AI教育主要依托于教育信息化和在线教育发展。我国教育体系主要分为校内学历教育和校外非学历培训，过去数十年，校内教育向教育信息化发展，而校外教育主要向在线化发展，基础设施完善、教育数据资源增长、在线教育渗透率提升为AI教育发展奠定坚实基础。校内方面，2000-2016年是我国教育信息化1.0时期，这一阶段基本完成了全国中小学互联网和多媒体教室的普及，2018年我国教育信息化进入2.0阶段，优质数字教育资源不断增加，以AI智慧课堂为代表的智能化产品开始辅助校内教学。校外方面，2013年以来随着云服务发展、带宽扩容、4G网络和智能终端普及，在线教育步入产业化，学科教育、素质教育、软硬件产品百花齐放，2020年公共卫生事件催化下在线教育渗透率提升到20%以上，这些均为AI教育发展提供土壤。
生成式AI技术有望推动AI教育应用和效果更进一步。2013年开始，AI技术就已经在教育领域有所发力，出现了拍照搜题、口语测评、分级阅读、自适应学习系统等产品，这一阶段的人工智能技术主要依靠传统的机器学习手段，存在用户体验粗糙、教学效果模糊等问题。以ChatGPT为代表的生成式AI 技术，在智能水平、交互方式等方面形成革新，能够通过学习大量训练数据从而具备类人化的语言、语境、意图、逻辑等理解与推理能力，能够生成新的内容，同时通过简单的问答方式实现交互，使用门槛低，这些特点扩展了AI技术的应用边界。而教育被认为是最适配生成式AI的领域之一，一方面，过去数十年的教学内容和教育数据已经有了较为可观的积累，另一方面，教育的交互方式一般也是通过语言问答的形式进行，这和当前大模型利用自然语言多轮交互的特点相匹配。
AI赋能有望助力实现规模化、高质量、个性化的教育。传统的教育面临"不可能三角"挑战，即同时实现规模化、高质量、个性化。新中国成立后，我国逐渐普及了义务教育，解决了教育有无的问题，但是不同地区、城乡和学校之间教育水平仍然存在客观差距，并且个性化的因材施教(充分了解学生，针对学生不擅长的领域进行教学和练习，提高学习效率、减轻学习负担)难以普及。然而，AI大模型的出现有望打破这一不可能三角。AI技术加持下，教师能够快速收集到更优质的教学资源、进行更高效的教研、优化针对不同学生的教学策略等，学生能够接收更个性化的学习内容、对感兴趣的跨学科内容主动探索。同时，基于AI的平台可以处理大量数据，能够为越来越多的学生提供个性化学习体验，而不影响质量。
AI教育产品的关键要素主要体现为模型及算力、教育业务理解、教育数据三方面。其中，模型及算力是基础门槛，目前主要有API调用调优、自主开发大模型，以及两者结合三种方式来获取底层的模型及算力能力。教育业务理解和教育数据决定企业是否有落地能力，以及是否能够达成好的用户体验和学习效果，这里涉及产品设计逻辑、用户痛点感知、语料库和工具建设等方面，以及利用大量优质的教研数据资源、学生学情数据资源等反哺大模型迭代优化，要求企业在教育业务和互联网产品(或硬件产品)上具备深入理解。
AI教育的参与者可分为"教育系"、"技术系"两派。"教育系"包括具备教育业务经验背景的线下和在线教育机构，他们的共同点在于对教育业务具备深刻的理解，其中头部企业发展至今已经形成了较为丰富的教育产品矩阵，构成生态圈，其中线下教育机构获客成本低、用户信任度高，有利于重服务/体验/情感连接的C端AI产品落地，但是技术力量相对薄弱;线上教育机构具备大量结构化的教学数据作为训练资源，但是自身获客成本高、造血能力不足，在持续性技术投入上存在不确定性。"技术系"包括AI技术供应商和互联网巨头，这两类玩家存在重合，其优势在于技术壁垒高、AI模块成熟、模型算法训练经验丰富，拥有庞大的流量入口，且能够提供云计算等基础设施，但是缺乏对教育行业的长期理解，产品化输出可能难以满足教育真实需求。教育信息化厂商综合了"教育系"和"技术系"，具备较强的进校优势，但是核心技术以外采为主，对第三方依赖重。
DeepSeek-R1将大模型的教育应用提升到可用级别，并通过低成本大幅缩小了各大厂商的底层模型能力差距。2025年1月20日，来自中国的DeepSeek发布DeepSeek-R1模型，在数学、编程及逻辑推理等多个领域展现国际顶级的实力。在教育场景中，无论是学习、做题还是讲题，都需要深入且长时间的思考，R1所具备的推理能力因此对AI教育应用十分关键。根据有道测试数据，DeepSeek-R1在有道k12测试集上的准确率达88%。根据高途内部测试数据，DeepSeek-R1经过调优之后在高中数学测试集上的准确率约达90%，比原有模型的准确率提升了15%，如果下沉到初中、小学，R1的准确率提升更加显著，可能接近于真人状态。另一方面，DeepSeek的API调用成本也极低，也带动了其他大厂大模型跟随降价，这推动各家在模型能力上走向平权，技术差距迅速缩小。
AI对教育的赋能可作用于备课-教学一学练考试-评价一管理全教育流程。1)备课、教学、评价主要由教师执行，目前教师的工作内容普遍较为繁琐，AI能够帮助教师提供更适合的课程规划、辅助教案和课件撰写、通过分析学生反馈进行课堂管理、自动化评分和评估等，能够通过虚拟3D教室等方式提升学习互动体验，优化教学过程。2)管理主要由教务人员进行，AI能够帮助优化课程、预算等资源配置，实时更新学生进度和课堂活动、推动家校无缝沟通等。3)学练、考试主要由学生进行，由于学生个体差异大，核心需求是自适应，实现个性化学习，AI能够实时评估学生水平，并提供定制的教学内容以满足个体需求，且根据学生反应动态调整课程，帮助学生按自身的学习节奏掌握知识。
大模型带来的创新功能主要包括对话辅导、类真人口语陪练、阅读理解、辅助教研等。目前大模型在教育中的功能应用主要包括对话辅导、口语陪练、阅读理解、作业批改、辅助教研、学情分析、大语言模型翻译等。其中，对话辅导包括解题引导、知识问答、写作辅导、心理辅导等，例如GPT-4o可在不直接告诉学生最终答案的前提下，基于实时语音的互动载体，跟随学生已有思路对学生进行引导，且过程中可随时打断，模拟真人教师，在引导学生学习过程中还可通过语气的变化的方式给予学生正向激励,且可以通过学生呼吸频率等方式判断学生情绪状态并及时提供调整建议。口语陪练包括英语口语对话，阅读理解包括分析文章、总结课程要点等，作业批改包括主观题批改、作文批改润色等，辅助教研包括生成教学内容等，学情分析包括题目作答解析、多模态解析等。此外，大模型为精准学等框架较为成熟的功能带来新发展，推动习题类型更丰富(脱离题库限制)、知识点定位更准确、画像构建更完整(人机互动感知)。这些功能被嵌入到各类软硬件和教学服务中，提升学习效率和效果的作用。
国内AI教育产品主要包括ToB的智慧教育(教育信息化)，以及ToC的智慧辅学和伴学。1)教育信息化指为政府及学校提供教育教学所需的软硬件及整体解决方案，例如提供自动评阅(评阅软硬件销售、全流程阅卷服务)、理化生实验(实验室建设、教考设备销售或租售)、体育测评(测试站或一体机设备、操场改造)、精准教学(硬件为基础搭载软件、软件系统单独进校等)等。2)ToC的智慧辅学和伴学主要包括教育软件、教育硬件两大类，其中教育软件分为培训类和工具类产品，前者包括学科辅导类、编程类、语言学习类及考试备考类产品，后者包括拍照答疑、对话助手等产品，覆盖覆盖K12、素质教育、成人教育等各领域，通过升级迭代功能，以会员订阅等形式收费，或者按使用次数和量级收费。教育硬件品类较为多元，包括学习机、词典笔、点读笔、点读机、教育机器人、智能台灯、智能玩具等，将软件功能嵌入硬件中，提升原有硬件产品单价，并以硬件整体售卖。此外，传统教育服务中也正在融合AI能力，在教育内容、互动形式、学生指导、内容推荐等环节嵌入AI应用。
目前中小学阶段的AI应用成熟度较高，早幼教、成人的AI教育应用仍待挖掘。分年龄段看，校内外场景中，中小学阶段是AI应用成熟度最高的阶段，而成人阶段、早幼教阶段成熟度则相对较低，这主要由于中小学阶段教育内容相对标准化、集中化，知识图谱构建难度低，且群体基数大，数据规模大、质量高，大模型构建难度低，而成人和早幼教阶段则相反，教育内容和目标多样化，知识图谱构建难度大，且知识点分散，数据规模小、质量差，大模型构建难度大。随着数据的积累和技术的发展，早幼教、成人教育AI应用有望丰富。
AI教育硬件中AI学习平板、AI词典笔赛道相对成熟。AI学习平板方面，早期的学习机强调内容资源的聚合，智能化、优质资源需求不高，后由于公共卫生事件，学习平板作为网课载体，家长监管、大屏护眼、作业批改等需求旺盛，带动学习平板工具属性增强，后"双减"时代，学习平板顺势承载了培训补习需求，对高质量、个性化内容需求加强，教培企业入局、生成式AI应用进一步加强了"内容为王"的竞争路线。学练机主要采用墨水屏技术，聚焦护眼+练习场景。据洛图科技,2024年学习平板全渠道销量达到592万台，同比增长25.5%，销售额191亿元，同比增长37.6%;2403线上渠道学而思、小猿、科大讯飞、作业帮、小度销售额前五，市占率分别约22%、18%、17%、16%、7%。预计随着内容丰富、AI功能深化和国补扩容，AI学习平板有望进一步渗透。
AI 词典笔方面，早期的词典笔主要实现离线扫描翻译英文的功能，后随着新厂商进入和竞争的加剧，词典笔的的软硬件功能快速迭代，软件方面增加口语练习、全科内容，以及最新的AI大模型应用，硬件方面扩大屏幕、加宽笔头扫描、增加摄像头等。作为单功能的工具类产品，词典笔标准化程度高，进入门槛低，近两年尽管功能升级，但行业均价不断下探。不过，近期有道推出SpaceOne答疑笔，结合了最新的DeepSeek应用，将词典能力扩充到全科答疑，定价1699元，市场反馈良好，有望推动词典笔市场升级。
AI玩具和AI故事机属于偏早教类的产品，由于儿童单次专注时间短，对多样化交互形式需求高，产品大多偏向单一功能:例如故事机主要用于故事熏听，思维机主要用于思维训练，不同品类之间由于场景和功能交叉不明显，竞争关系不突出。不少创业公司切入AI玩具、AI故事机赛道，目前早教类产品的AI大模型应用主要集中在用爸妈声音讲故事并进行内容共创、个性化音频、百科知识问答、识别情绪进行反应等，拥有优质内容的厂商可能更有品牌溢价。
AI教育软件中拍照搜题类、口语学习类较为成熟。拍照搜题是AI教育市场最早出现的一类应用，最初核心用户是中小学学生和家长，商业模式分为工具属性(收取会员订阅费)和引流属性(将用户引流至同App/品牌课程中，收取课程费)，2021年拍照搜题类软件面临管控与整改要求，产品定位专项辅助家长进行作业辅导与检查。近年来，拍照搜题类软件尝试拓赛道、拓功能、拓市场，例如增加成人阶段，拓展作业批改、错题本功能，并进军海外市场。大模型介入后，拍照搜题类产品开始脱离题库限制，可以通过让大模型学习题目来直接生成答案和解析，如好未来等厂商开始通过这条路径切入。根据QuestMobile数据，2025年1月作业帮、小猿口算(小猿A1)MAU位居前二，分别达到8640万人、2207万人，字节跳动旗下新推出的豆包爱学用户量迅速增长，MAU达到555万人。
口语学习方面，过去的产品主要以测评-自适应推荐为主要学习路径，侧重教学。大模型技术加持下，以自由英语口语对话为主的新产品出现，用户可以选择不同的情境，或者标准化口语考试练习下对话，在对话过程中，产品会实时对用户语法、发音进行评估，并且多轮对话结束后生成评估方案,更侧重练习。由于自由对话类应用模式轻,技术难度不高，对教育内容积累要求不高，入局门槛低，过去两年多类型公司挤入此类赛道。目前传统口语学习软件厂商英语趣配音、流利说等均推出了自由对话类产品，英语工具类厂商有道，在线教培企业高途，AI技术厂商科大讯飞、字节跳动等也相继推出类似产品，各家通过提升AI技术(提供真实自然的对话体验，以及更准确的评分、纠正)、细化场景与教学(提供针对具体场景的口语教学、更加细致的知识点解析等)、结合明星IP等方式进行差异化竞争。
综合学习产品主要由教育公司推出，内容属性强，差异化程度较高。例如多邻国、英语天天练、英孚教育、斑马AI学等，各家结合自身的教研内容和教学方法进行内容和产品设计，并将AI能力融合进教研、教学环节，包括AI生成教学内容、AI个性化推荐内容等，进行差异化竞争。部分产品通过游戏玩法，提升用户粘性，例如好未来旗下的英语天天练产品套用角色扮演类游戏，通过用英语开口对话，完成作业练习，玩家可获得升级奖励。
