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在线教育是指通过互联网技术(如直播、视频、A1互动等)提供教学服务和学习资源，打破时空限制，实现师生远程授课、自主学习或人机交互的新型教育模式。其核心特点是数字化、供给规模大、个性化，覆盖K12、职教、语培等场景，典型案例如拍照搜题、直播课堂、录播课堂等，AI教育诞生的前提是在线教育积攒足够的线上数据，一定程度上可以说 AI 教育是在线教育的发展。
AI 教育与在线教育诞生于相似但不完全相同的土壤。1)政策层面，“AI 教育”与在线教育同样获得政策支持，但“A1教育”中校外培训的一部分面临“双减”后的常态化监管,因此 A1教育本身具备探索如何实现校外学科资源合规化供给的使命。2)目标层面:在线教育主要是通过网络改善下沉市场优质供给稀缺的问题，而“双减”后大量教培机构出清，总量上的供需错配要求 AI教育还需提高供给效率。3)技术层面:二者都为技术驱动，但在线教育发展过程中，教育企业更多是技术红利分享者，直播课堂等技术门槛相对不高。而 AI直接驱动教学产品供给变化，目前对教育企业而言仍有一定的技术门槛。4)融资层面:“双减”后义务教育学科类资产的证券化路径受限，国内教育科技 VC 投资迅速收缩。对于A1教育而言，一方面助推的资本规模缩小，相关的商业化路径推进周期或将拉长，但另一方面也意味着存量玩家有望保持竞争优势,以教育产业资金主导的 AI教育也有望更加聚焦提升产品质量、聚焦教育本身。具体来看:
1、政策层面:“双减”前后差异
“AI 教育”随同样获得政策支持，但作为校外培训的一部分面临“双减”后常态化监管，因此 AI教育本身具备探索如何实现校外学科资源合规化供给的使命。
“双减”后线上、线下 K9 学科类培训面临常态化监管。从“双减”文件本身来看，文件从办学主体、办学性质、资质许可等方面压减学科类培训机构数量。具体在办学主体方面，文件严禁学科类培训机构资本化，禁止上市公司通过股票市场融、投资学科类培训机构，禁止外资通过兼并收购、受托经营、加盟连锁、利用可变利益实体等方式控股或参股学科类培训机构;要求各地不再审批新的面向义务教育阶段学生的学科类校外培训机构(高中参照执行)，现有学科类培训机构统一登记为非营利性机构。对在线教育机构，对原备案的线上学科类培训机构改为审批制。各省(自治区、直辖市)要对已备案的线上学科类培训机构全面排查，并按标准重新办理审批手续。
2、目标层面:旨在解决更家明显的校外培训资源供需错配问题，不仅限于区域供给不均衡
机构出清后校外教育资源供需错配更加明显，已不仅限于在线教育时代的区域供给不均衡。“双减”一系列组合拳成效显著，义务教育阶段学科类教培机构大幅出清。“双减”三年，校外培训明显降温，据全国校外教培监管平台披露，截至2024年7月，义务教育阶段线下学科类培训机构数量由原来的 12.4万个压减至4082 个，压减率 97%，线上学科类培训机构由原来的 263 个压减至 33 个，压减率87%。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。
“双减”对 K9 校外培训的广告也提出相关限制，教培需求更多需要通过转介绍获得信息，匹配成本加大。“双减”意见指出中央有关部门、地方各级党委和政府要加强校外培训广告管理，确保主流媒体、新媒体、公共场所、居民区各类广告牌和网络平台等不刊登、不播发校外培训广告。家长依赖微信群、社区团课等私域渠道获取信息。总体来看，校内优质资源供给正在逐步扩充，但校外教培资
3、技术驱动:4G 技术 VS AI
4G 网络系承羥诩婵旑翌田渠道，教育企业更多属于技术红利分享者。而 AI 技术关系到产品供给本身，教育企业本身需要具备一定的技术，
AI 教育同样受技术驱动。高性能、低成本、开源的 Deepseek-R1 适配教育领域国内 AI 教育迎来加速落地新机遇。除使用 AI 实现降本增效外，目前诸多教育公司已发布对外销售的 AI 产品。软件端，好未来九章大模型、有道子曰大模型、高途、学大教育、粉笔等等纷纷宣布接入 DeepSeekR1，对原有产品进行更新。此外有道在硬件上也更新推出集成有 deepseekR1 的有道 Al Space 0ne 答疑笔。AI 教育逐步进淖入落地验证期。
但 4G 网络技术与 AI 技术区别在于，后者要求教育企业本身具备一定的 AI 技术AI 教育的技术门槛相对更高。聚焦于在线教育产品最主要的产品形式直播课，教育企业在其中发挥的技术革新作用相对较小，核心是利用 4G 网络这一载体。教育企业融入在线教育的门槛较低。而 A!教育涉及供给形式的改变，则对 AI教育企业本身提出更高的技术要求。
高性能、低成本、开源的 Deepseek 模型一定程度上降低了教育垂直领域企业探索 AI 教育的门槛。DeepSeek-R1 模型的开源属性为企业提供了高度灵活的技术底座。教育机构可基于开源代码定制学科知识库、教学场景交互逻辑，例如开发数学解题的分步骤解答框架。DeepSeek 通过可验证奖励的 GPR0、多头注意力机制以及 DualPipe 方法(援引自腾讯研究院，此处不过多展开)实现算法优化，降低模型单次训练和推理对算力的需求，基于 DeepSeek 二次训练的成本也更低。同时模型本地部署也可在边缘设备(如校园本地服务器、企业办公终端、消费电子硬件)高效运行，本地部署意味着企业使用时对其数据、硬件和软件配置拥有完全的控制权，同鹾冁鵑端侧使用也可避免网络拥堵等现象。
4、资本驱动:政策限制后，风险投资资金更趋冷静
“双减”政策实施后,教育科技领域的投资逻辑已从规模快速扩张转向价值深耕市场呈现出显著的理性回归态势。根据 Holon10 统计数据，全球教育风险投资资金已自 2021 年高位的 208 亿美元迅速下滑至 24 亿美元。资本更加审慎地聚焦于技术壁垒高、政策适配性强且具备可持续盈利模型的细分领域。
