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双减后合规化教培行业供给出清超90%，行业基本完成“筑底”。根据教育部消息，截至2022年2月底，原12.4万个义务教育阶段线下学科类培训机构压减到9728个，压减率为92.14%，原263个线上校外培训机构压缩到34个，压减率为87.07%，“营转非”“备改审”完成率达100%，预收费监管基本实现全覆盖，监管总额超过130亿元，所有省份均已出台政府指导价标准，收费较出台之前平均下降4成以上，25家上市公司均已完成清理整治，不再从事义务教育阶段学科类培训。

在学科教培行业供给全面出清的背景下，“双减”政策驱动行业加速完成“筑底”，教育公司已进入全面转型时期。双减前K12市场规模GAGR维持在15%左右（2020年受外部环境变化影响增速低），双减后市场规模预计收缩超90%。据多鲸教育研究院数据，2016年以来K12年同比增速维持在15%左右，2019年同比增长近20%，2020年受到外部环境影响仍同比+0.83%至6782亿元，但2021年双减后K12参培率大幅萎缩至5%，人均培训支出压减约50%。

AI大模型能力持续提升，加速赋能教育硬件和软件。AI大模型打造算力系统，将新变量引入到硬件、软件的全流程生产中，能够实现教育场景中所涉及到的诸如逻辑推理、个性反馈、情感交互等功能。目前许多公司都采用了智能硬件搭载大模型，优化教育智能硬件的功能和使用体验，产品力提升或助力行业爆品出现。

多地政策驱动，加速AI教育在校园落地。北京发布《北京市教育领域人工智能应用工作方案》，提出到2025年打造100所人工智能应用场景标杆学校；河南在《关于印发河南省推动“人工智能十”行动计划》中提出，重点发展智能化教育、智能教育管理、智能教育评价等应用场景。政策端发力之下，软硬件需求释放加速教育大模型落地，例如科大讯飞开发的教育大模型已经在超过5万所学校进行试点，覆盖超1400万师生，各地对借力AI提升教育质量形成共识。

■AIAgent“五位一体”赋能教育场景，助力教学目标实现。作为一种智能化的辅助工具和交互工具，AIAgent能够通过自然语言交互、知识推理、数据分析等能力，为教师、学生、科研人员提供个性化、智能化的服务，有效提升教学效果和科研效率。AIAgent的应用不仅限于教学辅助，它还能够深度参与教育的各个环节，从学习资源的智能分发到教育评估的精准分析，为教育生态系统带来全方位的革新。具体来看，AIAgent通过赋能教学内容/方法/环境三要素，助力教学主体实现

教学目标。

①教学内容，AIAgent能够将复杂知识分解为易于理解的模块，并结合学生的学习需求动态推荐个性化资源，确保内容的精准匹配和实时更新；

②教学方法，AIAgent支持互动式教学，通过语音交互、实时反馈和情境化学习手段，激发学生的学习兴趣，并通过数据分析帮助教师优化教学策略；

③教学环境：AIAgent打造智能化学习空间，如虚拟课堂和沉浸式实验室，让学生能够在安全、高效的环境中探索知识。此外，AIAgent还促进教学资源的共享与协作，实现了教学的公平性和普惠性，从而推动教育的全面创新和可持续发展。

AI赋能“教、学、考、管”，为学生提供更优质、高效的学习体验，帮助教师和学校优化教学和管理。①精准化教学（“教”）：AI简化了教师搜集教学资源、编写教案和设计课堂活动的备课过程，自动生成个性化的教案和教学计划，在课堂AI为教师提供教学助手工具，通过语音指令，快速查找教学资料、播放教学视频或进行课堂互动；②个性化学习（“学”）：AI为学生的每次练习提供即时的反馈，并自动生成错题本，定制个性化的学习路径；③自动化评阅（“考”）：AI通过分析历年考试数据和当前的教学大纲，自动生成高质量的考试题目，并进行智能组卷、智能阅卷，并对学生的成绩进行深度分析，帮助教师和学生了解学习中的薄弱环节，指导后续的学习和复习；④科学化管理（“管”）：AI通过对教育资源、学校发展情况和学生需求的综合分析，能够为教育管理者提供科学的资源调配建议和决策依据。

1、“教”——打破纸质教材的桎梏，赋能个性化学习流程

纸质教材已经不能适应当前的教育需求，教材数字化和AI化已经成为必然。当前教育领域对教材的诉求集中在：教材应更具个性化、交互性、时效性以及跨学科融合，纸质教材已经无法满足。AI化的数字教材可实现数字资源颗粒化向结构化的彻底更新，“资源-课程-教材-图谱一体化”教学模式贯穿专业发展、课堂教学、个性自学，实现真正以学生为中心的个性化教学。我们认为，伴随AI软硬件的日益普及和大模型能力的进一步提升，AI教材将实现普及，文字、图片、视频能够实现相互转化，学习资料日益多元丰富，且进一步打破学科之间的边界，实现知识的融会贯通，生动形象、系统有序的学习过程助力提升学生的学习效率。国内已有部分AI教材案例，未来有望加速推广落地。外研社全新出版的AI外语教材依托的U校园AI版融入机器学习、大语言模型、自然语言处理等先进技术，实现以智助教、以智助学、以智助评。“1+N+X”教学模式：教师可基于平台自选和自建教学内容，对教材进行补充，开展个性化教学。数字人“子言”提供贴身智能辅导（AI写作/口语/翻译评阅），搭建全方位评价体系，打造高效、智能的在线学习体验。

高途与MiniMax合作开发AI考研数字人，教师AI化能力持续提升。作为国内领先的拥有文本、语音、视觉三模态融合的千亿参数语言大模型公司，MiniMax与高途深度合作，利用新一代语音合成引擎打造了A1考研数字人“文勇老师”。依托大模型能力，“文勇老师”能够根据上下文智能预测文本的情绪、语调等信息，并生成超自然、高保真、个性化的语音，为学生提供个性化的学习方案。

粉笔推出AI老师“粉笔头”，面试点评可用率达90%以上。粉笔2024年7月正式推出自主研发的首个专注于职教行业的垂域大模型，并于8月1日正式上线C端AI产品—一粉笔AI老师“粉笔头”。根据内测数据，以题目答疑场景为例，在“粉笔垂域大模型+RAG”的作用下，粉笔AI老师在言语、资料、常识、判断、数量多方面表现均优于市面上主流通用大模型产品。预计今年会上线申论AI老师，会采用启发式答疑的方式引导学员审理梳理要点，进行作答，同时可以进行批改和讲解。此外，粉笔也在筹备面试AI老师、事业单位和教师项目的AI老师等。

2、“学”—一未来学习方式的新特征：沉浸式、个性化、弱边界

24H2类Sora的视频模型接连发布，教育类视频创作有望加速。是否会重构未来的教育模式？①更沉浸，更有趣：模糊教育和游戏、虚拟与现实的边界，实现全感官参与的沉浸式体验。通过AR/VR和多模态技术，学生可以“进入”虚拟场景学习，将课程游戏化，例如，历史课上学生可以探索古罗马街道，生物课上可以“进入”人体内部观察器官运作、在实验课上实现化学分子再组合等。②更个性，更互动：模糊时间和空间、学科和知识的边界，实现适应性学习。一方面，AI可以根据学生的学习水平、兴趣、行为数据等，生成定制化学习路径，避免“一刀切”，动态调整教学内容的难度和方式；另一方面，AI推动打破学科壁垒，将知识点以项目化或问题导向形式呈现，如利用AI技术模拟解决全球变暖的复杂问题，涵盖物理、化学、生物、经济等多领域知识。我们认为，未来在通用大模型和虚拟现实等技术的赋能下，现有教育模式将完全被颠覆，教师角色更多从“知识灌输者”转为“学习引导者”，学生从“填鸭式学习”转为“个性化学习”。

3、“考”一一AI阅卷大幅提升效率，公考面试、体考等多个考试赛道均受益

AI变革传统考试评测方式，能够在智能评分、防作弊技术、分析考试结果、体考等多个维度带来创新优化。AI阅卷机：2024年6月，基于星火教育大模型，科大讯飞发布星火智能批阅机，可实现智能批改、学情分析和个性作业三大功能。智能批阅机在多学科题型能实现95%以上的批改准确率，测评结果显示，智能批阅机可将90分钟的作业批改时间缩短至5分钟，并且1分钟完成学情统计，学生错题解决率从50%提升至73%，教师用于重复作业批改的时间减少80%，平均每台批阅机可覆盖约800人/2学科日频作业批任务，可将作业批阅、教师教研和个性化指导联动在一起。②AI新体考：佳发教育采用AI机器视觉识别技术，通过“智慧测试站+考务终端”的轻量化部署，实现“一机多用，多机混用”的灵活配置，可随时随地快速搭建体育标准化考场，在2024年全国初中体育考试中，助力全国85+区县实现体育考试全程数字化管理，覆盖300+考点，50万+考生，累计测试次数达到800万+，大幅提升了应用区域内体育考试的组织效率与智能化水平。

AI面试点评：粉笔推出精品面试AI点评，通过1:1模拟真实面试考场，AI公考老师全程引导作答，打造沉浸式面试体验。

4、“管”—一AI助力打造一站式智慧校园管理方案

AI、大数据、云计算等技术，推动教育信息化、智能化，构建智慧校园。2021年，教育部等六部门发布《关于推进教育新型基础设施建设构建高质量教育支撑体系的指导意见》，要求构建智慧校园新型基础设施，支持有条件的学校利用信息技术升级教学设施、科研设施和公共设施，促进学校物理空间与网络空间一体化建设。特别是在“人工智能+教育”成为国家战略的背景下，智慧校园已不再是简单的信息化升级，而是涵盖AI、云计算、大数据、物联网等技术的系统性创新。智慧校园的一站式智慧管理方案包括：①智慧安防系统：基于人脸识别和行为分析技术，打造安全校园环境，确保学生在校期间的安全可控。②数据驱动的教学管理：利用AI算法分析教师教学质量、学生学习行为，为学校提供数据决策支持，优化教学资源配置。③家校互联平台：通过AI+大数据，构建智能家校沟通系统，实时推送学生学习进度、健康状况等信息，提高家校协同效率。我们认为，伴随人工智能教育和端侧AI的发展，未来校园基础设施建设、更新、维护需求将进一步扩大，校园管理效率将受益于模型能力的提升和技术架构的优化。