第一部分：前言
一
AI 赋能教育核心定义与核心对比
（一）定义
AI赋能教育，亦称“AI + 教育”“教育 + AI”，作为将人工智能技术深度嵌入教育核心场景与流程的崭新模式，既能驱动关键教育场景走向智能化、关键业务流程迈向自动化，全方位提升管理者与师生的效率及质量；又能革新教育教学生态，推动传统教育中教学主体、学习主体、教学载体实现根本性转变。
从理念维度而言，它更是实现了从“教师主导的线性教学”到“学习者为核心的智能驱动”的跨越式革新。
（二）与传统教育的关键对比
在传统教育模式中，教师扮演着知识主要传播者的角色，主导着统一化、标准化的教学过程。这种模式下，教师往往难以充分顾及每一位学生的个体差异，无法做到因材施教；学生则习惯于依赖教师来安排学习节奏，处于被动接受知识的状态，缺乏主动探索与思考的动力。教学活动的开展也受到诸多限制，主要局限于固定的时间范畴和特定的物理空间（以传统教室为主要场所）。在教学内容方面，侧重于学科知识的传授，对综合素养的培养有所忽视；在评估方式上，主要依赖作业、试卷等传统工具，难以全面、精准地反映学生的学习情况。整体而言，传统教育呈现出“以教师为中心、教学过程呈线性推进、教学资源相对有限”的显著特点。
与之形成鲜明对比的是，在 AI 赋能教育的全新格局下，教师的角色发生了深刻转变，从传统的知识传授者转变为学习引导者。借助先进的人工智能技术，教师能够轻松实现分层教学，为不同学习水平和需求的学生提供个性化的指导，真正做到因材施教。学生则成为教育的核心主体，他们可以利用 AI 智适应系统，根据自身的兴趣、能力和学习进度，自主选择合适的学习资源，灵活调整学习方式，从而变被动学习为主动学习，充分发挥学习的主观能动性。
在教学场景方面，AI 赋能教育实现了教学活动的泛在化。智能教学平台打破了时间和空间的限制，让学生可以随时随地进行学习；XR 虚拟实验室为学生提供了身临其境的学习体验，使抽象的知识变得直观易懂；教育机器人则以互动性强的特点，激发学生的学习热情。教学内容也得到了极大的拓展和丰富，不仅涵盖了跨学科学习，还高度重视综合素质的培养，致力于培养具有创新精神和实践能力的复合型人才。在教学评估环节，采用智能化多维测评工具，能够从多个维度、多个层面全面、客观地评估学生的学习成果，使评估更具科学性与有效性。AI 赋能教育的核心特征可概括为“以学习者为中心、智能技术驱动、面向未来发展”。
（三）三大维度与四大特征
三大维度：聚焦 “教学主体（人工智能辅助）- 学习主体（学生自主）- 教学载体（智能硬件 / 平台）” 的协同变革，三者相互作用，共同推动教育模式升级。
四大特征：
全面覆盖，全场景赋能
在覆盖全面性上，AI 赋能教育展现出强大的渗透力与整合力。它不仅深度融入校内教育领域，为校园内的教育教学活动注入智能活力，还广泛拓展至校外教育场景，为各类教育机构以及个人学习者提供全方位支持。其赋能对象多元且广泛，涵盖校园、教育机构以及个人学习者等多个维度。同时，AI 技术全面贯穿“教、学、管、评、研”这一教育全流程，从课前的精心筹备、课中的高效互动，到课后的巩固提升，实现全环节的智能化覆盖。这种全场景的智能化应用，极大地提升了教育工作者的授课效率与管理效能，让教育活动的开展更加顺畅、高效。
革新内容，资源进化
在内容革新性方面，AI 凭借 AIGC 技术为教育内容开发带来了革命性变化。它能够显著降低教材开发过程中的人力投入与时间成本，自动生成契合教学标准的优质教育资源，为教育内容的丰富与优化提供了强大助力。此外，AI 还构建起教学内容动态更新机制，驱动教育资源紧跟时代步伐及时进化。通过打破地域限制，实现全球优质教育资源的共享，让不同地区的学习者都能接触到前沿、多元的知识，促进教育公平与质量的提升。
系统整合，生态构建
系统整合性是 AI 赋能教育的重要特征之一。它着力构建智能教育中枢，该中枢具备文本、语音、视频等多模态实时交互能力，能够为教学提供全方位的辅助支持。在此基础上，不断创新智能教学工具，这些工具更加注重交互性、实时性和针对性，能够更好地满足教学需求。同时，打造从单一应用到多功能集成、软硬协同的教育产品生态，形成一个有机的整体，为教育活动的开展提供更加完善、高效的解决方案。
精准适配，多元促进
精准适配性体现了 AI 技术对教育场景的深度理解与精准把握。通过对教育场景中不同对象与内容的深度数据分析和智能处理，AI 能够实现对不同个体需求、教学目标和教学场景的精细化匹配。这种精准匹配有助于促进学习的个性化发展，让每个学生都能按照自己的节奏和方式学习；推动教学的智能化升级，使教师能够更加精准地把握教学重点和难点；实现评价的多元化，全面、客观地评估学生的学习成果；提升管理的科学化水平，为教育决策提供有力支持；促进资源的公平化分配，让优质教育资源惠及更多学习者。
核心价值，突破困境
AI 赋能教育的核心价值在于打破了教育领域长期存在的“个性化、高质量、大规模”这一“不可能三角”。它实现了从“标准学”到“精准学”的重大跨越，能够根据每个学生的特点和需求提供精准的学习支持，提高学习效果。同时，AI 技术还有助于弥合因经济发展水平差异而导致的教学质量差距，让不同地区、不同背景的学生都能享受到高质量的教育，推动教育公平与优质教育的普及。
二
AI 赋能教育十大核心趋势
（一）趋势 1：政策深化
—— 国家助推，加速全面普及
政策领航、地方实践：AI 教育在中国的发展全景图
在科技革命与产业变革加速演进的当下，人工智能（AI）已成为重塑教育形态、推动教育高质量发展的关键力量。从国家层面的战略规划到地方政府的积极探索，再到政策落地后的丰硕成果，中国 AI 教育正沿着一条清晰而坚定的路径蓬勃发展，为培养适应未来社会的创新型人才奠定坚实基础。
国家政策：顶层设计，为 AI 教育指明方向
自 2017 年国务院发布《新一代人工智能发展规划》，明确将发展“智能教育”作为重要任务以来，国家对 AI 教育的支持力度持续加大，一系列政策文件相继出台，为 AI 教育的发展构建了完善的顶层设计框架。
2025 年 5 月，教育部基础教育教学指导委员会发布的《中小学人工智能通识教育指南（2025 年版）》和《中小学生成式人工智能使用指南（2025 年版）》，具有里程碑意义。这两份指南通过“课程重构、资源融通、评价创新、师资赋能”的联动机制，为中小学 AI 教育提供了全面、系统的指导。课程重构打破了传统课程的界限，将 AI 知识融入各个学科，培养学生的跨学科思维；资源融通整合了线上线下、校内校外的优质教育资源，为学生提供丰富多样的学习素材；评价创新建立了多元化的评价体系，注重对学生学习过程和综合能力的评价；师资赋能则通过培训、交流等方式，提升教师的 AI 教学能力，确保教学质量。这一系列举措标志着 AI 教育从局部试点阶段正式迈向全域覆盖的新阶段。
同年 4 月，教育部等九部门印发的《关于加快推进教育数字化的意见》，进一步强调了加强人工智能前瞻布局的重要性。该意见提出推动学科专业、课程教材、教学等全方位的数字化变革，旨在通过数字化手段提升教育质量，培养适应数字化时代的创新型人才。这一政策的出台，为 AI 教育的发展提供了更加广阔的空间和强大的动力。
地方实践：先行先试，打造 AI 教育示范样板
在国家政策的引领下，各地政府积极响应，结合自身实际情况，开展了一系列富有特色的 AI 教育实践探索，形成了一批可复制、可推广的经验和模式。
一线城市在 AI 教育实践中发挥了显著的示范效应。以广州为例，2025 年发布的《中小学人工智能素养框架与课程指导纲要》，对不同学段的 AI 课时做出了明确规定：小学 1 - 4 年级每学年 AI 课时不少于 6 课时，小学 5 - 6 年级不少于 10 课时，初中 7 - 8 年级每两周不少于 1 课时。这一详细的规定确保了 AI 教育在小学和初中阶段的系统性和连贯性，为学生从小培养 AI 素养提供了时间保障。
深圳则将目光聚焦于高等教育领域，其 2025 - 2026 年行动计划提出建设一流人工智能学科，支持高校组建人工智能学院或研究院。通过集中优势资源，打造高水平的教学和科研平台，培养具有国际竞争力的人工智能专业人才，为深圳乃至全国的 AI 产业发展提供智力支持。
上海在 2024 - 2026 年行动方案中，计划打造 AI 教育高地和实验基地，形成可复制推广的应用创新案例。上海凭借其丰富的教育资源和强大的科技实力，积极探索 AI 在教育领域的创新应用，如智能教学系统、个性化学习平台等，为全国 AI 教育的发展提供了宝贵的实践经验。
政策落地：成果丰硕，AI 教育遍地开花
在国家和地方政策的双重推动下，AI 教育在中国取得了显著成果，呈现出蓬勃发展的良好态势。
目前，已有 23 个省级教育行政区域积极推进 AI 全学段教育与社会通识教育，将 AI 知识纳入从小学到高中的课程体系，同时面向社会开展 AI 普及教育，提高全民的 AI 素养。这一举措有助于营造全社会关注 AI、学习 AI的良好氛围，为 AI 产业的发展培养广泛的社会基础。
在职业教育阶段，2000 多所职业院校开设了 97 个人工智能融合应用相关专业，为培养适应产业需求的应用型、技能型人才提供了有力支撑。这些专业紧密结合市场需求，注重实践教学和校企合作，使学生能够在学习过程中接触到最新的技术和设备，提高实际操作能力，毕业后能够迅速适应工作岗位的要求。
高等教育阶段同样成果斐然。626 所普通高校备案了人工智能本科专业，多所高校还开设了 AI 通识课并建设了实训基地。通识课的开设让不同专业的学生都能了解 AI 的基本概念和应用领域，拓宽了学生的视野；实训基地则为学生提供了实践操作的平台，使学生能够将理论知识与实践相结合，提高解决实际问题的能力。
此外，全国中小学（含教学点）联网率达到 100%，这一基础设施的完善为 AI 赋能教育奠定了坚实基础。高速稳定的网络环境使得优质教育资源能够快速、准确地传输到每一个学校，为偏远地区的学生提供了与城市学生同等的学习机会，促进了教育公平的实现。
中国 AI 教育在国家政策的引领下，通过地方政府的积极实践，已经取得了令人瞩目的成果。未来，随着政策的不断完善和实践的深入推进，AI 教育必将在中国这片土地上绽放更加绚烂的光彩，为培养具有创新精神和实践能力的新时代人才、推动教育现代化进程发挥重要作用。
（二）趋势 2：技术升级
—— 大模型驱动范式变革
发展历程：AI 赋能教育历经四个阶段，萌芽期（20 世纪 60-70 年代）以计算机辅助教学为主，如美国 IBM 公司 1958 年设计首个计算机辅助教学系统；形成期（20 世纪 80 年代 - 21 世纪初）出现智能导师系统、自适应教学系统，如 1982 年 Sleeman 和 Brown 提出智能导师系统定义；发展期（21 世纪 10 年代 - 21 世纪 20 年代）在线教育平台、学习 / 作业管理 App 普及，2017 年 Google 发布 Transformer 架构提升自然语言处理能力；爆发期（2022 年至今）大模型技术广泛应用，2022 年 OpenAI 推出 ChatGPT，2023 年国内网易有道 “子曰”、好未来 “九章” 等教育垂类大模型发布，2025 年国内教育大模型数量井喷，AI 原生硬件等产品多元发展。
大模型核心优势：相较于传统判别式 AI（如拍照搜题、口语测评），生成式 AI（大模型）泛化能力更强，依托海量数据与超大规模参数，同一模型可处理多模态任务且无需微调即可完成新任务；上下文理解更深，支持数万 tokens 窗口，能处理逻辑链、数学推导等多步推理任务；多模态与跨领域整合能力更优，可同时理解和生成图像、文本等，具备跨领域迁移能力；交互性更好，支持多轮对话与实时修正；还可外接插件实现持续学习。斯坦福大学教育研究院实证研究显示，大模型至少提升 23% 学生的元认知能力；英国教育部调查表明，40% 教师已在岗位使用大模型。
国内实践与技术普及：国内教育垂类大模型不断细化，猿力科技 “看云” 大模型覆盖家庭教育与校内教育场景，网易有道 “子曰” 大模型聚焦课后学业辅导与口语伴学，好未来 “九章” 大模型数学解题能力突出；2025 年 DeepSeek 开源，凭借强推理能力、低成本特性，打破行业技术护城河，好未来、高途、网易有道、希沃等头部教育企业纷纷接入，优化解题、作文助手、个性化答疑等场景，推动 AI + 教育进入 “全民时代”。
（三）趋势 3：需求变革
—— 素养体系重构，推动精准公平
AI 浪潮下：素养革新、课改领航与教育公平新征程
在科技飞速发展、人工智能（AI）深度融入社会各个层面的当下，教育领域正经历着一场意义深远且影响广泛的变革。这场变革不仅重塑了素养体系的内涵，推动着新课标改革与人才培养模式的创新，更在教育公平与精准化方面迈出了坚实步伐，勾勒出一幅充满希望与活力的教育新画卷。
素养体系转型：适配 AI 时代的全新能力拼图
传统素养体系犹如一座稳固的基石，着重于基础知识的积累、基本技能的训练以及通用能力的培养，为学生打下了坚实的学习基础。然而，随着 AI 时代的呼啸而至，这一体系面临着前所未有的挑战与变革需求。新的素养体系应运而生，它将目光聚焦于数字素养、批判思维和人机协作能力三大核心领域，宛如为学生量身定制了一套适应未来社会的“能力装备”。
数字素养，是学生在数字海洋中畅游的“导航仪”。它涵盖了数字信息的获取、评估、使用与创造，让学生能够在海量的数字信息中精准筛选、理性判断，并将其转化为有价值的知识与成果。批判思维，则是学生在信息洪流中保持清醒的“定海神针”。它要求学生以理性的态度对各种信息进行深入分析与判断，不盲目跟从、不轻易相信，从而形成独立、客观的思考能力。人机协作能力，是学生在 AI 时代与智能伙伴携手共进的“桥梁”。它强调学生与 AI 系统协同工作的能力，使学生能够充分发挥人类独特的创造力、情感理解力和复杂问题解决能力，与 AI 实现优势互补、高效合作。
联合国教科文组织构建的学生人工智能能力框架，为素养体系的转型提供了科学、系统的指引。该框架从“以人为本的人工智能意识”“人工智能伦理”“人工智能底层技术与应用”“人工智能系统设计”四个维度出发，构建了一个螺旋进阶的能力结构。这就像为学生搭建了一座通往 AI 世界的阶梯，从最初对 AI 的初步认知与理解，逐步深入到对人工智能伦理的思考与把握，再到掌握人工智能底层技术与应用，最终具备设计人工智能系统的能力。每一个维度都相互关联、层层递进，引导学生在 AI 的领域中不断探索、不断成长。
新课标改革与人才培养：为 AI 时代培育创新先锋
2022 版《义务教育课程方案和课程标准》的出台，宛如一场及时雨，为义务教育阶段的教育改革注入了新的活力。它首次将人工智能纳入义务教育课程体系，这一具有里程碑意义的举措，标志着我国教育正式开启了跨学科、实践性学习的新征程。这一改革打破了传统学科之间的壁垒，鼓励学生运用多学科知识解决实际问题，培养他们的综合素养和创新能力。同时，教育部等九部门提出的“推动课程、教材、教学数字化变革”，更是为教育的数字化转型按下了“加速键”，让教育在数字技术的赋能下焕发出新的生机与活力。
在高等教育领域，AI 专业建设也呈现出蓬勃发展的态势。截至 2025 年 3 月，全国 751 所高职院校（占全国高职院校近 48%）备案了人工智能技术应用（服务）专业；截至 2025 年 4 月，626 所普通高校备案了人工智能本科专业。这一组组数据，彰显了我国高校对 AI 人才培养的高度重视和积极响应。众多知名高校如清华大学、复旦大学等，更是积极与企业开展深度合作，共建 AI 课程群、实训基地。通过这种产学研深度融合的模式，学生们不仅能够接触到最前沿的 AI 理论知识，还能在实践中锻炼自己的动手能力和解决实际问题的能力，从而成长为既具备扎实理论基础又拥有丰富实践经验的创新性、实用性人才，为 AI 时代的发展提供源源不断的智力支持。
AI 推动教育公平与精准：构建普惠共享的教育新生态
教育公平是社会公平的重要基石，而 AI 凭借其独特的优势，为推动教育公平带来了前所未有的机遇。AI 依靠低成本科技节约高成本人力，实现了优质教育资源的规模化覆盖，就像一把神奇的钥匙，打开了通往优质教育的大门。例如，AI 学伴、远程教育机器人等创新应用，让偏远地区的学生能够跨越地域的限制，参与到前沿的教学活动中，与城市里的学生共享优质教育资源，缩小了城乡教育差距。同时，AI 助教、AI 批改作业等工具的应用，减轻了教师的工作负担，降低了教育成本，使得经济条件较差的家庭也能够为孩子负担个性化教育，让每一个孩子都能享受到公平而有质量的教育。
此外，AI 还在教育新基建方面发挥着重要作用，为教育公平与精准化提供了坚实的技术支撑。全国中小学联网率达到 100%，5G 网络在校园的应用加速推进，为数字教育资源的传输与共享提供了高速稳定的网络环境，让优质教育资源能够畅通无阻地到达每一个角落。数字教育资源持续充实，国家教育大数据中心为教育大模型的研发提供了丰富的数据支持，推动了教育内容的创新与优化。教育评价智能化水平不断提高，AI 能够收集分析过程性数据，为质量评价与综合素质评价提供科学依据，构建起精准高效的教育新生态。在这个生态中，每一个学生都能得到适合自己的教育，每一个教育环节都能实现精准施策，教育的发展更加公平、更加优质、更加高效。
在 AI 的浪潮下，教育正迎来前所未有的发展机遇。素养体系的转型、新课标改革与人才培养的创新、教育公平与精准化的推进，共同奏响了一曲教育变革的激昂乐章。让我们携手共进，迎接 AI 时代教育的美好未来，为培养更多适应时代发展需求的创新型人才、推动社会的进步与发展贡献力量。
（四）趋势 4：产业发展
—— 垂直细分，校 / 企 / 用户端多元
产业发展阶段：AI 赋能教育产业历经 “传统教学阶段（2000 年及以前）- 教育信息化初步阶段（2000-2010 年）- 教育信息化深化阶段（2010-2021 年）-AI 赋能教育阶段（2022 年至今）”。传统教学阶段依赖黑板、粉笔等传统工具，教育信息化初步阶段引入计算机与互联网，网易有道、好未来等企业推动技术普及；信息化深化阶段 AI 规模化应用于智慧校园、智适应学习平台，疫情加速在线教育发展；AI 赋能阶段大模型技术广泛应用，G 端（如腾讯教育、宇树科技）推动 AI 解决方案进校，C 端早幼教、素质教育、K12 等细分赛道 AI 解决方案井喷，B 端（如图灵机器人、小鹅通）为企业提供 AI 数智化服务。
企业类型与生态：产业参与者主要分为两类，一类是教育科技企业进行 AI 技术升级，如好未来、猿辅导、作业帮等，依托多年教育行业积累的品牌、师资、数据优势，落地 AI 学习机、教育大模型等产品；另一类是 AI 技术公司赋能教育行业，如 DeepSeek、智谱 AI、百度智能云等，凭借技术与资金优势，为教育场景提供模型、云服务等支持，两类企业共同丰富产业生态，推动产业发展。
覆盖场景与应用：校园端以教育信息化升级为主，提供智慧教学环境（如校园安全、互动教室）、智慧教学资源（如教研备课、智能组卷）、智慧校园管理（如排课、选课）等解决方案，头部厂商整合资源提供全面服务，集成方招标分包推动产业升级；教企端 AI 赋能 “前端招生 - 中台教研及管理 - 后端教学服务” 全链路，如 AI 客服、AIGC 备课、智能学情分析，助力教企降本增效；用户端通过软件或软硬一体方案，满足智适应学习、智能硬件使用、个性化内容推荐等需求，产品随市场需求动态迭代，如 AI 学习机、AI 口语老师、AI 错题本等。
（五）趋势 5：场景为先
—— 软硬协同，贯穿全流程
管理侧：AI 助力，构建全场景智能管理新生态
AI 深度赋能区域政府及教育局、校园、家庭三大管理场景，依托 SaaS 化智慧校园解决方案，推动管理与教学全流程迈向智能化新高度。区域政府及教育局借助大数据管理平台与驾驶舱，实现数据的精准治理与教学质量的科学评价，为教育决策提供有力支撑；学校层面，智慧排课系统优化课程安排，课后服务丰富学生课余生活，智能化监控筑牢校园安全防线，精准教学助力因材施教；家庭中，学情周报让家长及时掌握孩子学习动态，AI 个性化作业促进家校共育。AI 还搭建起“教育局 - 学校 - 家庭”数据互通平台，打破信息壁垒，推动跨层级管理协同高效运转。
教师侧：AI 赋能，塑造“人机复合型”教学新力量
AI 为教师课前、课中、课后各环节注入强大动力，助力打造“人机复合型教师”新形象。课前，教师借助 AI 开展协同备课，制定科学合理的教学计划，制作精美实用的课件，生成针对性强的习题，如讯飞星火教师助手、超星指针 AI 助教等工具，为教师备课提供便捷高效的支持；课中，采用“人工教师 + AI 助教”模式，AI 助教通过识别学生表情、语音、姿态等，实时生成学情报告，真人教师据此灵活调整授课内容，如洋葱学园 AI 课堂、希沃课堂智能反馈系统等，让课堂教学更加生动高效；课后，AI 辅助智能阅卷、批改作业，批量生成考题，还能处理发送通知、填写报表等重复性工作，有效减轻教师负担，使教师能够将更多精力投入到高阶育人工作中。
学生侧：AI 引领，打造个性化学习新体验
AI 全面赋能校内、校外学习场景，以学生为中心，助力提升综合素养。校内，AI 智能测评基于深度学习算法与知识图谱，精准定位学生薄弱知识点，生成详细的学情报告与个性化的提分方案；AI 智能错题本自动采集错题，进行分类标签与错因分析，并推荐相关课程，帮助学生查漏补缺。校外，AI 口语老师实时进行语音识别与打分，精准定位发音薄弱环节，助力学生提升口语水平；AI 学习机构建个性化知识图谱，智能诊断薄弱环节，生成强化训练方案，满足学生个性化学习需求。然而，部分传统学习模式下的学生在自主学习与 AI 互动能力方面面临挑战，可能导致能力差距进一步拉大。
教企侧与用户侧细分：AI 融合，开启全场景教育新篇章
教企侧，AI 全面覆盖“招 - 教 - 研 - 学 - 管 - 评”全场景，涌现出线上 AI 课堂平台、AI 教研备课平台、AI 营销裂变工具、智能阅卷软件等多样化应用。领智云、小鹅通等企业凭借强大的技术实力，构建起全链路 AI 能力支持体系，为教育企业提供一站式解决方案。用户侧，AI 与教育各细分赛道深度融合，融合程度因用户接受度与信息化发展阶段差异而有所不同。早幼教阶段，AI 用于智能故事讲述、认知训练，激发幼儿学习兴趣；K12 阶段，AI 提供智能辅导、个性化学习路径规划，助力学生高效学习；素质教育阶段，基于 AI 生成定制化学习方案，满足学生多样化发展需求；职业教育阶段，提供个性化学习计划与职业发展规划，帮助学生提升职业竞争力；中老年兴趣教育阶段，提供灵活便捷的学习资源，丰富中老年人精神文化生活。整体而言，AI 正以独特的魅力与强大的功能，推动教育行业迈向全新的发展阶段。
（六）趋势 6：商业模式
—— 覆盖 G/B/C 端，分层落地
三端差异化商业模式：G 端（政府学校端）目标客户为各级政府教育部门与大中小学校，核心产品包括区域教育大数据平台、AI 教育基础设施（如智能教室）、普惠性 AI 教育资源（如人机双师教学），通过政府项目采购、后续运维服务收费盈利，关键资源是强大技术研发能力与良好政府关系，竞争壁垒在于行业经验与品牌信任度；B 端（企业端）服务教育培训机构与企业内训部门，提供定制化智慧教学系统、AI 营销工具、企业内训平台搭建等，盈利模式包括产品销售、订阅服务、定制化开发，依赖教育行业专业人才与资源整合能力，竞争壁垒是产品研发与客户合作关系；C 端（消费者端）面向在校学生、家长及有学习需求的个人，产品有 AI 学习机、在线 AI 辅导课程、学习类 APP、AI 素养培训课程，通过硬件销售、会员订阅、课程付费盈利，核心资源是优质内容与算法团队、高效供应链，竞争壁垒在于技术应用与品牌口碑。
四大核心商业模式：围绕技术、产品、服务、知识构建商业模式，“卖技术” 即模型即服务（MaaS），依托云计算将 AI 算法模型封装为服务，提供模型定制开发、应用开发支持，用户按需付费；“卖服务” 通过 AI 教育软件收费，或基础版免费、会员订阅 / 功能解锁获取增值收入，如自适应学习平台会员服务、AI 教育软件高级功能付费；“卖产品” 将 AI 软件功能嵌入硬件，通过销售软硬件一体产品盈利，如学而思、松鼠 Ai 的 AI 学习机，具备智能诊断、个性化辅导功能；“卖知识” 聚焦 AI 素养提升培训，面向学员提供 AI 工具使用、模型训练等技能培训，为企业提供内训课程开发与平台搭建服务。
头部企业一站式解决方案：具备技术、业务、渠道优势的头部企业，打造融合技术、产品、服务、知识的一站式解决方案。以腾讯教育为例，面向全国各学龄段师生提供以 AI 课程教学为核心的整体方案，涵盖基础教学平台、AI 实验平台、编程工具等平台工具，联合权威机构打造的课程内容，小车、机器人等硬件产品，以及专家讲座、线上线下培训等教师培训服务，还承接国家级赛事、辅助地方赛事，帮助学校 / 机构高效开设 AI 课程。
（七）趋势 7：生态融合
—— 全产业链协同，政产学研用
产业链结构与协作：分层协同，共筑生态
AI + 教育产业链清晰划分为上、中、下游三个层级，各环节紧密协作，共同推动行业发展。上游作为技术基石，汇聚了大模型厂商与云服务厂商两大主力。大模型厂商如 OpenAI、DeepSeek、百度文心一言等，凭借强大的算法与模型研发能力，为教育领域提供底层智能支持；云服务厂商如华为云、百度智能云、AWS 等，则以稳定高效的云计算资源，保障教育应用的顺畅运行。这一层级市场高度垄断，集中度显著，为整个产业链奠定了坚实的技术基础。
中游环节则是产业链的核心应用层，涵盖了系统集成商、内容服务商与产品提供商。系统集成商如晓羊集团，擅长将各类技术与教育资源进行整合，打造一体化的教育解决方案；内容服务商如洋葱学园，专注于教育内容的研发与优化，提供丰富多样的学习资料；产品提供商如学而思，凭借其深厚的教育底蕴与创新能力，直接构建起 AI + 教育的多样化应用场景。根据各自特点，中游企业可分为技术驱动型、内容整合型与硬件入口型，它们各展所长，共同推动教育产品的创新与升级。
下游作为产业链的服务终端，通过课后服务、赛事等进校渠道以及线上线下相结合的销售渠道，将 AI + 教育服务精准送达 G 端（教育部门、学校）、B 端（培训机构）与 C 端（师生、家长）。当前，上中下游厂商正积极推动“技术 + 内容 + 硬件”的生态战略合作，通过深度融合，形成互利共赢的良好环境，为教育行业的智能化转型注入强大动力。
全环节 AI 赋能：智能渗透，重塑教育
AI 技术如同一股强大的驱动力，全面渗透至教育产业链的研发、生产、营销与交付等各个环节，深刻重塑着教育的面貌。在研发环节，AI 通过深度数据分析，精准把握学习者的个性化需求，设计出量身定制的学习方案。同时，它还能智能开发教育资源，如自动生成练习题、课件等，为教育创新提供源源不断的灵感，推动智能辅导系统、虚拟实验室等前沿产品的不断涌现。
生产环节中，AIGC 技术大放异彩，能够自动生成教材框架、习题解析以及多模态教育资源，极大地优化了内容制作流程，实现了教育内容的标准化与规模化生产，提高了生产效率与质量。
营销环节，AI 凭借其强大的数据分析能力，深入挖掘客户数据，构建出精准的用户画像。通过智能聊天机器人等工具，实现与用户的实时互动与推广，有效提升了获客效率与转化效果，为教育产品的市场推广开辟了新路径。
交付环节，AI 则成为教学过程的得力助手，能够根据学生的学习情况动态调整教学策略，精准评估学习效果，优化在线教育平台的用户体验，为学生提供个性化的学习支持，推动教育向更加智能化、个性化的方向发展。
政产学研用协同：多方联动，融合创新
“政产学研用”协同创新生态在 AI + 教育领域持续深化推进，各方优势互补，形成强大合力。政府层面，通过制定一系列扶持政策、提供研究课题等方式，为 AI + 教育的发展营造了良好的政策环境与发展基础。例如，复旦大学与阿里云、商汤等企业携手合作，共建 AI 垂域应用课程，为行业培养了大量专业人才。
产业界作为技术创新的主体，不断加大技术研发与产品创新力度，推动 AI + 教育产业的蓬勃发展。乐聚机器人建立研学基地，专注于服务机器人人才的培养，为行业输送了大量高素质技术人才。
学术界则充分发挥其理论研究与智力支持的优势，为教育创新提供理论指导与智力保障。上海交通大学人工智能学院与上海人工智能实验室合作实行本研贯通培养模式，为行业培养了一批既具备扎实理论基础又拥有丰富实践经验的复合型人才。
用户侧则通过积极反馈需求，推动教育产品的不断迭代与优化。四方紧密联动，实现了教育链、人才链、产业链与创新链的深度融合，推动产教融合迈入了一个全新的发展阶段。
（八）趋势 8：教育出海
—— 从资本 / 技术转向 AI 产品输出
出海阶段演变：四阶段递进，开启 AI 新篇
国内教育企业出海历经四阶段。资本出海时，成熟大型教育集团与互联网公司以投资参股、收购寻科技与创新项目，如 2014 年好未来投资美国 Minerva 大学；技术出海从欧美向教育欠发达地区扩散，创新企业运用国内经验，如 2016 年网易有道 U-dictionary 进军印度；服务出海套用国内运营经验办海外线下机构，如 2004 年新东方在加拿大建国际学院；2023 年后进入 AI + 教育产品出海阶段，强运营企业聚焦区域学科，借本地化策略商业化，如 2023 年猿力科技 CheckMath 覆盖超百国，2024 年作业帮 Question.AI 获近 200 万周活。
关键市场与产品方向：瞄准蓝海，聚焦主流
地区上，北美 K12 课堂信息化成熟、师资紧张；欧洲重 AI 伴学、缺产业技能人才；中东 AI + 教育产品偏低龄且宗教化；南亚、东南亚人口年轻、互联网渗透率高，与国内需求相似、模式易迁移，是 AI + 教育出海蓝海。产品上，学科辅导为主流，AI 拍照答疑、陪练是细分应用，如字节跳动 Gauth、作业帮 Question.AI；AI 语言学习类应用也有潜力，如 HelloTalk 语伴匹配助学语言。
三维协同输出特征：多维输出，构建生态
AI + 教育出海呈“文化 + 模式 + 技术”三维协同。文化输出借 AI 多语言翻译、跨文化课程设计降低壁垒，传播教育理念，中文学习 AI 助教以“AI + 本土内容”渗透全球；模式输出中，AI 生成适配区域框架课程，结合本地文化调整，B2B 模式机遇多，企业与院校合作定制方案；技术输出提供模块化服务包，通过 API 开放或模型开源吸引海外开发者，中国自适应学习系统、大模型技术复制开放，构建全球教育生态。
（九）趋势 9：市场格局
—— 哑铃形结构，竞争聚焦三要素
整体格局与细分差异：多元结构，赛道各具特色
AI + 教育市场整体呈哑铃形，头部企业凭品牌资金引领创新，中层受挤压竞争被动，小型机构灵活切入细分。细分领域格局多样：早幼教金字塔型，底部小型机构活跃；K12 倒金字塔型，头部主导、地下机构跟进慢；素质教育哑铃型，头尾市占高；职业教育纺锤型，中型为主且头部拥抱 AI；中老年兴趣教育金字塔型，头部未现，AI 结合度待提升。
商业竞争三要素：核心驱动，回归教育本质
AI + 教育竞争核心在模型算力、行业理解、垂类数据。算力降门槛，自主开发垂类模型有优势；理解教育场景，确保技术适配教学；垂类数据筑壁垒，闭源数据企业占先。未来竞争重心回归教育，生态协同成关键。
参与者类型与优劣势：多元共舞，各展所长
AI + 教育市场参与者有教育科技机构、信息化厂商、AI 技术商、跨界互联网公司。教育科技机构贴近用户有数据，但核心技术多依赖外援；信息化厂商进校强、硬件有壁垒，数据局限大；AI 技术商技术高、通用模块成熟，缺行业积淀；跨界互联网公司有流量技术，但教育理解不足，成功者需数据技术双强。
（十）趋势 10：市场规模
—— 供需两旺，2025 年超 700 亿
AI与教育的深度融合正重塑教育市场格局，其市场规模由校内与校外两大市场协同驱动。据权威预测，2025年中国AI + 教育市场规模将突破700亿元大关。随着AI大模型商业化进程的加速推进，预计到2030年，这一市场规模将接近3000亿元，期间复合增长率高达47%，展现出强劲的增长动力。
在校内市场，AI的核心应用聚焦于教育信息化建设，其经费主要来源于教育信息化财政预算。2024年，全国一般公共预算安排教育支出达4.29万亿元，较上年增长4%。未来，校内市场的增量空间主要源于存量教室设备的更新换代以及教学方式的创新变革，尽管当前市场规模已颇为可观，但增长空间相对有限。
校外市场则以AI学习机等新型教育智能硬件为引领，借助AI技术为学生量身定制个性化学习方案。随着社会对个性化学习需求的日益增长，校外市场蕴含着巨大的增长潜力，有望成为AI + 教育市场的重要增长极。
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