開年伊始，DeepSeek 大模型的橫空出世，以破圈之勢重構全球 AI 產業格局。這場由技術突破引發的認知革命，也在教育領域掀起一場宏大而深刻的行業變革。

從利好政策頻發，到垂直模型井噴，從教學流程賦能，到商業模式重塑，從人才培養模式變革，到教育「不可能三角」打破，政策紅利、技術迭代與商業創新形成共振，一個全新的 AI 賦能教育的時代正加速到來。

2025 年 6 月，面對行業全新階段，多鯨教育研究院出品《2025 AI 賦能教育行業發展趨勢報告》，深度解析政策、市場、技術與行業格局，聚焦十大核心趨勢，為教育行業提供全面的方向指引和戰略洞察，助力機構搶占先機、開拓未來。

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概覽

· 專家觀點

· AI 賦能教育定義

· AI 賦能教育行業發展趨勢

· AI 賦能教育行業優秀企業案例分析

AI 賦能教育是一種新型教育模式，通過 AI 技術來變革教學主體、學習主體、教學載體

AI 賦能教育，也可稱「AI+教育」或「教育+ AI」，是一個綜合性的概念，指的是將人工智能技術深度融入教育核心場景和流程，促進關鍵教育場景的智能化以及關鍵業務流程的自動化，大幅提高管理者及師生多方的效率和質量，創新教育教學生態，從而推動傳統教育的教學主體、學習主體、教學載體發生根本性變革的一種新型教育模式。

更廣義地講，AI 賦能教育不僅僅局限于技術層面的應用，更代表著一種教育理念和教育模式的革新，從以教師為中心的線性教學轉變為以學習者為中心的智能驅動。

AI 賦能教育呈現出四大特征，助力打破教育「不可能三角」

AI 對教育的賦能價值主要體現在推動教育全環節升級、教育資源持續進化、教育智能中樞構建、教育生態不斷完善，具有覆蓋全面性、內容革新性、系統整合性、精準適配性四大主要特征。

AI 賦能教育不僅實現了從「標準學」到「精準學」的跨越，更彌合了經濟發展帶來的教學質量差異，一定程度上打破了教育個性化、高質量、大規模的「不可能三角」。

1.1 國家高度重視 AI 賦能教育，利好政策頻出

近年來，人工智能技術加速發展，尤其是大模型技術的推廣應用，深刻沖擊著傳統教育的發展模式。積極擁抱人工智能、響應國家「人工智能+行動」是教育創新的關鍵機遇，通過 AI 賦能教育促進教育的高質量發展，是建設教育強國的重要路徑。

中國政府高度重視人工智能對教育發展的深刻影響。自 2017 年《新一代人工智能發展規劃》發布以來，國家層面陸續出臺系列政策文件，從戰略規劃到實施方案，系統推進人工智能與教育深度融合，構建「人工智能+教育」生態體系，為實現「人人皆學、處處能學、時時可學」的教育愿景提供堅實支撐，從而加快推進教育數字化進程，助力教育強國建設。

1.2 各地 AI 賦能教育推進政策解讀，一線城市示范效應明顯

響應國家頂層設計，北京、上海、深圳、廣州等多地教育部門相繼出臺具體行動計劃，大力推動 AI 賦能教育發展。在系列政策的持續推動下，AI 與教育融合不斷深化，尤其在一線城市，逐步形成了創新示范路徑，涌現出多樣化的發展模式和教育新樣態。

1.3 政策落地效果顯著，在人才培養、技術應用、機制建設、基座構筑等方面取得階段性成果

隨著 AI 賦能教育相關政策的深入實施，地方和學校圍繞人工智能人才培養、AI 技術廣泛應用、智慧教育機制建設、智慧教育基座構筑等方面開展大量探索實踐，積極推動應用落地，形成了可復制、可推廣的實踐成果，AI 賦能教育加速全面普及。

2.1 歷經萌芽期、形成期、發展期、爆發期，AI 與教育的結合不斷深入

從技術發展階段來看，AI 賦能教育經歷了萌芽期、形成期、發展期、爆發期四個階段。尤其 2022 年后，大模型的出現及應用，推動 AI 賦能教育進入爆發成長時期。

從結合程度來看，在萌芽期與形成期，AI 技術自身仍處在探索階段，極不成熟，僅能實現局限應用，不具備變革教育行業的能力；進入發展期，隨著 AI 在自然語言處理、計算機視覺等方面的能力躍升，AI 技術從理論邁向商業化，推動了教學資源的數字化遷移；在爆發期，依靠大模型強大的理解、生成和泛化能力，AI 已更夠觸及教學結構的深層變革。

2.2 人工智能技術不斷細化升級，大模型引發教育變革

從人工智能早期、機器學習時代，到深度學習崛起，再到如今的大模型時代，技術不斷升級，技術范疇逐步細化、能力逐層遞進。尤其是大模型，作為引領這一輪科技革命和產業變革的戰略性技術，具有溢出帶動性很強的「頭雁」效應，引發了 AI 賦能教育領域的技術范式變化。

隨著以大模型為代表的新一輪技術范式的不斷成熟，許多公司選擇混合使用通用大模型和自有小模型，將通用模型的強大能力與自有小模型在特定領域的優勢，兩相結合，進而變革教育。

2.3 大模型推動 AI + 教育進入「深水區」，全面革新用戶體驗

盡管自 2013 年起，AI 技術就已經在教育領域有所發力，出現了拍照搜題、口語測評、分級閱讀、自適應學習系統等產品，但這一階段的人工智能技術主要依靠傳統的機器學習手段，存在用戶體驗粗糙、教學效果模糊等問題。

相比傳統機器學習模型（判別式 AI），大模型（生成式 AI）在核心能力上全面提升，在語言、語境、意圖、邏輯等理解與推理能力方面接近或超過人類基準，將全面革新教育產品智能水平和交互方式，賦能教育全流程，推動 AI + 教育應用和效果更進一步。

2.4 國內大模型具有技術領先性，落地應用確定性凸顯，商業化情況可觀

隨著國內大模型技術發展，從首個教育垂類大模型，到首個升學規劃行業專屬大模型等等，大模型應用不斷細化。基于通用大模型和垂類模型的混合模型能力，企業結合自身業務范圍，也衍生出大模型加持下的學習機、答疑筆、教育機器人、AI 學習助手、虛擬口語教練等多樣化的軟硬件教育產品。

2.5 從自研到開源，AI 技術門檻下降，DeepSeek 催化 AI + 教育進入「全民時代」

2025 年，DeepSeek 的爆火和開源打破了 AI + 教育行業先發企業構建的技術護城河。DeepSeek 的強推理能力、低成本、開源特性使得國內 AI 大模型在教育領域達到大規模可用級別，眾多教育企業爭相接入，大幅縮小了各大廠商的底層模型能力差距。

至今，已有多家頭部教育企業宣布接入 DeepSeek，這些企業涵蓋了從 K12 教育到職業教育、從智能硬件到在線學習平臺的多個細分領域，進一步推動教育行業進入大模型智能時代。

3.1 AI 時代重構人才素養體系，核心素養從知識儲備向人機協同能力遷移

在全新的 AI 時代，傳統的素養體系已難以滿足個人和社會發展的需求。面向新時代的未來教育，需順應培養學生具備 AI 時代素養體系，其中人才培養的目標導向、信息處理、決策方式、技術應用、協作模式、培養方式、適用場景也隨之發生變化。

AI 時代素養體系既要體現技術維度與價值觀、知識、技能維度交叉決定的能力結構，又應體現學生的能力發展階段。聯合國教科文組織構建了一套學生人工智能能力框架，該框架涵蓋對 AI 的理解、應用和創造，多層面相對獨立又有機統一、螺旋進階。

3.2 新課標啟動教育供給側改革，AI 課程群建設與產業需求形成動態校準機制

中國教育部順應 AI 時代人才素養體系需求，通過新課標改革啟動教育供給側結構性調整：2022 版新課標首次將人工智能納入義務教育課程體系，并聯合九部門推動教育數字化，明確要求課程內容與 AI 產業需求動態對接；同時，推動產業人才培養體系化重構，構建覆蓋基礎教育至高等教育的 AI 課程群，通過校企共建、分層培養等舉措，實現人才培養與新工科、新文科、新醫科、新農科、新商科等前沿領域的精準銜接。

3.3 AI 推動教育均衡，從發展基礎、內容質量、評價結果三重維度，實現精準教育

公平普惠、個性化是教育追求的終極目標。傳統教育受制于地域資源分配不均、師資力量短缺、標準化教學模式等結構性矛盾，難以實現真正的教育均衡發展與高質量個性化育人。而 AI 的應用加速了教育體系的智能化重構，通過技術賦能實現地域限制的突破、教育成本的降低，以及教育資源的開放共享，推動教育均衡，并向精準教育的新階段邁進，最終構建起「人人皆學、處處能學、時時可學」的終身學習型社會。

4.1 歷經傳統教學階段、教育信息化初步及深化階段，產業邁入 AI 賦能教育階段

在政策引導、技術升級和需求變革之下，人工智能技術在教育領域的應用愈發廣泛，包括校園建設、資源開發、流程優化、教學評價、素養提升、數據應用，涵蓋教與學以及教育行業發展各個層面，實現著從智能到治理、從智能到質量、從智能到秩序三個維度的升級。近幾年，我國提升教育智能水平，邁入 AI 賦能教育階段，在 G 端進校、C 端應用、B 端服務等方面均取得積極成效。

4.2 教育科技企業進行 AI 技術升級，AI 技術公司賦能教育行業落地

產業發展過程中，不同公司先后入局，不斷在各自賽道中深耕，豐富產業生態。當下，AI + 教育行業的參與者可分為兩大類：一類為教育科技企業進行 AI 技術升級，其深耕教育行業多年，擁有較強的綜合實力，包括品牌、師資等，為 AI 落地提供了堅實基礎。另一類為 AI 技術公司賦能教育行業落地，其擁有強大的資金和技術優勢，可靈活切入教育場景。總之，不同階段新興企業的進入都為市場帶來了新的競爭活力，推動產業進一步發展。

4.3 AI + 教育覆蓋校園端、教企端和用戶端，解決方案及模式各異

當前產業格局下，AI +教育行業解決方案主要覆蓋校園端、教企端和用戶端，可為不同細分領域提供全方位的技術賦能。

校園端，以教育信息化升級為主，頭部廠商具備整合能力，提供全面解決方案；集成方招標分包，邀請上中下游廠商共同參與，產業向更智能、更安全、更全面、更精準的方向演進。

教企端，AI 技術賦能「前端招生 - 中臺教研及管理 - 后端教學服務」以及企業運營管理、賽事出口等全鏈路，旨在為企業降本增效。

用戶端，在 AI 技術賦能下，機構通過軟件或軟硬一體解決方案，滿足用戶智適應學習、智能硬件產品、個性化內容推薦等諸多需求。

5.1 管理側：AI 賦能教育局、學校、家庭綜合管理場景

AI 賦能區域政府及教育局、校園、家庭管理側，綜合管理場景成為 AI 技術與教育深度融合的重要陣地。人機協同模式依托 SaaS 化智慧校園解決方案 蓬勃發展，憑借云端部署的靈活配置特性，實現管理與教學的全流程智能化升級。目前，從區域數據治理到課程智能編排到學生個性化發展指導，從校園安全智能監控到教學資源動態調配，SaaS 化智慧校園解決方案已覆蓋校園場景的各個環節，推動教育管理向集成化、智能化、科學化方向發展。

5.2 教師側：AI 賦能課前、課中、課后環節，打造人機復合型老師

AI 賦能教師側的教學場景，主要價值在于通過提供豐富的教學資源和先進的教研、教學以及評價工具 ，為教師課前、課中、課后各個教學環節賦能，從而重塑教師角色，實現人機協同，打造「人機復合型教師」。

一方面，AI 可以將教師從重復勞動中解放，使其更專注于高階育人工作，并幫助教師獲得職業成長；另一方面，借助 AI，老師可為學生提供更加全面、系統和個性化的教育，有望實現大規模的個性化教學。

5.3 學生側：AI 賦能校內、校外學習場景，以學生為中心

AI 賦能學生側的學習場景，既涵蓋校內學習，又涵蓋校外學習，主旨是以學生為中心，通過智能學習工具及多維測評手段，助力學生的綜合素養提升。面向學生及家長群體的 AI + 教育，以消費級智能教育硬件、在線教育產品及服務、學習類 App 及資源平臺等軟硬件系統為主，主要提供個性化的學習路徑和豐富的學習資源，不僅拓展了教育渠道，也使學習變得更加靈活、便捷、有趣。

5.4 教企側：AI 賦能教育機構「招 - 教 - 研 - 學 - 管 - 評」數字化全鏈路

AI 賦能教企側的運營場景，主要價值在于通過多樣化的軟硬件產品服務，幫助教企機構實現「招 - 教 - 研 - 學 - 管 - 評」全場景智能化升級。其中，以領智云、小鵝通等為代表的教育科技 SaaS 公司，已在教企側構建起覆蓋「營銷 + 教學 + 管理 + 課程 + 評測 + 家校溝通」的全鏈路 AI 能力支持。

5.5 用戶側：AI 與教育各細分賽道結合程度不一，整體傾向愈發緊密

AI 賦能用戶側的多維場景，核心價值在于用戶需求和細分場景或品類匹配，因此 AI 相關產品及服務的研發邏輯是基于用戶需求倒推。從目前的發展階段來看，AI 技術已經實現了與教育全品類融合，并根據用戶的接受程度、細分領域的信息化發展階段、技術與場景的匹配程度差異，表現出不同的高低。

6.1 to G 教育信息化 & to B 教育企業 & to C 教育培訓的商業模式對比分析

AI 技術在教育行業的 G 端（政府學校端）、B 端（企業端）和 C 端（消費者端），呈現出差異化的商業模式。G 端圍繞政府教育管理需求，B 端聚焦教育機構的定制化需求，C 端則直接面向個人用戶的教育培訓個性化需求。三者在客戶、產品、盈利等維度各有側重，共同推動市場多元化發展。

6.2 AI + 教育圍繞技術、產品、服務、知識構建四大商業模式

AI 技術的飛速發展也在重塑 AI + 教育領域的商業模式，眾多教育企業「群雄逐鹿」，加速在 AI 領域的布局。從橫向商業模式來看，主要圍繞技術、產品、服務、知識等四方面展開，各廠商根據技術能力、教育業務理解、教育數據等競爭要素的差異，在行業中分據而立。

6.3 頭部企業具備縱向整合能力，打造一站式解決方案

對于行業中同時具備技術、業務和渠道優勢的頭部企業而言，其具備強大的縱向整合能力，能夠打造出融合技術、產品、服務、知識的一站式的解決方案。以騰訊教育為例，面向全國各學齡段師生提供的以人工智能課程教學為核心的整體解決方案，包括基礎教學平臺、 AI 實驗平臺、豐富編程工具、優質課程資源以及師資培訓和賽事運營等內容，幫助學校/機構高效開設人工智能課程。

7.1 AI 賦能教育行業產業鏈上、中、下游，「技術 + 內容 + 硬件」生態合作加強

縱覽 AI +教育行業產業鏈，上游為技術提供商，以大模型廠商和云服務廠商為主，為中下游企業提供大模型基礎設施、互聯網云服務等底層技術支持，由于技術投入需重資產且具備極高的進入壁壘，因此市場高度壟斷，市場集中度較高。

中游，由多個環節生產并提供支持，直接面對下游客戶構建 AI + 教育應用場景，可分為系統集成商、內容服務商、產品提供商，也可按企業特點分為技術驅動型、內容整合型、硬件入口型。

下游，經由包括課后服務、賽事的進校渠道，以及線上線下銷售渠道，后面向受眾，可分為 G 端教育主管部門及學校，B 端培訓機構，C 端師生、家長等。

當前，上中下游廠商持續推動「技術 + 內容 + 硬件」的生態戰略合作，從而進一步加強生態融合，形成互利共贏的商業環境。

7.2 AI 賦能教育，貫穿研發、生產、營銷、交付全環節

AI 全面賦能教育全產業鏈生態，貫穿研發、生產、營銷、交付全環節。在研發環節，AI 基于數據分析實現個性化學習方案設計，智能開發教育資源，推動產品創新；在生產環節，AIGC 優化內容制作流程，保障內容質量與生產效率，實現降本提效；營銷環節，AI 構建精準客戶畫像，開展智能推廣，提升營銷精準度與轉化率；交付環節，AI 輔助教學、評估學習效果并支持遠程教學，改善教學體驗與質量。

AI 的應用促使教育產業各環節更加智能、高效、精準，為教育行業的創新發展與生態優化注入強大動力，推動教育向智能化、個性化、高質量方向邁進。

7.3 AI 賦能產教融合進入新階段，「政產學研用」協同創新發展生態

AI 賦能教育「政產學研用」協同創新持續推進，各方相互作用，優勢互補，教育鏈、人才鏈、產業鏈、創新鏈四鏈融合。在政策引領、技術研發、場景落地和生態構建等方面，AI + 教育取得顯著成效，推動產教融合領域進入快速發展階段，涌現出一批高校、職業院校與領先企業形成生態共建。

8.1 在線教育進入存量爭奪， 出海模式從資本和技術、服務逐漸轉向 AI + 教育產品出海

隨著國內教育市場的逐漸飽和以及「雙減」政策的實施，國內教育市場競爭白熱化，已然步入存量爭奪階段，行業增長受限，企業開始將目光投向海外，尋求新的增長點。目前來看，國內教育企業出海分為四種形式：資本出海、技術出海、服務出海，以及當下的 AI + 教育產品出海；2023 年以后，隨著技術進步和市場需求的變化，一些具備本地化優勢的教育產品在海外取得了不錯的成績，出海模式從資本和技術、服務逐漸轉向 AI + 教育產品出海。

8.2 教育出海企業瞄向四大關鍵市場和兩大產品方向

從出海地區方向上看，全球不同地區對不同 AI + 教育產品各有青睞。其中，歐洲和中東市場潛力尚待挖掘，北美以及南亞、東南亞市場更加成熟，發展前景廣闊，已有國內企業在海外取得不錯的成績。

從出海產品方向上看，學科輔導是 AI + 教育出海主流產品方向，其中以 AI 拍照答疑、AI 陪練為主要細分應用。另外，AI 語言學習類應用同樣大有可為。

8.3 AI + 教育出海，呈現「文化 + 模式 + 技術」 三維協同輸出特征

在全球市場聯動背景下，AI + 教育出海已演變呈現出 「文化+模式+技術」 三維度協同輸出模式，形成教育跨區域資源整合與本土化適配的深度融合。另外，從出海機會點來看，企業在品牌、技術、模式三重能力維度比拼，力圖構建具有全球競爭力的教育生態體系。

9.1 AI + 教育市場格局整體類啞鈴形，但在細分領域各有差異

AI + 教育的本質仍是教育，因此市場格局也呈現出與教育主賽道相同的特征，整體類似啞鈴形結構，這一結構反映了行業在政策調控、市場分化和技術變革下的動態平衡。

在早幼教、K12 教育、素質教育、職業教育、中老年興趣教育等細分領域中，因行業基礎、政策導向、AI 技術滲透程度不同等因素，格局仍有差異。

9.2 商業競爭三要素：模型算力、行業理解、垂類數據，企業積極構建護城河

在 AI 賦能下，整個教育行業商業競爭要素主要體現在三方面：模型和算力資源、教育行業理解以及垂類教育數據。

隨著算力成本的下降和領先大模型的開源，AI + 教育的技術門檻將大幅降低，如果僅依靠算力和模型，將進入同質化競爭，企業間難以構建護城河。未來，AI + 教育領域的競爭重心還是教育本身，對教育的理解、教育數據的規模以及生態協同將成為拉開產品及服務差距的關鍵點。對于企業而言，用好技術，練好內功，推動教育向育人本質的深度回歸仍是核心。

9.3 教育科技機構、教育信息化廠商、AI 技術提供商、跨界互聯網公司，各有優劣勢

隨著 AI 技術在教育領域的提質增效得以驗證，越來越多的玩家投身到 AI + 教育市場中，整個產業生態日漸龐大。參與者類型大致可分為四類，包括從業務側利用 AI 進行業務升級的教育科技機構和教育信息化廠商，以及從技術側跨界的 AI 技術提供商和跨界互聯網公司。盡管這四類玩家路徑各異，但成功的頭部企業均擁有深厚的業務數據積累和強大的技術能力這一共同點。

10.1 校內教育信息化深化和校外教育產品內容升級，推動 AI + 教育市場規模增長

從市場規模來看，AI + 教育的落地場景主要包括校內市場和校外市場，隨著校內教育信息化建設深化，以及校外以學習機為代表的新型教育智能硬件和內容升級，兩端均萌發出新的價值增長點。但總體來看，校內市場規模可觀，但增長速度及空間相對有限，校外市場面向受眾廣，且整體正經歷 AI 重構，增長潛力巨大。

10.2 中國 AI + 教育市場規模，校內和校外兩端均快速增長

從校內市場和校外市場兩端加總，可推算當下 AI + 教育市場規模。其中，校內市場，根據全國教育總投入可估算信息化經費，AI 滲透率先快速增長，后趨于穩定；校外市場，根據未來幾年各年級適齡學生人數及人均支出，可估算校外教育市場規模，AI 滲透率正迅猛提升。

當下，根據校內教育信息化需求及適齡學生的校外教育市場需求，估算 2025 年中國 AI + 教育市場規模超 700 億元，隨著 AI 大模型商業化落地加 速，預計 2030 年將達到近三千億元，復合增速達 47% 。

10.3 AI 已在校內外不同教育階段融合應用，細分市場滲透率不斷提升

從教育全局視角來看，AI + 教育已經在校內外場景、不同教育階段進行了融合應用。其中，校內場景的基礎教育階段，考試測評、學習評估、精準教學等環節已具備較高 AI 成熟度。高等教育階段的實訓、教學等環節，AI 也在加速落地。學前教育階段，AI 應用尚處發展初期。

校外，如思維啟蒙等早幼教市場，受到智能早教機等硬件產品的催化，AI 應用效果初顯。K12 教育的典型環節如學科輔導、升學規劃，素質教育的主要細分品類少兒編程等細分市場，因剛需導向，AI 應用呈強勢發展。職業教育市場，由于 AI 素養提升無法與就業強綁定，AI 滲透率尚有待提升。至于中老年興趣教育市場，AI 滲透率尚低，需要企業在廣闊的用戶需求中，挖掘出可聯動 AI 技術的具體落地場景。

10.4 教育信息化、早幼教、K12 教育、素質教育、職業教育、中老年興趣教育，細分市場持續發展中

就細分賽道市場規模而言，行業整體可劃分為校內教育信息化市場，以及校外教育早幼教、K12 教育、素質教育、職業教育、中老年興趣教育五大細分市場。受政策影響，校內教育信息化的 AI 滲透率日益攀升，不乏有企業中標金額過億元的重大項目。校外市場，由于對個性化學習、教學效率提升需求的日益增長，K12 教育、素質教育賽道的 AI 整體滲透率較高。其次，早幼教領域受到智能早教機、AI 玩具等硬件產品的催化，也蓬勃發展。在職業教育和中老年興趣教育領域，由于行業參與者以少量頭部機構為主，且缺少代表性 AI 教育智能硬件產品，市場規模尚有待提升。

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