2026
上半年
AI+
教育发展洞察
2
研究说明
研究
范畴
➢
数据说明
报告收集多类数据源进行综合分析研究，包括：
1.
政府公布、市场公开、媒体披露、企业财报等公开数据和资料；
2.
月狐数据：是中国领先的全场景数据洞察与分析服务专家。凭借全面稳定、安全
合规的移动大数据根基以及专业精准的数据分析技术、人工智能算法，月狐数据
先后推出移动应用数据（
iApp
-
旗舰版、小程序版、厂商版、海外版）、品牌洞
察数据（
iBrand
）、营销洞察数据（
iMarketing
）、金融另类数据等产品，以及
提供月狐研究院的专业研究咨询服务，旨在用数据帮助企业洞察市场增量，赋能
商业精准决策。
本报告聚焦
AI+
教育
，
从发展阶段
、
政策背景
、
技术迭代
、
供需升级
、
场景渗透
、
市场
热点等维度出发
，
全面分析
2026
年上半年行业现状与升级方向
，
揭示市场发展特征与
行业新趋势
。
研究范围覆盖：
AI+
教育
、
在线教育
、
AI
Agent
3
目录
CONTENTS
•
01
、
AI+
教育发展
全景概览
•
02
、
2026
上半年
市场热点
•
03
、
行业发展
趋势洞察
01
AI+
教育发展全景概览
5
AI+
教育进入新发展阶段
，
加速原生融合与价值兑现
•
2026
年上半年
《
"
人工智能
+
教育
"
行动计划
》
出台，政策顶层设计趋于完善，技术路径从通用大模型调用向垂直教育模型与智能体应用深化，校内场
景加速基建化渗透，校外赛道呈现
"
硬件分化、服务起量
"
的格局，商业化验证进入深水区。
技
术
标
志
市
场
特
征
代
表
产
品
萌芽期
核
心
瓶
颈
•
CV
技术单点应用
•
NLP
技术落地机器翻译、文本处理
•
智能批改、拍照搜题等工具功能
•
AI
录播互动课形态兴起
•
在线教育资本
经历
狂热到急剧降温
•
AI
产品、内容成为教育信息化热点
•
不具备双向对话或
AI
交互功能
•
工具叠加，未触及教学模结构和模式
起步期
•
大语言模型兴起
•
教育垂类模型发展
•
AI
学习机、词典笔、智慧教室终端
•
虚拟口语教练、
AI
学习
/
教师助手
•
教育成为生成式
AI
重要落地行业
•
企业普遍转型，
AI
教育硬件爆发
•
AI
幻觉影响内容正确性
•
AI
教育效果衡量及价值评估难题
快速发展期
•
大模型、小模型、垂类模型百花齐放
•
端侧部署、多模态、智能体等热点
•
大模型成硬件标配，产品可穿戴化
•
教、学、辅导等场景
AI
Agent
发展
•
AI
教育硬件成红海，订阅服务发展
•
AI
教育出海、
G
端采购扩展行业空间
•
数据孤岛与合规问题凸显
•
AI
素养相对欠缺、人机协同不足
2014
-
2021
2022
-
2024
2025
-
•
2025
年，
AI+
教育从起步
期向快速发展期跃迁，生
成式
AI
产品服务日趋丰富；
头部教育企业
AI
盈利分化，
多数仍处亏损或盈亏平衡。
•
2026
年，
AI
智能体加速落
地教育场景、
AI
教育出海
和
G
端采购预算落地直接
拉动市场扩容
。多方利好
之下原生
AI
教育能力加速
发展
，
渗透率在各场景环
节突破。
•
中长期来看，
AI
将加速成
为教育基础设施，家校教
育数据、区域教育数据加
速打通，
“
师
-
机
-
生
”
三元
结构得到确立，迈入智慧
教育新阶段。
AI+
教育渗透阶段与发展进程模型
市
场
认
可
度
6
顶层设计持续出台
，
AI+
教育进入制度化
、
规模化落地期
1
月，
2026
年全国教育工作会议召
开，明确指出要加快普及全学段的
人工智能通识教育
3
月，国家教育数字化战略行动部署会
召
开，推动人工智能融入教育全要素、全过
程、全场景，开创教育数字化
2.0
新格局
4
月，教育部等五部门印发
《
“
人工智能
+
教育”行动计划
》
，
2030
年基本形成
人工智能与教育深度融合格局
6
月，国务院印发
《
教育发展“十五
五”规划
》
，落实多项战略任务、
加强规划布局、深化综合改革
•
上半年相关政策密集出台，呈现力度加强、传导清晰、财政配套、试点深化四大特征，驱动教育体系沿教学效率工具化、培养模式个性化、教育形
态智能化三层次递进，
AI
正从辅助工具向构建智能时代教育体系的基础支撑演进。
2026
年
AI+
教育新政呈现力度加强、传导清晰、财政配套、试点深化等特征
加速重构
政策推动
OMS
订单管理
TMS
运输管理
OMS
订单管理
TMS
运输管理
政策力度加强，
AI
升级为教育基础设施
形成从顶层设计到落地的清晰政策传导链条
2026
年政策频出，形成国家战略
—
五年规划
—
专项行动
—
区域部署完整传导链条，明确
建成
教
育数字化
2.0
的
量化目标
、行动纲领和
具体举措
多部门联合定调，政策刚性增强。在
推动人工
智能融入教育全要素、全过程、全场景
的过程
中，
AI
成为构建
智能时代教育体系的底层架构
财政配套加码，
加大
AI+
教育投入保障
利用中央预算内投资、“两重”经费布局国家
教育智能算力服务平台等项目，建强发展基座；
指导地方和学校加大
AI+
教育投入力度
深化试点示范，形成
AI+
教育发展标杆
发挥基层
创新能力，
探索
AI+
教育的
可复制、可
推广路径。
例如北京充分发挥资源禀赋，截至
2025
年底学校人工智能应用覆盖率已达
87.7%
新政驱动
教育体系与产业生态重构
AI
对教育的渗透将经历三层次递进
:
教育
体系
教学效率
工具化
培养模式
个性化
教育形态
系统
变革
人才
标准
政策推动下，基础教育到终身教育的
完整
AI
人才培养体系加速形成，实现
科技教育与人文教育协同
市场
格局
政策环境将深刻重塑教育
AI
市场的竞
争格局
，
市场准入门槛显著提高
、
国
家基座
推动
AI+
教育普惠化、
To
G/To B
市场
发展促产业
结构性扩容
7
技术迭代的累积效应释放
，
驱动教育全链条价值重构
大模型
能力特征
技术发展
适配场景
优势
局限性
通用
大语言
模型
大量多样数据
训练
，
泛任务
下语言理解与
生成、多任务
处理、迁移学
习等表现优秀
2026
年以来，
推理
逻辑、长
上下文能力
大
幅增强
，多模
态能力及表现
持续提升
教师备课辅助、
组卷
/
阅卷
/
评
分辅助
、
多模
态搜题及解答
泛能力优秀
，可适配
各
学科
教、学、辅日
常
需求；
底座能力强
，
开源模型可快速部署
；
头部通用模型在学科
任务中表现稳定
生成内容准确
性仍需人工核
验；
内容专业
度、
教育场景
深度
相对
不足
教育
垂类
大
模型
真实学情数据
训练、融合学
科知识图谱与
教学
方
法、
教
育
价值对齐
基于多模态能
力优化细分场
景表现、精准
学术数据训练，
提升深度学术
能力
学科教学、
模
拟
陪练
、
学
情
分析、
个性化
教
/
学
路径规
划
、
学术研究、
高校助教
专业性
较
强、
可匹配
复杂教育
/
学习需求
、
数据闭环
能力
、
深度
科研研究能力
研发成本高、
需海量学情
/
教
研专业数据
轻量化
AI
模型
模型参数规模
与计算需求较
小、适用于资
源受限的嵌入
式设备部署
小模型能力跃
升、
MoE
架构
在轻量化中落
地、端侧部署
普及
课堂实时互动、
学习平板
等
移
动
端
、离线
学
习
场景
、实时
视频分析系统
在资源受限的环境下
保持平衡效率与精度、
部署与运营成本相对
更低
复杂教育场景
表现受限、深
度推理需端云
协同、多模态
能力相对较弱
•
2026
年以来，
AI
模型在推理能力、上下文记忆、多模态融合、
端云协同
等维度持续迭代，
对
教育产业的赋能能力和价值
进一步
增强
。通用大模型、教育垂类大模型、轻量化模型以差异化
能力和优势适配不同场景下的智慧教育需求，发挥智能底座作用推动
AI+
教育发展
。
•
2026
年以来，
AI
技术迭代升级，在教育全链条产生可量化、可规模化、可持续的价值释放。
AI
模型于推理能力、上下文记忆、多模态融合、云端协
同等维度提升表现；
AI Agent
发展、落地，进一步提升原生
AI
教育的场景适配度和效率效果。
AI
模型多维能力升级，各类模型分化赋能不同教育场景
AI
智能体场景化落地，实现高效协同的
AI
原生教育
•
随
AI
智能体发展，以
AI Agent
为原生单元、多智能体协同为组织形态的原
生
AI+
教育架构快速发展，赋予
AI
作为“教育主体”的认知及反思调整能力，
以及作为“教学团队”的分工、协作、组织、治理能力，从而推动
AI+
教育
实现模式和能力跃迁。
•
AI Agent
能自主感知环境并调
用工具执行任务，且具备分层
规划能力，更加适配复杂教育
场景下的需求；
•
Reflexion
框架赋予教育智能体
动态记忆与反思能力，持续追
踪学习者认知状态并反馈调整，
实现感知
→
规划
→
教学
→
观察
→
反思
→
再规划
，模拟真人教
师因材施教，实现从响应问题
检到主动干预学习的跨越。
•
2026
年多
Agent
协作基础设施
趋于成熟，该模式通过专业化
分工、并行处理和知识共享进
一步拓展智能体动态能力边界，
从而加强复杂场景下的任务处
理效率、教学灵活性和适应性；
•
教育领域
AI
落地需求明确、场
景环节细分，可对应推出不同
能力的智能体组成分工明确的
多
Agent
协同矩阵，形成“
AI
教学团队”和智能教学系统。
AI Agent
能力高度适配教育场景
多
Agent
协同提升教育效率效果
8
•
2026
上半
年，
AI
教育
赛道中面向个人消费者的
C
端
产品品类
多元，呈现场景深耕与差异化竞争特征；
B/G
端则形成面向
细分场景和用户
的综合解决方案。
C
端的场景创新与
B/G
端的体系化部署相互赋能、数据互通，共驱
AI
教育从单点工具应用向全场景智能生态升级。
AI
教育产品和解决方案日趋丰富
，
C
端及
B/G
端
协同演进
C
端代表产品
主要
AI
功能
发展特征
/
方向
硬
件
产
品
综合智能学习设备
(AI
学习机
/
学习平板
/
家教机
)
精准学习、智能伴学、练习
及批改、学情诊断
核心赛道存量博弈
，头部
马太效应强
化
；
消费重心上移，中端爆发
细分智能学习设备
（
AI
词典笔
/
答疑笔）
讲解答疑、智能翻译、口语
练习
以网易有道为代表，战略重心从
硬件
向服务转型
素质教育智能硬件
（编程机器人
/
智能乐器）
智能兴趣教育、虚拟陪练
多模态能力持续提升、丰富品类匹配
多元需求
AI
启蒙教育
（
AI
童伴
/AI
拍学机）
多模态交互、启蒙教育、智
能陪伴
强化
游戏化机制、
实现
难度自适应和
即时反馈
智能辅助工具（智能学习灯）
AI
智能
交互、智能感知调节
深耕刚需
场景，
提升客单价和用户粘
性
软
件
产
品
拍照搜题
智能解题及批改、对话辅导
大模型实时理解题
，
多步推理
+
启发
式讲解
语言学习
语言教育、
AI
翻译、虚拟陪
练
沉浸式
学习体验，强化
实时发音反馈
和对话能力
全科
综合
辅导
精准学习、智能伴学、学情
诊断与档案
教育垂直模型的“
启发
式
"
设计成为
差异化方向
C
端：品类多元深耕，硬件承压下智能体与专业内容构筑新护城河
B/G
端：形成面向不同主体、综合治理的
AI
教育解决方案
•
2026
年
C
端
AI
教育软硬件呈现品类多元、场景深耕特征，助推智能教育生态闭环加速建成；
•
从市场表现来看，个人消费级智能教育
硬件
在
2026
上半年表现
承压，
核心品类
AI
学习机出
货量同比有所下滑；在此背景下，
智能体
能力
与
专业
内容成新护城河
。
面
向
用
户
面
向
管
理
底
层
技
术
智慧校园
/
教育治理平台
AI
技术与平台
通用大模型
垂直大模型
智慧教育平台
智能体平台
智慧课堂
/AI
教学终端
教师助手
/AI
助教
•
2026
年
B
/G
端
产品的本地
/
边缘部署
成为标配
，以实现
教育数据安全合规
；
教师助手的产品形态从
AI
备课插件演进为全流程
AI
智能体
。随市场
进入政策采
购
+
规模化落地期，头部集中度持续提升
。
面向教室场景的
AI
硬件
+
软件一体化方案，核心载
体为
AI
黑板、
AI
一体机、
智能交互平板等
面向教师的
AI
生产力工
具，覆盖备课、出卷、
批改、学情分析、听评
课等场景
•
面向教育局和学校管理层的综合数字化平台，覆盖
校务管理、家校协同、教育大数据、校园安全等，
是
B
端市场入口级场景
数
据
反
哺
智
慧
大
脑
9
AI+
教育赛道成熟度分化，受数据质量、商业化等因素影响
0
2
4
6
数据质量
技术成熟度
商业化水平
应用渗透率
AI
赋能价值
学前启蒙
早幼教
K12
校内教育
K12
校外辅导
素质教育
高等教育
0
2
4
6
数据质量
技术成熟度
商业化水平
应用渗透率
AI
赋能价值
语言学习
升学指导
兴趣培训
职业教育
校园智慧化管理
AI
教育细分赛道
-
按教育阶段
AI
教育细分赛道
-
按应用场景
1 •
K12
校外辅导、语言学习分别是按教育阶段和按应用场景来看整体成
熟度最高的
AI+
教育细分赛道，具备三个共性特征：教学内容标准化
程度高、
C
端付费意愿经过长期验证、用户数据闭环完整；
•
此类赛道产品服务快速发展、商业模式趋于成熟，
增量机会主要集
中于
B
端
/G
端
SaaS
化采购需求
、
低线城市与县域市场
。
AI+K12
校外辅导
/
语言学习赛道成熟度高，凭标准化与付费验证领
跑
2
•
K12
校内教育
为
渗透空间最大的场景，政策出台为中期
AI
能力进校、
提高渗透率带来确定性支撑，预计
2026
-
2028
年对应市场规模增量将
快速增长；
•
校园智慧化管理
场景的核心优势在于需求刚性与付费能力明确。
AI+
校园安防、智能督导、教务管理等的价值已被验证；学校、教育局、
教培机构的采购决策受多因素驱动，付费确定性高于
C
端。
关注
AI+
K12
校内教育
潜力及
智慧化
转型
确定性增长
价值
3
•
当前行业主流商业模式仍以工具型订阅为主，用户对
AI
工具的付费意
愿与价值感知存在差距
，
这也是
AI+
教育在多领域
商业化水平偏低的
重要原因
；
•
AI+
教育在部分领域的应用整体仍处于
“
用户规模先行、收入转化滞
后的状态。未来，
技术领先性仍是基础门槛，但商业化设计、渠道
覆盖与合规能力将成为决定企业竞争位势的关键变量
。
部分领域规模先行、变现滞后，需优化商业化设计与渠道覆盖
10
推动教育系统及生态重构，
AI
能力全面覆盖教育主体和环节
1
2
3
助力教师降本提效，推动精准化教学
打造
AI
原生智慧校园，实现科学管理
赋能学生个性化学习
建立多维评估体系，关注全面成长
AI
启发学生思
考、
实现规模
教育下的个性
化培养
渗透并重构备、教、练、考、评、管全环节
AI
教育引擎
AI
模型
+
多智能体
全面赋能教育者、学习者及管理者
备课教学等各环节提效减负
智能备课
课堂协同
教学优化
通过课件
/
教案智能生成、
AI
数字
人老师协同等方式赋能教师提效
辅助教师提升教育质量和效果
知识图谱驱动科学教育、基于学情
数据动态调整策略，智适应教育
智能教研
AI
原生能力驱动智慧转型
以
AI
智能体为统一入口，面向全用
户构建数字教育生态
主动服务及持续学习进化能力
主动推送个性化提醒、资源和服务；
积累校园数据自主学习、进化
智慧平台
AI
辅导员
数字孪生
智能治理
教师
减负增效
、
角色转变为核
心教学设计与
决策者
赋能管理者，
以大数据与
智能决策实
现科学管理
•
AI
对教育的价值已从单点提效升级为生态重构。以
“AI
模型
+
多智能体
”
构成的
AI
教育引擎，对教师、学生、管理者三大主体在备、教、练、考、评、管
全环节提供赋能，推动
AI
原生智慧校园全面落地，形成价值闭环。
实现全环节全场景伴学
以多模态交互、实时反馈、全程陪
伴等能力满足全科全场景学习需求
实时优化教育路径提升效果
实时评估学情，优化路径引导思
考，智能提升学习体验和效果
自适应
全科辅导
AI
伴学
实时交互
4
健全评价体系、丰富多维数据
基于海量学情数据和自动化评分
能力建立全面评价体系精准画像
全面成长及个性化发展
AI
评估学生身心健康、兴趣与优势，
个性化推荐教育资源和方向
全面评估
学情画像
成长报告
智能干预
11
02
2026
上半年市场热点
12
特征一：
AI
Agent
崛起，
开启智适应教育的代际跃迁
•
2026
年
AI Agent
推动智慧教育进入原生
AI
阶段，全链路由大模型原生驱动。
AI Agent
对智适应教育的核心价值可凝练为三方面：对学生，实现规模
教育下的个性化培养；对教师，将重复性劳动自动化、将专业判断人机协同化；对系统，以数据驱动教育治理从经验决策走向循证决策。
•
《
“
人工智能
+
教育
”
行动计划
》
提出以人工智能赋
能学生学习，研发智能学伴、动态优化学习路径，
智适应教育从行业自发探索方向升级为战略任务。
•
AI Agent
凭借“感知
—
规划
—
执行
—
反思”的闭
环能力，正在替代传统静态知识图谱，实现从被
动答疑到主动导学并优化路径的能力跃迁。
•
校内智适应教育成为教育数字化赛道增速最快的
细分赛道之一，头部教育、科技企业加码布局，
AI
教育技术竞争焦点已转向
Agent
方向。
政策拐点已至，智适应教育战略地位提升
技术代际切换，
AI Agent
成为技术新范式
能力加速渗透，企业和资方锚定
AI Agent
•
2023
年，智适应教育发展随大语言模型的技术
突破和广泛应用而提速，但仍存在三重关键的技
术天花板，限制了智适应教育核心特征的实现。
AI Agent
打破技术天花板，以多维能力适配智适应教育需求
1.
静态知识图谱
依赖人工标注的
知识点关联体系，
无法覆盖学生思
维路径的多样性
和模糊性
2.
诊断维度有限
主要基于答题正
确率推断掌握程
度，难以捕捉注
意力变化、情绪
状态等更多变量
3.
交互模式
的被动性
智适应教育
发展的核心
技术限制
系统等待学生提问或交互后做
出响应，缺乏主动规划、持续
陪伴和适时干预的能力
•
依托任务规划、记忆检索、工具调用、结果校验等核
心能力，
AI Agent
赋能教育实现从知识问答到思考和
执行的跨越，实现理解学生、科学规划、自主执行、
反思优化的智适应教育全流程。
•
AI Agent
技术的成熟为智适应教育带来了代际性突
破，区别于传统的
AI
工具，
AI Agent
的多维优势恰
好匹配智适应教育最需要的技术能力。
主动引导式教学、适时干
预；多方面陪伴成长
智能伴学
基于学生学情
和学习目标的
实时、动态、
智能规划
动态规划
多模态感知表情、笔迹、行为轨迹
等，多维捕捉学情数据
多模态学情感知
持续学习画像更新，
闭环优化教学策略
持续反馈
长链推理、多
Agent
协同，
以学生为中心
配置内容资源
内容适配
13
案例一：智能体热潮下
企业矩阵化布局
、
高校
深入建设
•
2026
年，
AI Agent
在教育领域的应用进入加速落地实践阶段，企业、高校加码布局。其中，头部教育企业以自研垂类大模型
+
多场景产品矩阵构筑壁
垒；高校注重校园场景的覆盖和协同，多方共同推动智能体原生架构的智慧教育生态建成。
企业端：头部教育企业积极布局
AI Agent
矩阵，落地教师助手、学生伴学等多场景
•
教师智能体助手
：
发布面向教师群体的
AI
原生桌面智能体九章龙虾
NineClaw
，融合
好未来教研能力与题库资源积累，内置多种教师专用
Skill
和
MCP
；提供教案生成、
课件制作、作业批改、学情分析等多项智能支持，赋能教师日常教学与办公；
•
原生伴学
Agent
：
学而思发布基于
OpenClaw
架构的原生龙虾产品，为学生提供
AI
伴学服务，具备自主感知上下文，动态编排
Skill
、长期记忆能力，提供动态学情诊
断、教育专属
Skill
链、情感陪伴等功能。
•
智能体赋能
教育决策
：
新东方志愿通
APP
上线“新东方
AI
志愿通”功能，采用多
Agent
智能决策架构，智能调用
6
位
AI
规划师
Agent
，从就业导向、录取稳定性、城
市偏好、专业兴趣、风险控制等维度深入分析，结合用户的实际情况、需求偏好，
由综合分析
Agent
进行全面评估、形成专业咨询方案，提供科学升学规划。
•
中小学教育
Agent
平台：
2025
年底发布面向中小学教师的
AI Agent
平台“飞象老
师”，并于
2026
年
5
月推出
2.0
版本，能够理解教学任务、组织教学流程并调度教学
资源，
AI
功能从辅助备课增强到支撑课堂运行；飞象老师作为组成部分入驻国家智
慧教育公共服务平台，进一步扩大教师使用相关
AI
工具的公共服务入口。
高校端：
高校智能体建设
深入，赋能数字化转型
•
多所
高校
研发、上线
教育智能体
，
形成“头部院校探索前沿、地方高校
落地特色”的差异化格局
；
•
截至目前，
Agent
已在高校教学、科研、管理、生活服务等多场景中落
地应用，深度赋能高校数字化转型。
•
浙江大学全域校园智能
体平台“浙大先生”以
个性化教学辅导为核心
功能，覆盖全校各学段
各学科智慧教学；
•
西安交通大学打造“交
晓智”
Agent
管理平台，
支持智能体开发，
AI
技
术与教学、管理、服务、
科研等场景融合。
好未来
新东方
猿辅导
教育科研
Agent
校园服务
Agent
•
中国人民大学上线新生
攻略智能体，融合官方
校园手册、学院资讯等
资料，帮助学生快速适
应校园生活；
•
海南大学自研校园智能
体“小海”，集成校内
外数据及专属知识库，
提供学业规划、生活服
务等全方位支持。
14
特征二：
AI+
教育进入商业化兑现期，驱动行业高质量复苏
•
AI+
教育已经形成多元转型、原生战略路径，行业积极探索进一步丰富商业模式、促
AI
收入能力释放。截至
2026
年，
AI
教育硬件销售渠道成熟、付
费订阅模式方兴未艾，企业发力
AI
教育生态以发展
"
硬件入口
+AI
订阅持续变现
"
的复合商业模式。
商
业
模
式
层
面
企
业
经
营
层
面
行业结构质量复苏
•
从工具
+
硬件驱动到服务
+
生
态驱动，
AI+
教育的
价值重
心正从硬件制造向内容服务、
算法服务、数据服务迁移
；
•
有助于形成
更可持续、更高
毛利的增长结构。
AI+
教育商业模式跑通
•
经市场验证，
AI
驱动的教育产
品服务可实现规模化盈利，已
形成免费增值、订阅、直销、
广告等多元商业化模式；
•
AI
教育通过技术重构成本结构
，
缓解
行业烧钱换增长
困境。
行业增长质量复苏
•
随
AI
教育发展，行业增长从
营销驱动向技术驱动转变；
•
盈利复苏是增长质量提升的
标志。
AI
教育时代，
技术驱
动边际成本递减和经营杠杆
释放，打破用
亏损换规模
困
境，助推
利润与收入双增。
AI
从成本项转为利润项
•
AI
转型、
AI
原生等战略推进，
部分
头部企业迈过
AI
业务亏
损期，持续的
AI
研发投入有
效转化为收入及利润弹性；
•
此外，随
AI
渗透率提升，
AI
能力已经成为教育产品服务
核心竞争力及用户付费理由。
商业化
提速
战略方
向
核心商业逻辑
多元商业
模式
商业化
优势
商业化
挑战
硬件
+
内
容场景
闭环
以智能硬件卡
位家庭学习入
口，基于教研
积累和内容优
势综合变现
硬件销售
收入
+
内容
订阅费
用户生命周期
长，政策合规
性强，数据闭
环完整
硬件研发与供应链
投入大，高端价位
渗透率受限，库存
管理难度高
AI
工具
订阅制
以高频工具类
产品为基础，
通过
AI
提升功
能价值密度，
转化付费订阅
会员订阅
费、单项
增值功能
付费
用户基数庞大，
边际交付成本
低、规模扩张
快
付费转化率存在天
花板、易面临同质
化竞争和免费通用
型
AI
工具竞争
全链路
AI
解决
方案赋
能
作为供应商提
供
AI
教育解决
方案和数字化
教育平台
企业服务
费
用
面向
B
端及
G
端，客单价高，
政策红利驱动
显著
转型周期较长，人
力成本占比仍高，
AI
难以完全替代核
心教学环节
15
案例二：
头部教育企业
AI
转型成效显现
，
促
业绩
表现
修复
•
好未来的转型路径以智能学习硬件为核心切口，构
建“硬件终端
+
内容服务
+AI
能力”的家庭学习场景
闭环，并明确将
AI
作为长期战略的重要部分。
•
面对智能教育硬件赛道日益激烈的竞争，好未来硬
件产品端持续向高端化突破，通过持续丰富产品组
合匹配多元化市场需求，有望进一步拉高利润水平。
•
一起教育科技全面定位为
K12
智能教育平台，构建起
ToC
、
ToG
、
ToB
三端协同的业务体系。
•
2026
年第一季度财报显示，一起教育营收
9945
万元，同
比增长
359%
；毛利率大幅提升至
61.9%
，同比提高了
25.7
个百分点；净亏损同比收窄
37.4%
，通过
AI
战略转型
有效促进业绩增长和盈利改善。
•
高途在
2025
年正式提出“
All with AI
，
Always AI”
战略，逐步将
AI
能力内嵌于各业务线课程与服务中，
同时孵化高途
AI
英语、毛豆爱学
AI
老师课堂等产品；
•
2026
年，高途教育进一步将战略升级为“
Scale
with AI”
，实现
AI
深度融入教学、教研、学习服务和
运营体系，以驱动规模化增长与组织进化。
•
经历长期业务重构与战略调整，国内在线教育行业逐步走出转型阵痛期，于
2026
年上半年呈现出清晰的复苏信号。生成式
AI
技术的落地是本轮复苏
的核心
驱动力。区别于此前辅助工具的定位，当前
AI
已深度嵌入教育产品服务供给、教研开发设计、营销及运营管理等核心环节。
好未来：智能硬件业务进入规模化收获期
一起教育：
AI
战略有效促进业绩增长
高途教育：
All with AI
战略推动盈利改善
•
智能学习硬件表现可观：
据披露，
2027
财年第
一季度好未来每周活跃的学习设备规模超
200
万台；用户粘性在消费电子行业处于较高水平。
•
高端市场布局：
2026
年
6
月，好未来发布的学
习机
T6
系列旗舰机型最高定价
12999
元，主要
面向高端家庭教育消费市场。
每周活跃的
学习设备
超
200
万台
设备活跃率
约
80%
单设备日均
使用时长
约
1
小时
-200%
0%
200%
400%
0
4,000
8,000
12,000
2025Q1~2026Q1
一起教育科技净收入
数据来源：企业财报；数据周期：
2025Q1~2026Q1
数据来源：企业财报；数据周期：
2025Q1~2026Q1
0%
20%
40%
60%
80%
0
5
10
15
20
净收入（亿元）
2025Q1~2026Q1
高途教育净收入
16
•
AI+
教育赛道参与者类型持续丰富，各类玩家跨赛道互相渗透，倒逼竞争不断向上层迁移，从技术实力加速向智能生态升级。未来，教研能力是获客转
化核心，学情数据成为企业中长期壁垒，生态商业模式是终局决胜关键，仅依靠单一优势的参与者市场份额将在日趋激烈的竞争中持续收缩。
特征三：赛道参与者多元化，持续倒逼行业竞争升维
•
以
科大讯飞、松鼠
AI
等为代表，通过从
AI
技术底座到教育场景落地的垂
直整合切入赛道，注重技术壁垒，多以政企
B
端市场为业务基本盘。
•
以好未来、作业帮、猿辅导为代表，企业以积累的教研体系、学
情数据和品牌影响力为核心资产，通过
AI
转型放大既有内容优势。
消费电子厂商
：
以
AI
能力为标配发展智能教育硬件产品
•
教育硬件产业链成熟，以
步步高、希沃为代表的品牌线下渠
道覆盖广泛，硬件制造、品控、成本管控能力突出。
教培系转型：
教育企业转型教育科技公司，积极布局
AI
教育
互联网大厂玩家
：
以流量、入口优势
轻量化切入市场
•
互联网大厂流量优势显著，通用大模型研发实力顶尖，多以
工具化、轻量化产品布局
AI
教育市场，如字节跳动、百度。
技术系深耕：
原生
AI
教育企业、科技企业依托技术优势发展业务
垂直教育机构：
发展
AI
能力降本增效
•
垂直赛道天花板较窄，通过
AI
布局重构模式
和体验以打开增长空间，如
中公教育、粉笔。
➢
AI
教育行业参与者多元，
2026
年已形成五类核心
主体同场竞技的格局
➢
自
2025
年
DeepSeek
崛起后，
通用大模型开源、
API
调用
门槛大幅下降，教育硬件厂
商普遍接入通用大模型，
AI
答疑、
AI
讲题、
AI
批改等能
力从少数产品的差异化卖点
迅速发展为全行业标配；
➢
在此背景下，
AI
教育的竞争
维度从“技术实力”加速向
“
智能生态”升级，于
2026
年呈现出三大层次
•
模型能力趋同后，竞争焦点转向将
AI
能
力与教育场景深度结合，教研能力直接
决定产品付费转化与用户留存；
•
AI
教育产品服务需要体现真正可验证、
得到用户认可的学习效果，本质上的比
拼维度在于
“AI
能否贴合真实教学逻辑、
产出可量化学习提升效果
”
。
教研内容与学习效果
"
专业化
"
•
AI
教育竞争进入精细、个性化阶段，能
否基于全周期学习数据搭建动态自适应
学习闭环，是企业拉开差距的核心维度；
•
在这一维度中，企业需积累学情数据资
产、提升自适应算法表现、强化数据合
规与私有化部署能力，并数据反哺持续
推动模型迭代。
学情画像
与个性化路径
"
精准化
"
•
2026
年，
AI
教育行业从“卖硬件、卖单
次课程”转向生态化运营，竞争上升至
复合变现模式、智能体矩阵、产业链协
同、全场景生态打通的体系化能力
•
长期来看，建成智能教育生态是企业强
化综合竞争力、实现规模化持续盈利的
关键维度。
智能体
布局
与
教育
模式
“
生态
化
"
17
案例三：各类玩家以差异优势切入赛道，提供跨界范式路径
钉钉：发布
AI
教育方案，教学、科研、管理、服务四端协同深耕
B
端
•
2026
年
5
月，钉钉正式发布悟空教育场景
AI
解决方案，面向学校场景，打通校园
数据库、资源库及教务系统，为教师和教育管理者提供全流程
AI
辅助。
联想：发布一体机、合作作业帮，以硬件优势
+
内容补足实现跨界
•
2026
年
4
月，联想集团正式发布教育行业
Claw AI
一体机，展示覆盖人工智能教
育、基础教育与素质教育的全场景
AI
方案；并宣布与作业帮共同推出
AI
学习机
与
AI
智慧自习室两大解决方案。
•
随着
AI
教育市场的快速扩容，具备技术、流量或硬件优势的跨界企业正以差异化路径切入教育赛道，形成多种跨界范式。软件平台型玩家以钉钉为代
表，依托协同网络、用户基础与
AI
技术优势深入
B
端市场；硬件终端型玩家如联想，以硬件终端切入市场，并通过内容合作补足教研、学情数据短板。
教学端
管理端
AI
处理从招生到管理，
从流程审批到信息查询
的大量重复性事务，助
力教育机构降本增效
赋能教师与研究者缩短
文献整理周期、深入挖
掘数据价值，显著提升
科研成果产出效率
AI
一键处理考勤统计、
排课调度、运营数据分
析等日常管理事务，为
管理者减负
科研端
服务端
钉钉充分放大已有的
“
局
-
校
-
家
”
协同网络、海量教师用户基础以及
AI
技术维度的优势，将
AI
智能体嵌入教育管理和教学辅助的工作流中，实现对
B
端
AI
教育市场的深入布局。其
“
软
件平台型
”
跨界范式更适合具备大规模用户基础和协同网络的平台型企业。
通过
AI
听评课与超能模式
实时理解课堂内容、学情
变化，帮助教师精准教学
设计、高效课堂管理
产
品
Claw AI
一体机：
一体机出厂即预装学情分析
Skills
，数据可细
化至
“
单个学生
×
单个知识点
”
维度，可自动生成面向不同角色
的定制化学情报告，为学校提供本地化
AI
解决方案
合
作
AI
学习机：
联想以
AI
终端为载体，提供多终端数据同步及硬件
能力；作业帮提供覆盖全学段的课程资源和知识图谱。双方协
同为学生打造
"
设备即专属
AI
教师
"
的学习体验
合
作
AI
智慧自习室：
基于作业帮“云思智学”系统与联想的
AI
终端，双方
共同打造面向学校
/
机构的智慧学习空间，覆盖课堂互动、智能批改、
学情采集与分层训练推荐等环节，助力教学管理提质增效。
联想基于
PC/
服务器技术、硬件供应链、教育信息化客户等优势发展
AI
教育产品和解决
方案；并通过与教育企业合作获取内容，补足自身在教研能力和学情数据维度的短板。
联想的
“
硬件终端型
”
跨界范式更适合具备硬件技术和供应链能力的消费电子
/IT
企业。
18
特征四：
AI
教育
出海
进入
2.0
时代，有望形成
第二增长曲线
•
2026
年
4
月
2
日，教育部、国家发改委、工信部、
科技部、国家数据局五部门联合印发
《
“
人工智能
+
教育
”
行动计划
》
，明确提出：打造“人工智能
+
教
育”开放生态，拓展国际合作，推动优质公共产品
和中国标准“走出去”；
•
2026
年
5
月，杭州举办世界数字教育大会，共签署
20
项人工智能教育国际合作项目，覆盖欧洲、非洲、
东南亚、中亚及中国香港等，推动全球教育数字化。
中国教育出海已经进入
"
全球化
2.0"
阶段
AI
模型与教育场景的深
度适配能力
海量学情数据与迭
代速度
硬件
+
软件
+
内容的
一体化能力
标准输出：
从产品竞争到规则竞争
•
随中国
AI
教育方案在全球大规模
落地，中国企业在区域教育数字
化标准制定中的话语权提升
•
国内教育企业
AI
业务竞争加剧，出海
成为寻找增量的必然选择；
•
此外，
AI
教育出海还具备实现技术反
哺、输出行业标准等多重战略价值。
•
2024
年，以作业帮旗下
Question.AI
和字节跳动旗下
Gauth
为代表的
中国
AI
教育
APP
在海外市场表现亮眼，开启出海
1.0
阶段；
2026
年
AI
黑板出海爆火，体现中国智能教育硬件产品全球化增长趋势。
•
目前，中国教育出海已迈入
“
全球化
2.0”
阶段，核心竞争力从单一产
品升级为
AI
学习能力、教育理念、教学方法论和教育生态的综合输出。
2026
上半年，
AI
教育出海进程再提速
•
2026
年上半年，在国内市场竞争加剧与政策推动
“
走出去
”
的双重驱动下，中国
AI
教育出海显著提速，正式迈入
“
全球化
2.0”
新阶段。该阶段，出海
核心竞争力已从单一产品输出跃迁为
AI
学习能力、教育理念、教学方法论和教育生态的综合输出。
•
1.0
阶段以
“AI
教育产品
出海
”
为核心
•
主要依赖语言学习、题
库等标准化工具
形成第二增长曲线，释放战略价值
达成四类国际合作
合作内容及形式多元
3
项政府部门合作
6
项地方政府、协会
组织合作
7
项校际合作
4
项校企合作
课程共享
硬件建设
师资赋能
平台运营
标准输出
联合科研
1
2 •
2.0
阶段转向“全球学习
场景赋能”
•
围绕全球
AI
教育实际需
求场景提供全面赋能
•
国内教育大模型已形
成学科推理、智能体
自主执行等专业能力，
推理能力及成本持续
优化，深度适配场景
•
中国庞大的
K12
学生基
数为教育
AI
提供了丰
富的训练数据和反馈
闭环，产品迭代周期
显著短于竞品
•
学习机、词典笔等智
能硬件与
AI
算法、教
研内容深度整合，形
成全栈生态优势，有
助于快速提升渗透率
2.0
阶段出海核心竞争力升级
优化营收：
形成多元化营收结构
•
出海最直接的价值在于推动收入
来源多元化，可有效对冲国内业
务竞争压力
技术反哺：
加速全球产品服务成熟
•
不同国家的课程体系、语言环境、
学习习惯为
AI
模型提供了更丰富
的场景和数据，促进技术迭代
19
案例四：差异化优势驱动深度出海，实现生态
+
标准输出
➢
截至目前，科大讯飞
AI
教育出海已经形成国家级合作
+
本地化布局
+
场景化方
案的组合拳，实现智慧教育区域级解决方案的整体输出。该模式客单价高、
粘性强，但前期拓展周期长，且对本地化运营能力要求极高。
•
科大讯飞与网易有道作为中国
AI
教育出海的两类典型代表，在
2026
上半年均依托自身差异化资产构建出海壁垒、深度本地化合作，加速从初级产品
服务输出向生态与标准共建阶段演进。
科大讯飞：推进国家级合作，以场景化方案实现智慧教育区域级能力整体输出
网易有道：以多语言
AI
能力为核，从产品服务输出升级为标准与生态共建
➢
多语言
AI
能力（词典、翻译、口语）是网易有道区别于其他玩家的差异化资产。
2026
年，网易有道基于
AI
翻译优势深化出海进程，其
“AI
翻译技术标准
”
的产学
研合作模式具有长期价值，有望参与目标国教育技术标准制定。
•
2026
年
3
月，科大讯飞与印尼金光集团旗下
PT DSST Mas
Gemilang
签署战略合作与合资框架协议，以讯飞
AI
技术方
案助力印尼核心产业数字化与教育智能化升级
•
2026
年
5
月，越南教育与培训部副部长代表团到访科大讯飞
实地考察，双方围绕智慧教育应用实践与国际合作方向深
入交流，为后续深化合作奠定基础。
•
2026
年
5
月，科大讯飞于世界数字教育大会展示
全球中文学
习社区的丰富资源与功能。
该
社区是由教育部中外语言交流
合作中心
面向
全球中文学习者和教师打造的综合性服务平台，
科大讯飞
AI
中文智能教学系统作为社区核心模块被收录其中。
•
2026
年
8
月，科大讯飞发布半年报，据公布境外营收实现
160%
的同比增长。其中，在智慧教育领域，科大讯飞
iFLYTEK
AI Board
国际版形成三大产品矩阵，报告期内智慧
黑板销量同比增长超
80%
，产品入选教育部全球人工智能教
育平台海外推介名单
深化亚洲市场
布局
加码国家、企
业合作
形成场景化产
品服务方案
提升海外市场
影响力
•
2024
年，网易有道在海
外市场推出多款基于自
研大模型的
APP
。据公
布，
2024
年一季度，有
道国际
APP
的销售额同
比翻倍；
•
2025
年，网易有道亮相
国际人工智能奥林匹克
学术活动，基于
AI
技术
能力、精细化训练模型
提供专业翻译服务。
产品服务出海积累数据与
应用场景；
AI
能力持续迭代
阶段一
•
5
月，网易有道于
2026
世界数字教育大会宣
布，联合中马院校打造
AI
教育出海新范式。
AI
教育能力从产品输出升级为标准输出，随出
海布局走深，将进入生态化出海新阶段
阶段二
AI
产品服务出海
参与共建
AI
教育国际化生态
标准制定：
联合编制并
发布
《
多语言人机交互
翻译服务规范
》
方案开发：
共同开发与
推广“数字教育
+AI”
系
统性解决方案
多语教学：
联合培养海
外人才，以
AI
翻译系统
支持多语教学
建立基地：
共建面向
AIGC
多语种场景的双师
型师资培训基地
联合科研：
围绕自然语言处理、多模态人机交互等
前沿方向开展联合科研、推动成果转化
20
03
行业发展趋势洞察
21
趋势一：
全球
AI
教育从局部探索迈入系统性重构阶段
1
根据中研普华，
2026
年全球教育
AI
行业
CR5
市
场份额超
50%
，全球综合型龙头企业形成技术、
场景融合、品牌力等多维优势，主导成熟市场
中的高端
AI
个性化教育、智能化教育管理等产
品；细分赛道企业以差异化保障核心竞争力。
全球市场集中度较高，头部效应明显
2
目前，北美地区在
AI
教育市场中形成主导地位，于
全球品牌、产品创新和资本市场方面占据优势；中
国
AI
教育企业的全球化程度仍低于美国水平，预计
将随业务出海加速提升，未来能否打开东南亚、中
东、拉美等市场，将决定双极格局的平衡走向。
中美双极格局将随业务出海加速形成
3
中短期来看，新兴市场的渗透率提升将贡献
AI
教育
市场的主要增量。其中，亚太市场增长动能强劲，
中国、日本、韩国和印度为核心市场，政府主导的
数字化基础设施建设与活跃的私营创业生态并存为
市场的核心特征。
重点关注亚太地区增长潜力释放
•
2026
年全球
AI
教育市场预计达
95.8
亿美元，未来十年
CAGR
有望超
30%
。随行业进入系统性重构阶段，全球市场将呈现集中度提升、亚太地区快速增
长、中美双极格局三大趋势，同时面临技术垄断壁垒、合规成本与政策不确定性、长期效果证据缺口三大挑战。
0
40
80
120
2025
年
2026
年
2027
年
2028
年
2029
年
2030
年
2031
年
2032
年
2033
年
2034
年
数据来源：
Precedence Research
•
2025
年
，
全球人工智能
在教育领域的
市场规模约为
70.5
亿美元，
2026
年，
AI
在教育行业的发展呈现政策引导走深、技术落地加速、
应用场景扩展等特点，进入高质量发展阶段；
•
预计未来
十年
，
全球
AI
教育市场将保持高速增长
，
CAGR
有望超过
30%
。
成本传导、技术依赖和生态锁
定形成垄断壁垒，影响成本结
构、创新边界和竞争格局
核心技术垄断
全球数据安全法规日趋严格，
AI
教育企业合规成本高企；且
各国监管框架仍在逐步建立中，
增加业务的政策不确定性
合规成本与政策不确定性
缺少严格证据和纵向研究支撑
AI
教育的商业叙事与政策决策，
需关注长期效果、价值和风险
长期效果证据缺口
2025
-
2034
年全球
AI
教育市场规模（十亿美元）
22
自下而上能力递进
•
通过构建人机协作的教育系统重塑人才培养模式，实现“从人工智能的能力跃迁到人类潜能的
持续释放”，将育人锚点向高阶思维和价值判断迁移，并在人机协作中保持批判性思维、创新
能力和价值判断。
发展趋势：形成
“
师
—
生
—
机
”
三元结构的教育系统，重塑人才培养模式和评价体系
价值释放
03
专业融合
02
内化为智能时代全体学生基础能力
AI
通识与工具素养
AI
能力嵌入各学科专业训练，
从
"
课程叠加
"
转向
"
场景驱动
AI+
学科交叉融合
认知底座
01
问题导向的研究与实践
聚焦创新和能力落地
趋势二：
“
师
—
生
—
机
”
三元结构的人机共育模式加速建成
学生评价不再依赖考试分数或主观印象，
而是基于可采集、可分析的伴随式行为
数据，动态更新并全景展现学生发展
以智能体集成学生综合素质画像，生成
涵盖多维成长轨迹的可视化画像
职业教育、微证书、技能评价与持续学
习体系与产业需求的联通日益紧密，学
校教育与职业发展的边界趋于开放
评价体系重构
能力画像多元化
衔接产业需求
•
99.18%
的受访学生在用
AI
，
但仅有不到三成的学生表示学
校提供了系统的
AI
相关课程
数据来源：中央民族大学，光明日报
•
超六成学生对“
AI
使用的合理
边界”表示困惑，希望学校提
供明确、可操作的指导方案
关键瓶颈：亟需解决资源供需错位和应用边界模糊问题
＜
30
%
＞
60
%
瓶颈
1
：
AI
使用渗透率逼近饱和，
系统化课程供给不足
技术快速迭代，课程建设
周期长难以匹配
智能时代师资能力要求提
升、存在结构性缺口
跨学科课程供给不足
瓶颈
2
：
AI
使用边界模糊，
缺少
规范
与
治理
算法偏见、知识幻觉、知
识产权等问题
AI
可使用程度和边界划分
学术诚信的判定与监管
•
AI
技术正推动教育从
“
师
—
生
”
二元结构向
“
师
—
生
—
机
”
三元结构演进，人机共育成为智能时代教育变革核心趋势。未来，人才培养将形成三层能力递
进，评价体系转向基于伴随式行为数据的动态全景评估，并有效衔接产业需求。
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