2025年AI教育行业专题报告：AI教育，奇点时刻来临final

第一章 为什么我们认为AI变革教育到了临界点？

教育具有反人性和“不可能三角”（个性化、高质量、大规模/低成本）的特征，每一轮 技术进步中，教育都是靠后被改造的应用场景，“替代主讲老师”这一命题仍较难实现

教育是获取、吸收及运用知识的过程，学历教育要满足成绩提高需求、非学历教育则是实现考证通过需 求，传统教育面临“不可能三角”的挑战，即无法同时做到个性化、高质量和大规模/低成本。1984年 Benjamin Bloom在其教育实验中提出“two sigma”理论，强调“传统教育和真正因材施教的教育，是有 巨大的鸿沟”。

但科技进步终究将带来教育行业的革命，回顾移动互联网时代，培训类涌现 出在线大班网课（名师放大优质师资），工具类涌现出拍题搜答案APP

随着互联网的发展与AI技术的进步，我国AI教育逐步迈向3.0阶段。 1.0阶段（1994-2012）：此阶段主要对应的是互联网的产生和发展。此阶段的教育以单向机械式传递为 主，具体形式为音频、视频、图文等以网络为媒介传递到用户面前。互联网的发展极大丰富了教育资 源，教育的公平化和规模化水平有一定改善，但仍然难以直接快速的满足教育个性化的需求。 2.0阶段（2012-2022）：此阶段我国4G技术实现商用，可以支持高质量的视频、音频和图像的在线传输， 在线直播课程得到了井喷式的发展。同时，AI经过进一步发展，在语音识别、图像识别等技术开始落 地教育领域，学习者可以通过拍照搜题等在一定范围内满足个性化的教育需求。 3.0阶段（2022年至今）：伴随ChatGpt发布，人工智能正式进入认知智能阶段（生成式人工智能）， AIGC发展使得教育兼顾高质量、普惠性和个性化成为可能。

2025年1月DeepSeek发布高质量开源和低价模型R1、模型效果逼近OpenAIo1， 有望推进技术平权，加速大模型时代教育原生APP的涌现

2025年1月Deepseek发布深度推理能力模型，性 能和成本方面表现出色。DeepSeek-R1在后训练 阶段大规模使用强化学习技术，在仅有极少标 注数据的情况下，极大提升模型推理能力，在 数学、代码、自然语言推理等任务上，性能比 肩OpenAI o1正式版，一定程度上反映了AI平权。 成本端，DeepSeek-R1 API 服务定价为每百万输 入tokens1元（缓存命中）/4元（缓存未命中）， 每百万输出 tokens16元。纯强化学习对推理能力 的提升带来RL范式泛化可能，更低的成本将更 有利于开发者探索AI的实际落地。

DeepSeek具备低成本、开源和推理能力，将改善AI教育的精准度、带动深度思 考并节约训练成本，AI实现启发式教学将成为可能

DeepSeek-R1凭借完善的计算基础设施、高效的 DualPipe训练框架、低精度训练的创新应用，以及 稀疏连接、合理分层设计等架构优化，实现了模 型性能的大幅提升与成本的有效控制。DeepSeekR1采用的“强化学习”技术，直接以结果为导向 进行奖励，促使AI学会更高效地思考，并展现出 初步的反思能力。其中DeepSeek-R1在有道K12测 试集上的准确率高达88%。DeepSeek-R1的强大的 推理能力将使教育产品的答疑功能得到进一步的 提升和优化；深度思考模式下，并非简单生成答 案，而是为学生提供精准的学习路径规划和实时 反馈，启发式教学、因材施教将成为可能。

依托国内大模型的发展，2023年以来教育垂直大模型陆续发布，教育类智能 硬件、应用不断上线，我们认为伴随Deep Seek的接入，新一轮蝶变在即

教育大模型的厂商可分为：1）大模型厂商和科技公司，如百度“文心一言”大模型（23年8月）被接入旗下学 习机产品，科大讯飞推出星火大模型及学习机产品（23年8月），汉王的天地大模型配置在AI电纸学习本（23 年10月）；2）教育类公司，如网易有道打造“子曰”大模型（23年7月），作业帮自研银河大模型（23年9 月），可汗学院、多邻国、Coursera、猿辅导等将产品与大模型结合，推出了AI助手型口语教练。

第二章 AI教育，从哪入手？ 有哪些商业化场景？

分场景：目前人工智能在教育领域的赋能已经从教育辅助-价值创造-因材施 教，AI技术正向教与学的核心环节延伸，但越靠近教学和学习、技术难度越大

智能教育当前已经从教育辅助向价值创造阶段过渡，未来有望在自适应学习、自适应互动课等应用上有 所突破。1）教育辅助阶段关注于简单教育场景的大规模基础应用的单-点数据收集，主要提高辅导老师、 家长的效率，代表性应用包括：智能测评、智能批改、拍照搜题等；2）价值创造期不再局限于辅助类工 作，开始参与教学流程中的如教学、学情分析与管理、问题诊断等的核心环节，推动实现“备-教-练-考评-管”全流程，代表性包括：学习过程评价、全流程学情分析与管理等。3）因材施教期基于上一阶段人 工智能对个体学生掌握知识类型、学习进展等相关数据的收集与评价，针对性进行教学辅导，实现真正 的自适应因材施教。在学习环节中，越是靠近教学和学习，技术难度越大，该阶段距当下仍有一段距离， 尚未大规模出现成熟化的商业应用，未来有望在自适应学习、自适应互动课等应用上逐渐成熟。

AI教育场景一：智能硬件在AI和大模型助力下持续功能迭代升级，提升 个性化辅导和学习效果，如：学习机、学练机、答疑词典笔等产品

AI助力下智能硬件也呈现出不同的产品形态，如学习机从“电子教辅”平板阶段→“网课学习”平 板阶段→“AI学习机”（注重视频内容）→“AI学练机”（侧重工具练习）。AI技术的赋能主要体 现在通过技术为学生提供更具互动性的学习工具、生成丰富多样的学习资源和创新的教学评估方法， 再加上AI视觉、AI语音的配合，能够提升学习效果。大模型能够根据学生的学习进度、理解能力和 知识掌握情况，为学生规划个性化学习路径，真正意义上实现学习辅助工具的高效性和实用性。其 中chatgpt上线后各家主要方向是个性化精准学习；DeepSeek的深度思考模式可展示出思考步骤看， 在教育场景中有助于培养学生的思维方式。

AI教育场景二：个性化答疑是重要落地场景，DeepSeek具备的深度思考和联 网能力可引导学生从“学工具”到“练思维”，加速“问答”类产品诞生

个性化答疑是推理模型在教育领域应用 的关键场景。过去与模型沟通对提示词 工程要求高，需精心撰写提示词才能得 到较好答案，但AI技术的不断更迭下：  1）如早期chatgpt的数据搜索汇总、现在 DeepSeek具备深度思考和联网能力，借 助DeepSeek的强大推理能力，有利于将 原有教育公司的丰富垂直数据储备结合， 有助于教育场景下深入逻辑推理和知识 拆解，提升在搜题、答疑、批改上的效 率和准确率。  2）且低成本的DS模型正在消解拍照解 题产品的题库门槛。如：高途高中数学 测评准确率从此前最佳情况的74%提升 至90%左右；DeepSeek-R1在有道K12测 试集上的准确率高达88%。

AI教育场景三：在线语言产品可实现问答、测评（纠正发音和语法），大模型 的语言理解和生成能力与用户的个性化陪练需求匹配，多邻国表现优异

AI大模型具备强大的语言理解和生成能力，与口语学习中的高频多次和个性化需求相匹配，可用于创建互动 学习体验，提供一对一的个性化陪练；且大模型能够实现引导式的学习，学生培养自主学习能力。以前AI口 语陪练产品所给出的对话，是基于提前设定的模板，AI基于模板进行微调，给出对话内容。大模型的生成能 力更强并具有一定的推理能力，捕捉用户意图与对话情境、为用户带来良好的交互体验。 基于大语言模型已经产生诸多AI口语陪练产品，典型如：1）多邻国接入 ChatGPT-4 并推出 DulingMax，学生 可通过 Explain My Answer 和 Rleplay实现语言学习解答、角色扮演对话；2）网易有道基于自研模型“子曰”开 发的 Hi Echo AI 口语老师。 多邻国成为成功范本，主要得益于：1）提供免费但有价值的服务以吸引海量用户加入，3Q2024期末公司付费 DAU为3720万/+54%，MAU为1.13亿/+36% ；2）通过卡通设计、闯关/连胜/排行榜/道具等构建游戏化特性 来激励学习者，24Q3付费用户860万/+47%；3）积极布局AI构建产品力，并不断拓展其他课程和学科（22年 数学、23年音乐）。

AI教育场景四：AI赋能教学教研提质增效，体现在：优化内部业务流 程、智能备课、智能批改、智能答疑等功能

AI助力下教育公司内部降本增效以及教师端教研教学全场景均可覆盖。其中包括：1）内部流程优化： 如公司内部管理系统的优化升级，可提高人效；2）教研教学系统：主要系智能备课、智能批改、智 能答疑等功能，AI可帮助实现教学场景的全覆盖，从撰写反馈、教案到设计教学活动、分析学生学 习情况，放大辅导答疑老师的杠杆、大幅提升备课效率，可实现成本的降低，如粉笔已将AI应用于 智能批改系统，目前一位老师可服务150人、效率提升275%。

分用户：中小学学段校内考试测评成熟度高、校外居家学习（AI学习机为 主）＞语言学习；目前成年人、早幼教阶段应用成熟度较低

中小学校内场景中，考试测评应用成熟度最高；校外场景中，居家学习＞语言学习应用。相对中小学阶 段，成年人教育阶段、早幼教阶段的AI+教育应用成熟度则相对较低，主要系成年人教育内容及目标多 样化，高校学科知识图谱构建难度大、职教及兴趣培训知识点分散，模型构建难度大等原因，低成本高 效模型催化下，后续预计将在特定细分垂直领域不断延展。

教育闭环中AI虚拟老师仍是薄弱环节，AI “替代辅导老师”将远易于“替代 主讲老师”，未来甚至每个学生或都需要AI学习助理

学习的过程是考-学-练-评的闭环过程，包括：传授知 识-练习真题巩固知识-考试测评检查掌握程度。其中学 习仍是以线下场景为主、需要真人教学老师进行知识 的传输，目前AI技术可以更加趣味化和分级化，在给 予学生情绪价值以及监督树立威严上有所欠缺；后续 的练、评、测环节主要是辅导老师承担，AI助力下可 以更加智能化和个性化，如生成定制计划、专业批改、 生成学情计划等。我们认为AI “替代辅导老师”将远 易于“替代主讲老师”，未来甚至每个学生或都需要 AI学习助理。

第三章 DeepSeek大模型下各公司AI+教育最新进展？

1月以来多家教育公司接入DeepSeek大模型，高质量开源和低价模型催化 下有望加速AI教育产品商业化落地

有道、好未来等相继宣布全面拥抱DeepSeek-R1。借助DeepSeek R1的强大推理能力，有利于将原有教育 公司的丰富垂直数据储备结合，AI产品解决方案进一步优化、促使AI学会更高效地思考；且AI成本降低 必将加速行业发展，很快将有更多AI使用，有望进一步打开商业化空间。

新东方：私库云书发布两款深度融合AI大模型的新产品-“新东方×柯林斯S体 系单词营”和“新东方S体系英语阅读营”，将AI融入单词学习、英语阅读

新东方私库云书发布两款深度融合AI大模型的新产品：“新东方×柯林斯S体系单词营”和“新东方S体系 英语阅读营”。其中，前者是新东方私库云书与全球知名出版品牌柯林斯(Collins)携手共研的学习产品，后 者则是由新东方自主研发的产品。新东方私库云书融合词频分析、自然拼读、记忆曲线和人工智能技术， 使产品更符合中国学习者的认知规律，达成学术严谨性与用户体验的平衡。其中：1）新东方私库云书团队筛选出核心高频的4000个单词以适配中国的青少年，并将这4000单词按难度划分为 四个级别、采用释义分级；2）“单词营”还嵌入了AI工具，由AI老师全程陪伴，配合学习者即时调整学习 难度，智能纠错，同时进行知识拓展，实时检测巩固学习成果。

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编辑：火腿肠