2019全球人工智能教育行业研究报告.pdf

亿欧智库 iyiou/intelligence研究报告Copyright reserved to EO intelligence, August 20192019全球人工智能教育行业研究报告指导单位：华东师范大学考试与评价研究院2019 Global Artificial Intelligence Education Industry Research Report2017年国务院印发的 新一代人工智能发展规划 中提到： “ 人工智能作为新一轮产业变革的核心驱动力 ，将进一步释放历次科技革命和产业变革积蓄的巨大能量 ，并创造新的强大引擎 ， 重构生产 、 分配 、 交换 、 消费等经济活动各环节 ， 形成从宏观到微观各领域的智能化新需求 ， 催生新技术 、 新产品 、 新产业 、 新业态 、 新模式 ，引发经济结构重大变革 ， 深刻改变人类生产生活方式和思维模式 ， 实现社会生产力的整体跃升 ” 。人工智能对于教育而言到底意味着什么 ？从教育本身的发展阶段来看 ， 教育正从以教师为核心的模式走向以学生为核心的模式 ， 这一转变的基础就是大数据和人工智能 ， AI正让教育走向真正的个性化 、 规模化和效率化 ， 用 AI技术培养人才已成为未来的趋势之一 。当然 ， 人工智能时代对于教育的影响绝不仅仅是技术的赋能 ， 更有对人才培养方向和理念的影响 。 如何做好新时代的人才培养在主要发达国家已上升至国家战略层面 ，甚至与未来国际竞争力直接挂钩 ， 中国 、 以色列等新兴国家在市场反响和政策层面的重视程度也在逐步增加 。亿欧智库邀请华东师范大学考试与评价研究院及院长陈玉琨教授作为学术指导 ， 从技术和人才培养两个角度 ，与各位一同探讨 2019全球人工智能教育行业的发展现状 ， 并对其中具有代表性的企业进行梳理和介绍 ， 同时 ，给出我们的观点和建议 。序言INTRODUCTION名词解析与概念界定041.1 人工智能专业名词解析1.2 教育专业名词解析1.3人工智能教育名词解析与报告研究范围界定1.4全球范围内人工智能教育行业较发达地区遴选标准从人才培养的角度讨论人工智能教育453.1 人工智能教育的内涵3.2 高等教育的人才培养3.3 STEM教育贯穿全民教育122.1 人工智能教育发展历程2.2 人工智能教育现状2.3 全球人工智能教育行业分析54从技术的角度讨论人工智能教育亿欧智库总结目录CONTENTS在本章中 ， 亿欧智库将先对报告中出现的名词进行解释 ， 对报告的研究范围进行定义 ， 以便读者对我们讨论的话题范围进行了解 。将分别对人工智能专业名称 、 教育专业名称 、人工智能教育名词解析与报告研究范围界定三个维度进行定义 。总体而言 ， 亿欧智库在本报告中重点立足于美国 、 中国 、 欧洲地区 、以色列这四个国家和地区 ， 讨论 “ 人工智能技术赋能教育领域 ” 和“ 培养人工智能人才的教育 ” 。4CHAPTER1名词解析与概念界定名词解析与概念界定人工智能专业名词解析5在展开报告之前，亿欧智库将先对报告中提及的专业名词进行解释和说明。1.人工智能人工智能（ Artificial Intelligence），英文缩写为 AI，是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。人工智能作为计算机科学的一个分支，它企图了解智能的实质，并生产出一种新的能以人类智能相似的方式做出反应的智能机器，该领域的研究包括机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等。研究范围涉及自然语言处理、知识表现、机器学习、知识获取、组合调度问题、不精确和不确定的管理、机器表达等。实际应用在机器视觉、语言和图像理解、专家系统、自动规划、智能搜索、自动程序设计等方面。2. 人工智能的实现原理简单的讲，人工智能技术得以实现，主要原理如下，以当下较为流行且可行度较高的神经网络模型为例。名词解析与概念界定1.1 人工智能专业名词解析1.2 教育专业名词解析1.3人工智能教育名词解析与报告研究范围界定1.4全球范围内人工智能教育行业较发达地区遴选标准从技术的角度讨论人工智能教育2.1 人工智能教育发展历程2.2 人工智能教育现状2.3 全球人工智能教育行业分析从人才培养的角度讨论人工智能教育3.1 人工智能教育的内涵3.2 高等教育的人才培养3.3 STEM教育贯穿全民教育亿欧智库总结亿欧智库：神经网络模型原理简图信息输入 特征提取器（卷积层）汇集特征（池化）再加上运用到具体场景中环节，技术的落地核心为三个要素， 可以 用图形化的表示如下：全连接神经网络亿欧智库：人工智能的实现原理大数据 算法模型 领域应用训练模型 应用于具体场景来源：亿欧智库来源：亿欧智库亿欧智库 2019全球人工智能教育行业研究报告2019 Global Artificial Intelligence Education Industry Research Report63. 机器学习：旨在让计算机具备自动学习的能力，能够解决分类、聚类、回归、关联分析等任务。目前主流是从大规模数据中自动学习和总结规律，从而能够对新的数据进行预测，也被称为统计机器学习。4.计算机视觉：旨在让计算机理解和处理图像数据（包括图片、视频等），使计算机掌握 “看 “的能力。图像是典型的无结构数据，由像素组成，如何从一幅图像中自动识别不同层次的对象（如轮廓、人脸、场景等）及其复杂关联，是计算机视觉面临的挑战问题。5. 语音识别：旨在让计算机理解和处理语音数据，使计算机掌握 “听 “的能力。语音也是一种典型的无结构序列数据，目前在深度学习技术的支持下，普通场景的语音转文本的效果已经得到广泛应用。而在多人、方言、噪音、远场等极端挑战场景下，语音识别效果还需要进一步提升。6. 自然语言处理：旨在让计算机理解和处理人类语言。与 C+、 Java等人工设计的编程语言不同，人类语言是大自然的产物，因此被称为 “自然语言 “。人类语言也是典型的无结构数据，由字词组合而成，如何理解一句话、一篇文章甚至一本书的意思，也是人工智能面临的挑战问题。由于语言是人类特有的传递丰富信息和知识、表达复杂思想和情绪的载体，甚至被认为是人类思考的重要工具，因此自然语言处理问题更接近人类高级认知智能，有很多重要的开放问题。7. 知识表示与计算：人类对世界的认识积累形成了知识，知识是人类理解外部信息、实现各种智能能力的基础。近年来随着知识图谱的广泛应用，成为研究界和工业界关注的重点问题。亿欧智库： Facebook AI Mask R-CNN 架构图像分割问题示意图名词解析与概念界定1.1 人工智能专业名词解析1.2 教育专业名词解析1.3人工智能教育名词解析与报告研究范围界定1.4全球范围内人工智能教育行业较发达地区遴选标准从技术的角度讨论人工智能教育2.1 人工智能教育发展历程2.2 人工智能教育现状2.3 全球人工智能教育行业分析从人才培养的角度讨论人工智能教育3.1 人工智能教育的内涵3.2 高等教育的人才培养3.3 STEM教育贯穿全民教育亿欧智库总结说明：上述定义引援自清华大学计算机系副教授、博士生导师 刘知远。亿欧智库 2019全球人工智能教育行业研究报告2019 Global Artificial Intelligence Education Industry Research Report名词解析与概念界定教育专业名词解析71.个性化教学以学习者为中心，适合于满足学生需要的教学组织形式。在这种形式中，允许学习者自定学习步调，自选学习方法和学习材料，并自主选择想要达成的目标。2. 专家系统由内容专家及程序员组成一个小组所完成的一种计算机程序，能教导学生如何应用适当的知识，解决复杂的问题。3. 练学教测评练学教测评是一种更为优化的教学结构，包含学生自主学习（自主计划、自主参与、自主评价与自主控制等）、教师主导引领等问题的深入探索，使得学生成为学习的主人，是实现个性化教学的基础结构。具体而言，每个步骤的说明如下：练：包含“课前计划”和“课前练习”，具体体现为课前目标展示，明确本课学习目标，前测评有助于了解不同学生对于本课知识点的学习前掌握情况。学：包括“自读梳理”和“合作研究”，通过学习资源共享等多种形式，强调学生的自学效益。教：包括“教师教学”和“专题示范”，体现教师的主导地位，但仍以学生为主体，达到“因材施教”的理想效果。测：包括“达标测试”和“评析突破”，目的是强化知识和拓展应用，不同节点的测试有助于形成知识循环呈现体系化，一方面于学生学以致用有即时性效应，另一方面有助于形成学习习惯。评：包括各环节中的激励性评价，对于学习效果的跟踪评价。通过上述 5个环节，实现教育的闭环，前两步的结果将作为教师计划，有助于教师精准的明确教学目标和将教学目标进行个性化的拆分，评价环节根据测试环节的反馈，对于教学中的不足进行补充，从而实现学生的知识技能螺旋上升1 。亿欧智库：对于教师而言的教学闭环示意图说明； Plan包含练、测； Do包含教； Check包含测； Act包含评。来源：亿欧智库名词解析与概念界定1.1 人工智能专业名词解析1.2 教育专业名词解析1.3人工智能教育名词解析与报告研究范围界定1.4全球范围内人工智能教育行业较发达地区遴选标准从技术的角度讨论人工智能教育2.1 人工智能教育发展历程2.2 人工智能教育现状2.3 全球人工智能教育行业分析从人才培养的角度讨论人工智能教育3.1 人工智能教育的内涵3.2 高等教育的人才培养3.3 STEM教育贯穿全民教育亿欧智库总结亿欧智库 2019全球人工智能教育行业研究报告2019 Global Artificial Intelligence Education Industry Research Report名词解析与概念界定人工智能教育名词解析与报告研究范围界定81.人工智能教育在本报告中存在这双重定义 ， 分别为 “ 人工智能技术赋能教育领域 ” ， 即 AI+教育和 “ 培养人工智能人才的教育 ” ， 即 AI教育 。2.人工智能教育范围的限定在从技术的角度讨论人工智能教育时 ， 立足于品牌本身 ， 不包括如下应用： 智慧校园场景下的签到 、 考勤 、 保卫 、 安防等领域的应用； 营销场景下智能推送 、 电销等领域的应用； 可广泛多领域应用的技术提供商 。从培养人才的角度讨论人工智能教育时 ， 包括如下应用： 高等院校开设的相关课程； 针对青少儿阶段的 STEAM教育； 其他培养人工智能人才的课程体系提供方和机构 。3.人工智能教育企业的遴选标准数据来源 Crunchbase 、 IT桔子 、 亿欧数据库及公开报道信息 ， 后经亿欧智库分析师人工清洗 ， 选取符合要求的人工智能教育的企业 ， 选择要求满足以下三点任一： 企业官网介绍中表明运用人工智能的教育企业； 企业负责人在公开渠道声称其产品运用人工智能技术的教育企业； 基于企业产品特征和服务人群 ， 亿欧智库分析师根据经验判断 。4.全球范围内，人工智能教育行业较发达地区遴选标准本报告选取了人工智能教育较为发达的地区作为全球代表进行分析说明 ， 分别为以下四个国家 。具体选择原因详见后页 ， 总体基于地区教育发展程度 、 地区人工智能技术发展程度 、 人工智能教育政策支持力度三个维度的考察得到 。美国欧洲地区 中国 以色列名词解析与概念界定1.1 人工智能专业名词解析1.2 教育专业名词解析1.3人工智能教育名词解析与报告研究范围界定1.4全球范围内人工智能教育行业较发达地区遴选标准从技术的角度讨论人工智能教育2.1 人工智能教育发展历程2.2 人工智能教育现状2.3 全球人工智能教育行业分析从人才培养的角度讨论人工智能教育3.1 人工智能教育的内涵3.2 高等教育的人才培养3.3 STEM教育贯穿全民教育亿欧智库总结亿欧智库 2019全球人工智能教育行业研究报告2019 Global Artificial Intelligence Education Industry Research Report全球范围内人工智能教育行业较发达地遴选标准遴选条件 1重视教育程度高9衡量教育经费投入规模的关键指标主要分为两个方面，两者比值越高，说明国家在公共教育领域的投资比重越大： 一是公共财政教育支出（包含教育事业费、基建经费以及教育费附加）占公共财政总支出的比例。 二是国家财政性教育经费和公共财政教育支出占国内生产总值（ GDP）的比例。在此亿欧智库认为一个国家对于教育的投入程度如若受到明显的经济危机是有章可循的，同时基于数据完整性的考量，选取了 2015-2018年经济合作与发展组织和世界银行对公共财政教育指出的统计2 。 (均采用最新数据补齐 )统计结果显示 ， 经合组织国家平均水平为 11.3%， 欧洲 22国平均值为 9.9%， 中国为 15.3%、 以色列 11.4%、 美国 13.4% 。亿欧智库：全球主要国家公共财政教育支出占公共支出比例亿欧智库：全球主要国家公共财政教育支出占 GDP比例来源：世界经合组织、各国统计局、亿欧智库%18.315.313.411.49.9来源：世界经合组织、各国统计局、亿欧智库%7.2544.754.79 4.75505101520新西兰 墨西哥巴西 智利 中国 瑞士澳大利亚冰岛爱尔兰挪威 丹麦 韩国加拿大美国 英国爱沙尼亚以色列经合组织平均立陶宛荷兰 瑞典拉脱维亚芬兰比利时波兰欧盟国平均奥地利 葡萄牙德国斯洛伐克法国西班牙日本 捷克012345678挪威 丹麦 芬兰 冰岛 瑞典 巴西 英国爱尔兰荷兰奥地利 阿根廷美国 法国 瑞士经合组织平均葡萄牙 以色列澳大利亚欧盟国家平均土耳其 加拿大 墨西哥斯洛文尼亚爱沙尼亚波兰 德国拉脱维亚韩国立陶宛中国 智利西班牙斯洛伐克名词解析与概念界定1.1 人工智能专业名词解析1.2 教育专业名词解析1.3人工智能教育名词解析与报告研究范围界定1.4全球范围内人工智能教育行业较发达地区遴选标准从技术的角度讨论人工智能教育2.1 人工智能教育发展历程2.2 人工智能教育现状2.3 全球人工智能教育行业分析从人才培养的角度讨论人工智能教育3.1 人工智能教育的内涵3.2 高等教育的人才培养3.3 STEM教育贯穿全民教育亿欧智库总结亿欧智库 2019全球人工智能教育行业研究报告2019 Global Artificial Intelligence Education Industry Research Report全球范围内人工智能教育行业较发达地遴选标准遴选条件 2人工智能技术先进10人工智能作为一项高新技术，其发展离不开基础科学研究。因此，学术论文发表的数量和影响力可作为评价一个国家人工智能水平的重要指标。结合 2018年斯坦福大学发布的 AI指数 2018年度报告 和 中国新一代人工智能发展报告 2019 得到，在 Scopus的 AI学术论文中，产出数量最多的地区是欧洲，占有 28%；其次是中国，占 25%；而美国则占 17%，同时美国在人工智能论文引文影响力（ FWCI）实力领跑全球；中国尽管论文发文数量全球最高，但引文影响力指标相对落后；以色列虽然论文数量不多，但论文引文影响力指标及产学研合作指标突出。除了科研水平之外，如何做到从“实验室”到“市场”？亿欧智库认为，人工智能相关企业数量从一定程度上可以作为目标国家技术与市场相融合程度的证明，所以，在此选取了中国信通院数据研究中心的全球 ICT监测平台实时监测的数据。截至 2018年上半年，在全球范围内共监测到 4998家人工智能技术企业。其中，美国人工智能企业数量 2039家位列全球第一，其次是中国 (不含港澳台区 )1040家，欧洲地区和以色列人工智能企业的数量也都处于前列。2039104039228715212212111155 53 40 40 40 33 3130 26 26 26 1705001000150020002500美国 中国 英国加拿大印度以色列法国 德国 瑞典西班牙日本 瑞士 荷兰 波兰澳大利亚意大利 爱尔兰 新加坡韩国俄罗斯亿欧智库：截至 2018年上半年，全球人工智能企业国家分布（家）20%25%17%38%欧洲 中国美国 其他亿欧智库： 2018年全球人工智能论文发表情况来源：中国信通院数据研究、亿欧智库来源： AI指数 2018年度报告 、亿欧智库名词解析与概念界定1.1 人工智能专业名词解析1.2 教育专业名词解析1.3人工智能教育名词解析与报告研究范围界定1.4全球范围内人工智能教育行业较发达地区遴选标准从技术的角度讨论人工智能教育2.1 人工智能教育发展历程2.2 人工智能教育现状2.3 全球人工智能教育行业分析从人才培养的角度讨论人工智能教育3.1 人工智能教育的内涵3.2 高等教育的人才培养3.3 STEM教育贯穿全民教育亿欧智库总结亿欧智库 2019全球人工智能教育行业研究报告2019 Global Artificial Intelligence Education Industry Research Report