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1、 2025 年深度行业分析研究报告目录目录 1.技术与政策驱动AI+教育蓬勃发展.3 2.教育科技以 C 端应用为主，AI 渗透率持续提升.5 2.1.AI 教育产业链包括基础设施层、技术层及应用层三大层级.5 2.2.教育科技市场规模超 3000 亿元，AI 渗透率持续提升.7 3.AI 赋能教育全场景，降本增效成果初显.9 3.1.AI 渗透多元应用场景，DeepSeek-R1 模型优势明显.9 3.2.AI 教育落地产品丰富，为企业降本增效.11 3.3.AI 以辅助功能为主，无法完全替代线下教学.12 4.Duolingo：AI 产品提高用户留存及付费转化.13 5.国内教育公司在 A
2、I 领域积极布局.15 5.1.有道：首推“子曰”大模型，强化智能软硬件布局.17 5.2.好未来：自研“九章”大模型，升级智能化学习体验.19 5.3.新东方：开发 AI 教研平台，提高教学效率.21 5.4.高途：聚焦教学创新、体验优化、运营效率提升.22 5.5.粉笔：自研职教大模型，覆盖公考等核心场景.23 5.6.豆神教育：困境反转的AI 教育黑马.24 5.7.卓越教育：华南教培龙头，AI赋能提高效率.26 5.8.盛通教育：推出多款 AI 课程，中鸣接入 DeepSeek.27 mXgWmNtRtQnRtO7NbP8OtRoOnPqNeRpPsRjMqQmR6MrRvMMYtQm
3、PMYsOqN 1.技术与政策驱动技术与政策驱动 AI+教育蓬勃发展教育蓬勃发展 AI+教育的发展是技术迭代、政策驱动与需求教育的发展是技术迭代、政策驱动与需求升级升级共同作用的结果。共同作用的结果。在技术驱动方面，从处理基础数据和信息到理解和分析复杂问题，AI 逐步覆盖教育全链条；在政策驱动方面，政策引导以人工智能为代表的新一代信息技术和教育核心场景的深度融合，升级教育内容质量、优化教育资源配置；需求升级，从规模化教育到个性化学习，AI 技术成为破解“教育不可能三角”（规模、公平、个性化）的关键变量。在技术层面，在技术层面，从早期的计算机辅助教学到如今的生成式从早期的计算机辅助教学到如今的生
4、成式 AI 赋能教育全场赋能教育全场景，景，技术演进技术演进可划分为以下阶段：可划分为以下阶段：萌芽期萌芽期（20 世纪世纪 90 年代年代2010 年年）：）：技术探索与信息化起步技术探索与信息化起步 以计算机技术为基础，教育信息化初步萌芽。早期 AI 技术基于规则引擎与浅层机器学习算法（如决策树、贝叶斯网络），主要应用于简单的教学辅助工具，如题库管理系统、自动组卷系统和多媒体课件开发等单一场景，依赖人工规则设定，缺乏动态适应能力，无法实现个性化学习路径规划。初步应用期初步应用期（20102015 年年）：）：在线教育与智能工具兴起在线教育与智能工具兴起 互联网普及推动在线教育发展，自然语言
5、处理（NLP）和机器学习技术开始应用于智能题库、语音评测等场景。例如，2012 年科大讯飞推出语音评测系统，开启 AI 教育商业化探索。快速发展期快速发展期（20152020 年年）：）：深度学习与政策红利叠加深度学习与政策红利叠加 深度学习技术（如 CNN、RNN）推动自然语言处理（NLP）与计算机视觉（CV）在教育中的应用。深度学习算法突破推动 AI 教育产品升级，如自适应学习系统（Knewton）、智能批改（科大讯飞）等技术广泛应用。科大讯飞语音评测系统实现口语考试自动评分，准确率达 95%；Knewton 通过算法分析学生行为数据，动态调整学习内容，提升学习效率。但模型泛化能力有限，多
6、模态交互尚未成熟，难以支持复杂教学场景。成熟期成熟期（20202023 年年）：）：线上化率提升线上化率提升与生态重构与生态重构 以 GPT3、ChatGPT 为代表的生成式大模型突破传统 AI 能力边界，推动教育场景向“内容生成+人机协同”转型；MathGPT（好未来）可自动生成数学试题与解析，覆盖 K12 至竞赛级难度；ChatGPT 支持教案设计、作文批改，提升教师备课效率；OpenAI 的 GPT4o（2024 年发布）实现语音、图像、文本多模态交互，应用于高校科研场景（如文献解读、实验模拟）。但模型训练成本高，教育垂类数据积累不足，数据安全争议凸显。5G、云计算与 AI结合，催生虚拟
7、实验（VR/AR）、智能课堂（如腾讯智慧校园）等新场景。2020 年后，在线教育用户激增，AI 助教、直播互动技术成为刚需。大模型时代（大模型时代（2023 年至今）：生成式年至今）：生成式 AI 与教育范式变革与教育范式变革 以 GPT4、MathGPT 为代表的生成式大模型重塑教育场景。AI 可自主生成教案、模拟教师答疑，甚至参与科研数据分析。通用大模型向教育垂类场景延伸，结合教育数据与专业知识图谱，形成专用解决方案；DeepSeek V3 应用国产开源 MoE 模型支持深度思考与联网搜索，应用于学术文献解析、编程教学等场景，性能对标 GPT4o，成本仅为 Claude 3.5 Sonne
8、t 的 9%；子曰教育大模型聚焦中文教育场景，支持作文教学、口语对话、教学设计等高频功能，覆盖 K12 至职业教育；OpenAI 专为高校研发，集成科研数据分析、虚拟实验设计等功能，加速高等教育智能化。技术突破方面，AI 教育实现多模态 Agent 和低成本部署。AI 代理（Agent）可自主规划教学任务（如课程设计、学生行为干预）；开源生态（如 DeepSeek V3）降低技术门槛，推动中小教育机构 AI 应用普及。图图2：校外数字教育产业演变推动校外数字教育产业演变推动 AI 教育发展（教育发展（C 端）端）数据来源：艾瑞咨询、国泰君安证券研究 在政策层面，在政策层面，教育是强国建设、民族
9、复兴之基教育是强国建设、民族复兴之基，是，是国之大计、党之大计国之大计、党之大计。为建设具有强大思政引领力、人才竞争力、科技支撑力、民生保障力、社会协同力、国际影响力的中国特色社会主义教育强国，我国政府坚持推动教育领域的综合改革，以科技手段升级教育内容质量、优化教育资源配置，引导以人工智能为代表的新一代信息技术和教育核心场景的深度融合。促进公平、提高质量是建设教育强国的目标促进公平、提高质量是建设教育强国的目标，过去传统教育存在规模、公图图1 1：我国教育信息化程度不断提高我国教育信息化程度不断提高（B 端）端）数据来源：艾瑞咨询、国泰君安证券研究 平、个性化的“不可能三角”，AI 技术有望成
10、为破解“教育不可能三角”的关键变量。由此，政策提出“教育信息化”，将 AI 教育纳入国家战略，明确“智能教育”发展方向。表表1：政策推动政策推动 AI 教育发展教育发展 时间时间 部门部门 政策政策 内容内容 2017 年 国务院 新一代人工智能发展规划 首次将人工智能列为国家战略，明确提出“发展智能教育”，要求构建智能化、网络化、个性化、终身化的教育体系，推动教育模式变革。该规划强调利用 AI 技术提升教育质量，特别是在教学资源均衡分配、个性化学习支持等领域。2018 年 教育部 教育信息化 2.0 行动计划 高等学校人工智能创新行动计划 教育信息化 2.0 行动计划提出“三全两高一大”目标
11、，即教学应用覆盖全体教师、学习应用覆盖全体学生、数字校园建设覆盖全体学校，师生信息素养普遍提高，建成“互联网+教育”大平台。该计划为 AI 技术在教育场景的落地提供了基础设施保障。高等学校人工智能创新行动计划 要求高校加强 AI 学科建设，推动 AI 与教育融合，探索智能教学、虚拟实验等新模式，并支持高校与企业共建实验室，加速技术转化。2018 年 教育部 关于推动教育大数据应用发展的指导意见 利用 AI 技术分析教育数据、支持精准教学，建设教育大数据平台，推动数据共享 2019 年 联合国教科文组织 北京共识人工智能与教育 强调要采用关键技术构建综合型终身学习体系。支持对与新兴人工智能发展影
12、响相关的前沿问题进行前瞻性研究，推动探索利用人工智能促进教育创新的有效战略和实践模式，以期构建一个在人工智能与教育问题上持有共同愿景的国际社会。2019 年 国务院 中国教育现代化 2035 强调利用 AI 等新兴技术推动教育变革，推动智能技术在教育管理、教学评价中的应用，建设智能化教育服务体系，促进教育公平 2019 年 教育部 关于实施全国中小学教师信息技术应用能力提升工程 2.0 的意见 提出大力提升教师的信息技术应用能力，推动教师掌握 AI 教学工具和方法。2021 年 科技部 新一代人工智能伦理规范 强调 AI 教育应用需遵循“以人为本、安全可控”原则，为技术应用划定了边界。2021
13、 年 六部门 关于推进教育新型基础设施建设构建高质量教育支撑体系的指导意见 建设教育专网和云平台，支持 AI 技术的部署和应用；推动智能教学设备和工具的普及，加强教育数据资源的整合与共享。2022 年 教育部 中国智慧教育蓝皮书 强调在核心理念、体系结构、教学范式、教育内容、教育治理方面创新形态，通过科技和数据驱动，全方位赋能教育改革 2022 年 教育部 关于推进新时代普通高等学校学历继续教育改革的实施意见 推动办学管理智慧化。其中提及，主办高校要充分运用大数据、人工智能等技术手段，创新高等学历继续教育办学管理方式，提高办学管理的数字化智能化水平。2022 年 教育部 关于开展信息技术支撑学
14、生综合素质评价试点工作的通知 用 5 年左右的时间，创新评价工具，利用人工智能、大数据等技术，探索开展学生各年级学习成长情况全过程纵向评价、德智体美劳全要素横向评价 2022 年 六部门 关于加快场景创新以人工智能高水平应用促进经济高质量发展的指导意见 科技部关于支持建设新一代人工智能示范应用场景的通知 提出推动“虚拟课堂、在线实验、智能评测”等教育场景落地，支持 AI 技术在教研、管理、评估等环节的深度渗透。智能教育被纳入首批示范场景，重点支持自适应学习、虚拟教研室等技术应用，加速教育数字化战略实施。2023 年 国务院 数字中国建设整体布局规划 要求完善智慧教育平台，推动校企合作开发 AI
15、 教育产品。2024 年 国务院 教 育 强 国 建 设 规 划 纲 要（20242035 年）开发新型数字教育资源。建好国家教育大数据中心，搭建教育专网和算力共享网络；建立基于大数据和人工智能支持的教育评价和科学决策制度 数据来源：国务院、教育部等，国泰君安证券研究 2.教育科技以教育科技以 C 端应用为主，端应用为主，AI 渗透率持续提升渗透率持续提升 2.1.AI 教育产业链教育产业链包括基础设施层、技术层及应用层三大层级包括基础设施层、技术层及应用层三大层级 AI+教育产业链是涵盖技术、产品、服务、应用的完整生态体系教育产业链是涵盖技术、产品、服务、应用的完整生态体系，包括基础包括基础
16、设施层、技术层及应用层三大层级设施层、技术层及应用层三大层级。上游是基础设施层，基础设施层为 AI 在教育各场景下的开发、部署、应用及运营提供必要的 IT 设施、AI 芯片、传感器等软硬件及数字化的教育内容支持；中游是技术层，自然语言处理（NLP）、知识图谱、深度学习等 AI 技术共同推动应用层的智慧教育产品及服务的创新。下游是应用与服务层，将技术转化为具体的教育产品和服务，如学习机、智能笔、智能黑板、AR/VR 设备、智能机器人等教育硬件，在线教育平台、智能教学系统、个性化学习平台等教育软件，智慧校园系统、考试评测系统、教学管理系统等信息化方案。将产品和服务落地到具体的教育场景中，又分为 B
17、 端市场（学校与机构）、C 端市场（个人用户），覆盖包括校内的智慧教育管理及校外的辅助教育等场景。在 B端 AI 已用于校园建设的管理、安防，职业教育、高等教育的技能培训、虚拟实验、科研辅助，机构教育的课程优化、学生评估。在 C 端，AI用于个性化学习分析、兴趣学习、职业培训等场景。图图3：AI+教育产业链教育产业链包括基础设施层、技术层及应用层三大层级包括基础设施层、技术层及应用层三大层级 数据来源：36 氪 图图4：AI+教育产业图谱应用层分教育产业图谱应用层分 B 端和端和 C 端端 数据来源：艾瑞咨询、国泰君安证券研究 2.2.教育科技市场规模超教育科技市场规模超 3000 亿元，亿元
18、，AI 渗透率持续提升渗透率持续提升 2023 年年 AI+教育教育 B 端市场规模超端市场规模超 200 亿元。亿元。2020 年以来中国 AI+教育 B 端市场规模持续增长，主要覆盖智慧校园、考试评测、教学管理等场景。体量从 2020 年的 142 亿元增长到 2023 年的 213 亿元，未来三年预计保持超过20%的复合增长率。教育科技教育科技 C 端市场规模超端市场规模超 3000 亿元，应用亿元，应用 AI 的教育科技的教育科技 C 端市场规模约端市场规模约240 亿元。亿元。中国教育科技市场 C 端主要是智能硬件与内容服务。智能硬件市场 2023 年规模约 512 亿元，其中 AI
19、 渗透率为 11%，即 AI 智能硬件市场规模为 56 亿元，预计未来智能硬件市场 AI 渗透率将持续提升。内容服务端，即在线教育软件市场 2023 年规模约 2628 亿元，其中 AI 渗透率为 7%，即AI 在线教育市场规模为 184 亿元，主要体现在个性化推荐与教师效率提升。图图5：中国教育科技市场规模增长（亿元）中国教育科技市场规模增长（亿元）数据来源：艾瑞咨询、国泰君安证券研究 图图6：中国中国 AI+教育教育 B 端市场规模增长端市场规模增长 数据来源：艾瑞咨询、国泰君安证券研究 图图7：中国教育智能硬件市场规模增长（中国教育智能硬件市场规模增长（C 端）端）图图8：中国在线教育市
20、场规模增长（中国在线教育市场规模增长（C 端）端）数据来源：艾瑞咨询、国泰君安证券研究 数据来源：艾瑞咨询、国泰君安证券研究 142156181213263257329462319262829202523574325125750500100015002000250030003500400020202021202220232024EAI教育B端C端在线教育市场C端智能硬件市场1421561812132633244054777.9%9.9%16.4%17.4%23.3%23.4%25.0%17.7%0%5%10%15%20%25%30%0100200300400500600202020212022
21、20232024E2025E2026E2027E市场规模(亿元）同比增速2523574325125756326917631.0%42.0%20.8%18.7%12.2%9.9%9.4%10.4%0%5%10%15%20%25%30%35%40%45%01002003004005006007008009002020 2021 2022 2023 2024E2025E2026E2027E市场规模（亿元）同比增速2573294623192618292035.5%14.5%-21.3%13.3%11.1%-30%-20%-10%0%10%20%30%40%05001,0001,5002,0002,50
22、03,0003,50020202021202220232024E市场规模（亿元）同比增速 3.AI 赋能教育全场景，降本增效成果初显赋能教育全场景，降本增效成果初显 3.1.AI 渗透多元应用场景，渗透多元应用场景，DeepSeek-R1 模型模型优势明显优势明显 AI 技术渗透教育多个细分领域的各个环节，覆盖多元应用场景，展现出显技术渗透教育多个细分领域的各个环节，覆盖多元应用场景，展现出显著的应用价值与变革潜力。著的应用价值与变革潜力。校外培训：校外培训：校外培训市场经历智能化与个性化驱动的效率革命，AI 已应用于智能伴学与互动课程、自适应学习平台、智能硬件普及等核心场景。基于生成式 AI
23、（如 GPT4o）的虚拟教师可实时解答学生问题，并通过多模态交互（语音、图像、视频）增强学习趣味性。AI 通过分析学生错题数据与学习轨迹，可以动态调整学习计划。AI 学习机（如科大讯飞 AI 英语宝 EBox）集成语音识别与 NLP 技术，实现即时翻译、语法纠错等功能，满足碎片化学习需求。AI 助教可自动生成教案与互动设计，提高教学效率。高等教育：高等教育：高等教育逐步推进科研赋能与教学管理智能化。AI 已应用于辅助科研、智慧教学管理、学生行为分析等核心场景。利用大模型快速分析文献数据，生成研究框架。例如，AI 工具可自动提取论文核心观点，辅助高校教师完成文献综述。通过数字孪生技术模拟实验环境
24、，降低实验室运维成本。AI 优化教育资源配置，跨校区课程共享与师资调配效率提升，缓解高校资源分配不均问题。职业教育：职业教育：技能培训与岗位匹配精准化，政策驱动下校企合作与产教融合成为增长引擎。AI 已应用于技能模拟训练、岗位能力画像、证书考试自动化等核心场景。VR/AR 技术结合 AI，构建虚拟工作场景（如医疗急救、机械维修），提供沉浸式实操体验。例如，阿里云与职业院校合作开发“虚拟工厂”，模拟工业生产线操作。AI 分析企业招聘数据与学员技能，生成个性化职业发展路径。腾讯课堂推出 AI 职业规划师，覆盖 IT、设计等领域。AI 系统能够自动批改实操考试视频，减少人工评分误差，例如部分 IT
25、认证考试已采用 AI 监考与评估技术。公考培训：公考培训：智能测评与备考效率升级，加速行业标准化，下沉市场潜力待挖掘。AI 根据历年真题规律生成预测题，并实时分析考生弱项。基于 NLP 技术的作文评分系统可识别逻辑漏洞与语言错误，提供修改建议。AI 虚拟考官通过语音情感分析评估考生表现，模拟真实考场压力环境。AI 评测减少人为评分偏差，提高考试公平性。线上 AI 培训课程成本和售价更低，推动三四线市场下沉。图图9：教学管考多维度重塑教育行业教学管考多维度重塑教育行业 数据来源：艾瑞咨询 分教学环节来看，分教学环节来看，AI 从教、学、管、考等多维度重塑教育行业。从教、学、管、考等多维度重塑教育
26、行业。教学：教学：对教师而言，AI 为其提供差异化教学策略建议，为学习能力较强的学生提供拓展性内容，而为基础较弱的学生提供更多的练习机会，“因材施教”提升教学效率。教师可以通过语音指令，快速查找教学资料、播放教学视频或进行课堂互动。智能教学助手还可以在课堂上协助教师回答学生的问题，提供即时的知识点讲解，从而提高课堂教学的效率和效果。练习：练习：AI 为学生提供了更加丰富和高效的练习工具，帮助学生巩固知识，提升学习效果。AI 还可以为学生的每次练习提供即时的反馈，并自动生成错题本。通过错题分析，系统可以帮助学生找出知识盲点，并推荐针对性的练习题目。考试：考试：在考试环节，AI 应用使得考试过程更
27、加科学、透明和高效，同时也为学生提供了更为公平的考试环境。AI 通过分析历年考试数据和当前的教学大纲，自动生成高质量的考试题目，并进行智能组卷。智能命题系统不仅能够确保考试的公平性和科学性，还能根据学生的水平和能力，生成难度适中的试卷。评价：评价：AI 通过对学生平时学习数据的分析，能够对学生的学习过程进行全面评价，包括学生的学习进度和知识掌握情况，以及学生的学习态度、学习习惯和学习能力。管理：管理：AI 推动教育管理向智能化和科学化方向发展。无论是在学校管理还是教育行政管理中，AI 都为管理者提供了更为高效和精准的管理工具。在教育行政管理中，教育资源的合理调配是提高教育公平性和效率的关键。A
28、I通过对教育资源、学校发展情况和学生需求的综合分析，能够为教育管理者提供科学的资源调配建议。图图10：AI 已经在已经在各个教学环节各个教学环节中得到了广泛应用中得到了广泛应用 数据来源：36 氪、国泰君安证券研究 本报告来源于薪酬报告网站（）,由用户Id:93117下载,文档Id:615751,下载日期:2025-03-06 不同不同 AI 大模型因技术特性、应用场景和功能设计的差异，在教育领域大模型因技术特性、应用场景和功能设计的差异，在教育领域适配适配不同需求不同需求。通用大语言模型（如 GPT 系列、DeepSeek）基于 Transformer 架构，擅长自然语言处理（NLP）、文
29、本生成和对话交互，适用于虚拟助教、内容生成、自动评分；教育专用模型（如 MathGPT、学科定制模型）针对教育场景专门训练或微调，融合学科知识图谱和教学逻辑，优化特定任务表现，适用于学业预警、学科教学、情感分析；多模态模型（如视觉、语音融合模型）整合文本、图像、语音等多模态输入，支持更丰富的交互形式，适用于语言学习、实验指导、艺术教育；本地化部署模型（如 DeepSeek-R1、国产芯片适配模型）支持私有化部署，适用于隐私敏感场景、资源匮乏地区。DeepSeek-R1 模型模型在教育领域的核心价值在于在教育领域的核心价值在于“低成本低成本+高推理能力高推理能力+多模多模态支持态支持”的组合优势
30、的组合优势。DeepSeek-R1 不仅通过开源和本地化降低了技术门槛，还以详细的逻辑链展示和跨学科适配能力填补了传统模型的不足。DeepSeek-R1的API成本仅为OpenAI同级别模型的 1/3，且支持本地部署，大幅降低中小型教育机构的使用门槛。同时本地化部署模式使教育机构无需依赖云端服务，保障了用户数据的本地存储和隐私安全。表表2：不同不同 AI 大模型适配不同教育场景大模型适配不同教育场景 大模型大模型 特征特征 适配场景适配场景 优势优势 局限性局限性 通用大语言模型（如 GPT 系列、DeepSeek）基于 Transformer 架构，擅长自然语言处理（NLP）、文本生成和对话
31、交互，具备强大的泛化能力和多任务处理能力 虚拟助教、内容生成、自动评分 灵活性高，可快速适配多学科需求；支持大规模数据训练，适合通用教育场景。需结合教育领域数据微调以提升专业性，且需注意生成内容准确性 教育专用模型（如MathGPT、学科定制模型）针对教育场景专门训练或微调，融合学科知识图谱和教学逻辑，优化特定任务表现 学业预警、学科教学、情感分析 专业性强，能精准匹配学科需求；支持复杂教育任务（如分步批改理科题）需大量领域数据训练，开发成本较高 多模态模型（如视觉、语音融合模型）整合文本、图像、语音等多模态输入，支持更丰富的交互形式 语言学习、实验指导、艺术教育 增强学习互动性，适合实践性强
32、的学科；提升教学资源多样性 对硬件算力要求较高，部署成本可能增加 本地化部署模型（如 DeepSeek-R1、国产芯片适配模型）支持私有化部署，依赖国产硬件运行，减少云端依赖 隐私敏感场景、资源匮乏地区 保障数据安全与可控性；降低网络依赖性，提升稳定性 需与硬件深度适配，扩展性可能受限 轻量化模型 模型参数规模较小，适合在低算力设备（如教育机器人、平板电脑）运行 课堂互动、移动学习 部署灵活，成本低；适合中小学校或移动学习场景 功能复杂度受限，需平衡性能与模型大小 数据来源：集微网、国泰君安证券研究 3.2.AI 教育落地产品丰富，为企业降本增效教育落地产品丰富，为企业降本增效 AI 在教育领
33、域的具体落地产品在教育领域的具体落地产品包括包括智能硬件、自适应学习平台、教育管理智能硬件、自适应学习平台、教育管理工具等。工具等。1）智能硬件：如小度学习机 Z30 基于文心大模型，提供启发式教学与伴学功能；有道词典笔 X6 集成 NLP 技术，支持多语种实时翻译与语法纠错等。2）自适应学习平台：如学而思九章大模型结合学生错题数据推荐个性化学习路径；松鼠 AI 为学生提供一对一辅导，猿辅导大模型精准学 情诊断与个性化学习，智能答疑与深度推理等。3）教育管理工具：如腾讯智慧校园优化校园管理、教学决策等。AI 赋能提效赋能提效，为教育企业节省人力成本。，为教育企业节省人力成本。在教师端，AI 可
34、辅助备课、教研、组卷、判卷、写点评等，帮助老师提高教学质量和备课效率，节省人工成本。在学生端，AI 帮助学生提高学习效率，尤其适用于标准化答案的场景，例如 AI 针对单个用户形成个性化错题整理等。在企业端，AI 简化企业运营流程，提高管理效率。表表3：AI+教育产品丰富，提高销售表现和效率教育产品丰富，提高销售表现和效率 产品类别产品类别 产品名称产品名称 核心功能与效果核心功能与效果 数据表现数据表现 智能硬件 讯飞星火智能批阅机 支持中英文作文自动批改，覆盖语法、逻辑、内容多维评分，准确率达 95%累计服务超 5 万所学校，批改效率提升 80%小度学习机 Z30 基于文心大模型，提供启发式
35、教学与伴学功能，支持语文沉浸式预习与个性化练习 2024 年用户超 200 万，日均使用时长114 分钟，AI 互动频率提升 88%有道词典笔 X6 集成 NLP 技术，支持多语种实时翻译与语法纠错，覆盖 K12 至成人语言学习场景 2024 年销量突破 150 万台，用户语言学习效率提升 40%自 适 应 学 习平台 学 而 思 九 章 大 模 型MathGPT 动态生成数学题库，结合学生错题数据推荐个性化学习路径 用户留存率提升 20%，下沉市场渗透率年增 35%松鼠 AI 智适应系统 通过 AI 算法分析学生知识盲点，生成千人千面学习方案 合作学校超 3000 所，学生平均提分15%猿辅
36、导大模型 精准学情诊断与个性化学习，智能答疑与深度推理，多模态交互与内容安全，教育硬件深度融合 智能答疑准确率显著提升，用户使用时长同比增长 40%，学习效率提高30%子曰大模型 语言学习与多学科答疑，智能硬件赋能，实时反馈与纠错 搭载子曰大模型的有道词典笔 X7 Pro首发销量突破 10 万台，用户日均使用时长超 20 分钟；搭载子曰大模型的有道词典笔 X7 Pro 首发销量突破 10 万台，用户日均使用时长超 20 分钟 银河大模型 全科作业辅导与智能批改，启发式学习与分层训练，大模型+智能硬件融合 作业批改准确率提升至 95%，用户错题复习效率提高 40%；旗舰机型 X28学练版通过“视
37、频答疑”功能实现用户留存率提升 25%，家长满意度达 92%教 育 管 理 工具 腾讯高校智慧校园解决方案 整合 AI+云计算，实现教务管理、虚拟实验、学生行为分析一体化 覆盖全国 80%双一流高校，管理效率提升 50%鸿合智能交互平板 集成 AI 课堂分析系统，实时监测学生专注度并生成教学建议 2024 年市占率 25%，B 端订单增长60%数据来源：公司官网、国泰君安证券研究 3.3.AI 以辅助功能为主，无法完全替代线下教学以辅助功能为主，无法完全替代线下教学 AI 增加优质教学资源供给，促进教育普惠化。增加优质教学资源供给，促进教育普惠化。AI 通过远程交互的形式，打破时间与空间限制，
38、实现教学资源的互通，以更低的成本和价格让更广泛的人群获得更丰富的教学资源，缓解传统教育资源分配不均的问题。同时，基于大数据分析和机器学习，AI 可为学生定制学习路径，动态调整难度与内容，实现“千人千面”的精准教学。AI 是辅助教学的工具，但无法完全替代线下教学场景。是辅助教学的工具，但无法完全替代线下教学场景。在教师端，尽管 AI可辅助备课、教研、组卷、判卷、写点评等，但在面授场景中难以完全替代教师，尤其是老师的心理学素养和教育情怀对于学生的成长至关重要，AI尚不具备陪伴和监督的功能。在学生端，中小学学习辅导对 AI 大模型内容生成的精准性和适配性有更多要求，AI 适用于有标准化答案的场景，但
39、在非标场景下易出现误导的情形，有一定的局限性。同时，AI 发展过程中可能面临数据监管风险。头部教育公司的数据积累和场景应用优势不会被头部教育公司的数据积累和场景应用优势不会被 AI 抹平抹平。教育数据的规模与质量直接影响 AI 效果，AI 应用最终归结到数据资源和应用场景问题，数据资源丰富、场景应用多元的机构仍有明显优势。同时，AI 依赖大量学生数据，存在隐私泄露风险，头部企业可能通过本地化部署建立信任优势。4.Duolingo：AI 产品提高用户留存及付费转化产品提高用户留存及付费转化 Duolingo 是全球领先的是全球领先的 AI 驱动的语言学习平台驱动的语言学习平台，主要提供儿童语言学
40、习主要提供儿童语言学习应用、数学学习、在线英语考试，支持应用、数学学习、在线英语考试，支持 40 多种语言的学习。多种语言的学习。多邻国于 2011年开发了首个个性化学习模型 BirdBrain，用于根据用户学习数据动态调整题目难度和内容推荐。2014 年后逐步利用机器翻译技术替代人工翻译，并推出线上考试（DET）服务，通过 AI 生成题目并优化防作弊系统。2021 年与 OpenAI 合作，将 GPT-3 应用于英语测试（DET）的题目生成和内容审核，2023 年推出 Duolingo Max 订阅服务，整合 GPT-4 能力，新增“Explain My Answer”（答案解释）、“Rol
41、eplay”（角色扮演）和“AI Video Call”（AI视频通话）功能，模拟真人导师的一对一教学体验。2024 年至今通过自研模型与 OpenAI 技术结合，推出高仿真 AI 角色“Lily”（拽姐），支持语音交互、场景化对话，提供拟人化学习互动；同时发布了“Duolingo 大冒险”，将学习任务嵌入虚拟场景，提高趣味性。以订阅服务为主要的收入来源，“学习飞轮”和“投资飞轮”相互促进。以订阅服务为主要的收入来源，“学习飞轮”和“投资飞轮”相互促进。多邻国目前共有免费、Super Duolingo、Duolingo Max 三层服务模式，免费用户可接触多门课程的学习内容，Super Duo
42、lingo 的订阅用户可享受无广告体验与附加的专项技能练习、专属错题重温、无限红心、免费参加挑战功能，Duolingo Max 的订阅用户在 Super Duolingo 的基础上还可拥有答疑解惑、角色扮演、视频通话功能。多邻国用户不断增长，一方面，海量数据使得公司能够深入分析用户学习体验，创造出更优的产品，进而提升用户规模，形成“学习飞轮”；另一方面，随着整体用户规模的增长，付费用户规模也在增长，营收增长使公司能够专注于产品研发、数据分析，优化用户体验，收获更多用户，形成“投资飞轮”。图图11：多邻国“学习飞轮”和“投资飞轮”相互协调多邻国“学习飞轮”和“投资飞轮”相互协调 数据来源：公司招
43、股书 免费课程免费课程引流引流，扩大用户规模。，扩大用户规模。Duolingo 提供 40 多种语言的学习课程，涵盖词汇、语法、听力、口语、阅读、写作等方面的训练。课程从基础的词汇和短语开始，逐步引导学习者掌握更复杂的内容。通过 AI 替代人工生成语法解析、文化背景知识等内容，提高开发效率，降低成本。游戏化学习体验，社交属性增加口碑传播，降低获客成本，提高用户留存。游戏化学习体验，社交属性增加口碑传播，降低获客成本，提高用户留存。多邻国单元课程仅需几分钟就可完成，学习难度低；“排行榜”设置激发学习者持续学习，提升学习时长和质量；“好友任务”创造了与其他用户相互竞争、共同进步的体验；每位 AI
44、角色都拥有自己独特的性格和故事，显著增加了学习趣味，提升了用户粘性和活跃度。自适应学习模型优化增值服务，提高用户付费率。自适应学习模型优化增值服务，提高用户付费率。Duolingo Max 是基于OpenAI 的 GPT-4 大模型开发的高级订阅服务，通过 Roleplay（角色扮演），用户可以与 AI 进行虚拟对话，模拟真实语言环境；同时为用户提供详细的答案解析，帮助理解错误原因。利用 AI 技术对用户的发音进行实时评测，并提供改进建议；生成自然流畅的语音，帮助用户练习听力和口语。AI 驱动的个性化学习，通过AI分析用户的学习行为，动态调整课程难度和内容，提供个性化的学习体验；根据用户的遗忘
45、曲线，推荐需要复习的内容，提升学习效率。图图12：Duolingo 通过通过 AI 生成语音以及反馈结果生成语音以及反馈结果 图图13：DuolingoMAX 的两项的两项 GPT-4 驱动功能驱动功能 数据来源：公司官网，国泰君安证券研究 数据来源：公司官网，国泰君安证券研究 2024 年公司各项经营指标持续提升。年公司各项经营指标持续提升。2024Q3，Duolingo 总营业收入同比增长 40%，达到 19260 万元。其中订阅收入占总营业收入的 82%，同比增长49%，达到 15760 万元。公司实现净利润 2340 万元，远高于 2023 年第三季54.81%47.13%43.90%
46、0%10%20%30%40%50%60%012345620202021202220232024Q2营收（亿美元）yoy-280.38%0.83%127.01%-350%-300%-250%-200%-150%-100%-50%0%50%100%150%-1-100000120202021202220232024Q2净利润（亿美元）yoy 度的 280 万元。月活跃用户数同比增长 36%，达到 11310 万，日活跃用户数同比增长 54%，达到 3720 万，日活跃用户数与月活跃用户数的比例为32.9%，用户留存率提高。付费订阅用户数达到 860 万，同比增长 47%，货币化率提升。图图14：D
47、uolingo 用户数量增加（百万人）用户数量增加（百万人）图图15：Duolingo 用户留存率提高用户留存率提高 数据来源：公司公告、国泰君安证券研究 数据来源：公司公告、国泰君安证券研究 图图16：Duolingo 营收持续增长营收持续增长 图图17：2024 年年 Duolingo 净利润同比高增净利润同比高增 数据来源：公司公告、国泰君安证券研究 数据来源：公司公告、国泰君安证券研究 5.国内教育公司在国内教育公司在 AI 领域积极布局领域积极布局 国内教育企业积极布局国内教育企业积极布局 AI 领域，软硬件协同促进教育科技发展。领域，软硬件协同促进教育科技发展。1）模型开发方面，大
48、部分公司选择接入 DeepSeek 等通用大模型，部分公司选择自主开发教育垂类大模型，如有道的“子曰”大模型、好未来的“九章”大模型、粉笔的职教大模型等。2）AI 硬件方面，有道推出词典笔、听力宝、翻译王等硬件设备，学而思学习机内置智能助手“小思”全新升级，AI 使智能硬件功能更加完善，带动相关产品销量提升；3）软件方面，教育公司通过将 APP 接入 DeepSeek 等，构建虚拟交互场景，提高学习与教学效率。参考多邻国的成功经验，国内教育公司可以进一步优化 AI 产品和应用，例如通过 AI 实现课程规模化定制，降低开发成本和消费者门槛，从而降低获客成本，扩大客群覆盖；例如开发强互动性、即时反
49、馈的课程，积累数据资产以优化算法，提高用户留存率和付费率。72.674.183.188.497.6103.6113.120.321.424.226.931.434.137.24.85.25.86.67.488.60204060801001202023Q12023Q22023Q32023Q42024Q12024Q22024Q3月活用户日活用户付费用户28%29%29%30%32%33%33%25%26%27%28%29%30%31%32%33%34%2023Q12023Q22023Q32023Q42024Q12024Q22024Q3用户留存率（DAU/MAU）116126138151168178