近一年來(lái)，AI硬件在教育領(lǐng)域迎來(lái)了爆發(fā)式增長(cháng)。從AI學(xué)習機到AI學(xué)習燈、AI教育機器人，新產(chǎn)品層出不窮，功能也越來(lái)越豐富。AI教育硬件，這個(gè)將大模型等人工智能技術(shù)與硬件深度結合的教育輔助工具，正在為個(gè)性化學(xué)習路徑和互動(dòng)性學(xué)習體驗帶來(lái)革命性的變化。
量子位智庫的最新《AI教育硬件全景報告》為我們揭示了當前AI教育硬件的市場(chǎng)現狀。報告顯示，AI學(xué)習機、AI詞典筆、AI聽(tīng)力寶成為消費級AI教育硬件的三大主流品類(lèi)。學(xué)而思學(xué)習機經(jīng)典版2024、小猿學(xué)練機、有道聽(tīng)力寶E6 Pro等產(chǎn)品更是登上了熱賣(mài)榜的前列。
AI教育硬件之所以能夠提供如此強大的功能，離不開(kāi)大模型的支持。這些模型在算法、數據等層面針對教育場(chǎng)景進(jìn)行了優(yōu)化，使得教育硬件產(chǎn)品具備了文本、語(yǔ)音等多模態(tài)實(shí)時(shí)交互的能力。芯片、硬件產(chǎn)品、大模型、軟件應用，這些元素共同構成了AI教育硬件的核心技術(shù)結構。
C端與B端的較量
AI教育硬件可以分為面向C端（個(gè)人或家庭消費）和B端（學(xué)校或教育機構采買(mǎi)）的產(chǎn)品。C端產(chǎn)品以其龐大的市場(chǎng)規模和增長(cháng)潛力，成為了市場(chǎng)的主力軍。
AI教育硬件的爆發(fā)期
AI教育硬件的滲透率正在提速，市場(chǎng)規模也在不斷拉升。預計到2024年，消費級AI教育硬件市場(chǎng)規模將達到165億元，而到2028年，這一數字有望接近900億。
附件：2024AI教育硬件全景報告：市場(chǎng)規模將達到165億元，2028有望接近900億
端側智能是在終端設備一側進(jìn)行智能化處理和決策,其優(yōu)勢包括增效,降本,個(gè)性化等,把握生成式 AI 同終端產(chǎn)品深度結合的創(chuàng )新浪潮，在端側智能方面保持開(kāi)放生態(tài)
Web端行業(yè)應用UV超過(guò)1.5億次,移動(dòng)端全行業(yè)獨立應用滲透率已超過(guò)20%,MAU超過(guò)7000萬(wàn),數據不僅展示了AI應用的廣泛普及，也預示著(zhù)AI技術(shù)正逐步成為人們生活的一部分
低運營(yíng)成本已成為企業(yè)用戶(hù)落地大模型的首要目標,這些場(chǎng)景的智能化解決方案，無(wú)一例外地指向了 AI Agent,為企業(yè)用戶(hù)提供落地 AI Agent 項目時(shí)的策略指導和實(shí)踐洞見(jiàn)
旨在描繪科研智能領(lǐng)域的生態(tài)全景，為政府部門(mén)制定產(chǎn)業(yè)政策、指導項目布局提供參考，為研究機構、科技企業(yè)把握 技術(shù)方向、開(kāi)拓應用場(chǎng)景提供借鑒，加速該領(lǐng)域的技術(shù)創(chuàng )新和應用 實(shí)踐，為我國在該領(lǐng)域搶占發(fā)展先機提供助力
MoE 框架是對 Transformer 架構的優(yōu)化,在 NLP、CV、語(yǔ)音識別以及機器人等領(lǐng)域表現出色;基于“思維鏈”的創(chuàng )新推理模式，學(xué)會(huì )人類(lèi)“慢思考”
市場(chǎng)規模將達到1.21萬(wàn)億,且增速拉回20%增長(cháng)通道;3D在游戲行業(yè)美術(shù)成本當中大致占比超過(guò)50%比重，美術(shù)生產(chǎn)力仍然具備可觀(guān)的提升空間
全球在線(xiàn)教育市場(chǎng)規模已達到1665.5億美元,其中在線(xiàn)語(yǔ)言學(xué)習應用的收入更是達到了10.87億美元,探索AI技術(shù)如何助力國內在線(xiàn)教育市場(chǎng)突破重圍
重點(diǎn)分析了智能家居市場(chǎng)的技術(shù)進(jìn)步、市場(chǎng)趨勢和未來(lái)前景;全球智能家居市場(chǎng)將持續快速增長(cháng),年均復合增長(cháng)率（CAGR）將在多個(gè)細分市場(chǎng)保持兩位數增長(cháng)
大模型正在重塑數據要素生態(tài)鏈,引領(lǐng)產(chǎn)業(yè)研究,開(kāi)發(fā)及應用的范式變革;云基礎設施承載著(zhù)基于互聯(lián)網(wǎng)和移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)的各類(lèi)應用;支撐大模型高效運行的關(guān)鍵技術(shù)
人工智能藥物發(fā)現與開(kāi)發(fā)可借助機器的強大計算 能力，突破傳統藥物研發(fā)困境，有效地將藥物發(fā) 現、臨床前研究的時(shí)間縮短近40%，臨床新藥研 發(fā)成功率可從12%提高到約14%
重點(diǎn)分析了企業(yè)知識庫的發(fā)展歷程,大模型與知識庫結合的趨勢,以及金融,政務(wù),電信等行業(yè)在大模型+知識庫應用方面的領(lǐng)先地位,明確了報告的使用權限和免責聲明
