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2026年中國GenAI+教育行業(yè)發(fā)展報告

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GenAI+教育行業(yè)丨發(fā)展報告

摘要:

2025年是中國智慧教育的元年,隨著DeepSeek等國產(chǎn)大模型在推理效率與開源生態(tài)上的跨越式發(fā)展,GenAI技術(shù)逐漸成為重構(gòu)教育生產(chǎn)力的邏輯底座。模型能力的爆發(fā)式增長,使得實時、交互、個性化的知識生成與情感陪伴成為可能。國家高度重視人工智能對教育的深刻影響,并將教育數(shù)字化確立為建設(shè)教育強(qiáng)國的核心突破口。教育部等九部門聯(lián)合印發(fā)《關(guān)于加快推進(jìn)教育數(shù)字化的意見》作為教育數(shù)字化轉(zhuǎn)型的綱領(lǐng)性文件,將GenAI視為深度賦能教學(xué)模式變革、科研范式轉(zhuǎn)型與實現(xiàn)因材施教的核心路徑。

本報告采用了定量分析與定性調(diào)研相結(jié)合的混合研究方法,旨在通過對校端采購、C端用戶行為以及供給端企業(yè)策略的深度拆解,構(gòu)建一套2025年以來GenAI+教育行業(yè)的航海圖,挖掘技術(shù)商業(yè)邏輯,識別痛點(diǎn)場景,并為從業(yè)者提供實操性決策參考。

在本報告的撰寫過程中,我們始終貫穿著一個核心思考:教育的技術(shù)邊界在哪里?我們基于研究提出了40/60分割,即教育過程中約40%的部分屬于技術(shù)工具化范疇,而剩下的60%則是人類的主場服務(wù),涉及情感喚醒、價值塑造、悟性啟發(fā)以及復(fù)雜問題的實時引導(dǎo)。技術(shù)的價值在于將人類教師從40%的繁瑣中解放出來,使其全身心投入到60%不可替代的教育勞動中。

為了確保討論的一致性,本報告對核心術(shù)語界定如下:

GenAIGenerative AI:生成式人工智能,特指基于深度學(xué)習(xí)模型、根據(jù)提示詞生成文本、代碼、圖像、音頻等新內(nèi)容的AI技術(shù)。本報告主要以“GenAI”來表征這類技術(shù)和應(yīng)用,也會根據(jù)場景需要或常見用法調(diào)用大模型、LLM、智能體、Agent、AIGC等相關(guān)術(shù)語。


技術(shù)驅(qū)動教育變革

GenAI技術(shù)帶來信息形態(tài)、工具應(yīng)用、空間場景和組織形式的顯性量變,以實現(xiàn)“規(guī)?;膫€性供給”和“可量化的教學(xué)成效”為演進(jìn)方向

GenAI技術(shù)通過重構(gòu)教育產(chǎn)業(yè)中四大核心要素帶來顯性變革:將靜態(tài)的教學(xué)信息升級為可實時交互的動態(tài)智能體,將輔助性的效率工具進(jìn)化為深度參與學(xué)習(xí)過程的認(rèn)知伙伴,將能感知會思考的智能載體能力賦予到傳統(tǒng)智慧教室終端場景,將剛性的班級組織形態(tài)逐步瓦解為更具彈性的人機(jī)協(xié)同網(wǎng)絡(luò)。人工智能正驅(qū)動著教育市場向新的教學(xué)和交付方式進(jìn)行不可逆轉(zhuǎn)地演進(jìn)——規(guī)?;膫€性供給以及可量化的教學(xué)成效。


GenAI技術(shù)與技術(shù)不可替代之物

40/60分割:GenAI是工具、是方法、是時代賦予人類教育勞動的鎧甲

關(guān)于教育中技術(shù)的不可替代之物是一個長期、宏大且充滿爭議的研究課題,教育學(xué)者與分析師從未停止思考技術(shù)邊界的問題。我們將教育分工這一復(fù)雜的社會活動,按照GenAI可不可以產(chǎn)生明顯替代作用,用一個簡單的餅圖來呈現(xiàn)技術(shù)與人力勞動的分工模型供大家思考和討論:40%是GenAI可替代的工具側(cè),即顯性的可邏輯化、重復(fù)化的教育工具的迭代;60%是GenAI暫時難以涉獵的人類教育勞動投入,而GenAI的作用則是成為教育主體提升效率和能力的外掛。技術(shù)與技術(shù)不可替代之物的博弈是一個動態(tài)遷移的過程,AI對復(fù)雜認(rèn)知的深度滲透與頓悟在不斷演進(jìn),技術(shù)的賦能半徑持續(xù)擴(kuò)張;或許未來GenAI跨越了元學(xué)習(xí)的技術(shù)奇點(diǎn),開始在思維的廣度與深度上實現(xiàn)對人類經(jīng)驗的高度復(fù)刻,尤其是人機(jī)交互有能力深度觸達(dá)“悟性啟發(fā)”這一教育領(lǐng)域時,40/60分割的邊界線仍會被技術(shù)不斷拓展,并迫使我們?nèi)シ磸?fù)思考教育中那塊最核心、最無法被算法化的人類力量的領(lǐng)地應(yīng)該如何定義。



中國GenAI+教育的技術(shù)驅(qū)動

GenAI契合教育溝通密集型本質(zhì),加快人工智能在教育行業(yè)的應(yīng)用滲透

2025年是中國人工智能產(chǎn)業(yè)從技術(shù)爆發(fā)轉(zhuǎn)向全面應(yīng)用的關(guān)鍵一年。年初DeepSeek通過架構(gòu)創(chuàng)新實現(xiàn)了模型的高效低成本運(yùn)行,顯著降低了技術(shù)應(yīng)用的門檻,推動了GenAI在全行業(yè)的快速落地。受技術(shù)進(jìn)步與應(yīng)用普及的共同驅(qū)動,艾瑞測算2025至2029年中國AI產(chǎn)業(yè)將保持32.1%的年均復(fù)合增長率 ,在2029年突破1萬億的市場規(guī)模。在判別式AI時代,相比于互聯(lián)網(wǎng)、金融、零售等行業(yè)人工智能技術(shù)的深度應(yīng)用,教育行業(yè)屬于技術(shù)滲透較淺較難的地帶。而GenAI憑借強(qiáng)語言交互特性,精準(zhǔn)契合了教育作為溝通密集型行業(yè)的本質(zhì),突破了滲透瓶頸。這種技術(shù)與場景的深度共振,使得教育行業(yè)迅速躍升為GenAI技術(shù)快速滲透并落地的主要戰(zhàn)場之一。


GenAI校端教育信息化市場的覆蓋

政策帶動下GenAI技術(shù)引發(fā)中國校端教育信息化預(yù)算的內(nèi)部結(jié)構(gòu)性遷移

中國教育信息化數(shù)字化經(jīng)費(fèi)規(guī)模將保持穩(wěn)健增長,2025全年或在5515億元水平,預(yù)計將于2028年穩(wěn)步上升至6802億元水平。在政策導(dǎo)向與技術(shù)范式轉(zhuǎn)型的雙重作用下,GenAI作為底層技術(shù)底座,深度融入校園教學(xué)、科研及管理的各個環(huán)節(jié),成為數(shù)字化轉(zhuǎn)型的必然趨勢,自2025年下半年開始,中國學(xué)校端GenAI相關(guān)采購需求開始明顯上升。根據(jù)學(xué)校端采購調(diào)研結(jié)果和專家訪談加權(quán)推算,隨著2025年學(xué)校對GenAI技術(shù)采購需求的爆發(fā),院校GenAI相關(guān)項目金額在高校與中小學(xué)整體采購中占比約為25%-35%和20%-30%,這一比例預(yù)計將在未來三年保持高速增長的態(tài)勢。


GenAIC端教育市場的覆蓋1/2

GenAI在成人學(xué)習(xí)備考、K12學(xué)生自習(xí)練題、家長輔導(dǎo)場景中均顯著滲透

根據(jù)互聯(lián)網(wǎng)絡(luò)信息中心數(shù)據(jù),截至2025年12月,中國生成式人工智能用戶規(guī)模達(dá)6.02億人,較2024年底增長141.7%,普及率達(dá)42.8%,中青年和高學(xué)歷人群構(gòu)成核心用戶。用戶調(diào)研顯示,在教育場景下GenAI滲透尤為顯著,57.3%的家長在輔導(dǎo)孩子時使用GenAI類應(yīng)用,25%成年學(xué)習(xí)者利用其進(jìn)行備考或?qū)W習(xí)。值得注意的是,孩子接觸GenAI的途徑呈現(xiàn)多樣化,其中通用AI助手以74.8%的占比成為首要接觸途徑,這表明AI教育應(yīng)用已突破單一工具屬性,廣泛融入了家庭教育與個人提升的日常生活中。


GenAIC端教育市場的覆蓋(2/2

從規(guī)模轉(zhuǎn)向效率,GenAI驅(qū)動下的萬億級教育市場供給邏輯重構(gòu)

中國消費(fèi)端的教育支出整體表現(xiàn)穩(wěn)健,2025年中國C端教育市場總規(guī)?;蛟?.3萬億元水平,作為重塑教育供給邏輯的核心變量,2025年GenAI類教育產(chǎn)品服務(wù)在成人與K12教育賽道中的覆蓋率分別在15%-20%和10%-15%水平;預(yù)計2028年C端教育市場總規(guī)模將達(dá)到約1.5萬億元,GenAI類教育產(chǎn)品服務(wù)覆蓋率隨之持續(xù)上升。GenAI進(jìn)化為參與市場競爭的入場券以及底層基礎(chǔ)設(shè)施,技術(shù)能力不僅決定了交付效率,更成為樹立領(lǐng)先技術(shù)形象并構(gòu)建長期競爭壁壘的市場底牌。


GenAI+教育市場規(guī)模推算

2028年中國GenAI+教育產(chǎn)品服務(wù)規(guī)?;蜻_(dá)8910億元,校端采購增速可觀

2025年GenAI在教育行業(yè)的快速滲透直觀體現(xiàn)在了采購需求上:C端市場從2023年開始體驗技術(shù)紅利,學(xué)校端則是從2025下半年開始展現(xiàn)強(qiáng)勁的需求勢頭。2025年GenAI+產(chǎn)品服務(wù)總規(guī)模預(yù)計達(dá)3442億元水平,預(yù)計將以37%的年復(fù)合增長率驅(qū)動2028年規(guī)模邁向8910億水平;其中純粹的技術(shù)能力價值增長更為迅猛(CAGR 45%),自2025年的664億水平上升至2028年的2023億元水平。無論在產(chǎn)品服務(wù)還是技術(shù)能力層面,學(xué)校端需求的復(fù)合增長率均高于C端市場,對整體GenAI+教育的規(guī)模增長起到明顯帶動作用。

為了脫水出技術(shù)能力本身的價值表征,本次研究引入了調(diào)整系數(shù)GenAI技術(shù)能力價值占比,綜合多維調(diào)研校準(zhǔn),雖然不同垂直賽道和產(chǎn)品服務(wù)類型有較大差異,但整體來看GenAI技術(shù)能力價值占比在2025年平均在20%上下,即平均5元產(chǎn)品服務(wù)中有1元多用以購買技術(shù)能力,而這一占比會隨著用戶端對GenAI能力的需求加深而逐年上升。



普通高校-GenAI采購需求1/2

GenAI項目數(shù)量占比27%,校園服務(wù)和數(shù)智化教學(xué)類項目GenAI深度高

基于本次定量分析的普通高校有效標(biāo)書樣本,普通高校教育信息化相關(guān)采購中,TOP3類型為數(shù)智化教學(xué)、學(xué)科實訓(xùn)與實驗室、基礎(chǔ)設(shè)施與算力基座;其中在所有采購需求中,明確涉及GenAI的采購項目數(shù)量占比約27%,其中校園公共服務(wù)類項目需求中GenAI含量最高,院校要求技術(shù)有效提升管理、安防、行政報銷等校園運(yùn)轉(zhuǎn)的智能化水平;其次是數(shù)智化教學(xué)領(lǐng)域,GenAI被寄希望于為教師減負(fù)增效,實現(xiàn)個性化學(xué)習(xí)路徑、自動生成教學(xué)大綱,并提升課堂互動質(zhì)量。


普通高校-GenAI采購需求2/2

GenAI項目采購多在100-400萬預(yù)算區(qū)間,不同層級高校需求差異明顯

基于本次定量分析的普通高校有效標(biāo)書樣本,在采購價格區(qū)間方面,百萬元以下的項目偏初級或單一平臺組件的采購;100萬-400萬預(yù)算區(qū)間是目前高校最集中的采購區(qū)間,主要涉及大模型部署的完整方案采構(gòu);400萬以上項目以基礎(chǔ)建設(shè)為導(dǎo)向,大規(guī)模硬件設(shè)備占比高。從各層高校的采購需求來看,985/211高校將GenAI視為核心科研基礎(chǔ)設(shè)施,其采購焦點(diǎn)在于算力主權(quán)與自主可控的生產(chǎn)力底座;普通本科院校則更關(guān)注GenAI對現(xiàn)有教育體系的數(shù)智化升級,其采購邏輯追求全棧一體化的軟件+內(nèi)容解決方案,旨在利用AI重構(gòu)課程、教務(wù)與評價系統(tǒng)。


職業(yè)院校-GenAI采購需求1/2

GenAI項目數(shù)量占比35%,數(shù)智化教學(xué)和學(xué)科實訓(xùn)類項目GenAI濃度高

基于本次定量分析的職業(yè)院校有效標(biāo)書樣本,職業(yè)院校教育信息化相關(guān)采購中,TOP3類型為數(shù)智化教學(xué)、學(xué)科實訓(xùn)與實驗室、基礎(chǔ)設(shè)施與算力基座。在所有采購需求中,明確涉及GenAI的采購項目數(shù)量占比約35%。數(shù)智化教學(xué)領(lǐng)域中GenAI含量最高,要求技術(shù)可以有效減輕教師備課負(fù)擔(dān),以求實現(xiàn)規(guī)?;c個性化教學(xué);同時,GenAI也普遍被院校要求應(yīng)用在學(xué)科實訓(xùn)與實驗室的建設(shè)中;此外,在校園治理與服務(wù)領(lǐng)域,GenAI被寄希望于從解決單一事務(wù)轉(zhuǎn)向提供一站式、對話式全天候服務(wù)。


職業(yè)院校-GenAI采購需求1/2

GenAI項目數(shù)量占比35%,數(shù)智化教學(xué)和學(xué)科實訓(xùn)類項目GenAI濃度高

基于本次定量分析的職業(yè)院校有效標(biāo)書樣本,職業(yè)院校教育信息化相關(guān)采購中,TOP3類型為數(shù)智化教學(xué)、學(xué)科實訓(xùn)與實驗室、基礎(chǔ)設(shè)施與算力基座。在所有采購需求中,明確涉及GenAI的采購項目數(shù)量占比約35%。數(shù)智化教學(xué)領(lǐng)域中GenAI含量最高,要求技術(shù)可以有效減輕教師備課負(fù)擔(dān),以求實現(xiàn)規(guī)?;c個性化教學(xué);同時,GenAI也普遍被院校要求應(yīng)用在學(xué)科實訓(xùn)與實驗室的建設(shè)中;此外,在校園治理與服務(wù)領(lǐng)域,GenAI被寄希望于從解決單一事務(wù)轉(zhuǎn)向提供一站式、對話式全天候服務(wù)。


職業(yè)院校-GenAI采購需求2/2

GenAI采購多集中在150-400萬預(yù)算區(qū)間,圍繞院校定位與需求展開

基于本次定量分析的職業(yè)院校有效標(biāo)書樣本,從采購金額來看,雙高院校采購預(yù)算常達(dá)400萬至千萬級,核心目標(biāo)是構(gòu)建校級AI能力中心與MaaS平臺,旨在打造集國產(chǎn)高性能算力、多模型管理、數(shù)據(jù)治理于一體的全校通用智能底座。普通高職院校則采取重場景策略,采購預(yù)算集中在150萬至400萬元區(qū)間,聚焦于AI+特色專業(yè)群的深度融合。中職學(xué)校及偏遠(yuǎn)地區(qū)院校則以工具為主,走輕量化路徑,預(yù)算普遍低于150萬元,傾向于采購成品化AI教學(xué)工具包、教師辦公插件或單一功能(如AI數(shù)字人制作、智能巡課)。


中小學(xué)-GenAI采購需求1/2

GenAI項目數(shù)量占比46%,基礎(chǔ)設(shè)施和數(shù)智化教學(xué)項目GenAI濃度高

基于本次定量分析的有效標(biāo)書樣本,地方教育部門和中小學(xué)教育信息化相關(guān)采購中,TOP3為基礎(chǔ)設(shè)施與算力基座、數(shù)智化教學(xué)、校園公共服務(wù),在所有采購項目中明確涉及GenAI的項目占比46%。分項目類型來看,基礎(chǔ)設(shè)施與算力基座類項目中GenAI相關(guān)占比最高,學(xué)校注重構(gòu)建支持AI運(yùn)行的底層數(shù)字基座;同時,GenAI正逐步滲透到教學(xué)全場景,輔助實現(xiàn)學(xué)情精準(zhǔn)分析、個性化學(xué)習(xí)及校園治理智能化。


中小學(xué)-GenAI采購需求2/2

GenAI相關(guān)項目預(yù)算多在100-500萬水平,不同采購主體需求差異較大

基于本次定量分析的有效標(biāo)書樣本,地方教育部門的采購高度集中在教育數(shù)字基座和智算云平臺,更看重基座的兼容性與數(shù)據(jù)治理能力;而中小學(xué)直采傾向于GenAI的場景應(yīng)用,如建設(shè)特定的人工智能實驗室、部署AI體育設(shè)備等。

數(shù)字地域差異從硬件向算法、軟件轉(zhuǎn)移,一線梯隊(京、滬、浙、蘇):引領(lǐng)前沿創(chuàng)新,已全面進(jìn)入數(shù)字基座+大模型的深水區(qū);二線梯隊(川、甘、魯):側(cè)重于人工智能實驗室及示范校整體提升,處于AI硬件與軟件協(xié)同建設(shè)的爆發(fā)期;三線梯隊(新、云、蒙):仍以智慧黑板、基礎(chǔ)網(wǎng)絡(luò)補(bǔ)強(qiáng)等薄改類項目為主,AI功能多作為硬件設(shè)備的附加功能。


學(xué)GenAI采購特征總結(jié)

集成垂直模型的實訓(xùn)系統(tǒng)、LLM+RAG+知識圖譜、Agent、私有化部署

基于本次定量分析的有效標(biāo)書樣本,學(xué)校對GenAI的采購需求呈現(xiàn)出以下三個方面的共同特征:1)LLM+RAG+知識圖譜:針對通用模型幻覺痛點(diǎn),院校更傾向選擇大模型+RAG+知識圖譜的方案。2)交互Agent化:學(xué)校傾向能夠主動驅(qū)動教學(xué)流程與校園管理、具備規(guī)劃與執(zhí)行能力的AI Agent應(yīng)用,實現(xiàn)從被動問答到主動行動。3)私有化部署:基于對數(shù)據(jù)主權(quán)與安全合規(guī)性的高度重視,高校普遍強(qiáng)制要求本地化部署與國產(chǎn)信創(chuàng)適配。

普通高校和職業(yè)院校采購的共同特征在于:傾向采購應(yīng)用在專業(yè)領(lǐng)域?qū)嵱?xùn)方面的垂直大模型,如落地建筑、醫(yī)護(hù)、財經(jīng)、醫(yī)學(xué)、鐵路、地質(zhì)等專業(yè)領(lǐng)域,成為專業(yè)實訓(xùn)中的核心智能組件;而中小學(xué)采購的另一明顯特征在于,傾向GenAI能力覆蓋教室、操場、走廊等更多物理空間,應(yīng)用在校園安全、體育教學(xué)、心理健康等特定場景中,實現(xiàn)非接觸式的風(fēng)險預(yù)判和主動監(jiān)測。



K12學(xué)生學(xué)習(xí)的GenAI使用-垂直大模型

作用于作業(yè)輔助和自主學(xué)習(xí)的學(xué)練場景,功能多樣,獲家長認(rèn)可

用戶調(diào)研結(jié)果顯示,在教育垂直GenAI應(yīng)用(融合教育垂直大模型技術(shù)的教育類應(yīng)用)的使用上,家長反饋孩子的主要用途集中在輔助校內(nèi)作業(yè)(50.5%)、自主學(xué)習(xí)/刷題的學(xué)練場景(49.9%)以及知識科普場景(49.9%);功能偏好上,習(xí)題講解(44.9%)、作業(yè)批改(42.6%)和AI題庫(42.5%)位居前三。近九成家長認(rèn)為教育垂直GenAI應(yīng)用對孩子的學(xué)習(xí)有幫助,正在成為解決具體學(xué)業(yè)難題的標(biāo)準(zhǔn)配置。


K12學(xué)生學(xué)習(xí)的GenAI使用-通用大模型

兼顧學(xué)業(yè)輔導(dǎo)與興趣科普,最常使用知識問答和內(nèi)嵌的學(xué)習(xí)功能模塊

用戶調(diào)研結(jié)果顯示,孩子在通用GenAI應(yīng)用(DeepSeek、豆包、元寶等通用AI應(yīng)用)上的行為模式更加多元化。輔助校內(nèi)作業(yè)仍是首要用途,其次是發(fā)展興趣/知識科普和創(chuàng)意寫作/繪畫,顯示出通用AI在激發(fā)創(chuàng)造力方面的獨(dú)特價值。在具體功能上,知識問答能力最受青睞,其次常用通用AI應(yīng)用內(nèi)嵌的學(xué)習(xí)功能模塊,再次是輔助寫作。近九成的家長認(rèn)為通用GenAI應(yīng)用對孩子教育有一定幫助,印證了其在教育場景中的廣泛適用性。


家長輔導(dǎo)場景的GenAI使用

家長多模型混用解決輔導(dǎo)難題,對不同類型大模型沒有差異性偏好

用戶調(diào)研結(jié)果顯示,在家長參與的孩子輔導(dǎo)場景下,K12學(xué)生家長尚未沉淀出明顯的GenAI應(yīng)用使用特征:37.1%固定使用一兩款,35.6%多款混合使用。高頻應(yīng)用場景集中在拍照搜題/錯題分析和知識搜索與答疑,旨在快速解決輔導(dǎo)過程中的知識盲區(qū)。對于不同技術(shù)來源模型,家長暫時并沒有差異性的偏好,其中教育企業(yè)自研大模型32.7%,科技企業(yè)模型+教育企業(yè)接入32.6%,直接使用通用大模型31.4%。


家長對GenAI+孩子教育的態(tài)度

家長對GenAI技術(shù)積極且審慎,略有擔(dān)憂孩子產(chǎn)生過度依賴與思維惰性

用戶調(diào)研結(jié)果顯示,家長對GenAI持有一種積極接納但審慎管控的辯證態(tài)度。近四成家長認(rèn)為AI是不可逆轉(zhuǎn)的社會趨勢,主張孩子盡早適應(yīng),家長期待AI能幫助孩子拓寬知識視野并提升學(xué)習(xí)效率,看重其作為信息窗口的價值。然而,負(fù)面擔(dān)憂同樣強(qiáng)烈——45.8%的家長擔(dān)心孩子會因過度依賴AI而不愿主動思考,35.9%擔(dān)心滋生抄襲和投機(jī)心理,33.6%擔(dān)心孩子沉迷AI互動會減少人際交流,這反映了家長在接受技術(shù)進(jìn)展、享受紅利的同時,對教育本質(zhì)——思維訓(xùn)練與人際互動的堅守。


K12學(xué)生家長的教育付費(fèi)需求拆解

GenAI重塑家長教育付費(fèi)邏輯的供給形態(tài),推動五大核心訴求智能化升級

用戶調(diào)研結(jié)果顯示,GenAI并未創(chuàng)造新的教育需求,而是重塑了家長傳統(tǒng)教育投入鏈條的供給側(cè)。長期以來,中國家長潛在的教育付費(fèi)核心訴求可以總結(jié)為“學(xué)會學(xué)習(xí)、環(huán)境構(gòu)建、輔導(dǎo)糾錯、伴學(xué)監(jiān)督、學(xué)情診斷”,而在GenAI的推動下,解決方式正從人海/題海/費(fèi)家長的高投入戰(zhàn)術(shù)向AI精準(zhǔn)服務(wù)轉(zhuǎn)型。家長的付費(fèi)核心依然是焦慮釋放與結(jié)果交付,而GenAI可以通過提供更人性化、更精準(zhǔn)且成本更低的解決方案,大幅提升家長端在這五個維度的付費(fèi)效率與體驗。


K12學(xué)生家長GenAI+教育區(qū)域差異

一線家長理性審慎重實效,新一線激進(jìn)投入呈現(xiàn)教育與技術(shù)雙卷特征

用戶調(diào)研結(jié)果顯示,不同城市層級的家長展現(xiàn)出截然不同的AI教育畫像。一線城市家長作為理性的精英掌舵者,學(xué)歷收入雙高,孩子接觸AI最早最廣,但態(tài)度審慎開放,嚴(yán)格要求工具的實際提效,拒絕噱頭。新一線城市家長則更像是激進(jìn)的教育投資者,在競爭焦慮驅(qū)動下,付費(fèi)意愿最強(qiáng),呈現(xiàn)教育與技術(shù)雙重內(nèi)卷的狀態(tài),積極擁抱技術(shù)以搶占賽道優(yōu)勢。相比之下,二線城市家長態(tài)度保守,傾向于跟隨主流,需待產(chǎn)品普及驗證后才傾向跟進(jìn)。三線及以下城市家長相對處于焦慮矛盾中,既希望AI能彌補(bǔ)孩子教育資源的差距,又畏懼其負(fù)面影響,價格敏感度最高,態(tài)度兩極分化。


成年學(xué)習(xí)者的GenAI使用

大學(xué)生是成年學(xué)習(xí)者主力軍,聚焦語言學(xué)習(xí)和公務(wù)員事業(yè)編備考等場景

使用GenAI的成年學(xué)習(xí)者群體中,大學(xué)生在讀占比高達(dá)62.2%,職場人士占37.8%。在功能需求上,學(xué)習(xí)資料生成歸納和學(xué)習(xí)計劃制定是最高頻應(yīng)用,反映了成年學(xué)習(xí)者對知識壓縮與時間管理的迫切需求。使用習(xí)慣上,成年學(xué)習(xí)者更傾向于組合拳,40.9%的人會混合使用多款A(yù)I工具以滿足不同場景的需求,單一工具很難滿足其復(fù)雜的學(xué)習(xí)與備考路徑。在語言類考試(四六級/考研英語/雅思)和公務(wù)員/考編考試的備考過程中,成年學(xué)習(xí)者也經(jīng)常使用GenAI。


成年學(xué)習(xí)者的教育付費(fèi)需求拆解

付費(fèi)邏輯從傳統(tǒng)的為生存焦慮花錢,轉(zhuǎn)向為確定性結(jié)果與學(xué)習(xí)效率買單

成年學(xué)習(xí)者的教育投入心態(tài)極度務(wù)實,核心驅(qū)動力是當(dāng)下的生存和進(jìn)階需求,圍繞學(xué)業(yè)產(chǎn)出、考試上岸和職業(yè)技能三大目標(biāo)展開。成年學(xué)習(xí)者的時間和精力是極其稀缺的資源,在GenAI出現(xiàn)之前,解決方案往往要求投入大量時間,而GenAI出現(xiàn)后的解決方案則是直接折疊時間、提升效率。在學(xué)習(xí)過程中,GenAI扮演著能力提升的數(shù)字義肢和知識結(jié)果交付者角色,在學(xué)業(yè)救急與職場提效中作用顯著,可交付即時可用的成果,并低成本提供考試診斷與模擬陪練。


不同成年學(xué)習(xí)者GenAI學(xué)習(xí)付費(fèi)特征

在校生游牧式體驗為救急付費(fèi),職場人追求嵌入式提效與結(jié)果即時交付

在校大學(xué)生是極致追求學(xué)習(xí)付費(fèi)性價比的用戶,作為AI時代原住民,擅長在不同免費(fèi)模型間游牧切換,付費(fèi)行為通常發(fā)生在Deadline前的救急時刻,呈現(xiàn)極度離散和小額化的特征,且因恐懼違規(guī)而愿意為安全性買單。而在職學(xué)習(xí)者對價格脫敏但對時間投入極度敏感,他們將學(xué)習(xí)視為低頻軟需,付費(fèi)意愿往往在轉(zhuǎn)行/晉升壓力出現(xiàn)時瞬間激活;他們在GenAI的應(yīng)用上,追求知識壓縮去噪后的極簡干貨,對自己技能短板打定制化補(bǔ)丁,遵循“遇到問題才學(xué),解決問題即停” 的即時學(xué)習(xí)交付極簡邏輯。



2026GenAI+教育產(chǎn)業(yè)圖譜


GenAI+教育常見應(yīng)用形態(tài)

平臺整合與場景深耕雙向驅(qū)動GenAI教育應(yīng)用的產(chǎn)品形態(tài)日漸成熟

當(dāng)前GenAI教育應(yīng)用市場呈現(xiàn)縱橫雙向的深度發(fā)展態(tài)勢:橫向看,供給端正從提供單一工具向打造一體化平臺演進(jìn),硬件(如學(xué)習(xí)平板)往往同時融合了精準(zhǔn)學(xué)習(xí)系統(tǒng)、評測批改、學(xué)情診斷等多重功能;軟件平臺也在整合備課、教學(xué)、評價全鏈路;縱向看,廠商正在更細(xì)分的場景中進(jìn)行精細(xì)嘗試,覆蓋各學(xué)段學(xué)生的個性化學(xué)練、教師教學(xué)輔助以及學(xué)校管理的全環(huán)節(jié)。市場以供給端技術(shù)與應(yīng)用創(chuàng)新為主要驅(qū)動力,需求端則在實踐中檢驗并篩選出更有效的GenAI產(chǎn)品與模式,推動GenAI的教育應(yīng)用形態(tài)走向成熟。


教育垂直大模型技術(shù)與應(yīng)用

技術(shù)與數(shù)據(jù)構(gòu)建教育垂直大模型競爭屏障,長遠(yuǎn)取決于教育的提質(zhì)增效

教育垂直大模型市場進(jìn)入以場景深耕與價值交付為核心的中場競爭階段:從提供通用能力的平替工具,轉(zhuǎn)向進(jìn)行教育專屬的創(chuàng)造與賦能;從開發(fā)單點(diǎn)功能的應(yīng)用,轉(zhuǎn)向構(gòu)建軟硬服一體化的生態(tài)體系。當(dāng)前市場已形成科技巨頭、傳統(tǒng)教育企業(yè)、學(xué)術(shù)機(jī)構(gòu)及創(chuàng)業(yè)公司多元化主體競逐的格局。從競爭角度上看,短期企業(yè)較量功能創(chuàng)新,中期比拼數(shù)據(jù)閉環(huán)與生態(tài)整合能力,長期取決于對教育質(zhì)量與效率的根本性提升。能深刻理解教育規(guī)律、快速形成商業(yè)閉環(huán)、穩(wěn)健構(gòu)建生態(tài)壁壘的市場參與者,將贏得爭奪主導(dǎo)權(quán)的更多籌碼。


通用大模型技術(shù)在教育領(lǐng)域的應(yīng)用

開源GenAI技術(shù)基礎(chǔ)設(shè)施化,結(jié)合企業(yè)自有知識圖譜微調(diào)垂直大模型

在與教育科技公司的合作中,以DeepSeek、Qwen為代表的開源大模型主要扮演兩種角色:憑借通用大模型的強(qiáng)推理與多模態(tài)能力,實現(xiàn)GenAI技術(shù)的基礎(chǔ)設(shè)施化,降低教育企業(yè)使用大模型的技術(shù)門檻;結(jié)合企業(yè)自有知識圖譜微調(diào)垂直大模型,強(qiáng)化垂直學(xué)科的邏輯適配性。頭部教育科技機(jī)構(gòu)(如作業(yè)幫、好未來)普遍采用自研垂直教育大模型+通用大模型能力引入的混合架構(gòu)。除了DeepSeek外,中國大模型廠商都在不同程度地基于自身大模型技術(shù)優(yōu)勢深化教育場景的應(yīng)用適配,結(jié)合原有教育業(yè)務(wù)積累,通過差異化路徑,鞏固各自在AI教育領(lǐng)域的競爭優(yōu)勢。


GenAI對教育科技商業(yè)模式的影響

頭部教育服務(wù)商向兼具算法堡壘、私有數(shù)據(jù)和核心場景的科技公司進(jìn)化

近兩年來頭部教育科技企業(yè)的財務(wù)實證表明,GenAI正驅(qū)動全球教育科技行業(yè)經(jīng)歷了一場代際更替,受到技術(shù)沖擊的企業(yè)給市場的啟示在于,在邊際成本為零的模型應(yīng)用面前,標(biāo)準(zhǔn)化的數(shù)字內(nèi)容不再構(gòu)成商業(yè)堡壘,傳統(tǒng)單向信息分發(fā)難以產(chǎn)生變現(xiàn)價值,內(nèi)容價值轉(zhuǎn)向更深更專更細(xì)的深海領(lǐng)域——私有教育數(shù)據(jù);而抓住機(jī)遇的企業(yè)其共同特征在于,通過私有數(shù)據(jù)閉環(huán)訓(xùn)練垂域模型或深度集成開源技術(shù),并將其封裝在自有優(yōu)勢服務(wù)場域中,無論是智能硬件的物理入口、軟件或服務(wù)自有鏈路(系統(tǒng)、軟件、平臺等),還是智慧校園大規(guī)模解決方案場景,這些企業(yè)正倒逼自己進(jìn)化為擁有算法壁壘與私有數(shù)據(jù)的智慧教育基礎(chǔ)技術(shù)設(shè)施供應(yīng)商。


GenAI時代教育服務(wù)商的差異化策略

服務(wù)商需要根據(jù)賽道稟賦把技術(shù)、內(nèi)容與服務(wù)按比例重組成新的交付配方

在GenAI對商業(yè)模式影響中我們有提到,GenAI時代在迫使教育服務(wù)商向擁有算法壁壘、私有數(shù)據(jù)和核心場景的科技公司進(jìn)化;但進(jìn)化并不代表所有服務(wù)商都必須盲目扎堆競爭AI技術(shù)投入,而是需要根據(jù)自身賽道稟賦,將AI技術(shù)、專業(yè)內(nèi)容、人力服務(wù)、品牌權(quán)威以及場景滲透等維度作為資源配料,依據(jù)一定配比重組形成獨(dú)特的風(fēng)味配方,為解決教育中大量復(fù)雜場景中不可標(biāo)準(zhǔn)化的需求,形成具備差異化競爭力的交付體系。比如,對于教育科技巨頭而言,配料主體是硬核技術(shù)、基礎(chǔ)設(shè)施與品牌公信力,產(chǎn)出的交付物是教育生產(chǎn)資料,降低教育環(huán)節(jié)的基礎(chǔ)成本;垂直賽道中型企業(yè)則必須強(qiáng)化專業(yè)內(nèi)容的占比,通過深度行業(yè)理解將AI技術(shù)封裝在具體的專業(yè)場景中;而對于小微企業(yè)來說,AI技術(shù)更多在于釋放企業(yè)在低效環(huán)節(jié)的時間成本,使其能夠?qū)⒏噘Y源投入到教學(xué)服務(wù)當(dāng)中。



ChatGPT-Edu

瞄準(zhǔn)教育體系核心的系統(tǒng)性嵌入,對學(xué)與教的兩端同時展開深度重構(gòu)

2025年OpenAI通過相繼發(fā)布ChatGPT Study 和 ChatGPT for Teachers,一系列動作瞄準(zhǔn)教育體系核心的系統(tǒng)性嵌入,其戰(zhàn)略脈絡(luò)體現(xiàn)于對學(xué)與教兩端的深度重構(gòu):在學(xué)生端,其核心創(chuàng)新是基于學(xué)習(xí)科學(xué)的高級提示詞工程,通過編碼鼓勵主動參與、發(fā)展元認(rèn)知等教學(xué)原則,將AI重塑為引導(dǎo)深度思維過程的啟發(fā)式導(dǎo)師;在教師端,通過提供安全的數(shù)據(jù)處理、區(qū)域協(xié)作工具、Teaching with AI資源庫及與教師聯(lián)合會制定的倫理指引等,將AI轉(zhuǎn)化為能被教育管理制度所接納和管控的專業(yè)化基礎(chǔ)設(shè)施。由此,OpenAI的長期目標(biāo)或許是通過科學(xué)化設(shè)計、制度化合規(guī)與雙向閉環(huán)賦能,成為教學(xué)流程中可信、可控且不可或缺的核心服務(wù)層,從而在構(gòu)建未來教育生態(tài)的競爭中確立底層優(yōu)勢。


Gemini for Education

基于LearnLM的原生教學(xué)生態(tài),內(nèi)嵌引導(dǎo)式教學(xué)策略,引發(fā)學(xué)生思考

谷歌Gemini for Education并不把自己定義為效率工具,而是旨在重塑教學(xué)的原生體驗。在最新一代Gemini 3 Pro模型基礎(chǔ)上,底層技術(shù)引入專為教育心理學(xué)微調(diào)的Learn LM,內(nèi)嵌引導(dǎo)式教學(xué)策略,懂得通過啟發(fā)式提問引導(dǎo)學(xué)生思考,而非直接提供答案,試圖解決教育界對AI讓學(xué)生變懶的根本擔(dān)憂。該套件通過NotebookLM(聽覺學(xué)習(xí))、Canvas(協(xié)作畫布)及 Gems(定制專家)等創(chuàng)新形態(tài),深度融合于Google Workspace生態(tài)。全球1.7億已有用戶無需遷移數(shù)據(jù),即可在最熟悉的文檔與作業(yè)流中無縫調(diào)用。


千問-Qwen3-Learning

面向?qū)W生及教師的拍題答疑+作業(yè)批改智能助手,免費(fèi)且不限次數(shù)

2025年12月4日,阿里巴巴正式推出基于Qwen3、使用萬億級教育數(shù)據(jù)訓(xùn)練的教育垂直大模型——Qwen3-Learning,并于千問APP上線。該模型定位為面向K12學(xué)生及教師的“拍題答疑+作業(yè)批改”雙核心智能助手,并采取完全免費(fèi)、不限次數(shù)的服務(wù)模式。官方表示,其在多項權(quán)威教育基準(zhǔn)測試中,性能已與OpenAI、谷歌的付費(fèi)服務(wù)持平。與通用大模型在教育領(lǐng)域的寬泛探索不同,千問APP的獨(dú)特優(yōu)勢在于其全面而細(xì)致的學(xué)科覆蓋,實現(xiàn)了從小學(xué)到高中的全年齡段、全學(xué)科支持。這標(biāo)志著大模型的競爭正從過去的綜合能力比拼,轉(zhuǎn)向?qū)Υ怪眻鼍皯?yīng)用深度的角逐。


千問-教育場景應(yīng)用

部署專用模型強(qiáng)化教育場景解決能力,通過多模態(tài)交互承擔(dān)起AI助教角色

在基座大模型+垂直場景的行業(yè)趨勢下,千問通過專用模型精度+多模態(tài)交互+資料庫廣度的三維組合構(gòu)建護(hù)城河:1)技術(shù)垂直化。應(yīng)用Qwen3-Learning等專用模型,通過強(qiáng)化數(shù)理邏輯推理能力,解決教育用戶對結(jié)果準(zhǔn)確性的剛性需求,彌補(bǔ)通用模型在理科領(lǐng)域的幻覺短板。2)交互擬人化。通過可視化板書講解與整頁多題批改功能,在移動端模擬線下1對1輔導(dǎo)的教學(xué)過程,提升用戶粘性。3)生態(tài)壁壘。依托阿里生態(tài)整合數(shù)億級試卷與行業(yè)資料庫,覆蓋全學(xué)段、全生命周期學(xué)習(xí)需求。


科大訊飛

覆蓋教學(xué)、學(xué)習(xí)、考試、管理、素質(zhì)五大核心場景的智慧教育產(chǎn)品矩陣

科大訊飛構(gòu)建起覆蓋教學(xué)、學(xué)習(xí)、考試、管理、素質(zhì)五大核心場景的智慧教育產(chǎn)品矩陣,并形成了面向政府、學(xué)校與家庭的系統(tǒng)性業(yè)務(wù)布局。其通過智慧課堂、精準(zhǔn)教學(xué)系統(tǒng)等產(chǎn)品實現(xiàn)數(shù)據(jù)驅(qū)動的因材施教,利用學(xué)習(xí)機(jī)、個性化手冊促進(jìn)學(xué)生自主學(xué)習(xí),借助智能評卷、新高考方案等工具推動教育體系的高效管理與評價改革。該體系在賦能教師減負(fù)提效、規(guī)?;瘜崿F(xiàn)個性化學(xué)習(xí)、促進(jìn)城鄉(xiāng)教育均衡等方面產(chǎn)生了實質(zhì)性影響,展現(xiàn)了人工智能技術(shù)深度融入教育主流程、推動系統(tǒng)性變革的可行路徑與商業(yè)價值。


科大訊飛

高強(qiáng)度技術(shù)研發(fā)支持GenAI+教育的規(guī)?;虡I(yè)落地,助推業(yè)績強(qiáng)勁增長

科大訊飛是技術(shù)密集型企業(yè),持續(xù)將占營收20%以上的資金高強(qiáng)度投入研發(fā),雖然在短期內(nèi)必然擠占消耗財務(wù)資源,導(dǎo)致利潤承壓與財務(wù)績效波動,但是投入本質(zhì)是對核心能力的戰(zhàn)略性儲備,價值釋放關(guān)鍵在于創(chuàng)新的轉(zhuǎn)化效率。2025年星火大模型X1在國產(chǎn)算力上實現(xiàn)關(guān)鍵能力躍升,在教育等垂直領(lǐng)域取得突破。2025年科大訊飛大模型相關(guān)項目中標(biāo)金額達(dá)23.16億元;2025年預(yù)計實現(xiàn)凈利潤7.85億元-9.5億元,同比增長40%-70%;2025年銷售回款總額超過270億元,同比增長超40億元。報告表示科大訊飛營收增長的主要原因在于,積極搶抓通用人工智能的歷史新機(jī)遇,繼續(xù)保持面向未來搶占人工智能根紅利的戰(zhàn)略投入。


云啟智慧

堅持教育數(shù)智產(chǎn)品公司定位,專注提供教育數(shù)智化領(lǐng)域全流程解決方案

云啟智慧科技有限公司成立于2020年5月,以教育數(shù)智產(chǎn)品公司為定位,依托中國聯(lián)通技術(shù)優(yōu)勢及全國一體化運(yùn)營體系,華中師范大學(xué)兩大國家級科研平臺的科研能力以及網(wǎng)龍公司的行業(yè)影響力,在“客戶屬地化經(jīng)營服務(wù)支持”、“產(chǎn)學(xué)研一體化”、“教育資源和技術(shù)能力整合”三大方面形成優(yōu)勢。云啟公司致力于將前沿信息技術(shù)與教育實際場景深度融合,提供從頂層設(shè)計到落地交付的全流程解決方案,探索以國家需求為導(dǎo)向、以市場化機(jī)制運(yùn)作、以科研創(chuàng)新為驅(qū)動的新型智慧教育發(fā)展模式。


云啟智慧-AI+

AI系統(tǒng)性融入教育綜合解決方案中,賦能管理、評價和教學(xué)各核心環(huán)節(jié)

云啟公司系統(tǒng)性深層次地將AI技術(shù)賦能校園管理、學(xué)生評價、智慧教學(xué)等核心教育環(huán)節(jié),助力以智助管、以智助評、以智助教。教育數(shù)智基座構(gòu)建了“統(tǒng)一基座、數(shù)據(jù)驅(qū)動、生態(tài)協(xié)同”的可持續(xù)發(fā)展體系,為解決區(qū)域教育治理和智能決策提供有效解決方案;數(shù)智校園運(yùn)營平臺構(gòu)建校長-處長-院長“三級鏈接”駕駛艙和AI校長助理2.0,智能學(xué)生評價提供科學(xué)的學(xué)生成長評價體系,結(jié)合學(xué)生校園卡消費(fèi)、考試、門禁等數(shù)據(jù),提供學(xué)生成長畫像、學(xué)生綜合預(yù)警、學(xué)生綜合能力評價等功能;智能督導(dǎo)評價平臺通過大模型自然語言處理、計算機(jī)視覺等技術(shù),實現(xiàn)課堂教學(xué)行為自動識別、教學(xué)效果智能分析、督導(dǎo)評價報告輔助自動生成功能。


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Tracy的籃球博物館
2026-03-03 13:40:00
內(nèi)塔尼亞胡遭襲安然無恙,特朗普:最猛烈打擊很快到來

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史政先鋒
2026-03-03 11:13:31
伊朗強(qiáng)援已到!以色列集結(jié)10萬大軍,關(guān)鍵時刻,普京對中國做承諾

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咣當(dāng)?shù)厍?/span>
2026-03-02 17:00:31
美將擴(kuò)大對伊軍事打擊 魯比奧:“最猛烈打擊尚未到來”

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新華社
2026-03-03 15:54:43
2026-03-03 18:48:49
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