“AI+教育”高速增长的核心驱动力来自政策、技术与市场三方面的共振。（1）政策层面，

　　自2024年起，国家密集出台多项政策，明确将AI技术融入教育教学全要素、全过程。

　　（2）AI赋能教育的核心价值在于破解传统教育中的“不可能三角”，即难以同时实现规模化、高质量与个性化。

　　其付费用户规模与营收的持续增长，证明了AI教育产品在提升学习效果与实现商业变现上的双重潜力。

　　国内“AI+教育”的商业模式主要分为To G、To B与To C三类，各自服务于不同场景与需求。

　　To G模式聚焦教育公平与合规治理；To B模式旨在提升学校教学与管理效率；To C模式则直接面向学生与家长。

　　，典型应用包括“智能考场”与“AI评分系统”。在这一领域，最具优势的是那些深度扎根于教育信息化的系统集成商和解决方案公司，主要是计算机公司。

　　对于“AI教室”硬件，传统教育硬件头部公司有望占据主导；而对于“AI助教”软件，掌握教材版权、与教研体系关系紧密的出版传媒类公司有望实现教学内容和场景深度融合。

　　最后，To C模式直接面向学生与家长，核心价值在于提供高度个性化的学习体验。

　　在最具市场潜力的To C端，预计头部企业需具备支撑即时交互与算法迭代的互联网技术研发实力，同时能够保障海量优质题库与教学资源储备。因此，具备教育场景落地经验的科技企业或更具竞争力。

　　多家上市公司已在To C的“AI+教育”领域进行积极布局，形成具备核心竞争力的产品组合。

　　尽管“AI+教育”整体仍处发展早期，但其应用场景广阔，未来增长动力强劲。

　　当前行业在技术融合深度与市场渗透率上尚有提升空间，但随着成本下降与用户认知提高，产品普及速度将加快。投资者可重点关注在To C端具备数据、算法与内容优势的科技企业，以及深耕教育场景的硬件与解决方案提供商，关注传统教培机构的转型机会。

　　风险提示：对产业趋势发展的预测存在局限性，人工智能技术存在局限性，技术发展进程低于预期。

　　当前，“AI+教育”正迈入顶层规划持续细化、商业路径愈发清晰的关键发展期。

　　一方面，政策组合拳为整个赛道提供了长期而稳定的政策红利；另一方面，以多邻国（Duolingo）为代表的成功案例，证明了AI教育产品在提升效率、个性化学习及商业变现上的巨大潜力。

　　其高质量发展始终面临一道核心难题，即传统教育模式难以同时实现 “大规模覆盖、高质量教学、个性化培养”的三重目标，这一“不可能三角” 成为制约教育公平与质量双提升的关键瓶颈。

　　而AI 技术的突破性发展，恰好为破解这一矛盾提供了核心抓手。AI 能够在扩大教育覆盖范围的同时，兼顾教学质量与个体需求，这一技术潜力也得到了国家级政策的密集部署与方向指引。

　　教育强国战略为十年纲领，强调数字化作用。2025年1月《教育强国建设规划纲要》作为未来十年教育发展的总纲领，将“教育数字化”定义为“开辟发展新赛道、塑造发展新优势”的核心引擎，明确“两步走”目标，即到2027年，教育强国建设取得重要阶段性成效；到2035年，全面建成教育强国，高质量教育体系全面建成，基础教育普及水平和质量稳居世界前列，学习型社会全面形成。

　　AI通识教育、国家智慧教育平台智能升级、教育专用大模型应用示范和数字教育出海

　　2025年4月教育部等九部门联合发布《关于加快推进教育数字化的意见》，

　　025年5月教育部正式发布《中小学人工智能通识教育指南（2025版）》，聚焦未来人才储备，提出通过优化课堂互动、强化实践感知等方式，系统培育学生AI素养与伦理认知。

　　2025年8月国务院《关于深入实施“人工智能+”行动的意见》在重申“AI融入教育教学全要素、全过程”的基础上，进一步提出“创新智能学伴、智能教师等人机协同教育教学新模式”，“构建智能化情景交互学习模式，推动开展方式更灵活、资源更丰富的自主学习”，推动“AI+教育”向纵深发展。

　　国内“AI+教育”的实践路径因场景而异，主要划分为面向政府（To G）、学校（To B）与学生（To C）三大方向。三者追求的核心目标截然不同，进而催生了迥异的商业模式：To G 旨在通过技术手段保证教育环节的公平与透明；To B 致力于提升校内教学与管理的整体效率；To C 则聚焦于实现个性化的学习体验与效果。

　　《教育强国建设规划纲要（2024-2035 年）》明确提出 “深入实施国家教育数字化战略”，财政教育支出中数字化改造的投入规模有望持续扩大。在此背景下，面向政府（To G）的教育数字化产品预计将更聚焦于教育公平与合规治理。

　　例如建设智慧考场，通过安装摄像头和网络屏蔽设备来防范作弊，这些系统集成商正将AI深度融入其传统解决方案中，例如，AI能够通过行为识别算法，解决“被动监控”的局限，对疑似作弊行为实时分析与主动预警。

　　AI视觉分析技术有望被应用于体育及实验操作考试评分中，通过对学生动作规范性的精准量化，有效解决了这些科目长期存在的评分主观性强、标准不统一的痛点。从事此类业务的公司，其核心竞争力在于对政府招考流程的深度理解与稳固的客户关系，AI在此成为其满足顶层设计对教育公平与效率诉求的关键技术工具。

　　当前，一批计算机公司已经发展为教育信息化系统集成商，拥有成熟政府合作项目经验的这类企业推进以上业务，更具备优势，

　　其核心竞争力在于对招考全流程的深度理解与合规把控。技术层面，部分集成商选择自主研发算法构建核心壁垒，而与掌握前沿计算机视觉技术的初创公司展开合作，同样是高效可行的发展路径。

　　To B端，学校场景是核心方向，AI在其中的价值是提升校内教学与管理的整体效率，并推动教学决策从经验驱动转向数据驱动。

　　从当前市场探索方向看，通过“AI教室”硬件优化课堂管理与资源调度，并借助“AI助教”软件承担备课、批改等重复性工作。

　　目前。该领域已出现多款落地产品，教室作为教育活动的天然核心场景，正是AI教室硬件能从概念走向落地的根本前提。

　　例如，视源股份推出的4K教师观察摄像头专门为教学场景设计，在捕捉课堂行为和互动数据后，结合AI算法自动分析教学行为，并生成智能反馈报告；科大讯飞推出的AI智能黑板成为了信息的交互工具，支持教师手写板书和语音指令，系统自动识别文字、公式、图形等教学要素，将传统粉笔书写无缝转换为数字化内容。

　　教师日常备课、出题、批改作业等重复性工作占比高、耗时久，“AI 助教”可依托教材数据与教研标准，明显提升教学效率：

　　实现客观题即时批改、主观题智能评分并生成学情报告，直接提升教学效率。因此，这类产品符合学校采购需求，落地可行性高。开发这类产品的企业需要深度理解教学大纲，并拥有丰富的教材资源，

　　To C 模式的核心是通过AI技术实现个性化学习适配，这是其相较于传统信息化工具的核心突破。

　　To C端，学生与家长是核心受众，关键需求是为用户定制个性化学习路径，同时向激发学习主动性等方向延伸。

　　其针对的核心问题是：传统学习硬件仅具备资源展示功能，无法识别学生知识缺口，导致学习缺乏针对性。“AI学习机”的解决逻辑为通过硬件终端采集学生做题数据、学习行为数据，结合算法构建学情模型与知识图谱，精准定位薄弱点，再推送适配的学习内容与路径。在AI学习机领域具备优势的企业，需要同时具备硬件研发生产能力，并拥有海量学习数据与算法储备。

　　其针对的核心问题是学生课后辅导资源稀缺，且练习缺乏针对性与反馈滞后。“AI助学”的解决逻辑为通过大语言模型实现即时答疑，基于反馈结果动态调整练习内容与难度，形成“学-练-测-补”的完整闭环。

　　在To C应用领域具备优势的企业，需具备支撑即时交互与算法迭代的互联网技术研发实力，同时能够保障海量优质题库与教学资源储备，具备教育场景落地经验的科技企业或更具竞争力。

　　ToC端直接对接学生与家长的刚性学习需求，不仅市场空间广阔，更具备多元商业化路径与出海拓展潜力，增长速度与盈利空间优势显著。

　　我们全面梳理分析了国内AI+教育领域的上市公司，重点从用户数据、算法能力、内容资源等关键维度，对比研判AI赋能潜力。从商业模式来看，我们在前述内容中已明确看好ToC赛道，这种模式能直接对接广泛用户，便于快速响应需求、推动产品灵活迭代。而“AI+教育”的核心优势，关键在于实现个性化学习，进而提升用户体验与粘性；用户规模扩大后沉淀的海量数据，又能反哺算法优化，最终形成良性循环。（公众号不涉及个股，完整报告请联系申万宏源策略团队）

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　　多邻国已证明，AI能极大提升内容的个性化与吸引力，从而强力拉动用户增长与付费。市场有望出现下一个标杆，以实实在在的业绩证明“AI+教育”的庞大商业价值。

　　2026年是“十五五”开局之年，政策在“投资于人”和建设高质量教育体系方向的持续发力，将成为行业发展的稳定基石。

　　随着大模型技术日益成熟与成本下降，2026年有望成为AI垂类应用的技术普惠元年，这股浪潮将催化“AI+教育”与其他板块共振。

　　本报告中关于产业趋势的相关预测，受宏观经济环境、政策调整、市场供需变化等不确定因素影响，存在一定局限性。

　　人工智能技术本身仍处于持续演进阶段，存在技术成熟度不足、算法偏见与伦理风险等局限性。