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电网已成为工业化、信息化社会发展的基础和重要组成部分。同时，电网也在不断吸纳工业化、信息化成果，使各种先进技术在电网中得到集成应用，极大提升了电网系统功能。 （1）智能电网是电网技术发展的必然趋势。近年来，通信、计算机、自动化等技术在电网中得到广泛深入的应用，并与传统电力技术有机融合，极大地提升了电网的智能化水平。传感器技术与信息技术在电网中的应用，为系统状态分析和辅助决策提供了技术支持，使电网自愈成为可能。调度技术、自动化技术和柔性输电技术的成熟发展，为可再生能源和分布式电源的开发利用提供了基本保障。通信网络的完善和用户信息采集技术的推广应用，促进了电网与用户的双向互动。随着各种新技术的进一步发展、应用并与物理电网高度集成，智能电网应运而生。 （2）发展智能电网是社会经济发展的必然选择。为实现清洁能源的开发、输送和消纳，电网必须提高其灵活性和兼容性。为抵御日益频繁的自然灾害和外界干扰，电网必须依靠智能化手段不断提高其安全防御能力和自愈能力。为降低运营成本，促进节能减排，电网运行必须更为经济高效，同时须对用电设备进行智能控制，尽可能减少用电消耗。分布式发电、储能技术和电动汽车的快速发展，改变了传统的供用电模式，促使电力流、信息流、业务流不断融合，以满足日益多样化的用户需求。 电力技术的发展，使电网逐渐呈现出诸多新特征，如自愈、兼容、集成、优化，而电力市场的变革，又对电网的自动化、信息化水平提出了更高要求，从而使智能电网成为电网发展的必然趋势。
在新基建的风口下，众多电网企业正在全力推进“新型数字基础设施建设”，为加快电网向能源互联网转型升级筑牢“数字基础”。一方面，能够满足电力行业的业务应用需求，另一方面，面向政府、大中型企业和公共事业单位等行业外用户，数据中心可提供语音资源和数据增值服务，实现互联互通、一网通办。
智能变电站是采用先进、可靠、集成和环保的智能设备，以全站信息数字化、通信平台网络化、信息共享标准化为基本要求，自动完成信息采集、测量、控制、保护、计量和检测等基本功能，同时，具备支持电网实时自动控制、智能调节、在线分析决策和协同互动等高级功能的变电站。
变电站作为电网的核心环节，智慧变电站的出现改变着传统变电站运维模式，实现变电站智能化、绿色化的转变，加快构建“无人值守+集中管控”的变电运维新模式的转型升级，亦推进了智慧电网的发展。案例如下：
以三维中国地图为背景，突出展示福建省超高压输电网效果。500kV 变电站为枢纽站，主要用于跨区域输电。枢纽站在 2009 年以前以敞开式为主，2010 年以后以 GIS 站为主，体积大且数量有限，整个福建省有 26 座，闽南片区 13 座，其中在建的有两座。
通过多源数据的综合分析，在地图上实时展示变电站正常、警戒、告警等状态信息，可快速的定位发出预警的变电站。将电网负荷信息展示在页面面板上，可直观得知当前负荷数据及历史负荷数据，实现整个输电网管控的可视、可知、可控。Hightopo动态的数字化变电站模型，数字孪生变电站可视化系统。采用轻量化三维建模技术，根据变电站现场的 CAD 图、鸟瞰图、设备三视图等资料进行还原外观建模，实现可交互式的 Web 三维场景，可进行缩放、平移、旋转，场景内各设备可以响应交互事件。
多维度呈现变电站运维场景，实现变电站运行状态实时监测，运维设备、控制系统和信息系统的互联互通。加强变电站设备的全状态感知力与控制力，增强变电站安全生产保障能力，提高运检精益管理水平。
通过 3D 可视化技术，展示电压互感器和电流互感器供电的全部回路走向，结合科技感元素模拟电流流动效果，实现对一次设备（变压器、断路器、隔离开关等直接用于生产和使用电能的设备）运行工况的监视、测量、控制及调节等。
通过智能的巡检系统，根据报警设备发出报警信息，第一时间到达目标位置，能够实时查看巡检视频及报警信息，工作人员可及时知晓并作出相应的处理。
智能巡检的运用，不仅提高了工作效率，减轻运维人员劳动强度，降低运维成本，同时，有效提高了无人值守变电站的安全监控管理。将多种复杂的电力管理信息聚集在虚拟仿真环境下，结合专业分析预测模型，对运维设备、运行状态、控制系统进行实时动态采集与多角度并行分析，辅助决策者管理工作的颗粒度更精细、响应更敏捷、行为更智能。
变电站 3D 可视化系统将多种复杂的管理系统信息聚集在虚拟仿真环境下，搭建变电站全场景的呈现，通过智能数据分析，人工智能巡检、实时监控告警等功能的结合，使运维人员更高效的集中监控管理，达到降本增效的目的。基于多年项目经验积累和夯实的可视化技术支持，可根据业务需求进行高效的定制化设计与开发，为行业建设添砖加瓦。
电网的数字化升级是实现“3060双碳目标”的必经之路。智慧电力可视化解决方案，以数字化为载体，依托数据共享优势，将专业横向融合，打破系统间的信息壁垒，把不同类型的分布式资源“聚沙成塔“，构建源网荷储一体化互动体系。实现从能源生产侧到应用侧的数据监测、数据融合、数据显示、设备维护联动管控，让“源网荷储”各要素真正做到友好协同。
智能发展前景是不错的，前面有人讲解了，不过我看你发在求职就业分类，如果是找工作，可以去相关行业的人才网看看，我们网站也有不少职位，这个电网行业还是不错，不过自身实力也要很强大哟。希望采纳！纯手打~不容易！
现在是电子时代啦，当然是前途大大的好啦。
智能网联汽车是我国5G时代的重要的产业之一，目前我国企业已经多处布局智能网联汽车产业链环节，中国的智能网联汽车产业规模也呈快速增趋势。从投融资看，股权投融资数量减少，IPO数量增多，产业正在向成熟阶段发展。
智能网联汽车相关上市公司：目前国内智能网联汽车产业的上市公司主要有四维图新(002405)、海格通信(002465)、凯龙高科(300912)、华域汽车(600741)、科大讯飞(002230)、上汽集团(600104)等。
本文核心数据包含：智能网联汽车渗透率、智能网联汽车产业规模
智能网联汽车技术发展和应用是我国科技创新支撑加快建设交通强国的重要内容，从智能网联汽车的产业链结构来看，智能网联汽车产业上游行业有：感知系统制造业，包含摄像头制造业、雷达制造业和高精地图与定位系统设计行业等;控制系统制造业，包含有算法设计行业、芯片制造业和操作系统供应业等;通讯系统制造业，包含有电子电器架构制造业和云平台设计行业。
产业链中游行业有执行系统制造业和整车制造行业，执行系统行业中包含了ADAS系统、智能中控和语音交互等的设计和制造行业。
产业链下游主要为开发测试和运营的行业，包含有开发测试业、出行服务业和物流服务业等。
从智能网联汽车产业链全景图来看，智能网联汽车产业链涵盖了互联网产业和汽车产业的诸多企业，并且我国国产企业已经在产业链多个环节完成布局。智能网联汽车产业链中，我国具有代表性的公司有中科创达、德赛西威、路畅科技、科大讯飞、傲硕科技、东软集团等。
智能网联汽车产业链现状
——总体情况
随着智能网联技术的进步、产品持续迭代升级以及整车电子电气架构发展颠覆性改变，大批互联网公司涌入国内市场，以跨界合作方式切入智能网联汽车领域，上汽、北汽、长安、广汽等传统车企开始研发、测试和推出智能网联车型。
目前，我国企业已经布局智能网联汽车各个产业链环节中的大部分生产环节，从而引领中国智能网联汽车产业实现由大变强。根据iResearch统计数据，2016-2020年我国智能网联汽车产业规模呈现连续上涨趋势，2020年产业规模增长到了2556亿元，同比增长。
——上游情况
智能网联汽车的上游行业包含感知系统、控制系统和通讯系统制造业。不过在智能网联汽车制造中，上游环节最重要的是感知系统。当前自动驾驶环境感知的技术路线主要有两种，一种是摄像头主导、配合毫米波雷达等低成本传感器的视觉主导方案;另一种则以激光雷达为主导，配合摄像头、毫米波雷达等传感端元器件。
在车载摄像头市场方面，据统计，2015-2020年中国车载摄像头市场规模呈现逐年增长的态势，预计到2020年有望达到57亿元，年复合增长率CAGR超过32%。
在车载毫米波雷达市场方面，24GHz目前大量应用于汽车的盲点监测、变道辅助，2015-2019年中国毫米波雷达市场规模持续增长，2019年约为57亿元，同比增长，预计2020年中国车载毫米波雷达市场航规模增长到75亿元。
在激光雷达市场现状方面，激光雷达被认为是汽车市场自动驾驶车辆开发和运行的关键部件。该技术是光检测和测距的简称，它使用激光计算物体的距离，这些激光的光脉冲会生成这些物体的3D信息。
2016-2019年，我国车载激光雷达市场市场规模持续扩大，2019年，我国车载激光雷达市场规模由2016年的亿元扩大到亿元，2019年中国车载激光雷达市场超过2016年的2倍。预计2020年中国车载激光雷达市场规模达到亿元。
——中游情况
从执行系统中最重要的ADAS系统市场现状来看，ADAS系统主要的功能在于感知道路环境以及做出相应决策上，近年来随着我国汽车市场迅速发展，ADAS市场增长迅速。随着新型传感器技术的开发和突破，ADAS系统应用将在中低端汽车市场开始推广。
而规模经济优势助力厂商降低成本，进一步推动ADAS系统市场的增长。2016-2019年中国ADAS系统市场规模快速增长，2019年ADAS市场规模约为542亿元，同比，预计2020年市场规模增长到800亿元。
在智能联网汽车整车方面，根据国家工业信息安全发展研究中心的《AI智能下的汽车产业裂变——中国汽车企业与新一代信息技术融合发展报告(2019)》，2018年智能网联新车型渗透率达到，相较2016年增长近5倍;
2018年中国品牌智能网联新车型渗透率达到，相较2016年增长15倍。《报告》预计到2020年智能网联汽车新车型渗透率将达到。初步估计，2020年我国智能汽车销量约为1306万辆。
——下游情况
智能网联汽车的下游应用端主要包括有出行、物流、城市交通管理等场景，在出行场景、物流场景等领域我国企业已经有了一定程度的尝试，例如滴滴出行利用自动驾驶车辆在收集路测数据的同时提升研发效率。
智能网联汽车核心系统部件以外资占主导
目前全球ADAS系统集成商主要由海外零部件巨头垄断，如博世、大陆、德尔福、电装、奥托立夫等，全球前五名的系统集成商占据超过65%的市场份额。
从智能网联汽车核心的汽车电子领域竞争格局来看，2019年全球汽车电子市场份额中，绝大部分都属于外资企业，根据赛迪统计数据，2019年全球汽车电子市场中，德国博世、德国大陆和日本电装的市场份额占比位列前三位，分别占比为、和;而前十名企业中中国国内企业数量稀少。
政策加码，市场前景广阔
2015-2021年随着5G的不断普及，国内为了推动智能网联汽车的发展，从中央政府到各级地方政府，相继制定了一系列政策法规和标准体系，打通汽车、通信、交通等各方面关联方，协同发展。
随着智能网联技术的快速发展，智能汽车领域正成为新一轮科技革命和产业革命的战略高地，我国智能汽车行业迎来了发展的黄金期，车联网汽车的数量不断增加，智能网联汽车的产业规模预计也将呈现连续增长趋势。到2026年，预计我国智能网联汽车产业规模将达到5859亿元。
以上数据及分析来源参考前瞻产业研究院发布的《中国智能网联汽车(ICV)行业发展模式与投资战略规划分析报告》。
汽车智能化指数是指为衡量或评价汽车智能化水平,根据标准化、合理性、易比较等准则,考虑美国SAE提出的等级划分等因素构建的对应各阶段智能汽车技术与产品的一体化、可延伸的基准指标。其宗旨是基于一系列立体化、实践性、全方位定位,发挥产品研发准则、技术测评标尺、科技发展导向等作用。汽车智能化指数是引领全球汽车智能化发展的风向标,其本质是汽车智能化水平的方法论、智能汽车研发的基准值及验证系统。其基本思想是借助可横向扩充和纵向深化的系统性指标,通过科学合理地确定各个指标的不同权重,进行各个子指标的详细对标,从而完成汽车智能化水平综合评价。汽车智能化指数的构建将贯穿汽车智能化水平发展进程全周期的评价体系,依据SAE提出的Level 0-5不同阶段的汽车智能化等级,建立详细的横向扩充和纵向深化的系统性评价指标,并通过专业测评(实验室测评、虚拟场景测评、封闭场景测评)、实践工况(开放道路测评、科技赛事测评)、市场评价(品牌指标、满意度指标)等“三位一体”方法加权核算出对应指数。汽车智能化指数总体可从功能型和性能型两个阶段开展研究。对于目前已量产的智能汽车所处的Level 1-2以及向Level 3的过渡阶段,则主要考虑高级驾驶辅助系统(ADAS)、V2X通信功能等方面评价指标,建立对应的三级树型指标层级结构,形成以单车智能和联网智能为基础,以高级驾驶辅助功能、车与车(V2V)、车与路(V2I)、车与网(V2N)以及车与人(V2P)等方面为划分依据,涵盖自适应巡航控制、自动泊车、车道保持辅助、前向碰撞预警、交通灯预警、在线/实时导航、行人穿行预警等功能的评价体系。基于已建立的评价指标体系,综合利用主客观评价方法确定指标权重,并构建评价模型完成汽车智能化评价实例的具体实施流程。最终计算得出的评价分数与星级结果可为汽车智能化等级提供判断依据,从而促进智能汽车技术研发及产品开发水平的整体提升,也为社会消费者提供科学、合理、可靠的参考依据。本论文的研究成果将有助于整车及零部件企业加快产业转型升级,为智能汽车技术突破以及产品制造提供“详细定位、精准对标”的指导作用;有利于国家部委制定智能汽车产业发展政策,不断完善智能汽车测试与评价技术,推动智能汽车测试与评价相关标准法规的建设与完善;有利于增强社会群体对于智能汽车的客观认知,快速推进大众对智能汽车的认同和认可,为消费者购车提供高权威、可信赖的参考依据。另外,用指数来描述智能化的思想对于研究其它产品智能化同样具有重要的意义。
调查法 调查法是科学研究中最常用的方法之一。它是有目的、有计划、有系统地搜集有关研究对象现实状况或历史状况的材料的方法
【易境思·2021中国汽车营销沙龙】4月2日，以“灵执天地 智犀全局”为主题的易境思·2021中国汽车营销沙龙在宁海举行。
随着新能源汽车、智能网联汽车等新兴领域的快速发展，对汽车行业产生了重大而深刻的影响，中国汽车产业也在努力探索新方向。
在主题演讲环节，国家信息中心副主任、正高级经济师徐长明分享了关于智能网联汽车发展趋势的思考。
他认为，电动车看似是动力源的革命，其实是叠加在动力源上的新技术的革命。伴随着自动驾驶、智能座舱等新技术的大量应用，整个电动车产业也开始进入新阶段。
“智能汽车正在成为汽车行业的新热点，热度还有可能提高。传统汽车企业必须快速补充新的能力才能适应这一新变化。”他说。
以下为演讲实录整理
今天分享的题目是《智能网联汽车发展趋势》。经过长期跟踪观察，我们有一个基本的判断：智能网联将在未来较长时间内处于发展热潮。
之所以有这样的判断，是基于三方力量共同作用的结果。
1、供给侧：产业链关联主体正在以极大的热情投身智能汽车
首先看供给侧，以美国为例，除整车企业外，还有三个不同类型的公司正在全力投入智能汽车。
第一个是特斯拉，属于全链条生产自主企业，芯片、工厂设备都是自己生产。第二个是苹果公司，苹果造车最大的优势在于其生态。目前智能座舱领域最重要就是生态和人机交互。第三个是Waymo公司，做自动驾驶系统，主攻智能汽车大脑。除此以外，今后可能还会有新的高科技公司进入汽车领域。
为什么这些公司以前不进入汽车而是选择现在进入？一是数字化程度在加深，二是这几年电动汽车的发展给它们的进入打下一个好基础，所以现在开始进入汽车领域。
同样，在中国，除整车企业外，也有很多不同类型的公司正在全力投身智能汽车。比如滴滴目标自动驾驶共享出行；百度主攻智能汽车大脑——自动驾驶系统；小米3月30号官宣进入汽车，有其生态优势；华为目前注意力是自动驾驶系统，但如果华为把硬件和软件结合想要进入汽车也比较容易；以及文远知行、小马智行等出行公司。从供给侧角度来看，这些方面对汽车行业的影响是巨大的。
据普华永道数据显示，横轴为“谁来拥有”，纵轴为“谁来驾驶”。业界普遍认为第一个投入使用的智能汽车会是自动驾驶的共享汽车。
2、需求侧：消费者表现出显著的偏好接受智能汽车
从需求侧看，只有供给，没有需求，产业发展就比较慢。我认为智能汽车的发展一定会大大促进电动车的发展。智能汽车与电动车的发展不同之处在于：电动车起步是由政府推动的。一开始消费者和很多传统车企的接受度并不高。
智能汽车却是被消费者所认可的。根据调查显示，不同世代的消费者对自动驾驶汽车的关注度与兴趣度也有所差异。可以发现年轻人对其感兴趣的比例在逐年提高；越年轻的人群，对自动驾驶汽车的接受度就越高。
按世代划分是个重要维度，假设现在智能汽车的购买群体是60、70后，估计其接受度是很低的，这类人群认准大品牌，主要是移动工具，身份象征，靠智能化很难挑战主流合资品牌的地位。
但是泛Z世代（95后、00后），这类人群的价值观是多元化的、有自己的标签偏好：喜欢潮流、文艺范、热爱科技和环保等等。
Z世代人群关注的不仅仅是质量、实用性和性能，想在这方面打动他们是不够的，他们认为这些性能是天然应该具备的，除此之外，汽车需要有别的特点才能打动人。
为什么Z时代会有这种消费心理？实际上，每个人的价值观、消费观念是其生长环境造成的，环境塑造人。
Z世代生长在科技爆炸的时代。这些年轻人是互联网的原住民，他们在互联网、物联网、人工智能、大数据等环境中成长。一代人花两代人的钱，对于他认准的东西就愿意掏钱。同时，他们更了解西方和中国，见多识广，对国货洋货无偏见，而且国货品牌正在崛起。Z世代人群与生俱来的永远在线，对于一切跟智能有关的事物兴趣度、接受度高，我判断将来车联网发展后，不联网的车95后们可能就不喜欢了、不接受了。
随着未来的发展和变化，Z世代消费者对智能汽车发展的作用越来越重要，为什么这么说？
假设现在（2021年）有100个买车人，00后群体大概有3人，90后大概20人。那么到2025年，00后大概占6%，90后大概32%。到2030年，00后大概占17%，90后大概占35%，90后加00后加起来就是50%多。这类人群对网联化、智能化高度接受，所以从消费者的角度讲，智能汽车将高速发展。
据麦肯锡数据，中国消费者对自动驾驶的接受度要高于其他国家。对于全自动驾驶的重要性，美国和德国有16%的消费者认为非常重要，我国有49%的消费者认为自动驾驶非常重要。
消费者愿意为自动驾驶车辆支付多少费用？我国目前人均GDP大致相当于美国的1/6，但是我们肯为其支付的钱比美国还要高。
认为自动驾驶汽车不安全的消费者占比多少？我国消费者认为自动驾驶汽车不安全的比重在2017年为62%，在2019年比重下降到25%。而其他国家下降速率缓慢。这说明我国消费者对新东西的接受度比其他国家更高。这跟我国互联网在生活领域广泛应用有关。
3、政策：国家及地方都在积极支持智能汽车
在政策端，政府的作用比较大，国家发布了智能网联汽车创新发展战略，在车路协同领域，关于智能交通、通讯、地图、定位、大数据、云平台等各个角度进行建设。
但是有些自动驾驶方面的高科技公司却不太认可车路协同，他们认为要以单车智能为绝对主体，其他都是辅助。认为单车智能是发展的方向，车路协同是辅助，不能依靠车路协同而把车做得相对简单。
据普华永道数据，预测2025年L4级自动驾驶车辆数大概600万，2030年L5级车辆数为1200万，L4级车辆数为2800万。
综上，我认为智能汽车的发展要比电动汽车的发展快，两者的区别在于，智能化是被消费者所接受，电动车目前为止很大成分还是要靠政府推动。
目前智能汽车大概有几个方向：一是智能座舱，包含生态与人机交互；二是自动驾驶；三是云，包含服务器和计算能力；四是数字化运营。加上这几个方面，对传统汽车厂家的影响是非常巨大的。
首先，这会造成价值链的变化，今后肯定是软件定义汽车，目前汽车的盈利点都在硬件上。今后智能汽车的盈利，应该更多是在软件上，现在只有特斯拉是这个模式。假设特斯拉目标是1000万产量，10年下来保养1亿辆，每辆车服务费一万，这样算下来一年的收入10000亿元。
第二，产业链的合作难度会加大，汽车行业传统厂商百年来都是老大地位，而今互联网公司陆续入场，它们是生态链的最顶端，这两方势力的合作肯定是一个挑战。
第三，对传统造车企业文化冲击。IT、互联网与传统制造业是完全不同的，互联网是扁平化运作，传统汽车是垂直控制型。
第四，营销运营方面也很不一样。传统厂商的企业运营是TO B，车通过经销商卖出去，卖完车基本结束了，跟用户接触很少；智能汽车基本都是TO C，与用户直接联系，互联网公司卖出车是第一步，要长期运营客户。
那么，未来数字化运营应该怎么进行呢？首先传统车企需要投入大量的人财物，要适应这种方式，也要补充补大量新的能力。
几年前不少传统车企谈到新势力企业想靠电动车他们，几乎不可能实现。
然而现在电动车加上智能化，传统车企就要引起足够的重视了。智能汽车的发展即将到来，以美国苹果为代表，等苹果汽车出来，传统车企再行动就已经迟了，现在就要做很多能力的补充。
我相信汽车智能化的发展一定比以前电动化更迅速，未来它定将推动电动汽车加速发展。这就是我今天跟大家分享的全部内容。
谢谢大家。
人工智能的产生和发展首先是一场思维科学的革命，它的产生和发展一定程度上依赖于思维科学的革命，同时它也对人类的思维方式和方法产生了深刻的变革。以下是我精心整理的浅谈人工智能发展的大学论文的相关资料，希望对你有帮助!浅谈人工智能发展的大学论文篇一 浅谈人工智能技术的发展 1、人工智能的概念 人工智能(Artificial Intelligence，简称AI)是计算机科学的一个分支，它探究智能的实质，并以制造一种能以人类智能相类似的方式做出反应的智能机器为目的。人工智能的产生和发展首先是一场思维科学的革命，它的产生和发展一定程度上依赖于思维科学的革命，同时它也对人类的思维方式和方法产生了深刻的变革。人工智能是与哲学关系最为紧密的科学话题，它集合了来自认知心理学、语言学、神经科学、逻辑学、数学、计算机科学、机器人学、经济学、社会学等等学科的研究成果。过去的半个多世纪以来人工智能在人类认识自身及改造世界的道路上扮演了重要角色。一直以来，对人工智能研究存在两种态度：强人工智能和弱人工智能，前者认为AI可以达到具备思维理解的程度，可以具有真正的智能;后者认为研究AI只是通过它来探索人类认知，其智能只是模仿的不完全的智能。 2、人工智能的发展 对于人工智能的研究一共可以分为五个阶段。 第一个阶段是人工智能的兴起与冷落，这个时间是在20世纪的50年代。这个阶段是人工智能的起始阶段，人工智能的概念首次被提出，并相继涌现出一批科技成果，例如机器定理证明、跳棋程序、LISP语言等。由于人工智能处于起始阶段，很多地方都存在着缺陷，在加上对自然语言的翻译失败等诸多原因，人工智能的发展一度陷入低谷。同时在这一个阶段的人工智能研究有一个十分明显的特点：对问题求解的方法过度重视，而忽视了知识重要性。 第二个阶段从20世纪的60年代末到70年代。专家系统的出现将人工智能的研究再一次推向高潮。其中比较著名的专家系统有DENDAL化学质谱分析系统、MTCIN疾病诊断和治疗系统、Hearsay-11语言理解系统等。这些专家系统的出现标志着人工智能已经进入了实际运用的阶段。 第三个阶段是20世纪80年代。这个阶段伴随着第五代计算机的研制，人工智能的研究也取得了极大的进展。日本为了能够使推理的速度达到数值运算的速度那么快，于1982年开始了“第五代计算机研制计划”。这个计划虽然最终结果是以失败结束，但是它却带来了人工智能研究的又一轮热潮。 第四个阶段是20世纪的80年代末。1987年是神经网络这一新兴科学诞生的年份。1987年，美国召开了第一次神经网络国际会议，并向世人宣告了这一新兴科学的诞生。此后，世界各国在神经网络上的投资也开始逐渐的增加。 第五个阶段是20世纪90年代后。网络技术的出现和发展，为人工智能的研究提供了新的方向。人工智能的研究已经从曾经的单个智能主体研究开始转向基于网络环境下的分布式人工智能研究。在这个阶段人工智能不仅仅对基于同一目标的分布式问题求解进行研究，同时还对多个智能主体的多目标问题求解进行研究，让人工智能有更多的实际用途。 3、人工智能可否超过人的智能 那么人工智能可否超过人的智能呢?关于这个问题可以从下面几个方面来分析： 首先，从哲学量变会引起质变的角度来说，人工智能的不断发展必定会产生质的飞跃。大家都知道，人工智能从最初的简单模拟功能，到现在能进行推理分析 (比如计算机战胜了国际象棋世界冠军)，这本身就是巨大的量变。在一部科幻电影中，父亲把儿子生前的记忆输人芯片，装在机器人中，这个机器人就与他的儿子死去时具有相同的思维和记忆，虽然他不会长大。从技术的角度来说，科幻电影中的东西在不久的将来也可以成为现实。到那个时候，真的就很难辨别是人还是机器了。 第二，有的人会说，人工智能不会超过人的智能，因为人工智能是人制造出来的，所以不可能超过人的智能。对于这个观点，我们这样想一想，起重机也是人造出来的，它的力量不是超过人类很多吗?汽车也是人制造出来的，它的速度不也远超过人类的速度吗?从科学技术的角度来说，智能和力气、速度一样，也是人的某个方面的特性，为什么人工智能就不能超过人类的智能呢? 第三，还有的人认为，人工智能是人制造的，必有其致命的弱点，所以人的智能胜于人工智能。我认为这一点也不成立，因为人与机器人比较，也可以说有致命弱点，比如说人如果没有空气的话，就不能生存，就好比是机器人没有电一样。再比如，人体在超过一定的温度或压力的环境下，不能生存，在这一点上，机器人却可以远胜于人类。因此，在弱点比较方面，我认为人工智能的机器人并不比人差，在某些方面还远胜于人类。 第四，随着科学技术的发展，人工智能不单需要逻辑思维与模仿。科学家对人类大脑和精神系统研究得越多，他们越加肯定情感是智能的一部分，而不是与智能相分离的，因此人工智能领域的下一个突破可能不仅在于赋予它情感能力。 4、结束语 人工智能一直处于计算机技术的前沿，其研究的理论和发现在很大程度上将决定计算机技术、控制科学与技术的发展方向。今天，已经有很多人工智能研究的成果进入人们的日常生活。将来，人工智能技术的发展将会给人们的生活、工作和教育等带来更大的影响。
高中有关人工智能的议论文篇一
1977年英国世界上的互联网公司的经理预料，将来任何人都不会在自己的家里拥有一台属于自己的计算机。计算机不会被大多数人使用，然而在日新月异发展的现代化社会里不是用电脑这几乎是不可能的，高楼大厦里职员们正使用计算机记录完成上级布置的任务;漫画家打好画稿在用计算机进行扫描、上色;学校里每一间教室都放置一台，老师则利用计算机为学生讲解课文;打印店里一台台计算机正忙碌的工作着。然而那位经理怎么也想不到将近半个世纪的今天计算机已经在我们的生活中起着不可代替的作用，也从原来笨重的以至于塞满一整个房间的机器到如今教科书厚的液晶。
展望未来。
未来，一个抽象的代名词——触摸不到，感受不到。每个人都有美好的畅想，我畅想畅想着城市美好的未来。城市的美好，必然少不了那一片霓虹灯。繁华的夜景，热闹的人市。那繁荣景象的背后又是什么呢?是一片黑暗吗?不，至少有盏明灯。是那些流浪者的家吗?不，至少有间草屋。光明固然美好，黑暗也将会被无数明灯所点亮。我畅想，畅想城市那份恬静。
当人们迎着朝阳开始一天的工作时，他们的心情是平静而喜悦的。此时，自行车已成“古董”，人们只能在博物馆才能见到。在宽阔、现代化的立交桥上，一辆辆高级轿车来回穿梭。在居民小区里，物业管理是机器人，二十四小时服务。工作的地方没有了原来的狭隘，不再只是人手一台电脑埋头工作，而是两三个人一个办公室，摄像头、监视器什么的都不在有，人们诚实守信、勤勤恳恳。工厂是机器人工作的岗位。
我们把美好的梦想层层堆砌，让高瞻远瞩的目光投向时代的前沿，审视昨天，展望未来，沿着金光大道，一步一步靠近我们心中向往的地方。让我们畅想美好的明天，走向美好的未来!
其实幸福。很难!当黑暗笼罩住了城市，永远没有那一角：有人在打架斗殴。难道这就是美好城市?现在这份重任落下来了，在每个人的肩上，还有我们——新时代的中学生，更落在了我们的笔尖，我们要用笔去描绘未来的城市，画出她最可爱的一面、美丽的一面。我们的校园里，纸屑很珍贵，因为它从不露面。微笑很普通，因为它洋溢在每个人的脸上。城市的美好如同筑房子——第一层是文明，第二层是平安，第三层是繁华，第四层是快乐。只有不停地建造，才能盖上它的屋顶——美好。让我们共同携起手来，建造这幢“美好”的城市!
高中有关人工智能的议论文篇二
诞生初期，人工智能技术(AI)也经历过大起大落，但在过去几年的发展黄金期，AI技术突飞猛进，这都得益于“深度学习”技术开启的新篇章。深度学习旨在模拟人脑结构建立大规模(或者“深度”)神经网络，在充沛的数据支持下，神经网络可以通过训练来处理各种各样的事情。
其实所谓深度学习技术已经默默为我们服务多年了，谷歌搜索、Facebook的自动图片标记功能、苹果的siri语音助手、亚马逊推送的购物清单，甚至特斯拉的自动驾驶汽车都是深度学习的产物。但是这种快速的发展也引发了人们对于安全和失业问题的担忧。霍金、马斯克等科技大佬都公开发声，担心人工智能会失去控制，上演科幻小说中人机大战的情节，其他人则害怕认知工作的自动化会将会导致大面积的失业。两个世纪以后的今天，曾经的“机器问题”卷土重来，我们需要找出可行的解决方案。
“机器问题”和解决方案
启示人们最为担忧的是人工智能技术会破开牢笼，变得邪-恶而不可控。早在工业革命浪潮席卷全球时，人机矛盾已经出现，现在的矛盾不过是披上了人工智能的新外衣，人类的焦虑依旧，《科学怪人》及此后类似的文学作品都是这种担忧的映射。然而，尽管人工智能技术已成为一门显学，但是它们只能完成特定的任务。想在智商上战胜人类，AI还差得远呢。此外，AI是否真能超越人类还未可知。名为安德鲁的AI研究人员表示，对人工智能的恐惧无异于在火星殖民还未实现时就担心人口膨胀的问题。在“机器问题”上，人们更加关注人工智能对人类就业和生活方式的影响。
失业恐惧由来已久。“科技性失业”的恐慌在20世纪60年代(公司开始安装计算机和使用机器人)和80年代(个人电脑开始上市)都曾弥漫开来，似乎大规模的自动化办公马上就要到来，让人类下岗。
但事实上，每一次恐慌之后，科技进步为社会创造的就业岗位远多于它杀死的过时职位，我们需要更多人从事全新的工作。举例来说，ATM机替代了一些银行柜员，为银行设立分行节约了成本，让雇员进入了机器不能做的销售和客服领域。同样地，电子商务的出现增加了零售商的生存空间。而在办公中引进电脑则不是为了取代员工的位置，员工习得新技能后，会成为电脑的辅助。尽管此前曾有报道称，未来10年或20年间，美国47%的岗位将面临自动化，但是我们的研究显示，这一数值恐怕连10%都不到。
尽管短期内一些工作消失的弊端会被全新职位出现的长期影响完全抵消且带来更大的好处，但是19世纪工业革命的经验表明，转变的过程极其痛苦。从停滞不前的生活水平上反映出经济的增长需要几百年，而从显著的收入变化上来看只需几十年。人口从乡村大量涌入城市工厂，在当时的欧洲引发动荡。各国政府花费了整整一百年的时间构建新的教育和福利体系适应这种转变。
这一次的转变似乎更为迅速，当前科技传播的速度可比200多年前快多了。得益于技术的辅助，高技术工作者的薪资会更高，因此收入不平等的现象正在不断加深。这给用人公司和政府带来了两大挑战：如何帮助工作者学习掌握新技能;如何让后代做好准备，在满世界都是人工智能的社会求得工作机会。
聪明的回应
技术的发展使得岗位的需求产生变化，工作者必须适应这种转变。这意味着要调整教育和训练模式，使其足够灵活，从而快速、高效地教授全新的技能。终生学习和在职培训的重要性更加凸显，在线学习和电子游戏式的仿真模拟会更加普遍。而人工智能可以帮助制定个性化计算机学习计划，依照工作者技能差距提供新技术培训机会。
此外，社会交往技能也会变得更加重要。由于工作岗位的更迭变快，技术革新的脚步也逐渐加快，人类的工作年限越来越长，社交技能成了社会的基石。它能在人工智能主导的社会保持人类的优势，帮助人类完成基于情感和人际往来的工作，这是机器无法拥有的优越性。
对人工智能和自动化的担忧也催生了人们对“安”的渴望，有了它普通人就能免受劳动力市场动-乱影响。一些人认为应该革新福利系统，让每个人都享有保障生存的“基本收入”。但是在没有充足证据表明技术革命会导致劳动力需求锐减的形势下，这种做法并不可龋反之，各国应该学习丹麦的“灵活安全系统”制度，让企业裁员更加容易，但是在被裁员的职工接受再培训和再求职期间提供保障。这种制度下，福利、养老金、医保等应该跟随个体本身，而不是与职员身份挂钩。
尽管技术快速进步，工业时代的教育和福利系统并没有完全实现现代化，相关制度也不够灵活。革新势在必行，决策者必须行动起来，否则当前福利系统会面临更大的压力。19世纪40年代，约翰·穆勒写道，“没有什么比立法者对这类人的照顾更为正当了”，他们的生活被技术的发展所累。在蒸汽时代，这是真理，在人工智能的时代，同样也是。
高中有关人工智能的议论文篇三
自然语音理解主要是研究如何使计算机能够理解和生或自然语音的技术，自然语音理解过程可以分为三个层次：词法分析，句法分析和语义分析，由于自然语音是丰富多彩的，所以，自然语音理解也是相当困难的，从话动中，我们可以发现目前水平的自然语音理解能力的一些不足。
广播、电视和网络通过电波、数字线路进行传播，发布的速度快，报纸需要排版印刷，速度慢了一步。杂志、书籍、电影更慢。发布速度快的工具，在发布新闻方面占有很大的优势;发布速度慢的工具，则多用来发布需要思考和研究的材料，如发布各种社会科学和自然科学的研究成果，常采用杂志与书籍的形式。
在信息社会中，利用网络进行进行网络进行交流已经越来越快受到人们的重视，因为网络给人们提供了广阔的空间，缩短了人与人之间的距离。在一定的时间内，我们可以聚集不同地方、不同年龄、不同学历、不同阶层的人们进行交流和探讨，使人们的视野更加广阔，了解到信息更为全面，得到的经验更加丰富，因此，随着信息技术的进一步发展和社会的进步，相信会有更多的人利用网络这种媒介进行交流和学习，但是我们也应该看到，网络上也存在各种各样的问题，如有些人在网上发布一些不良的信息，设置各种信息陷阱。对比我们应该分辨是非，明察秋毫，劫为存真，让因特网成为我们学习交流的好地方。
智能接口技术是研究如何使人们能够方使自然地与计算机交流，为了实现这目标，要求计算机能够看懂文字、听懂语言、说话表达，甚至能够进行不同语言之间的翻译，而这些功能的实现又依赖于知识表达方法的研究，因此，智能接口技术已经取得显著成果，文字识别、语言识别、语音合成、图像机器翻译以及自然语言理解等技术已经实用化。
目前，人工智能集计算机学科、神经生物学、语言学等多种学科于一体，引起了众多学科的日益关注，已发展成为一门具有广泛应用的交叉学科。以下是我精心整理的浅谈人工智能发展的大学期末论文的相关资料，希望对你有帮助!
人工智能发展现状与未来发展
一、人工智能概述
人工智能自诞生几十年来， 在崎岖的道路上取得了可喜的进展。目前，人工智能集计算机学科、神经生物学、语言学等多种学科于一体，引起了众多学科的日益关注，已发展成为一门具有广泛应用的交叉学科。人工智能虽然取得了快速的发展，但像许多新兴学科一样，人工智能至今尚无统一的定义。人工智能的发展引起了学术界的关注，尽管学术界有各种不同的说法和定义，但就其本质而言，人工智能是研究、设计和应用智能系统，来模拟人类智能活动的新学科。人工智能的目的就是利用各种自动化机械或者智能机器，来模仿、延伸和扩展人类的智能思维，从而实现计算机网络管理的人性化。
二、人工智能的研究历史
(一)1956年-1970年
人工智能诞生于一次历史性的聚会。为使计算机变得更“聪明”，或者说是计算机具有智能，1965年夏季，在美国达特莫斯大学举行了一次为期两个月的夏季学术研讨会。10位来自美国神经学、心理学、数学、信息科学和计算机科学方面的杰出科学家，在一起共同学习和探讨了用机器模拟人类智能的有关问题，并提议正式采用了“人工智能AI”这一术语。从而，一个以研究如何用机器来模拟人类智能的新兴学科——人工智能诞生了。
(二)1971年-80年代末
在科学上，前进的道路从来就不是平坦的，成功和失败、顺利和挫折总会交织在一起。人工智能也是如此，自它诞生至发展一段时间后，就遇到了不少的问题。在这种困难的环境下，仍有一大批人工智能的学者潜心研究。他们在总结前一段研究工作经验、教训的同时，从费根鲍姆“以知识为中心”开展人工智能研究的观点中找到了新的出路。
(三)20世纪80年代至今
人工智能逐步向多技术、多方法的综合集成与多领域、多学科的综合发展。其他学科的学者陆续将本学科的理论与方法向人工智能渗透，从而导致人工智能出现研究多学科交叉的现象。各学科对人工智能的渗透反映了目前人工智能发展的一种趋势，其渗透的结果现在还不是很明显，还需要时间的考验。目前，人工智能技术正在向大型分布式多专家协同系统、大型分布式人工智能、广义知识表达、并行推理、综合知识库、多种专家系统开发工具、大型分布式人工智能开发环境和分布式环境下的多智能协同系统等方向发展。
三、人工智能应用领域
目前 ， 人工智能在许多领域都得到了应用，其应用领域如下：
(一)在企业管理中的应用
刘玉然在《谈谈人工智能在企业管理中的应用》中提到要把人工智能应用于企业管理中，认为要做的工作就是弄清楚人的智能和人工智能的关系，从企业的发展目标出发，深入了解人工智能的内涵，搭建人工智能的应用平台，研究并开发企业智能化软件，这样一来，人工智能就能在企业决策中起到关键的作用。
(二)在医学领域中的应用
人工智能在国外发展很快，在医学方面取得了很大的成就。国外最早将人工智能成功应用于医疗诊断的是MYCIN专家系统。美国及其他发达国家的科学家已成功研制出了用于人类血管治疗的微型机器人，此外，在不久的将来，就会制造出能够在毛细血管里自由活动的机器人。20世纪80年代初，我国已成功将人工智能应用于医学，且在这方面有了新的突破，例如许多高等院校和研究机构共同开发了基于人工智能的医学计算机专家系统，并成功地应用于临床。
(三)在矿业中的应用
第一个将人工智能专家系统应用于矿业的是美国的专家系统PROSPECTOR，该系统用于勘探评价、区域资源估值和钻井井位选择等等，为矿业的开采带来了方便。1980年以来，美国的矿业公司在人工智能上加大了投资，其中矿山局匹兹堡研究中心与其它单位合作开发了用于煤矿开发的专家系统。
(四)在技术研究中的应用
人工智能在技术研究中的应用，首先是应用于超声无损检测与无损评价领域。在超声无损检测与无损评价领域，目前主要广泛采用专家系统对超声损伤中缺陷的性质，大小和形状进行判断和归类。此应用节省了许多人力，另外这些技术的应用，使得无损检测的定位、定性和定量的可靠性有了大幅度提高，为无损评价奠定了良好的判定基础。
(五)在电子技术方面的应用
人工智能在电子技术领域的应用由来已久。随着网络的迅速发展，网络问题日益突出，网络技术的安全成了我们关心的重点。因此在传统技术的基础上进行网络安全技术的改进，，大力发展挖掘技术、免疫技术，及开发智能机器，人工智能技术在这方面为我们提供了可能性。
四、人工智能的发展现状
国外发展现状。目前，人工智能技术在发达国家发展很快。尤其是在美国，发展更为迅速。在人工智能技术领域十分活跃的IBM公司，在智能电脑方面有了新的突破，成功地生产了具有人脑千分之一智力的电脑，而且正在开发功能更为强大的超级电脑。据其内部消息透露，预计该超级电脑研制成后，其智力水平将大致与人脑相当。除了IBM公司外，其他公司也加紧了这方面的研究，估计在未来几年内其成果更为惊人。
国内发展现状。二十一世纪是信息化时代，作为现代信息技术的精髓，人工智能技术必然成为新世纪科学技术的前沿和焦点。在我国，很长一段时间，专家们都把研制具有人行为特征的类人性机器人作为奋斗目标。机器人的发展水平不仅与计算机科技水平相关，而且与一个国家工业的各方面的发展水平密切相关。中国科技大学在国家基金的支持下，经过十年攻关和钻研，于2000年，成功地研制出我国第一台类人性机器人。
五、未来发展
人工智能的研究一旦取得突破性进展，将会对信息时代产生重大影响，对人类文明产生重大影响。科学发展到今天，一方面是高度分化，学科在不断细分，新学科、新领域不断产生; 另一方面是学科的高度融合，更多地呈现交叉和综合的趋势，新兴学科和交叉学科不断涌现。大学科交叉的这种普遍趋势，在人工智能学科方面表现尤其突出。由脑科学、认知科学、人工智能等共同研究智能的本质和机理，形成交叉学科智能科学。学科交叉将催生更多的研究成果，对于人工智能学科整体而言，要有所突破，需要多个学科合作协同，在交叉学科研究中实现创新。
人工智能一直处于计算机技术的前沿，其研究的领域和方向在很大程度上将决定了计算机技术的发展方向。今天，已经有很多人工智能产品融入了我们的日常生活。将来，人工智能技术的发展将会给我们的学习、生活、工作带来更大的影响。
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智能学堂是一款适合小学全阶段学生使用的学习软件，现已有大量的用户在使用，不过还是有部分家长及孩子对该软件不是很清楚，现在我就来简单介绍下。
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在线教育规模扩大，推动教育云市场增长
随着中国在线教育用户规模的快速增长，以及居民收入水平上升，对教育支出意愿不断上升，推动了我国在线教育市场规模快速上升。数据显示，2019年中国在线教育市场规模亿元，同比增长。2019年，素质教育、在线K12大班和高等学历教育的迅速发展进一步贡献了在线教育规模的提升。此外，用户对在线教育的接受度不断提升、在线付费意识逐渐养成以及线上学习体验和效果的提升是在线教育市场规模持续增长的主要原因。
使用云端学习管理系统可以让在线教育更灵活，更移动，同时也可以让学习更具性价比。在我国大力推进信息化教育、数字化学习时代背景之下，“教育云”将助力“云教育”产业的信息化发展。随着我国云计算特别是物联网等新兴产业快速推进，“云教育”在近年来多个城市开展了试点和示范项目，试点已经取得初步的成果，产生了巨大的应用市场。根据Frost & Sullivan数据显示，2019年教育云市场规模为85亿元，2015-2019年年均复合增长率为。
疫情加速在线教育及教育云发展，2020年教育云市场规模或达108亿
目前，云计算应用作为教育机构实现教育信息化的有效途径，将继续受到大力推崇，在国家财政对教育信息化持续大力支持的背景下，预计2020-2025年云计算在教育行业应用营收规模有望以22%左右的增长率快速增长，此外，2020年新冠疫情大力推动在线教育平台发展，也加速了教育云市场增长。据此，前瞻预计2020年中国教育云市场规模将突破100亿元，到2025年市场规模有望达到285亿元。
——更多数据来请参考前瞻产业研究院《中国行业云市场发展前景预测与投资战略规划分析报告》。
在线教育产业主要上市公司：目前国内在线教育行业的上市公司主要有豆神教育(300010)、学大教育(000526)、开元教育(300338)、中公教育(002607)、传智教育(003032)、行动教育(605098)、昂立教育(600661)等。
本文核心数据：用户规模、市场规模
行业概况
1、定义
在线教育指的是一种基于网络的学习行为，是以网络为介质的教学方式，通过网络，学员与教师之间开展的教学活动。在线教育行业是教育技术变革的产物，在互联网和移动智能设备的发展和普及下，在线教育使得传统教育的时空限制被打破，使教育得到技术、内容、形式及主体等全方位的改变，真正做到因材施教。
在线教育行业是教育技术变革的产物，在互联网和移动智能设备的发展和普及下，在线教育使得传统线下教育的时空限制被打破，使教育得到技术、内容、形式及主体等全方位的改变，真正做到因材施教。
2、产业链剖析：中游类型多样，企业众多
在线教育行业产业链上游为相关供应商，云计算、通讯技术等技术供应商，以及师资课程和配套设施的资源供应商;中游从产品形式来看，有直播、录播、学习工具等;从课程类型上看，有低幼教育、K12教育、职业教育等;下游主要是使用用户，包括B端和C端。
从参与企业来看，上游包含科大讯飞(002230)、星网锐捷(002396)等技术支持商，以及洋葱学院等资源供应商;在中游领域，K12教育有好未来()、新东方()、猿辅导、高途课堂、掌门1对1、作业帮等企业，低幼教育线上代表机构有宝宝巴士。火花思维、凯叔讲故事等;高等教育线上代表机构有中国大学MOOC、学堂在线等;职业教育线上代表机构有中公教育、中华会计网校、高顿教育等;素质教育线上代表机构有编程猫、流利说、斑马AI课等。
行业发展历程：2021年迈入规范发展期
我国在线教育行业2013年在资本推动下开始蓬勃发展，并于2017年借助直播形式实现规模化，并逐步走向成熟。近年来，在线教育行业已形成多样的细分领域，行业呈现精细化发展趋势。2021年7月国家监管措施陆续发布，相关政策配套不断完善，由K12板块开始的在线教育市场规范化发展正式拉开序幕。
行业政策背景：鼓励职业教育和素质教育发展
2021年以来，国务院、教育部、发改委等多部门都陆续印发了支持、规范在线教育行业的发展政策。尤其是在2021年7月“双减”靴子落地后，政策着重整顿、监管K12学科培训机构。
2021年7月23日，我国出台《关于进一步减轻义务教育阶段学生作业负担和校外培训负担的意见》，对于教育培训机构进行了资质限制和融资限制，政策明确规定，各地不再审批新的面向义务教育阶段学生的学科类校外培训机构，现有学科类培训机构统一登记为非营利性机构;对非学科类培训机构，各地要区分体育、文化艺术、科技等类别，明确相应主管部门，分类制定标准、严格审批。学科类培训机构一律不得上市融资，严禁资本化运作;已违规的，要进行清理整治。
行业发展现状
1、我国在线教育行业用户规模2021年呈下降趋势
2020年，我国在线教育用户规模达亿，较2020年3月减少8125万，占网民整体的;手机在线教育用户规模达亿，较2020年3月减少7950万，占手机网民的。下半年，随着疫情防控取得积极进展，大中小学基本都恢复了正常的教学秩序，在线教育用户规模进一步回落，但较疫情之前(2019年6月)仍增长了亿，行业发展态势良好。
2021年上半年，由于K12市场的政策趋严，高等教育市场因疫情影响业务受到影响，如留学课程等，市场整体稍有降温，在线教育用户规模为亿人，同比下降5567万人。
注：CNNIC第48次《中国互联网络发展状况统计报告》中未披露手机在线教育用户规模情况，望知悉。
2、我国在线教育市场规模2021年或首次下降
随着中国在线教育用户规模的快速增长，以及居民收入水平上升，对教育支出意愿不断上升，推动了我国在线教育市场规模快速上升。
据网经社发布的《2021年(上)中国在线教育市场数据报告》数据显示，2020年中国在线教育市场规模达4328亿元，同比2019年的3468亿元增加。
据中科院发布数据，2020年我国在线教育市场规模为3807亿元，同比上升。
两家权威机构发布数据均在4000亿元左右，数据较为接近，说明我国在线教育行业市场体量较大。此外，用户对在线教育的接受度不断提升、在线付费意识逐渐养成以及线上学习体验和效果的提升是在线教育市场规模持续增长的主要原因。
但受“双减”政策影响，K12教育板块遇冷，低幼板块外教课程全部叫停，鉴于两者占比约在40%左右，对在线教育行业整体影响较大，未来在线教育行业整体的发展趋势不容乐观。
注：2021年前瞻依据细分领域增长情况测算而得。
行业竞争格局
1、区域竞争：广东企业密度最高
从我国在线教育产业链企业区域分布来看，我国在线教育企业分布广泛，初步形成了以广东为首的产业集聚区，此外，在安徽、福建、北京等教育发展较为成熟的地区，在线教育水平也得到快速发展。
注：颜色越深代表相关企业数量越多。
从上市公司的区域分布来看，我国在线教育产业主要集中在广东、北京、浙江、湖南、江苏等地区。其中，北京坐拥两大老牌龙头企业好未来()、新东方()，安徽省含有国内领先全品类职业教育机构中公教育(002607)以及上游顶尖技术支持企业科大讯飞(002230)。
2、企业竞争：K12教育龙头实力强劲，职业教育领先企业数量占优
在线教育行业企业依据2021年前三季度的营收情况，可分为三大梯队。第一梯队，以新东方()和好未来()为主，2021年前三季度营收突破100亿元;第二梯队以中公教育(002607)和学大教育(000526)等为主，营收在20-100亿元;第三梯队以昂立教育(600661)、开元教育(300338)、豆神教育(300010)等企业为主，营收在1500亿元以下。
注：营业收入统计时间范围为2021年前三季度。新东方和好未来为预测值。
依据网经社发布，2021年度，我国在线教育百强榜中，职业教育和教育服务两大类型的企业上榜数量最多，分别有28家和21家。
注：排名不分先后。
行业发展前景及趋势预测
1、市场良性竞争，用户下沉，商业模式转变
我国在线教育行业迎来“强监管”期，市场良性竞争，用户由一二线城市下沉至三四线城市。未来，在线教育行业的商业模式亦有所创新，将与知识付费相结合，并利用直播和AI等现代化方式升级。
2、未来在线教育规模增速有所放缓
过去几年，基于互联网的普及和技术发展，以及教育意识的增长，中国在线教育行业市场规模一直保持在20%以上的增速增长，尤其是低幼及素质教育领域和K12学科培训领域在线化进程加快，是在线教育市场快速增长的最主要贡献因素。疫情影响下，低幼及素质教育领域的在线化范围持续纵深，职业教育领域的在线化进程也在不断加速，新的供给和需求不断产生。
但是，2021年“双减”政策下，K12在线教育受挫，语言培训以外教课程为主的机构面临生存危机，未来2-3年，在线教育行业受政策的影响较大，且市场修复需要一定时间。前瞻预计，到2027年中国在线教育行业市场规模约在4800亿元左右。
以上数据参考前瞻产业研究院《中国在线教育行业市场前瞻与投资战略规划分析报告》。
我们可以交流一下。
中国多功能学生课桌椅到现在还没有面世，我希望这样的课桌椅应该是既能开发学生的智能潜力，又能提醒学生加紧学习的功能，希望这样的课桌椅早日面世。
此项目叫做“协作网络”(SynergyNet)，是由全交互智能课桌系统整合而成的，其目的在于打造一个全触摸式的教室。搭载了可多方触摸表面的新一代智能课桌是“未来教室”的核心组成部分，连接着主要互动电子板，可方便数据传输，资源共享。照目前的教学发展趋势来看，传统上下移动的白板可以被这种全新的课桌系统所替代，因为智能课桌既是屏幕又是键盘。智能课桌用起来就像可多方触摸的白板一样，供全体学生同时使用。