人工智能技术在网络安全防御中的应用
人工智能技术在网络安全防御中的应用时间：2023-04-1719:02:01
摘要：基于互联网技术的发展，人工智能技术也变得更加成熟.人工智能技术不仅能够促进经济发展，在网络安全防御过程中也具有重要作用.基于此，本文将从人工智能技术的优势分析入手，进而对我国的网络环境现状进行探讨，最后就人工智能技术在网络安全防御中的具体应用展开全面研究，以供业内人士借鉴与参考.
关键词：人工智能；网络安全；应用研究
在互联网的发展进程中，网络安全一直是我们所关注的重点，如何实现网络环境的稳定、安全、有序，这就需要我们积极的探索人工智能技术在网络安全方面应用的可能性和灵活性，以及减少网络风险的作用.虽然我国政府对网络安全环境的整治效果比较突出，但是目前我国的网络环境状况仍旧不容乐观，严重制约着社会大众的生产和生活状态.所以，笔者将结合多年的工作经验，就人工智能技术在网络安全防御中的应用展开全方位的研究，以供参考.
1人工智能技术的优势分析
1.1具有比较强的学习推理能力
网络环境的治理必须要依靠先进的网络技术，这就需要人工智能技术充分发挥其自身的作用.传统意义上，我们会认为网络安全的保障工作主要是实现预防和控制之间的相互协调，并不会对相关措施的学习和推理能力进行关注，这虽然能解决基本的安全防御问题，但是并不能从根本上对网络安全提供保障.基于传统防治方式的局限性，这就会导致网络信息处理存在较大的不确定性.但是，在应用人工智能技术后，完全可以解决这种弊端，真正意义上实现了网络防御与理论知识的有机结合，使网络防御手段具备了基本的学习和推理能力.同时，我国互联网网民的数量呈现出比较快的增长速度，这也会产生大量的处理数据，增加了网络安全防御的难度系数.人工智能技术在发挥其学习推理能力后，就能够提高信息数据的处理效率，对维护我国的网络环境安全具有重要作用.
1.2强大的模糊信息处理能力
众所周知，人工智能技术在网络安全的防御过程中扮演着重要的角色，这也就决定了人工智能技术的重要价值.人工智能技术应用后，可以充分发挥其自身所具备的模糊信息处理能力，提高传统网络安全防御中我们所面临的处理不确定性和不可知的问题处理能力.我们的网络运营环境基本都是处于比较开放的环境中，所以会使多种数据信息的传播速率不断加快，再加上互联网的沟通和互联功能，这就会使得很多信息无法确定，网络安全的管理工作显得格外重要，在进行对信息分析处理的工作中，运用人工智能技术将会事半功倍，结合不准确以及不确定信息来控制管理网络资源，其信息处理能力颇为出色.
1.3网络防御协助能力比较强
在上文中已经提到，目前所面临的网络环境是呈现复杂状态的，这就是说，我们的网络安全防御的保障工作也是复杂的，是一项系统化的工程.我国的网络环境规模也逐渐的扩大，并且其内在的结构也是更加趋向于复杂，这无形中就给我们的网络安全防御工作提出了更高的要求.为了有效的避免其存在的误区，必须要加强各方面措施的协调、协同、协作，充分实现各个防御环节的共同优势.我认为，人工智能技术应用于网路安全防御中时，需要划分为三个不同的层次，这也就需要我们实现分层次的管理.一般来讲，就是上层管理者对中层管理者实行轮询监督，中层管理者对下层管理者实行轮询监督，从而构建起一个完整的工作体系，这也就能够提升网络安全防御的质量.
1.4计算的成本比较低
传统的网络安全保障体系会在计算过程中耗费大量数据资源，保障的效率也就比较低，这会使整体的网络安全防御成本比较高，不利于相关部门经济效益和社会效益的实现.人工智能技术在网络安全防御中应用后，就有效的规避了传统防御方式的成本高问题，这是因为人工智能技术能够利用大量的先进算法，实现精准的数据开发，对相关的数据进行计算，因此在很大程度上提高了各种资源的利用效率，实现了网络数据的优化配置，这种从成本计算方面有效的降低了软硬件系统的开发成本，为人工智能技术的深度推广奠定了坚实的基础.
2我国的网络安全防御现状分析
我国已经进入互联网信息时代，这主要是得益于互联网技术的迅速发展，同时，人工智能技术也得到了长足的发展，为计算机网络信息资源的共享和配置提供了条件.在这形势大好的基础下，网络信息安全出现了负面状况，严重制约着安全、稳定的网络环境的构建.根据相关部门的统计数据，网络安全问题对世界经济产生了比较严重的负面影响，它会带来严重的经济损失，数额高达七十五亿美元.并且网络安全问题一直都是我们的难点，无法从根本上对其进行治理.并且网络安全问题的发生概率也是比较大的，平均每二十秒就会产生一件网络安全事件，这些事件或大或小，无不对社会稳定产生负面效应.我国接入互联网的时间并不是很长，但是发展的速度确实比较快速的.尤其是在近几年，我国已经步入了互联网高速发展的阶段，互联网已经融入到各行各业，形成了“互联网+”的发展业态，这也就为人工智能技术的发展提供了条件.网络安全问题主要是人为因素所产生的，主要表现在数据信息的泄露，严重破坏了网络环境安全的稳定性和保密性.用户信息在受到非法入侵后，其所有的信息都会被外界所监听，并且其信息资源不能正常的进行访问，多会被非法拒绝或者是访问延迟.基于此，我们完全可以对我国的网络安全现状有一个具体的了解，那么，人工智能技术引入就是大势所趋，也是未来的一个发展方向，我们需要利用人工智能技术将互联网打造成一个完整且安全的网络体系.人工智能在网络安全领域的应用，可以显著的提升规则化安全工作的效率，弥补专业人员人手的不足，未来不管是执行层面还是战略层面，人工智能的应用会更加广泛，网络安全的防御也更加智能.
3人工智能技术在网络安全防御中的具体表现
3.1智能防火墙在安全防御中的应用
我们经常会在电脑系统中看到防火墙的相关设置，这就是人工智能技术在网络安全防御中的初步应用.防火墙技术是一种隔离控制技术，我们可以在一定基础上对其进行预定义安全策略对内外网通信强制访问控制.防火墙技术是一种比较复杂的技术，其自身包含着诸多的子技术，比如包过滤技术和状态监测技术等.包过滤技术主要是在网络层中对数据包进行选择的一种技术，我们可以根据系统的个性化需求对数据包的地址就行分析，最终实现外来信息的检查，防止负面状况的发生.同时，状态监测技术则是基于连接状态下的一种监测机制，它主要是将所有的数据包当做整体数据流，在此基础上，形成一种全新的连接状态，有力的保障了网络环境的安全.最后，相比于传统的防御方法，防火墙技术具有着高度的灵活性和安全性，对网络安全防御具有着重要的作用.
3.2垃圾邮件自动检测技术在安全防御中的应用
得益于互联网信息技术，我们对邮箱的使用频率不断的增加.在实际的工作过程中，我们经常会收到不同类型的垃圾邮件，这对我们的正常生活和工作造成了不必要的损害.邮件已经成为了我们的信息传递的重要沟通桥梁，也是比较正式的沟通方式.但是，在邮件的制作和发送过程中，邮件中存在的漏洞，很可能会被不法分子利用，然后传递不正当的信息，不仅可能会给我们造成经济损失，还肯定给我们造成困扰.人工智能技术应用于网络安全防御中，垃圾邮件自动检测技术就能够发挥其自身的优势，采用智能化的反垃圾邮件系统，有效的避免垃圾邮件进去邮箱的内部系统，能够起到全时段检测的作用.这主要是利用垃圾启发式扫描引擎，对相关的邮件信息进行分析和统计评分，智能化的对垃圾邮件进行拦截或者是删除，这就会很大程度上避免了人为的操作，减少了我们的工作量，这也为网络信息安全提供了保障.
3.3人工神经网络技术在安全防御中的应用
网络安全防御过程中，通过人工神经网络技术就能够对网络安全产生积极的作用，并且能够为网络安全提供比较重要的保障.人工神经网络技术具有多方面的积极意义，它的分辨能力是非常强大的，并且其自身会带有噪音和畸变入侵的分辨模式，能够完全适应网络环境的个性化防御功能.人工神经网络技术是在生物神经网络的基础上发展起来的，这就证明其具有重要的灵活度和创造价值，会具有一定程度的学习能力，并且还会具备强大的数据计算能力，还有对数据信息的储存和共享能力，以上的种种优势都展现出人工神经网络技术的水平.它完全可以在自身基础上建立起完整的时间序列预测模型，对计算机病毒进行有效的识别，使我们能够得到精确的防御结果，为当前我国的网络信息安全防御做出了重要贡献.
结语
综上所述，人工智能技术在网络信息安全防御的过程中具有显著的作用，它能够有效的规避传统防御方式的弊端，为新形势下网络信息安全保障工作做出了重要贡献.总之，人工智能技术在网络安全中的应用是全方位的，是一项系统工程，我们也需要运用综合的方法，比如明确智能防火墙技术、人工神经网络技术、垃圾邮件自动检测技术等在网络安全防御中的应用，为我国的网络安全环境提供基本的理论支撑.
参考文献：
〔1〕李泽宇.人工智能技术在网络安全防御中的应用探析[J].信息通信,2018(1):196-197.
〔2〕吴京京.人工智能技术在网络安全防御中的应用探析[J].计算机与网络,2017,43(14):60-61.
〔3〕吴元立，司光亚，罗批.人工智能技术在网络空间安全防御中的应用[J].计算机应用研究,2015，32(8):2241-2244.
〔4〕刘飞.人工智能技术在网络安全防御中的应用探析[J].电子制作,2016(17):32-33.
作者:秦利娟张娴静单位:郑州工业应用技术学院
人工智能应用领域的研究与展望
引言
20世纪的科技成就中，人工智能占据着重要的位置，它的研发使用是将智能机器人的技术、信息化技术、自动化技术和关于人类自身智能探索与研究融为一体的必然结果。随着人工智能的系列化研究与发展，如今，人工智能已经被广泛地应用于很多领域。但是关于人工智能的应用领域的综述并不多，本文就人工智能在不同领域应用发展趋势进行展望。
1人工智能的由来
人工智能是研究、开发模拟应用、延伸和拓展人的智能领域的理论、方法、技术以及应用系统的一门新的学科。相比于其他学科，人工智能的研究和发展历史是很短暂的，但是它的研究发展与应用却为人类生活带来了翻天覆地的变化，是人类发展历史的一个里程碑，将人类从繁重的体力劳动和脑力劳动中解放出来，同时帮助人类探索拓展了更多的未知领域。
1956年，麦卡赛和明斯基等科学家就提出了“人工智能”的理念，认为在未来机器将会以其独有的人工智能特点更好地服务于人类，代替人类来完成许多高难度、高强度和高危险系数类的工作。这一理念的提出引来了许多优秀科学家的青睐，随即对此展开了更深入的研究、探索、发展和应用[1]。
在计算机的应用普及之前，几乎没有什么机器设备可以分担人类的脑力劳动，特别是依据人脑的思维去对数据进行收集、处理、运算、判定、存储、积累、分析和选择决断。当计算机有了一定程度的发展和应用之后，能够代替人脑工作的软件才逐步被开发并应用到研究和生活中。由早期的各种复杂数据分析运算，一维、二维、三维和立体的测绘，继而发明并应用二维码的识别、无人机作业、月球车等各种模拟人类思维模式的应用，到后来人工智能云处理、对比、处理和建议等人脑无法准确、无误且快速处理大数据的运用。如今，人工智能的应用已经遍布人类生活的许多领域。
2人工智能的应用领域
现在人工智能在计算机领域的应用比较广泛，在其他领域的发展应用也是频见报道。随着人工智能“深、广、精”的研究、发展与应用，不久，必将迎来在更多领域的应用，未来的人工智能将更加智能，更加的人性化，更像个“人”一样进入人类生活，为人类社会的发展服务。
2.1人工智能在工业领域的应用
人工智能的应用在工业发展方面起着举足轻重的作用，它具有效率高、稳定可靠、重复精度好，可承担劳动强度大、危险系数高的作业等优势，已被广泛应用到了工业生产领域，如机器人焊接、机器人搬运、机器人装配、机器热打磨抛光和机器人喷涂电镀等。2018年，林远长等人研究得到焊接机器人在每米长度方向上焊接轨迹跟踪仿真误差为0.18mm，而实际跟踪误差为0.2mm，由此验证利用人工智能仿真误差与实际误差基本一致，完全满足工业生产需求[2]。赵猛研发发动机挠性飞轮盘螺纹装配工业机器人项目[3]，提高装配的自动化和柔性化程度，保证装配质量和生产效率。用人工智能的机器人来代替普通工人去完成许多对人体有不良影响及人体生理条件限制而不能承受的工作，是20世纪工业发展的一个质的飞跃，是工业发展史的一个标志性的里程碑。
2.2人工智能在金融领域的应用
近来，随着人工智能的开发及应用，互联网金融更是取得了极其辉煌迅猛的发展。二维码支付、手机银行、网络借贷、P2P平台、淘宝、京东等逐渐成为人们茶余饭后议论的热点词汇。通过大数据库、云计算、计算机网络应用、区块数据链等最新IT技术，即可获取大量、精确的信息，更加个性化、定向化的风险定位模型，更科学、严谨的投资决策过程，更透明、公正的信用中介角色等，从而能大大地提高金融业务效率和服务水平，特别是一些技术应用，如大数据征信、供需信息、供应链金融等[4]。
2.3人工智能在信息安全领域的应用
数字密码安保模式伴随着互联网技术的不断发展，其弊端也逐步显露，一方面容易被破解，导致信息泄露，另一方面，对于越来越多的信息安保需求，对人脑的记忆力要求也越来越高。由此产生的各种困扰也越来越多，如忘记密码后，自动取款机无法取现、打不开文件、登录不了系统等问题层出不穷，因此信息安全问题越来越被人们所关注。但当人工智能和生物识别技术结合并深入发展之后，信息安全领域得到了一个全新的发展和提高。指纹解锁速度可达0.2s，支持多个指纹同时录入，且被广泛应用；iPhoneX的人脸识别解锁，支付宝的刷脸登录和考勤机器上的刷脸打卡等正渐渐步入人们的日常生活之中；人的虹膜具有惟一性，为实现信息认证、保障信息安全提供了理论基础。现实中也已经有电子厂商将这一技术运用到了实际产品当中，比如三星S系列的手机，就配备了虹膜识别技术，但是虹膜识别目前对环境的要求比较高，尤其是在暗光环境下识别效果还有待提升。相比于指纹识别，虹膜识别在完成产业化的道路上还有很长的路要走[5]。
2.4人工智能在医疗领域的应用
医疗领域的人工智能应用更加普遍，它正在成为改善人们身心健康的主力军，可为病人提供就诊前健康状况初步分析和评估、协同医师处理病人信息和改善服务质量、在医院精准地指导病人就医、节约医疗资源、缓解就医难的紧张局面等。医学领域，精准是非常重要的，因为任何偏差或者误判都会危及人体的健康乃至生命。2015年，杨宇面对心脏手术医疗机器人的异构式主从控制研究，充分运用人工智能[6]，简化了手术操作，降低了操作风险。人工智能芯片能够存入大量的信息，并对这些信息进行高速地运算处理和判断，做出最准确的决策，这是目前人脑没有办法做到的[7]。人工智
能还可以根据患者的实际情况，收集所需要的数据，结合过去的数据进行计算和决策，从而得出最有效的治疗方案，以此减少医务人员的脑力劳动强度，合理利用医疗资源[8]。
3人工智能应用领域的展望
随着人工智能在数字理论技术、自动化控制、机器人应用等方面不断地研究发展，将来，机器必定会无限地接近人的各种行为，通过智能“视觉”“听觉”“触觉”“味觉”“嗅觉”来接收信息，传递信息；通过“电脑”来处理信息，选择和决策；通过智能输出端的“说”和“做”来传递信息发布需求和指令；通过智能肢体“行为”来响应与实施。在人类的日常工作、学习、医疗、安全和可持续发展等领域，人工智能都将尽最大的可能去为人类提供服务。然而无论人工智能发展到哪一步，依然无法在思维、精神、感触和情绪方面全盘取代人脑，仍旧不够人性化和智能化，只能跟随人类对自身智能的开发和研究而尽量接近人类[9]。与此同时，随着大数据类的人工智能的研究与开发，信息安全问题将会凸显，并且成为科学家以后很长一段时间的困扰和研究热点[10]。
4结语
总之，人工智能技术的发展是日新月异的，为将来在更多领域、更广泛的应用人工智能技术提供了更多的可能，但是，这一切都是基于人类对自身智能的充分了解和掌握。为此，还需要很多的知识和技术积累，针对人工智能更大量的应用，科研人员还需要做更多的工作。一方面是开发更多的未知智能，另一方面是完美地将人的智能转化成机器人的智能来为人类生存与发展服务。
十张图了解2023年中国智慧校园行业市场现状与发展前景分析 建设渗透率加速提高
当前位置：前瞻产业研究院»经济学人»研究员专栏十张图了解2020年中国智慧校园行业市场现状与发展前景分析建设渗透率加速提高UVc分享到：朱茜•2020-12-1710:00:08来源：前瞻产业研究院E26548G12023-2028年中国智慧校园行业发展前景预测与投资战略规划分析报告经过近二十年的发展，智慧校园行业仍处于发展初期。这一时期的市场增长率很高，需求高速增长，技术渐超定型，产业特点、产业竞争状况及用户特点已经比较明朗，企业进入壁垒提高，产品品种及竞争者数量增多。形成供应链整合，差异化策略为主，成本领先为辅，盈利水平提升。
智慧校园指的是以物联网为基础的智慧化的校园工作、学习和生活一体化环境，其实现形式以各种应用服务系统为载体，将教学、科研、管理和校园生活进行充分融合，实现数据化、网络化、协作一体化的教学、科研、管理和生活服务，并能对教学管理、科研管理及后勤保障进行洞察和预测的智慧学习环境。
教育信息化2.0来临智慧校园高速发展
近年来教育投入和信息化建设越来越受到政府部门的重视，2012-2018年，教育信息化呈现波动增长趋势;2019年我国教育信息化投资金额为541295亿元。其中在2018年投资金额最多，达886652亿元。
自从2018年国家教育部发布《教育信息化2.0行动计划》，是我国教育信息化从1.0时代迈入2.0时代的开端，可以说教育信息化2.0是教育信息化1.0的升级，是由“专用资源服务”向“大资源”服务的转变，在教育信息化2.0年代，教育信息化将作为教育系统性革新的内生变量，支撑引领教育现代化开展，推进教育理念更新、形式革新、系统重构。教育信息化2.0的目标是2022年根本完成“三全两高一大”的方针，即教育使用覆盖整体教师、学习使用覆盖整体适龄学生、数字学校建造覆盖整体学校，信息化使用水平缓师生信息素养普遍提高，建成“互联网+教育”大渠道。在这样有利的宏观政策环境下，为智慧校园的成长提供了有利的土壤。
智慧校园是指通过利用云计算、虚拟化和物联网等新技术来改变党校学员、工作人员和校园资源相互交互的方式，将学校的教学、科研、管理与校园资源和应用系统进行整合，以提高应用交互的明确性、灵活性和响应速度，从而实现智慧化服务和管理的校园模式。智慧校园是指一种以面向师生个性化服务为理念，能全面感知物理环境，识别学习者个体特征和学习情景，提供无缝互通的网络通信，有效支持教学过程分析、评价和智能决策的开放教育教学环境和便利舒适的生活环境。
市场规模突破750亿元主硬件辅软件
根据教育部于2020年5月20日发布的《2019年全国教育事业发展统计公报》，截至2019年底，全国共有各级各类学校53.01万所，比上年增加1.13万所，增长2.17%;各级各类学历教育在校生2.82亿人，比上年增加660.62万人，增长2.40%;专任教师1732.03万人，比上年增加59.18万人，增长3.54%。
随着人工智能、物联网等新兴技术的不断发展，中国智慧校园行业的市场规模也不断扩大。2012年中国智慧校园市场规模(不含智慧课堂)突破200亿元，2018年达到621亿元。前瞻推算，2019年，我国智慧校园市场规模(不含智慧课堂)约为750亿元左右。
注：1)上述测算未考虑留存教室数量;2)智慧校园建设渗透率是各类学校建设渗透率的加权平权。
根据上文对智慧校园的市场规模测算，2019年我国智慧校园主要以硬件为主，智慧硬件的市场规模占比超过70%。
加快建设速度
由于智慧校园建设由地方教育局布局，且各个地方教育局的对智慧校园的公示程度不同，故前瞻选择智慧校园服务方的学校覆盖规模进行阐述。
截至2019年底，腾讯教智慧校园已经覆盖了全国300余家教育局，服务了17000余所学校。2019年3月，阿里钉钉推出了基于“校园数字化管理平台+校园智能硬件”的智慧校园解决方案。宣布启动了千校计划，通过整合钉钉的软、硬件优势，面向全国幼儿园、中小学推出数字化运营管理平台，共建1000所“未来校园”示范学校。依靠强大的品牌影响力，钉钉未来校园在学校端的推进速度相当之快。方永新介绍，截至2019年底，钉钉未来校园已服务500家区县教育部门，4万所中小学校。而早就进入教育信息化赛道的科大讯飞，目前公开的服务学校数量是2.5万所。
截至2019年，新开普已累计接入国内1000多所高校，累计上线注册1400万大学生用户，累计实名认证用户数量接近1200万人。
2012年教育部公布根据《教育部第一批教育信息化试点单位名单》，共有626家学校入选。教育部2018年2月公示的《教育部第一批教育信息化试点优秀单位名单》，其中共有29家单位主要针对智慧校园进行试点工作。
注：1)截至2020年12月3日，教育部未公示第二批;2)数字校园是智慧校园的基础，智慧校园是数字校园的衍生，故将数字校园统计进智慧校园中。
以上数据来源于前瞻产业研究院《中国智慧校园行业发展前景预测与投资战略规划分析报告》，同时前瞻产业研究院还提供产业大数据、产业规划、产业申报、产业园区规划、产业招商引资等解决方案。
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前瞻产业研究院-深度报告REPORTS2023-2028年中国智慧校园行业发展前景预测与投资战略规划分析报告本报告前瞻性、适时性地对智慧校园行业的发展背景、市场规模、竞争格局等行业现状进行分析，并结合多年来智慧校园行业发展轨迹及实践经验，对智慧校园行业未来的发展前景...
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资料来源：智研咨询整理
人类社会已经进入到了第四次工业革命——人工智能时代,在人工智能领域的国际竞争中,一个世界性趋势日渐清晰——为了加快人工智能技术及产业的发展并应对其负面影响,世界各国都竞相采取更为积极的产业政策。
教育，关乎国计民生，而人工智能教育是前沿技术与国计民生的结合。世界各国不断出台人工智能教育上的相关政策，以推动人工智能的快速发展。世界以美国、中国以及以英国为代表的欧洲地区从2014年开始，陆续将人工智能技术的发展提升到国家战略高度。近几年,中国也把发展人工智能作为提升国家竞争力的重大战略,频繁出台各项规划和政策,不难看出,在这一系列政策背后,国家培养高科技创新型人才,是未来重要培养方向。
部分国家和地区的在人工智能教育上的相关政策
资料来源：智研咨询整理
人工智能作为一项跨学科的新兴技术，在重点难技术的突破上无疑需要更强的技术实力。工智能教育行业的发展与各国家和地区人工智能技术的先进程度、技术相关产业的发展程度息息相关。从2000-2020年全球AI期刊出版文献数地区分布来看，东亚及太平洋AI期刊出版文献数占26.7%；北美AI期刊出版文献数占14.0%；欧洲及中亚AI期刊出版文献数占13.3%；南亚AI期刊出版文献数占4.9%；中东及北非AI期刊出版文献数占3.1%。
2000-2020年全球AI期刊出版文献数地区分布
资料来源：亿欧智库、智研咨询整理
2000-2020年期间，中国AI期刊出版文献数占18.0%，超过美国5.7个百分点；美国AI期刊出版文献数占12.3%；欧盟AI期刊出版文献数占8.6%。
2000-2020年中国、美国及欧盟AI期刊出版文献数占比
资料来源：亿欧智库、智研咨询整理
相关报告：智研咨询发布的《2022-2028年中国人工智能教育行业市场竞争状况及发展趋向分析报告》
疫情拉开全球AI教育发展差距,中国AI教育企业优势明显。截止2021年6月30日，在中国、美国、印度和欧洲四个地区或者国家中融资金额超过一亿美元的AI教育企业共有60家，其中中国有29家，美国有24家，印度有7家；中国、美国、印度融资超1亿企业总融资规模分别为模220.69亿美元、72.07亿美元、37.9亿美元。可以看出，中国AI教育企业受到了资本更多关注融资金额远远超过美国。
融资额超1亿的人工智能教育企业数量及分布
（注数据统计截止2021年6月30日）
资料来源：亿欧智库、智研咨询整理
从人工智能教育融资轮次分布来看，截止2021年6月30日，中国A、B轮融资次数占31%，C、D、E轮融资次数占46%，F轮以上轮融资次数占23%；欧洲A、B轮融资次数占41%，C、D、E轮融资次数占39%，F轮以上轮融资次数占20%；印度A、B轮融资次数占49%，C、D、E轮融资次数占41%，F轮以上轮融资次数占10%。
全球部分国家及地区人工智能教育融资轮次分布
资料来源：亿欧智库、智研咨询整理
从人工智能教育融资金额分布来看，中国人工智能教育融资金额1亿美元以上占43.28%，融资金额在5000万-1亿美元占14.93%，融资金额在500万-1000万美元的占4.48%，融资金额在1000万-5000万美元的占19.40%，融资金额在500万美元以下的占8.96%；印度人工智能教育融资金额1亿美元以上占17.95%，融资金额在5000万-1亿美元占10.26%，融资金额在500万-1000万美元的占10.26%，融资金额在1000万-5000万美元的占35.90%，融资金额在500万美元以下的占25.64%；欧洲 人工智能教融资金额在5000万-1亿美元占6%，融资金额在500万-1000万美元的占19%，融资金额在1000万-5000万美元的占38%，融资金额在500万美元以下的占37%；美国人工智能教育融资金额1亿美元以上占13%，融资金额在5000万-1亿美元占7%，融资金额在500万-1000万美元的占22%，融资金额在1000万-5000万美元的占30%，融资金额在500万美元以下的占28%。
全球部分国家及地区人工智能教育融资金额分布
人工智能的发展伴随着其他先进技术如大数据、物联网、云计算等的同步发展，尤其是随着国内大量数据被挖掘和应用，人工智能将深度渗透到许多行业。人工智能教育应用创新场景的变革还体现在教育的空间环境上。2021年中国人工智能教育企业数量从2020年的21520家增长到38328家，同比增长78.1%。
2013-2021年中国人工智能教育企业数量及增长
（仅统计企查查关键词为人工智能教育搜索）
资料来源：企查查、智研咨询整理
CPU/GPU/GFPGA/ASIC及SoC是目前用的较多的Al芯片，此类AI芯片大多是基于深度学习，也就是深度神经网络(DNN)，以并行方式进行计算的芯片，此类AI芯片又被称为深度学习加速器。2014-2019年中国类脑芯片发文数量呈高速增长趋势，2020年、2021年连续两年出现小幅下降，截止2021年，中国类脑芯片发文数量144篇。
2014-2021年中国类脑芯片发文数量及增长
资料来源：智研咨询整理
在2020-2021年期间，中国发布的智能教育硬件大多存在于智能家居的相关产品中，比如智慧音箱、智能穿戴设备、智能作业灯等。但在早期，电子辞典、学习机、平板也曾渗透到各个家庭之中。
2020-2021年中国部分智能教育硬件发布情况
资料来源：智研咨询整理
从各国家/地区侧重角度可以看出，各国的人工智能教育应用仍更多的集中在教学相关场景，印度人工智能教育应用场景占44%，欧洲地区人工智能教育应用场景占49%，中国人工智能教育应用场景占60%，美国人工智能教育应用场景占45%。印度人工智能教育能力评测占8%，欧洲地区人工智能教育能力评测占6%，中国人工智能教育能力评测占2%，美国人工智能教育能力评测占9%。可以看出，中国AI教育企业更看重教学领域的技术应用，对能力评测方向关注度较低。
中、美、欧、印四个国家/地区人工智能教育应用场景分布状况
资料来源：亿欧智库、智研咨询整理
美国人工智能教育企业经营时间小于5年的有26家，经营时间大于10年的有67家，经营时间在5-10年的有84家；欧洲地区人工智能教育企业经营时间小于5年的有11家，经营时间大于10年的有27家，经营时间在5-10年的有32家；中国人工智能教育企业经营时间小于5年的有11家，经营时间大于10年的有24家，经营时间在5-10年的有34家；印度人工智能教育企业经营时间小于5年的有7家，经营时间大于10年的有17家，经营时间在5-10年的有15家。
中、美、欧、印四个国家/地区人工智能教育企业经营时间情况（单位：家）
资料来源：亿欧智库、智研咨询整理
从全球人工智能教育行业主要投资机构来看，美国的投资方更倾向于多场景投资，中国的投资方更偏向于教学应用场景，欧洲投资频次较高的投资方大多集中于英国，印度投资方偏好职业生涯规划应用场景。
截至2021年6月全球人工智能教育行业主要投资机构
资料来源：智研咨询整理
从全球部分国家及地区人工智能教育（AIED）企业业务分类来看，美国人工智能教育教学的企业有79家，学习业务范围的有49家，人生规划管理的有16家，能力评测的有16家，考试的有15家；欧洲人工智能教育教学的企业有34家，学习业务范围的有20家，人生规划管理的有8家，能力评测的有8家，考试的有8家；印度人工智能教育教学的企业有17家，学习业务范围的有11家，人生规划管理的有7家，能力评测的有3家，考试的有1家；中国人工智能教育教学的企业有39家，学习业务范围的有19家，人生规划管理的有7家，能力评测的有4家，考试的有7家。
全球部分国家及地区人工智能教育（AIED）企业业务分类（单位：家）
资料来源：亿欧智库、智研咨询整理
二、人工智能教育场景变革方向及发展建议
在后疫情时代，兴起的智慧课堂和智能学习硬件类产品则是整合了多项AI技术，使得多种智能功能在同一产品上体现，单一细分场景智慧教育产品的同质化越来越明显。未来人工智能教育场景的变革方向将主要体现在三大要素上，一是技术精度的提升；二对教育环节的依赖程度降低；三是在同一大类场景聚合多元功能。
人工智能教育场景变革方向
资料来源：智研咨询整理
教育大脑将富有立体感、多元化的数据汇集成教育大数据。人工智能教育大脑不仅是感知系统、中枢系统，更起到末梢的作用，支撑人工智能对教育的全面赋能。人工智能教育发展应开展数据治理，加快数据安全、隐私保护、伦理等相关立法，开展算法治理，推进算法健康、有序发展，推进社会实验，促进人工智能+教育的良性发展。
人工智能教育行业发展建议
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