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AI行情最后一块洼地事件1、微软联合创始人比尔·

  • 作者:坦坦荡荡
  • 2023-04-25 18:05:18
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AI行情最后一块洼地

事件

1、微软联合创始人比尔·盖茨表示,AI聊天机器人有望提升儿童学习阅读能力和磨练写作技能,这将在未来18个月内实现。

2、美国知名教育公司Chegg推出CheggMate学习平台,进行一问一答的辅助教育。

3、科大讯飞星火大模型开始内测,5.6正式发布,有望推动教育行业息化向AI发展。


观点重申

1、教育是 Open AI 官方推荐的应用场景,在辅助学习方面具有应用前景。

学生端AI助教,可实时获取反馈,为学生获取知识一训练巩固一总结反思提供个性化学习方案。

教师端节省重复劳动时间 + 技术辅助,更加专注于优质教学方案设计和学生成长。AI 可高效高质进行息挖掘、素材调用、复制编辑、教学评价等工作,可直接代替老师解决一些重复性问题。通过融入学习者画像、教学策略模型和知识图谱等底层技术,针对不同学科领域和不同学生提供自适应学习智能服务,提高教学资源利用效率。


2、K12 领域硬件层面已先行落地,学习垂类数据/AI 技术上有较深积淀的公司有望受益。

硬件层面(基于 AI 技术的学习机产品)已先行落地,学习垂类数据/AI 技术上有较深积淀的公司有望受益。

关注教育/文化类公司(世纪天鸿、好未来学而思、作业帮、世纪天鸿)和 AI/互联网类公司(科大讯飞、百度小度、网易有道)。


世纪天鸿公司成立于1994年,是一家从事K12教辅图书出版发行的创业板上市公司,2017年9月挂牌,主要合作伙伴是人民教育出版社等教材出版社、全国各地新华书店、教委及中小学校等,公司每年发行图书约4000万册,覆盖了全国45%以上的高中生和15%以上的初中生,具有强大的教研能力、渠道销售能力与进校能力。

AI 相关布局

1)公司投资的AI作文批改产品“笔神”采用Transformer模型框架,聚焦中小学写作场景,为中小学生作文写作提供讲解、训练、批改、交互等服务。“笔神”上线一年多的时间里积累了超千万的用户,批改了三十余万篇作文,参与了多项作文大赛的评审,并荣获“小米金米奖”、“华为匠心奖”。

2)2023年4月推出面向教师的AI产品“小鸿助教”,可实现根据用户描述自动生成教学资料、整理备课素材、启发教学灵感、起草工作文件。

3)公司以现有4000万册图书的发行量为基础,以智能作业产品获取学生学习行为数据和学情数据,通过对数据进行统计分析形成正向反馈机制,使用AI技术手段为学生学习过程画像,实现个性化、基于知识图谱的学习诊断,以教研能力赋能精准教学,实施精准教学解决方案。


方直科技公司成立于1993年,当时服务于出版社、报社、杂志社、印刷厂等。1995年建立了跨教育、出版、文化、技术领域的研发体系,并与人民教育出版社合作,完成人教社教材的数字出版并积累了大量的教育资源。2000年方直金太阳商标注册成功,产品和品牌的影响力至今得到教育部门及老师、学生、家长的认可和持续使用。2006年完成了国内主流英语教材配套多媒体产品,并布局多版本、多学科、全学段的优质教学资源。2011年作为国内同步教育行业首家企业在深圳证券交易所创业板上市,主要以教育教学研究及提供资源内容为主服务于教育体系。2016年全面布局“互联网+教育”业态,公司目前互联网线上用户超4000万,高峰日活跃用户达百万,日常日活跃用户30万左右。2022年公司互联网收入占营业收入近30%,同比增长111.01%。公司于2018年设立了全资子公司木愚科技,将互联网、人工智能、虚拟数字人等新兴技术应用于教育数字化领域。主要产品是中小学教育产品,并在积极拓展职业教育及知识传播等领域。中小学教育产品及业务方面,公司为师生和家长提供中小学教材配套服务,如教学平台、教学评测系统等解决方案。

AI相关布局

公司将生成式智能算法、智能数字人、数字场景、数字内容等与教育教学、知识传播、在线课程培训等应用场景相结合,打造AI课程系统和AI数字化实训系统等创新型教育数字化产品和解决方案。

1)AI课程系统将个性化教学语音处理、智能数字教师模型重建及驱动、数字教学场景融合等技术与教学课程结合,适用于教学课程的高效制作与更新,推进课程数字化发展。包括云服务、软件产品、硬件部署、技术服务等产品,为客户提供综合解决方案。

2)AI数字化实训系统基于人工智能、虚拟数字人等技术,提供以软硬一体的智能实训设备为主体的实训系统,打造培养数字化技术人才的综合解决方案。


3、其他关注中公教育、传智教育、鸿合科技等相关公司。

中公教育将根据ChatGPT发展带动的岗位需求来增设相关的培训课程。

传智教育产品中新增了NLP语聊机器人。

鸿合科技将积极探索ChatGPT在高职教领域的应用。


风险提示A相关技术、应用发展不完善、AI基础设施不及预期、AI伦理风险


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