提升 得益于中国经济快速发展， 中国居民可支配收入增长明显。 据国家统计局数据， 中国居 民可支配收入从 2014 年的 20,167.1 元增长至 2018 年的 28,228.1 元，年复合增长率达 8.7%。居民可支配收入的提高为居民的教育消费提供了坚实的经济基础，中国居民的教育 消费水平显著提高。 图 3-1 中国居民可支配收入，2014 至 2018 年 来源：国家统计局，头豹研究院编辑整理 在中国居民可支配收入不断增长的发展背景下， 中国居民在教育方面的消费意愿显著提 高，教育意识升级，促使优质教育产品和服务需求增长。据国家统计局数据显示，2018 年 中国居民人均教育、文化和娱乐消费支出为 2,226.0 元，2014 至 2018 年复合增长率为 9.7%， 居民人均教育、 文化和娱乐消费支出在居民人均消费支出中所占比例 2014 年至 2017 年呈逐步上升趋势，2018 年略有回落，但仍处于 11%以上。人工智能在线教育产品形式灵 活，具有个性化、智能化、高效化等特点，有力推动教育智能化加速实现。发展人工智能在 线教育可满足中国居民对优质教育产品日益增长的需求， 在中国居民消费水平和教育意识双 提升的背景下，人工智能在线教育行业发展步伐逐步加快。 17 报告编码19RI0422 图 3-2 中国居民人均教育、文化娱乐消费支出，2014 至 2018 年 来源：国家统计局，头豹研究院编辑整理 3.2 资本投入推动行业发展 人工智能在线教育作为人工智能技术在教育领域的具体应用， 是资本市场重点关注对象 之一。 在资本力量推动下， 一批以人工智能在线教育为核心驱动的初创型企业进入到市场中， 逐渐成为市场中的有力竞争者。2012 年至 2019 年 6 月，人工智能在线教育领域的一级市 场投资事件共有 246 起，总投资额达 438.2 亿元人民币。自 2012 年起，资本市场开始关 注人工智能在线教育， 多个人工智能在线教育项目落地， 充足的投资资金成为初创型人工智 能在线教育企业进一步发展的重要力量。 18 报告编码19RI0422 图 3-3 部分初创型人工智能在线教育企业融资情况，截至 2019 年 6 月 来源：头豹研究院编辑整理 以猿辅导为例，猿辅导在人工智能在线教育创业企业队列中处于领先地位，2012 至 2018 年，猿辅导共获得 7 轮一级市场投资，融资金额共计 5.4 亿美元，融资金额从 A 轮的 220 万美元上升至 F 轮的 3 亿美元，公司估值亦从 B 轮的 3,500 万美元上升至 F 轮的 30 亿美元，充足的投资资金帮助猿辅导搭建图像识别、机器学习、知识图谱、数据挖掘等人工 智能技术基础，研发出小猿搜题、猿题库、小猿口算等人工智能在线教育产品，使猿辅导的 用户规模不断扩大， 营业收入不断增长， 估值持续上升， 成为人工智能在线教育行业中的有 力竞争者。 除猿辅导外，一起科技、掌门 1 对 1、VIPKID、作业帮、洋葱数学、The One 等初创 型人工智能在线教育企业已完成 E 轮、D 轮、C 轮等轮次融资，充足的资金在技术研发、产 品开发、 市场拓展等方面为初创型人工智能在线教育企业提供有力支持， 助推其进一步升级 发展。 19 报告编码19RI0422 3.3 人工智能技术应用显著改善教学效果 人工智能在线教育以人工智能技术为基础支撑，知识图谱、机器学习、自然语言处理、 生物识别、数据挖掘等人工智能技术不断升级，并逐渐渗透到授课、自学、练习、测试、评 分等各个教学环节， 显著改善教学效果， 大幅提升教学效率， 人工智能技术的深度赋能成为 行业发展的重要驱动因素。 以智能情绪分析产品为例， 智能情绪分析产品是人工智能技术在线上授课领域的具体应 用，其通过手势识别、机器视觉等技术捕捉学生的课堂行为动作，包括举手、站立、点头、 趴桌、转动身体等，通过图像识别、语音识别等技术捕捉学生表情、语气、语调等方面细微 变化，再结合收集到的信息进行快速计算和分析，并将分析结果及时反馈给线上授课教师， 让线上授课教师能实时了解学生的学习情绪、注意力集中度、学习兴趣点、课堂融入度等， 授课教师根据学生的不同学习状态及时调整教学模式，从而显著提升教学效率。 好未来在发展智能情绪分析产品方面具有领先优势，其在 2018 年发布了以图像识别、 语音识别、手势识别等技术为驱动的智能情绪分析产品 MAGIC MIRROR 魔镜系统，该产 品不仅能帮助在线授课教师实时了解学生的学习情绪、 学习兴趣点， 还通过数据挖掘、 机器 学习等技术建立标准化、 公平化的多维度课堂质量评价体系， 可生成教师课堂质量分析报告， 帮助在线授课老师复盘课堂，提高在线课堂质量，产品智能化水平显著提高。 除智能情绪分析产品外， 拍照搜题、 分级阅读、 语音测评等人工智能在线教育产品亦通 过图像识别、语音识别、知识图谱、机器学习等人工智能技术深度赋能自学、练习、测试、 评分等多个教学环节， 显著提升教学效率， 人工智能技术应用成为行业发展的重要驱动因素。 20 报告编码19RI0422 4 中国人工智能在线教育行业制约因素 4.1 优质教师资源匮乏 相比传统教育模式， 人工智能在线教育模式成本更高， 对施教者的技能要求更高， 能满 足人工智能在线教育行业发展需求的优质教师资源匮乏， 优质教师资源不足成为制约行业发 展的重要因素。 传统教学模式下， 施教者多采用形式简单的物理教学工具， 硬件学习成本低。 人工智能 模式下， 施教者需使用不断升级换代的智能终端， 教学成本相对较高， 施教者亦需从教学技 能、教学观念等方面实现提升以满足人工智能在线教育行业的发展需求。 内容方面， 智能系统通过处理知识数据， 构造蛛网状全方位关联的知识图谱， 与传统课 本树状知识结构差异大，施教者需基于新知识结构重塑教学理念，改变教学方法、习惯。传 统教育行业从业者已形成固有树状结构教学思维，需花费较长时间适应机器语言。 形式方面， 智能平台线上直播、 线上作业等场景需施教主体配置相关硬件设备， 并熟悉 操作系统。 线上教学与现场教学模式对课堂节奏要求不同， 线上个性化一对一教学场景更需 施教者为学生定制教学内容和方式。 习惯传统现场教学环境下一对多模式的施教者在短期内 难以适应智能平台的要求。 当前， 人工智能在线教育企业多以社会招聘方式获取教师资源， 其中不具备师范专业教 育背景的教学从业者占师资整体数量比重超过 60%，该类施教者尚需时间积累教学经验， 提升教研能力。 优质教研团队的匮乏制约了人工智能在线教育服务对潜在市场群体吸引力的 提升。 4.2 复合型人才市场储备不足 人工智能在线教育行业属复合型行业， 优质产品需基于计算机技术和线上教育特点在不 21 报告编码19RI0422 同层面深度融合。 如外语智能教育产品需考虑嵌入语音识别功能的范围、 频度， 数理学科产 品界面需充分利用智能系统梳理学生思维，完整记录、联结演算、推导思路。 具备单一计算机思维的技术人才在开发智能线上教育工具时， 难以把握成本效益比。 该 类人才更注重打造统一应用， 专注人机交互体验， 对课本知识点了解不足， 不利于开发基于 不同学科特性的定制化产品。 以技术人才为主的人工智能在线教育平台缺乏战略意识， 市场 判断力不足，企业运营风险高。 传统在线教育从业人员与机器运算系统的接触局限于 PC 端基本操作系统、互联网等， 对机器语言了解不足， 难从后台数据结构出发， 考虑线上教学模式创新。 以市场运营人才为 主的企业前期需花费大量成本引进技术，进而增加企业经济负担。 现阶段， 同时具备人工智能专业技术知识及线上教育产品运营经验的从业人员