2025-2031年中国AI教育大模型行业市场运行格局及发展趋势研判报告

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第1章AI教育大模型综述/产业画像/研究说明

1.1 AI教育大模型产业综述

1.1.1 AI教育大模型产业界定

1、AI教育大模型的定义

2、AI教育大模型的类型

1.1.2 AI教育大模型所处行业

1.1.3 AI教育大模型产业监管

1.1.4 AI教育大模型产业标准

1.2 AI教育大模型产业画像

1.3 AI教育大模型研究说明

1.3.1 本报告研究范围界定

1.3.2 本报告专业术语说明

1.3.3 本报告权威数据来源

1.3.4 研究方法及统计标准

第2章中国AI教育大模型汇总及规模体量

2.1 中国AI大模型产业发展现状及趋势分析

2.1.1 中国AI大模型发展历程

2.1.2 中国AI大模型数量变化

2.1.3 已通过监管备案AI大模型

2.1.4 中国AI大模型参数规模变化

2.1.5 中国AI大模型商业模式分析

2.2 中国AI大模型落地教育可行性分析

2.3 中国AI教育大模型技术选型/部署

2.3.1 中国AI教育大模型技术选型

2.3.2 中国AI教育大模型部署方式

2.4 中国AI教育大模型开发与应用模式

2.4.1 提示工程

2.4.2 各种指令/任务微调

2.4.3 继续训练通用AI大模型

2.4.4 从头开始预训练

2.5 中国AI教育大模型发布数量/名单

2.6 中国AI教育大模型市场规模体量

2.6.1 中国AI教育市场规模体量

2.6.2 中国AI教育大模型市场规模体量

2.7 中国AI教育大模型的招投标情况

2.7.1 AI教育大模型招投标统计

2.7.2 AI教育大模型招投标分析

2.8 中国AI教育大模型市场竞争格局

2.8.1 AI教育大模型竞争要素

2.8.2 AI教育大模型竞争格局

2.8.3 主要AI教育大模型厂商竞争力评价

2.9 中国AI教育大模型产业发展痛点

第3章AI教育大模型技术架构及能力构建

3.1 完整AI大模型开发步骤

3.2 AI大模型基础架构及工程化

3.2.1 AI大模型基础架构

3.2.2 AI大模型工程化

3.3 基础AI大模型底座

3.3.1 NLPAI大模型

3.3.2 CVAI大模型

3.3.3 多模态AI大模型

3.3.4 科学AI大模型

3.4 AI教育大模型构建路线图

3.4.1 教育业务需求分析与资源评估

3.4.2 教育数据与AI大模型共建

3.4.3 AI教育大模型精调与优化部署

3.5 AI教育大模型基础能力构建概述

3.6 AI教育大模型基础能力构建之“算力”

3.6.1 AI大模型的算力需求分析

3.6.2 AI芯片

3.6.3 AI服务器

3.6.4 AI教育大模型算力部署路径

3.7 AI教育大模型基础能力构建之“数据”

3.7.1 数据处理与服务概述

3.7.2 国内外主要大语言模型数据集

3.7.3 数据API

3.7.4 训练数据开发

3.7.5 推理数据开发

3.7.6 数据维护

3.7.7 AI教育大模型对数据的需求

3.8 AI教育大模型基础能力构建之“AI基础软件”

3.8.1 AI基础软件概述

3.8.2 AI基础软件市场概况

3.8.3 AI基础软件竞争格局

3.8.4 AI基础软件主要类型

3.9 AI教育大模型标准化

3.9.1 AI大模型标准体系发展

3.9.2 行业AI大模型标准体系

3.9.3 AI教育大模型标准及

第4章AI教育大模型落地场景及产品服务

4.1 AI教育大模型落地场景及产品服务概况

4.1.1 课堂教学场景

4.1.2 课后辅导场景

4.1.3 校园管理场景

4.1.4 教学评价场景

4.2 AI教育大模型落地场景/产品:AI学习助手(AI工具)

4.2.1 AI学习助手(AI工具)概述

4.2.2 AI学习助手(AI工具)产品数量/名单

4.2.3 AI学习助手(AI工具)的供应商格局

4.3 AI教育大模型落地场景/产品:AI学习机(学习平板)

4.3.1 AI学习机(学习平板)概述

4.3.2 AI学习机(学习平板)产品数量/名单

4.3.3 AI学习机(学习平板)的供应商格局

4.4 AI教育大模型落地场景/产品:AI精准教学

4.4.1 AI精准教学概述

4.4.2 AI精准教学解决方案分析

4.4.3 AI精准教学解决方案服务商

4.5 AI教育大模型落地场景/产品:AI智慧校园

4.5.1 AI智慧校园概述

4.5.2 AI智慧校园解决方案分析

4.5.3 AI智慧校园解决方案服务商

4.6 AI教育大模型落地场景/产品:虚拟助教和教师

4.6.1 虚拟助教和教师概述

4.6.2 虚拟助教和教师解决方案分析

4.6.3 虚拟助教和教师解决方案服务商

4.7 AI教育大模型落地场景/产品:其他

4.7.1 备课

4.7.2 考试

4.7.3 学生管理

4.8 AI教育大模型落地场景战略地位分析

第5章AI教育大模型分阶段能力需求分析

5.1 AI教育大模型分阶段能力需求分析

5.2 AI教育大模型需求阶段:学前教育

5.2.1 学前教育阶段AI大模型需求特征

5.2.2 学前教育阶段AI大模型发展现状

5.2.3 学前教育阶段AI大模型需求潜力

5.3 AI教育大模型需求阶段:小学教育

5.3.1 小学教育阶段AI大模型需求特征

5.3.2 小学教育阶段AI大模型市场现状

5.3.3 小学教育阶段AI大模型需求潜力

5.4 AI教育大模型需求阶段:中学教育

5.4.1 中学教育阶段AI大模型需求特征

5.4.2 中学教育阶段AI大模型市场现状

5.4.3 中学教育阶段AI大模型需求潜力

5.5 AI教育大模型需求阶段:高等教育

5.5.1 高等教育阶段AI大模型需求特征

5.5.2 高等教育阶段AI大模型市场现状

5.5.3 高等教育阶段AI大模型需求潜力

5.6 AI教育大模型需求阶段:职业教育

5.6.1 职业教育阶段AI大模型需求特征

5.6.2 职业教育阶段AI大模型市场现状

5.6.3 职业教育阶段AI大模型需求潜力

5.7 AI教育大模型分阶段学习市场战略地位分析

第6章AI教育大模型的典型企业案例解析

6.1 中国AI教育大模型企业梳理与对比

6.2 中国AI教育大模型企业案例分析

6.2.1 北京学而思教育科技有限公司(九章AI大模型MathGPT)

1、基本信息

2、模型特点

3、技术架构

4、模型功能

5、应用场景

6、下游客户

7、最新进展

6.2.2 科大讯飞股份有限公司(星火认知AI大模型)

1、基本信息

2、模型特点

3、技术架构

4、模型功能

5、应用场景

6、下游客户

7、最新进展

6.2.3 作业帮教育科技(北京)有限公司(银河AI大模型)

1、基本信息

2、模型特点

3、技术架构

4、模型功能

5、应用场景

6、下游客户

7、最新进展

6.2.4 网易有道信息技术(北京)有限公司(子曰AI大模型)

1、基本信息

2、模型特点

3、技术架构

4、模型功能

5、应用场景

6、下游客户

7、最新进展

6.2.5 深圳市优学天下教育发展股份有限公司(智慧教育AI大模型)

1、基本信息

2、模型特点

3、技术架构

4、模型功能

5、应用场景

6、下游客户

7、最新进展

6.2.6 广州视睿电子科技有限公司(希沃,教学AI大模型)

1、基本信息

2、模型特点

3、技术架构

4、模型功能

5、应用场景

6、下游客户

7、最新进展

6.2.7 上海小度技术有限公司(小度,文心AI大模型)

1、基本信息

2、模型特点

3、技术架构

4、模型功能

5、应用场景

6、下游客户

7、最新进展

6.2.8 北京猿力科技有限公司(猿辅导,看云AI大模型)

1、基本信息

2、模型特点

3、技术架构

4、模型功能

5、应用场景

6、下游客户

7、最新进展

6.2.9 杭州智会学科技有限公司(精准学,心流知镜AI大模型)

1、基本信息

2、模型特点

3、技术架构

4、模型功能

5、应用场景

6、下游客户

7、最新进展

6.2.10 汉王科技股份有限公司(汉王天地AI大模型)

1、基本信息

2、模型特点

3、技术架构

4、模型功能

5、应用场景

6、下游客户

7、最新进展

第7章中国AI教育大模型政策环境及发展潜力

7.1 AI教育大模型产业政策汇总

7.1.1 中国AI教育大模型产业政策汇总

7.1.2 中国AI教育大模型产业发展规划

7.1.3 中国AI教育大模型重点政策

7.2 AI教育大模型产业PEST分析图

7.3 AI教育大模型产业SWOT分析图

7.4 AI教育大模型产业发展潜力评估

7.5 AI教育大模型产业未来关键增长点

7.6 AI教育大模型产业发展前景预测

7.7 AI教育大模型产业发展趋势洞悉

7.7.1 整体发展趋势

7.7.2 监管规范趋势

7.7.3 技术创新趋势

7.7.4 细分市场趋势

7.7.5 市场竞争趋势

7.7.6 市场供需趋势

第8章中国AI教育大模型产业投资机会及建议

8.1 AI教育大模型产业投资风险预警

8.1.1 AI教育大模型产业投资风险预警

8.1.2 AI教育大模型产业投资风险应对

8.2 AI教育大模型产业投资机会分析

8.2.1 AI教育大模型产业链薄弱环节投资机会

8.2.2 AI教育大模型产业细分领域投资机会

8.2.3 AI教育大模型产业区域市场投资机会

8.2.4 AI教育大模型产业空白点投资机会

8.3 AI教育大模型产业投资价值评估

8.4 AI教育大模型产业投资策略建议

8.5 AI教育大模型产业可持续发展建议

图表目录

图表1:AI教育大模型的定义

图表2:AI教育大模型的类型

图表3:AI教育大模型所处行业

图表4:本报告研究领域所处行业

图表5:AI教育大模型产业监管

图表6:AI教育大模型产业标准

图表7:AI教育大模型产业链结构示意图

图表8:AI教育大模型产业链生态全景图

图表9:AI教育大模型产业链区域热力图

图表10:本报告研究范围界定

图表11:本报告专业术语说明

图表12:本报告权威数据来源

图表13:本报告研究统计方法

图表14:中国AI大模型发展历程

图表15:2020-2025年中国AI大模型存量(单位:个)

图表16:第一批通过《生成式人工智能服务管理暂行办法》AI大模型名单

图表17:第二批通过《生成式人工智能服务管理暂行办法》AI大模型名单

图表18:第三批通过《生成式人工智能服务管理暂行办法》AI大模型名单

图表19:第四批通过《生成式人工智能服务管理暂行办法》AI大模型名单

图表20:第五批通过《生成式人工智能服务管理暂行办法》AI大模型名单

图表21:中国获得备案的提供深度合成服务算法AI大模型清单

图表22:中国AI大模型参数规模变化

图表23:主流AI大模型参数量的变化与其准确率变化的关系

图表24:国内主要AI大模型产品的参数规模对比(单位:亿)

图表25:中国AI大模型商业模式分析

图表26:中国AI大模型落地教育可行性分析

图表27:中国AI教育大模型技术选型

图表28:中国AI教育大模型部署方式

图表29:中国AI教育大模型开发与应用模式

图表30:中国AI教育大模型发布数量/名单

更多图表见正文……

研究方法

报告研究基于研究团队收集的大量一手和二手信息,使用案头研究与市场调研相结合的方式,依据“S-C-P”、“可竞争市场理论”、“新制度经济学”等产业组织理论,科学、综合的使用SWOT、PEST、回归分析等各类型研究模型与方法综合的分析行业各种影响因素。对行业的市场环境、产业政策、市场规模、行业现状、竞争格局、技术革新、市场风险、行业壁垒、机遇以及挑战等相关因素进行客观的综合分析,为企业科学决策提供高质量信息。

公司通过对特定行业长期跟踪监测,分析行业供给端、需求端、经营特性、盈利能力、产业链和商业模方面的内容,整合行业、市场企业、渠道、用多层面数据和信息资源,为客户提供深度的行业市场研究报告,全面客观的剖析当前行业发展的总体市场容量、竞争格局、 细分数据、进出口市场需求特征等,并根据各行业的发展轨迹及实践经验,对行业未来的发展趋势做出客观预测。

本公司建立了严格的数据清洗、加工和分析的内控体系,分析师采集信息后,严格按照公司评估方法论和信息规范的要求,并结合自身专业经验,对所获取的信息进行整理、筛选,最终通过综合统计、分析测算获得相关产业研究成果。

01数据与资料来源

本公司利用大量的一手及二手资料来源核实所收集的数据或资料。二手资料来源主要包括全球范围相关行业新闻、公司年报、非盈利性组织、行业协会、政府机构、海关数据及第三方数据库等,根据具体行业,应用的二手信息来源具有一定的差异。一般会应用的收集到的二手信息有来自新闻网站及第三方数据库如SEC 文件、公司年报、万得资讯、国研网、中国资讯行数据库、csmar 数据库、皮书数据库及中经专网、国家知识产权局等。

一手资料来源于研究团队对行业内重点企业访谈获取的一手信息数据,主要采访对象有公司CEO、营销/销售总监、高层管理人员、行业专家、技术负责人、下游客户、分销商、代理商、经销商等。市场调研部分的一手信息来源为需要研究的对象终端消费群体。

02研究方法与模型

SWOT分析、PEST分析、波特五力模型、行业生命周期理论、S-C-P分析方法、产业结构理论、产业竞争力模型、产业集群理论等。

03规模测算方法(三角测定)

本公司一般会通过行业访谈、电话访问等调研获取一手数据时,调研人员会将多名受访者的资料及意见、多种来源的数据或资料、供应端及需求端进行比对核查。在资料验证过程中,一般通过三角测定的方式,从供需两个方向出发,验证资料的合理性。

在数据验证过程中,本公司一般采用自上而下和自下而上方法来评估和验证数据的合理。产品关键生产商通过二手及一手信息来确定,行业规模(产销量及产值等),通过一手和二手信息判断,所有的市场份额、数据细分比例等,基于收集到的一手和二手信息核对和评估。本研究涵盖的所有可能影响市场的参数都已经被考虑进去,进行了广泛的细节观察,通过一手资料得到了验证,并进行了分析,以得到最终的定量和定性数据。研究一般包括了关键生产商公开的报告、评论、时事通讯以及对这些生产商相关人员的采访信息。

80%数据一手调研,10%渠道资源购买,10%公开信息分析得出

可按时间段(月/季度/半年/年)更新

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报告编号:46107652

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