张雪峰时代落幕,AI+教育正重写答案,打破“不可能三角”

2026-03-26
来源:融中咨询
AI+教育正通过人工智能技术重塑教育生态,打破传统教育“个性化-高质量-大规模”的“不可能三角”,推动教育行业向定制化、高效化和公平化方向发展。

核心观点:

  • 张雪峰老师猝然离世,不仅是教育圈的一声叹息,更像一个时代节点的隐喻。AI+教育正通过人工智能技术重塑教育生态,打破传统教育“个性化-高质量-大规模”的“不可能三角”,推动教育行业向定制化、高效化和公平化方向发展。
  • 得益于AIGC技术深度赋能,及大模型商业化加速,2030年中国AI+教育市场规模有望达到3,000亿元,复合增长率达47%。
  • AI技术应用方向,校内主要为教室设备更新换代和教学方式变革,校外主要为新型教育智能硬件和内容升级。
  • AI+教育行业商业竞争要素主要体现在三方面:模型和算力资源、教育行业理解以及垂类教育数据,未来的竞争重心仍为教育本身。对教育理解更深刻、教育数据规模更大、以及资源与场景更协同的企业,最具增长潜力。

3月24日,教育博主张雪峰突发离世。彼时距离高考仅剩73天,按照往年惯例,3月本应是他围绕高考报名季开展直播预热的阶段。据腾讯《深网》披露,在2024年高考季期间,张雪峰直播间推出的11999元“梦想卡”和17999元“圆梦卡”,共计2万个志愿填报服务名额在短短3小时内被抢购一空,创造了3小时实现2亿元销售额的纪录。

张雪峰老师猝然离世,不仅是教育圈的一声叹息,更像一个时代节点的隐喻。他用最接地气的方式,把考大学、选专业、考研、就业的现实路径讲透,帮千万普通人在激烈竞争里找一条稳路。这是应试时代的刚需,是一代人的生存智慧。而当AI全面渗透教育,重复计算、标准化答题、流水线式技能正在被快速替代。那个“考高分、进名校、找铁饭碗”的传统认知,正在悄悄退场。人类真正不可替代的创造力时代,终将迎来AI+教育的启蒙。

(1)概念与意义

AI+教育是指将人工智能技术深度融入教育核心场景和流程,促进关键教育场景的智能化以及关键业务流程的自动化。

图1 AI+教育的行业概况

资料来源:融中咨询

AI+教育的意义在于通过人工智能技术重塑教育生态,打破传统教育“个性化-高质量-大规模”的不可能三角。基于大模型的数据处理能力,和以其为底座研发的新一代智能产品带来的精准学情分析能力,AI+教育有助于构建个性化教学体系、拓展教育内容维度、实现规模化资源共享,推动教育行业向定制化、高效化和公平化方向发展。

图2 AI+教育打破了传统教育的不可能三角

资料来源:融中咨询

(2)技术支持

生成式人工智能(AIGC)是教育智能化的核心技术驱动力,是建立在模型技术之上的核心应用领域之一。它在语言理解、语境感知、逻辑推理等维度接近甚至超越人类水平,如今已成为教育领域的明星技术,显著提升了教育产品的交互效率与精准度,同时可赋能教育全流程,形成闭环式智能教育生态。

图3 生成式人工智能(AIGC)赋能教学领域的基本框架

资料来源:晏苏红, 谢于晨, 李卫勇. 生成式人工智能驱动下的《信号与系统》教学改革研究发展历程

(3)发展历程

1)全球AI+教育产业历史沿革

全球AI+教育产业的发展历程受AI技术变革影响明显。

深度学习技术的突破发展,推动了AI开启商业化之路。AI+教育也随之渡过了萌芽及摸索期,进入产业期。

近两年间,随大数据、云计算等技术的提升,大规模语言模型急速发展,ChatGPT、Stable Diffusion、Gemini等通用大模型争相发布,MathGPT、子曰等教育垂类模型也相继问世,在大模型加持下的AI+教育产业再次迸发生机,帮助师生大幅提升教学效率,推动大规模的因材施教逐步落地。

图4 全球AI+教育发展历程

资料来源:融中咨询

2)国内教育信息化、数字化发展历程

自2000年我国将教育信息化纳入国家战略规划起,其发展已走过二十余年的历程,为当前AI赋能教育奠定了关键的软硬件设备与交互能力基础。

图5 中国教育信息化改革发展历程

资料来源:融中咨询

3)国内AI+教育发展历程

从人工智能早期、机器学习时代,到深度学习崛起,再到如今的大模型时代,技术范畴逐步细化、能力逐层递进。在AI技术不断更新与变革的背景下,教育科技企业与AI技术公司紧跟时代浪潮,不断用最前沿的AI技术为教育行业赋能。

而如今,大模型作为引领新一轮科技革命和产业变革的战略性技术,具有溢出带动性极强的“头雁”效应,引发了包括教育在内的全行业技术范式变革,催动教育行业生态向定制化、高效化和公平化的方向演进。

图6 AI+教育行业随着技术的演进持续迭代

资料来源:融中咨询

(4)盈利模式

AI+教育的盈利模式主要包括硬件销售(如学习机、词典笔)、软件订阅服务(如答疑工具、口语陪练会员)、按次收费的教育服务以及面向学校和政府的B端解决方案销售。多元化的付费模式满足了不同用户在各种教育场景下的需求。

表2 AI+教育盈利模式

资料来源:腾讯新闻,新浪新闻,国盛证券,政府公告等

(5)政策动向

1)全球政策

AI+教育受到各国普遍重视,美、英、德、韩、日等国家正在积极探索AI技术在教育领域的应用,促进AI技术与教育体系的有机融合与协同发展。

表3 各国AI+教育有关政策动向

资料来源:中国互联网协会

2)国内政策

国内AI+教育政策导向聚焦于构建技术赋能与教育变革深度融合的生态体系。通过自上而下的顶层设计与自下而上的实践探索相结合,政策着力推动人工智能技术贯穿教育教学全流程,强调以智能化手段促进教育公平、质量提升与模式创新。

表4 国内有关AI+教育领域的政策方针

资料来源:融中咨询

(6)融资热度

1)全球融资

  • 热度趋势

受全球整体经济下行、国际局势摩擦、国内实施“双减”政策、市场竞争加剧以及技术落地挑战等因素影响,全球整体市场投资热度呈冷却态势。2025年第一季度,全球高科技AI+教育领域的投资同比大幅下降了35%,早期投资活动明显减少,而并购交易量也持续走低。

但对于创新技术,且能解决关键痛点的企业,单笔投资额不降反增,平均单笔投资额上升至780万美元。表明拥有技术护城河以及能够解决教育市场痛点需求的企业将更能获得资本的青睐。

图7 2010-2025Q1全球高科技AI+教育领域投融资热度变化(十亿美元)

资料来源:Holon IQ

  • 地域分布

从区域分布来看,过去十余年间,中国和美国是高科技AI+教育投融资的两个主要目的地。在2010年至2025年第一季度期间,中国累计获得297亿美元的投资,美国则获得282亿美元。紧随其后的是印度(115亿美元)、欧洲(90亿美元)和世界其他地区(72亿美元)。

图8 2010-2025Q1全球高科技AI教育融资地域分布

资料来源:Holon IQ

但2021-2025Q1,受“双减政策”及经济波动影响,以中国为代表的亚太市场开始逐渐退出主流,北美、欧洲、中亚地区成为高科技AI+教育投融资市场的主力。如今,北美市场成为了AI+教育投融资领域的领导者。

图9 2025Q1全球高科技AI教育地区融资热度分布(小球越多,热度越高)

资料来源:Holon IQ

2)国内融资

  • 事件数量与金额

过去几年,国内AI+教育行业融资热度呈明显的波动趋势。受2021年7月“双减”政策影响,2021-2023年整体融资热度持续走低。2024年,得益于大模型技术引发的全行业技术变革,投资热度稍有回暖。

随着数字化教育政策的推进以及国产AI技术的稳步发展,预计未来AI+教育行业投资热度将一定程度上回升,但仍需关注AI+教育技术的商业化落地情况及政策动态。

图10 2019-2025H1国内AI+教育领域融资事件数量与金额变化情况

资料来源:融中咨询

  • 融资轮次

从融资轮次来看,虽然我国AI+教育行业已发展多年,但资本市场仍出于对政策、经济环境等因素的考量,更倾向于进行早期投资及战投和收购,而对大额、中后期的投资较为谨慎。

业内商业模式较为成熟的企业仍较难从资本市场直接获得大笔融资,而初创公司或可能在发展初期获得资本市场的雪中送炭,或可能吸引到产业链横、纵向大企业的注资,成为其战略布局的一部分。

图11 2019-2025H1国内AI+教育领域融资事件轮次占比

资料来源:融中咨询

  • 地域分布

国内AI+教育融资事件的地域分布呈现显著的集中特征。

北京、上海、广东(尤其是深圳)三大核心区域占据主导地位,合计融资事件占比超84%,形成“第一梯队”。浙江杭州、广东横琴等新兴区域则依托数字经济基础和自贸区政策优势,成为资本布局的“第二梯队”,其他省份如江苏、福建、河南也有零星布局。

图12 2019-2025H1国内AI+教育领域融资事件地域分布

资料来源:融中咨询

(7)产业链

AI+教育产业链上游以大模型厂商和云服务提供商为核心,主要承担底层技术支持职能。

中游环节聚焦教育场景的落地实施,涵盖系统集成商、内容服务商及产品提供商三大主体。也可按企业特点分为技术驱动型、内容整合型、硬件入口型。

下游通过线上线下渠道触达多元用户群体,形成G端(政府主管部门、学校)、B端(培训机构)、C端(教师、学生、家长)的差异化需求结构。

图13 AI+教育产业链图谱

资料来源:融中咨询

(8)市场规模

1)全球市场规模

受数字化转型推动、个性化学习需求增长、AI技术发展支持、政策支持和资本投入等因素影响,全球市场对AI+教育领域持看好态度。

尽管各研究机构对2025年的市场规模估算存在差异(介于70亿至150亿美元之间),但对其未来增长率的预测却高度一致,复合年增长率(CAGR)普遍超过30%,预计到2030年之后市场规模将达到数百亿美元以上,2034年更是有望达千亿规模。这表明该赛道拥有良好的发展潜力,具备长期增长趋势。

图14 五大国际机构对AI+教育市场规模增长皆持看好态度

资料来源:融中咨询

2)国内市场规模

得益于AIGC技术深度赋能教育行业,以及存量教室设备升级与教育方式智能化的趋势所向,当前市场呈现供需两旺态势。2025年中国AI+教育市场规模或突破700亿元,伴随大模型商业化加速,2030年市场规模有望接近3000亿元,复合增长率达47%。

图15 2024-2030中国AI+教育市场规模及预测

资料来源:融中咨询

(9)竞争格局

1)全球市场竞争格局

全球AI+教育市场的竞争格局呈现出“分散化,多元化”的特点,既有科技巨头的全面布局,也有垂直领域创新者的深度耕耘,未出现垄断式的平台与企业。

以下是国际市场中具有代表性的五个垂直领域AI+教育平台,专注于不同的用户群体和教学领域,这些平台在AI技术应用、教学方法和商业模式上展现出多样化的探索。

表5 国际AI+教育代表性垂类平台

资料来源:CSDN

除了多样化的垂类平台以外,全球科技巨头们也在AI+教育领域有所布局。

  • 微软(Microsoft)

凭借其在教育领域的深厚根基,微软正采取一种全方位的AI战略。它不仅提供底层的Azure云服务和AI平台,更将AI深度集成到其无处不在的生产力工具套件中,如Microsoft 365 Copilot。

同时,它还推出了像Immersive Reader这样广受欢迎的、专注于提升无障碍访问性的教育工具。它是Azure AI服务的一部分,能够帮助新读者、语言学习者和有学习差异(如阅读障碍)的用户提高他们的阅读理解能力。

图16 Immersive Reader图示

资料来源:Microsoft

微软的最大优势在于其产品已经深度嵌入全球教育机构的IT基础设施中,这为其AI应用的推广提供了充分的渠道优势。

  • 谷歌(Google)

谷歌通过其Google for Education套件和积累的AI及云计算能力,在市场中占据重要地位。

其产品,如Google Classroom和一系列AI工具,被全球数百万师生使用,使其成为市场上的核心竞争者之一。

图17 Google Classroom的图示

资料来源:Google

  • 培生(Pearson)

作为传统的教育出版巨头,培生正积极进行数字化转型。其核心战略是利用AI技术来激活和增强其拥有的大量高质量教育内容和成熟的评估体系,将传统优势与新技术相结合。

图18 培生(Pearson)的AI个性化教学工具

资料来源:Pearson

2)国内市场竞争格局

  • 行业竞争格局分布

AI+教育的本质仍是教育,因此市场格局也呈现出与教育主赛道相同的特征,整体类似哑铃形结构,头部企业品牌拥有资金及技术护城河优势;小型企业拥有较强灵活性,能够自由地拓展品类以及接入开源技术;中层机构则受头尾的挤压明显。这一结构反映了行业在政策调控、市场分化和技术变革下的动态平衡。

而在早幼教、K12教育、素质教育、职业教育、中老年兴趣教育等细分领域中,因行业基础、政策导向、技术渗透程度不同等因素,格局亦有差异。

图19 国内AI+教育领域以及各细分领域竞争格局

资料来源:融中咨询

  • 企业竞争力要素

在AI赋能下,整个教育行业商业竞争要素主要体现在三方面:模型和算力资源、教育行业理解以及垂类教育数据。随着算力成本的下降和领先大模型的开源,AI+教育的技术门槛将大幅降低,如果仅依靠算力和模型,将进入同质化竞争,企业间难以构建护城河。

未来,AI+教育领域的竞争重心还是教育本身,对教育的理解更深刻、教育数据的规模更大、以及资源与场景生态更加协同的企业,将成为AI+教育行业未来最具增长潜力的核心力量。

图20 AI+教育领域企业竞争力的三大要素

资料来源:融中研究

(1)国内应用场景

AI技术在校内外的应用场景丰富。在校内场景,AI技术主要应用于智能教学辅助、智能考评与管理以及理化实验与体育测试等领域,而在校外则应用于智能学习硬件设备、智能学习软件工具、综合学习平台等领域。

表5 AI+教育校内外应用场景

资料来源:融中咨询

(2)国内代表企业

1)好未来(学而思)

作为中国K12教培领域的长期领导者,好未来在“双减”政策后率先向教育科技全面转型,将核心战略锚定于“AI驱动的内容生态+智能硬件”双轨模式。

公司依托自研的MathGPT九章大模型构建技术底座,通过动态知识图谱与认知推理引擎,实现从学情诊断到个性化干预的全流程闭环。

图21 学而思的九章大模型

资料来源:学而思官网

其产品策略强调“软硬服一体化”,以学习机作为硬件入口,搭载培优课程体系与AI答疑服务,形成“数据采集—分析—反馈”的增强回路,同时通过开放API接口(如随时问APP)扩大生态影响力,降低用户触达门槛。

学习机是公司近两年增长最快的业务之一。2023年2月公司推出第一款学习机--经典版2023,此后保持每年2-3款新品的迭代速度。目前已经共有5款在售,价格带覆盖3000-9000元,并扩充至学练机品类。

图22 学而思xPad2 Pro系列学习机

资料来源:好未来官网

好未来学习机的AI能力主要包括AI精准学、AI作业/作文批改、AI指尖查词翻译、AI口语分级练习、随时问等,基本囊括了市场上的主流AI功能。市场地位来看,2024年学而思学习机销量位居国内学习平板第一。

2)猿辅导

猿辅导是中国领先的在线教育平台,从拍照搜题类工具起家,逐步向AI+教育领域转型。

2014年公司就设立了业内第一个AI Lab,支撑猿题库、小猿口算及小猿搜题等产品的技术发展。2018年,其AI技术团队在斯坦福问答数据集水平测试中战胜谷歌。2024年猿辅导自研大模型通过备案,并且在旗下多款产品中落地测试,包括飞象星球、海豚AI学、斑马App、猿辅导素养课、小猿学练机等

图23 猿辅导大模型布局

资料来源:多知网

2024年7月,斑马App接入自研大模型,品牌升级为斑马AI学。斑马AI学是一款较具特色的AI启蒙教育应用,采用AI视频互动课+辅导老师模式,为2-8岁儿童提供思维、语言、美术的AI互动动画课堂。

斑马AI学的主要技术特点是苏格拉底启发式答术、音乐等数字内疑、多感官情境学习、个性化能力评估,为儿童学员提供更开放、智能、具备启发性的交互场景以及更智能的个性化学习路径规划。2025年1月活跃用户约386万。

图24 斑马AI学的特点

资料来源:猿辅导官网

3)松鼠AI

松鼠AI是一家专注于人工智能自适应学习技术的教育科技企业,成立于2014年。该公司在国内较早地将人工智能技术应用于教育领域,致力于通过自适应学习系统为学生提供个性化的学习体验。

松鼠AI的核心产品是其多模态智适应大模型,该模型基于海量学生历史学习数据、全学科微颗粒知识图谱及海量学习资料,能够为学生提供L5级的智适应教育。

图25 智适应教育的定义

资料来源:安永,松鼠AI

公司通过线上线下混合模式,大规模解决教育资源不均衡的问题,并在全国拥有2000家线下“AI智习室”门店,积累了丰富的学习行为数据,保障了其大模型的生成能力、精度以及迭代速度。

图26 松鼠AI的智能学习室

资料来源:雷科技

松鼠AI自2017年起,即开始研发智适应学习引擎,具备在智适应技术领域的先发优势。同时,松鼠AI的2000家线下“AI智习室”门店,助力其积累了2400万学生100亿学习行为全流程数据,保障了松鼠AI多模态大模型的生成能力、精度以及迭代速度。

图27 松鼠AI智适应大模型的架构

资料来源:新浪财经

4)格灵深瞳

格灵深瞳是专注于计算机视觉技术的人工智能企业,于2022年在科创板上市。该公司将AI视觉技术深度应用于教育测评领域,重点突破体育中考与理科实验操作等非文本型能力评估场景。

公司核心技术依托3D立体视觉与行为识别算法,通过普通摄像头实现高精度运动姿态捕捉和实验操作过程解析,涵盖教研、教学、训练、测评、考试等多种场景,旨在提供一个教育全流程、贯穿学生成长全周期、覆盖100余项项目的智能体育教育平台。

图28 格灵深瞳的智慧校园体育解决方案架构

资料来源:融中咨询

格灵深瞳体育训考系统于2024年成功落地北京市多区体育中考,覆盖近10个考场,总计数万名考生,全流程使用AI视觉技术,最终实现测评效率提高、识别准确度提升和公平性保障,向考生、家长、老师和教育管理部门展示了AI视觉技术为体育测评从考纲覆盖、考务流程、考后数据支持等多维度带来的变化。

(1)未来趋势

高度个性化时代。AI未来将助力教育界迈向超个性化学习时代,通过深度分析学生的学习习惯、认知水平和兴趣偏好,AI能够为每个学生定制独一无二的学习路径和资源推荐。这种高度个性化的教育模式将彻底打破传统课堂“一刀切”的教学局限,让因材施教从理念变为现实。

AI技术颠覆学习方式。新兴的AI技术将重塑学习体验,VR/AR、脑机接口等前沿技术,未来将创造更加沉浸式的学习环境。学生可以通过虚拟实验室进行化学实验,在历史场景中与历史人物对话,甚至通过脑电波反馈实时调整学习难度,让抽象知识变得可触摸、可交互。

教育公平化。教育公平壁垒有望被技术突破,AI驱动的“虚拟名师”系统将优质教育资源输送到偏远地区,智能学习终端以极低成本提供名校课程。AI技术的应用在未来将进一步缩小城乡教育差距,实现优质资源的无差别覆盖。

教师角色转型。教师角色将完成历史性转型,从知识传授者变为学习引导者。AI助手接管作业批改、知识点讲解等重复性工作,教师则专注于激发创新思维和培养情感能力。

(2)风险挑战

行业层面,主要面临数据安全风险、学生技术依赖、教育资源不平衡、监管滞后风险等。以数据安全风险为例,行业垂类大模型需收集的海量的学生信息、学习轨迹来进行训练,而这种信息的收集可能引发隐私泄露的风险,造成危险的后果。未来行业需建立更严格的数据防火墙和权限分级制度,保障学生与家庭的隐私安全。

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