近一年來，AI硬件在教育L域迎來了爆發(fā)式增長。從AI學(xué)習(xí)機(jī)到AI學(xué)習(xí)燈、AI教育機(jī)器人，新產(chǎn)品層出不窮，功能也越來越豐富。AI教育硬件，這個將大模型等人工智能技術(shù)與硬件深度結(jié)合的教育輔助工具，正在為個性化學(xué)習(xí)路徑和互動性學(xué)習(xí)體驗帶來革命性的變化。
量子位智庫的《AI教育硬件全景報告》為我們揭示了當(dāng)前AI教育硬件的市場現(xiàn)狀。報告顯示，AI學(xué)習(xí)機(jī)、AI詞典筆、AI聽力寶成為消費(fèi)級AI教育硬件的三大主流品類。學(xué)而思學(xué)習(xí)機(jī)經(jīng)典版2024、小猿學(xué)練機(jī)、有道聽力寶E6 Pro等產(chǎn)品更是登上了熱賣榜的前列。
AI教育硬件之所以能夠提供如此強(qiáng)大的功能，離不開大模型的支持。這些模型在算法、數(shù)據(jù)等層面針對教育場景進(jìn)行了優(yōu)化，使得教育硬件產(chǎn)品具備了文本、語音等多模態(tài)實時交互的能力。芯片、硬件產(chǎn)品、大模型、軟件應(yīng)用，這些元素共同構(gòu)成了AI教育硬件的核心技術(shù)結(jié)構(gòu)。
C端與B端的較量
AI教育硬件可以分為面向C端（個人或家庭消費(fèi)）和B端（學(xué)�；蚪逃龣C(jī)構(gòu)采買）的產(chǎn)品。C端產(chǎn)品以其龐大的市場規(guī)模和增長潛力，成為了市場的主力軍。
AI教育硬件的爆發(fā)期
AI教育硬件的滲透率正在提速，市場規(guī)模也在不斷拉升。預(yù)計到2024年，消費(fèi)級AI教育硬件市場規(guī)模將達(dá)到165億元，而到2028年，這一數(shù)字有望接近900億。
附件：2024AI教育硬件全景報告：市場規(guī)模將達(dá)到165億元，2028有望接近900億
端側(cè)智能是在終端設(shè)備一側(cè)進(jìn)行智能化處理和決策,其優(yōu)勢包括增效,降本,個性化等,把握生成式 AI 同終端產(chǎn)品深度結(jié)合的創(chuàng)新浪潮，在端側(cè)智能方面保持開放生態(tài)
Web端行業(yè)應(yīng)用UV超過1.5億次,移動端全行業(yè)獨(dú)立應(yīng)用滲透率已超過20%,MAU超過7000萬,數(shù)據(jù)不僅展示了AI應(yīng)用的廣泛普及，也預(yù)示著AI技術(shù)正逐步成為人們生活的一部分
低運(yùn)營成本已成為企業(yè)用戶落地大模型的首要目標(biāo),這些場景的智能化解決方案，無一例外地指向了 AI Agent,為企業(yè)用戶提供落地 AI Agent 項目時的策略指導(dǎo)和實踐洞見
旨在描繪科研智能L域的生態(tài)全景，為政府部門制定產(chǎn)業(yè)政策、指導(dǎo)項目布局提供參考，為研究機(jī)構(gòu)、科技企業(yè)把握 技術(shù)方向、開拓應(yīng)用場景提供借鑒，加速該L域的技術(shù)創(chuàng)新和應(yīng)用 實踐，為我國在該L域搶占發(fā)展先機(jī)提供助力
MoE 框架是對 Transformer 架構(gòu)的優(yōu)化,在 NLP、CV、語音識別以及機(jī)器人等L域表現(xiàn)出色;基于“思維鏈”的創(chuàng)新推理模式，學(xué)會人類“慢思考”
市場規(guī)模將達(dá)到1.21萬億,且增速拉回20%增長通道;3D在游戲行業(yè)美術(shù)成本當(dāng)中大致占比超過50%比重，美術(shù)生產(chǎn)力仍然具備可觀的提升空間
在線教育市場規(guī)模已達(dá)到1665.5億美元,其中在線語言學(xué)習(xí)應(yīng)用的收入更是達(dá)到了10.87億美元,探索AI技術(shù)如何助力國內(nèi)在線教育市場突破重圍
重點(diǎn)分析了智能家居市場的技術(shù)進(jìn)步、市場趨勢和未來前景;智能家居市場將持續(xù)快速增長,年均復(fù)合增長率（CAGR）將在多個細(xì)分市場保持兩位數(shù)增長
大模型正在重塑數(shù)據(jù)要素生態(tài)鏈,引L產(chǎn)業(yè)研究,開發(fā)及應(yīng)用的范式變革;云基礎(chǔ)設(shè)施承載著基于互聯(lián)網(wǎng)和移動互聯(lián)網(wǎng)的各類應(yīng)用;支撐大模型G效運(yùn)行的關(guān)鍵技術(shù)
人工智能藥物發(fā)現(xiàn)與開發(fā)可借助機(jī)器的強(qiáng)大計算 能力，突破傳統(tǒng)藥物研發(fā)困境，有效地將藥物發(fā) 現(xiàn)、臨床前研究的時間縮短近40%，臨床新藥研 發(fā)成功率可從12%提G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(jié)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(yīng)用方面的L先地位,明確了報告的使用權(quán)限和免責(zé)聲明
