2026年中国GenAI+教育行业发展报告|genai|学校|教学|教师|教育行业发展报告|高校

GenAI+教育行业丨发展报告

摘要：

2025年是中国智慧教育的元年，随着DeepSeek等国产大模型在推理效率与开源生态上的跨越式发展，GenAI技术逐渐成为重构教育生产力的逻辑底座。模型能力的爆发式增长，使得实时、交互、个性化的知识生成与情感陪伴成为可能。国家高度重视人工智能对教育的深刻影响，并将教育数字化确立为建设教育强国的核心突破口。教育部等九部门联合印发《关于加快推进教育数字化的意见》作为教育数字化转型的纲领性文件，将GenAI视为深度赋能教学模式变革、科研范式转型与实现因材施教的核心路径。

本报告采用了定量分析与定性调研相结合的混合研究方法，旨在通过对校端采购、C端用户行为以及供给端企业策略的深度拆解，构建一套2025年以来GenAI+教育行业的航海图，挖掘技术商业逻辑，识别痛点场景，并为从业者提供实操性决策参考。

在本报告的撰写过程中，我们始终贯穿着一个核心思考：教育的技术边界在哪里？我们基于研究提出了40/60分割，即教育过程中约40%的部分属于技术工具化范畴，而剩下的60%则是人类的主场服务，涉及情感唤醒、价值塑造、悟性启发以及复杂问题的实时引导。技术的价值在于将人类教师从40%的繁琐中解放出来，使其全身心投入到60%不可替代的教育劳动中。

为了确保讨论的一致性，本报告对核心术语界定如下：

GenAI（Generative AI）：生成式人工智能，特指基于深度学习模型、根据提示词生成文本、代码、图像、音频等新内容的AI技术。本报告主要以“GenAI”来表征这类技术和应用，也会根据场景需要或常见用法调用大模型、LLM、智能体、Agent、AIGC等相关术语。

技术驱动教育变革

GenAI技术带来信息形态、工具应用、空间场景和组织形式的显性量变，以实现“规模化的个性供给”和“可量化的教学成效”为演进方向

GenAI技术通过重构教育产业中四大核心要素带来显性变革：将静态的教学信息升级为可实时交互的动态智能体，将辅助性的效率工具进化为深度参与学习过程的认知伙伴，将能感知会思考的智能载体能力赋予到传统智慧教室终端场景，将刚性的班级组织形态逐步瓦解为更具弹性的人机协同网络。人工智能正驱动着教育市场向新的教学和交付方式进行不可逆转地演进——规模化的个性供给以及可量化的教学成效。

GenAI技术与技术不可替代之物

40/60分割：GenAI是工具、是方法、是时代赋予人类教育劳动的铠甲

关于教育中技术的不可替代之物是一个长期、宏大且充满争议的研究课题，教育学者与分析师从未停止思考技术边界的问题。我们将教育分工这一复杂的社会活动，按照GenAI可不可以产生明显替代作用，用一个简单的饼图来呈现技术与人力劳动的分工模型供大家思考和讨论：40%是GenAI可替代的工具侧，即显性的可逻辑化、重复化的教育工具的迭代；60%是GenAI暂时难以涉猎的人类教育劳动投入，而GenAI的作用则是成为教育主体提升效率和能力的外挂。技术与技术不可替代之物的博弈是一个动态迁移的过程，AI对复杂认知的深度渗透与顿悟在不断演进，技术的赋能半径持续扩张；或许未来GenAI跨越了元学习的技术奇点，开始在思维的广度与深度上实现对人类经验的高度复刻，尤其是人机交互有能力深度触达“悟性启发”这一教育领域时，40/60分割的边界线仍会被技术不断拓展，并迫使我们去反复思考教育中那块最核心、最无法被算法化的人类力量的领地应该如何定义。

中国GenAI+教育的技术驱动

GenAI契合教育沟通密集型本质，加快人工智能在教育行业的应用渗透

2025年是中国人工智能产业从技术爆发转向全面应用的关键一年。年初DeepSeek通过架构创新实现了模型的高效低成本运行，显著降低了技术应用的门槛，推动了GenAI在全行业的快速落地。受技术进步与应用普及的共同驱动，艾瑞测算2025至2029年中国AI产业将保持32.1%的年均复合增长率，在2029年突破1万亿的市场规模。在判别式AI时代，相比于互联网、金融、零售等行业人工智能技术的深度应用，教育行业属于技术渗透较浅较难的地带。而GenAI凭借强语言交互特性，精准契合了教育作为沟通密集型行业的本质，突破了渗透瓶颈。这种技术与场景的深度共振，使得教育行业迅速跃升为GenAI技术快速渗透并落地的主要战场之一。

GenAI在校端教育信息化市场的覆盖

政策带动下GenAI技术引发中国校端教育信息化预算的内部结构性迁移

中国教育信息化数字化经费规模将保持稳健增长，2025全年或在5515亿元水平，预计将于2028年稳步上升至6802亿元水平。在政策导向与技术范式转型的双重作用下，GenAI作为底层技术底座，深度融入校园教学、科研及管理的各个环节，成为数字化转型的必然趋势，自2025年下半年开始，中国学校端GenAI相关采购需求开始明显上升。根据学校端采购调研结果和专家访谈加权推算，随着2025年学校对GenAI技术采购需求的爆发，院校GenAI相关项目金额在高校与中小学整体采购中占比约为25%-35%和20%-30%，这一比例预计将在未来三年保持高速增长的态势。

GenAI在C端教育市场的覆盖（1/2）

GenAI在成人学习备考、K12学生自习练题、家长辅导场景中均显著渗透

根据互联网络信息中心数据，截至2025年12月，中国生成式人工智能用户规模达6.02亿人，较2024年底增长141.7%，普及率达42.8%，中青年和高学历人群构成核心用户。用户调研显示，在教育场景下GenAI渗透尤为显著，57.3%的家长在辅导孩子时使用GenAI类应用，25%成年学习者利用其进行备考或学习。值得注意的是，孩子接触GenAI的途径呈现多样化，其中通用AI助手以74.8%的占比成为首要接触途径，这表明AI教育应用已突破单一工具属性，广泛融入了家庭教育与个人提升的日常生活中。

GenAI在C端教育市场的覆盖（2/2）

从规模转向效率，GenAI驱动下的万亿级教育市场供给逻辑重构

中国消费端的教育支出整体表现稳健，2025年中国C端教育市场总规模或在1.3万亿元水平，作为重塑教育供给逻辑的核心变量，2025年GenAI类教育产品服务在成人与K12教育赛道中的覆盖率分别在15%-20%和10%-15%水平；预计2028年C端教育市场总规模将达到约1.5万亿元，GenAI类教育产品服务覆盖率随之持续上升。GenAI进化为参与市场竞争的入场券以及底层基础设施，技术能力不仅决定了交付效率，更成为树立领先技术形象并构建长期竞争壁垒的市场底牌。

GenAI+教育市场规模推算

2028年中国GenAI+教育产品服务规模或达8910亿元，校端采购增速可观

2025年GenAI在教育行业的快速渗透直观体现在了采购需求上：C端市场从2023年开始体验技术红利，学校端则是从2025下半年开始展现强劲的需求势头。2025年GenAI+产品服务总规模预计达3442亿元水平，预计将以37%的年复合增长率驱动2028年规模迈向8910亿水平；其中纯粹的技术能力价值增长更为迅猛（CAGR 45%），自2025年的664亿水平上升至2028年的2023亿元水平。无论在产品服务还是技术能力层面，学校端需求的复合增长率均高于C端市场，对整体GenAI+教育的规模增长起到明显带动作用。

为了脱水出技术能力本身的价值表征，本次研究引入了调整系数“GenAI技术能力价值占比”，综合多维调研校准，虽然不同垂直赛道和产品服务类型有较大差异，但整体来看GenAI技术能力价值占比在2025年平均在20%上下，即平均5元产品服务中有1元多用以购买技术能力，而这一占比会随着用户端对GenAI能力的需求加深而逐年上升。

普通高校-GenAI采购需求（1/2）

涉GenAI项目数量占比27%，校园服务和数智化教学类项目GenAI深度高

基于本次定量分析的普通高校有效标书样本，普通高校教育信息化相关采购中，TOP3类型为数智化教学、学科实训与实验室、基础设施与算力基座；其中在所有采购需求中，明确涉及GenAI的采购项目数量占比约27%，其中校园公共服务类项目需求中GenAI含量最高，院校要求技术有效提升管理、安防、行政报销等校园运转的智能化水平；其次是数智化教学领域，GenAI被寄希望于为教师减负增效，实现个性化学习路径、自动生成教学大纲，并提升课堂互动质量。

普通高校-GenAI采购需求（2/2）

GenAI项目采购多在100万-400万预算区间，不同层级高校需求差异明显

基于本次定量分析的普通高校有效标书样本，在采购价格区间方面，百万元以下的项目偏初级或单一平台组件的采购；100万-400万预算区间是目前高校最集中的采购区间，主要涉及大模型部署的完整方案采构；400万以上项目以基础建设为导向，大规模硬件设备占比高。从各层高校的采购需求来看，985/211高校将GenAI视为核心科研基础设施，其采购焦点在于算力主权与自主可控的生产力底座；普通本科院校则更关注GenAI对现有教育体系的数智化升级，其采购逻辑追求全栈一体化的软件+内容解决方案，旨在利用AI重构课程、教务与评价系统。

职业院校-GenAI采购需求（1/2）

涉GenAI项目数量占比35%，数智化教学和学科实训类项目GenAI浓度高

基于本次定量分析的职业院校有效标书样本，职业院校教育信息化相关采购中，TOP3类型为数智化教学、学科实训与实验室、基础设施与算力基座。在所有采购需求中，明确涉及GenAI的采购项目数量占比约35%。数智化教学领域中GenAI含量最高，要求技术可以有效减轻教师备课负担，以求实现规模化与个性化教学；同时，GenAI也普遍被院校要求应用在学科实训与实验室的建设中；此外，在校园治理与服务领域，GenAI被寄希望于从解决单一事务转向提供一站式、对话式全天候服务。

职业院校-GenAI采购需求（1/2）

涉GenAI项目数量占比35%，数智化教学和学科实训类项目GenAI浓度高

职业院校-GenAI采购需求（2/2）

GenAI采购多集中在150万-400万预算区间，围绕院校定位与需求展开

基于本次定量分析的职业院校有效标书样本，从采购金额来看，双高院校采购预算常达400万至千万级，核心目标是构建校级AI能力中心与MaaS平台，旨在打造集国产高性能算力、多模型管理、数据治理于一体的全校通用智能底座。普通高职院校则采取重场景策略，采购预算集中在150万至400万元区间，聚焦于AI+特色专业群的深度融合。中职学校及偏远地区院校则以工具为主，走轻量化路径，预算普遍低于150万元，倾向于采购成品化AI教学工具包、教师办公插件或单一功能（如AI数字人制作、智能巡课）。

中小学-GenAI采购需求（1/2）

涉GenAI项目数量占比46%，基础设施和数智化教学项目GenAI浓度高

基于本次定量分析的有效标书样本，地方教育部门和中小学教育信息化相关采购中，TOP3为基础设施与算力基座、数智化教学、校园公共服务，在所有采购项目中明确涉及GenAI的项目占比46%。分项目类型来看，基础设施与算力基座类项目中GenAI相关占比最高，学校注重构建支持AI运行的底层数字基座；同时，GenAI正逐步渗透到教学全场景，辅助实现学情精准分析、个性化学习及校园治理智能化。

中小学-GenAI采购需求（2/2）

GenAI相关项目预算多在100万-500万水平，不同采购主体需求差异较大

基于本次定量分析的有效标书样本，地方教育部门的采购高度集中在教育数字基座和智算云平台，更看重基座的兼容性与数据治理能力；而中小学直采倾向于GenAI的场景应用，如建设特定的人工智能实验室、部署AI体育设备等。

数字地域差异从硬件向算法、软件转移，一线梯队（京、沪、浙、苏）：引领前沿创新，已全面进入数字基座+大模型的深水区；二线梯队（川、甘、鲁）：侧重于人工智能实验室及示范校整体提升，处于AI硬件与软件协同建设的爆发期；三线梯队（新、云、蒙）：仍以智慧黑板、基础网络补强等薄改类项目为主，AI功能多作为硬件设备的附加功能。

学校GenAI采购特征总结

集成垂直模型的实训系统、LLM+RAG+知识图谱、Agent、私有化部署

基于本次定量分析的有效标书样本，学校对GenAI的采购需求呈现出以下三个方面的共同特征：1）LLM+RAG+知识图谱：针对通用模型幻觉痛点，院校更倾向选择大模型+RAG+知识图谱的方案。2）交互Agent化：学校倾向能够主动驱动教学流程与校园管理、具备规划与执行能力的AI Agent应用，实现从被动问答到主动行动。3）私有化部署：基于对数据主权与安全合规性的高度重视，高校普遍强制要求本地化部署与国产信创适配。

普通高校和职业院校采购的共同特征在于：倾向采购应用在专业领域实训方面的垂直大模型，如落地建筑、医护、财经、医学、铁路、地质等专业领域，成为专业实训中的核心智能组件；而中小学采购的另一明显特征在于，倾向GenAI能力覆盖教室、操场、走廊等更多物理空间，应用在校园安全、体育教学、心理健康等特定场景中，实现非接触式的风险预判和主动监测。

K12学生学习的GenAI使用-垂直大模型

作用于作业辅助和自主学习的学练场景，功能多样，获家长认可

用户调研结果显示，在教育垂直GenAI应用（融合教育垂直大模型技术的教育类应用）的使用上，家长反馈孩子的主要用途集中在辅助校内作业（50.5%）、自主学习/刷题的学练场景（49.9%）以及知识科普场景（49.9%）；功能偏好上，习题讲解（44.9%）、作业批改（42.6%）和AI题库（42.5%）位居前三。近九成家长认为教育垂直GenAI应用对孩子的学习有帮助，正在成为解决具体学业难题的标准配置。

K12学生学习的GenAI使用-通用大模型

兼顾学业辅导与兴趣科普，最常使用知识问答和内嵌的学习功能模块

用户调研结果显示，孩子在通用GenAI应用（DeepSeek、豆包、元宝等通用AI应用）上的行为模式更加多元化。辅助校内作业仍是首要用途，其次是发展兴趣/知识科普和创意写作/绘画，显示出通用AI在激发创造力方面的独特价值。在具体功能上，知识问答能力最受青睐，其次常用通用AI应用内嵌的学习功能模块，再次是辅助写作。近九成的家长认为通用GenAI应用对孩子教育有一定帮助，印证了其在教育场景中的广泛适用性。

家长辅导场景的GenAI使用

家长多模型混用解决辅导难题，对不同类型大模型没有差异性偏好

用户调研结果显示，在家长参与的孩子辅导场景下，K12学生家长尚未沉淀出明显的GenAI应用使用特征：37.1%固定使用一两款，35.6%多款混合使用。高频应用场景集中在拍照搜题/错题分析和知识搜索与答疑，旨在快速解决辅导过程中的知识盲区。对于不同技术来源模型，家长暂时并没有差异性的偏好，其中教育企业自研大模型32.7%，科技企业模型+教育企业接入32.6%，直接使用通用大模型31.4%。

家长对GenAI+孩子教育的态度

家长对GenAI技术积极且审慎，略有担忧孩子产生过度依赖与思维惰性

用户调研结果显示，家长对GenAI持有一种积极接纳但审慎管控的辩证态度。近四成家长认为AI是不可逆转的社会趋势，主张孩子尽早适应，家长期待AI能帮助孩子拓宽知识视野并提升学习效率，看重其作为信息窗口的价值。然而，负面担忧同样强烈——45.8%的家长担心孩子会因过度依赖AI而不愿主动思考，35.9%担心滋生抄袭和投机心理，33.6%担心孩子沉迷AI互动会减少人际交流，这反映了家长在接受技术进展、享受红利的同时，对教育本质——思维训练与人际互动的坚守。

K12学生家长的教育付费需求拆解

GenAI重塑家长教育付费逻辑的供给形态，推动五大核心诉求智能化升级

用户调研结果显示，GenAI并未创造新的教育需求，而是重塑了家长传统教育投入链条的供给侧。长期以来，中国家长潜在的教育付费核心诉求可以总结为“学会学习、环境构建、辅导纠错、伴学监督、学情诊断”，而在GenAI的推动下，解决方式正从人海/题海/费家长的高投入战术向AI精准服务转型。家长的付费核心依然是焦虑释放与结果交付，而GenAI可以通过提供更人性化、更精准且成本更低的解决方案，大幅提升家长端在这五个维度的付费效率与体验。

K12学生家长的GenAI+教育区域差异

一线家长理性审慎重实效，新一线激进投入呈现教育与技术双卷特征

用户调研结果显示，不同城市层级的家长展现出截然不同的AI教育画像。一线城市家长作为理性的精英掌舵者，学历收入双高，孩子接触AI最早最广，但态度审慎开放，严格要求工具的实际提效，拒绝噱头。新一线城市家长则更像是激进的教育投资者，在竞争焦虑驱动下，付费意愿最强，呈现教育与技术双重内卷的状态，积极拥抱技术以抢占赛道优势。相比之下，二线城市家长态度保守，倾向于跟随主流，需待产品普及验证后才倾向跟进。三线及以下城市家长相对处于焦虑矛盾中，既希望AI能弥补孩子教育资源的差距，又畏惧其负面影响，价格敏感度最高，态度两极分化。

成年学习者的GenAI使用

大学生是成年学习者主力军，聚焦语言学习和公务员事业编备考等场景

使用GenAI的成年学习者群体中，大学生在读占比高达62.2%，职场人士占37.8%。在功能需求上，学习资料生成归纳和学习计划制定是最高频应用，反映了成年学习者对知识压缩与时间管理的迫切需求。使用习惯上，成年学习者更倾向于组合拳，40.9%的人会混合使用多款AI工具以满足不同场景的需求，单一工具很难满足其复杂的学习与备考路径。在语言类考试（四六级/考研英语/雅思）和公务员/考编考试的备考过程中，成年学习者也经常使用GenAI。

成年学习者的教育付费需求拆解

付费逻辑从传统的为生存焦虑花钱，转向为确定性结果与学习效率买单

成年学习者的教育投入心态极度务实，核心驱动力是当下的生存和进阶需求，围绕学业产出、考试上岸和职业技能三大目标展开。成年学习者的时间和精力是极其稀缺的资源，在GenAI出现之前，解决方案往往要求投入大量时间，而GenAI出现后的解决方案则是直接折叠时间、提升效率。在学习过程中，GenAI扮演着能力提升的数字义肢和知识结果交付者角色，在学业救急与职场提效中作用显著，可交付即时可用的成果，并低成本提供考试诊断与模拟陪练。

不同成年学习者的GenAI学习付费特征

在校生游牧式体验为救急付费，职场人追求嵌入式提效与结果即时交付

在校大学生是极致追求学习付费性价比的用户，作为AI时代原住民，擅长在不同免费模型间游牧切换，付费行为通常发生在Deadline前的救急时刻，呈现极度离散和小额化的特征，且因恐惧违规而愿意为安全性买单。而在职学习者对价格脱敏但对时间投入极度敏感，他们将学习视为低频软需，付费意愿往往在转行/晋升压力出现时瞬间激活；他们在GenAI的应用上，追求知识压缩去噪后的极简干货，对自己技能短板打定制化补丁，遵循“遇到问题才学，解决问题即停” 的即时学习交付极简逻辑。

2026年GenAI+教育产业图谱

GenAI+教育常见应用形态

平台整合与场景深耕双向驱动GenAI教育应用的产品形态日渐成熟

当前GenAI教育应用市场呈现纵横双向的深度发展态势：横向看，供给端正从提供单一工具向打造一体化平台演进，硬件（如学习平板）往往同时融合了精准学习系统、评测批改、学情诊断等多重功能；软件平台也在整合备课、教学、评价全链路；纵向看，厂商正在更细分的场景中进行精细尝试，覆盖各学段学生的个性化学练、教师教学辅助以及学校管理的全环节。市场以供给端技术与应用创新为主要驱动力，需求端则在实践中检验并筛选出更有效的GenAI产品与模式，推动GenAI的教育应用形态走向成熟。

教育垂直大模型技术与应用

技术与数据构建教育垂直大模型竞争屏障，长远取决于教育的提质增效

教育垂直大模型市场进入以场景深耕与价值交付为核心的中场竞争阶段：从提供通用能力的平替工具，转向进行教育专属的创造与赋能；从开发单点功能的应用，转向构建软硬服一体化的生态体系。当前市场已形成科技巨头、传统教育企业、学术机构及创业公司多元化主体竞逐的格局。从竞争角度上看，短期企业较量功能创新，中期比拼数据闭环与生态整合能力，长期取决于对教育质量与效率的根本性提升。能深刻理解教育规律、快速形成商业闭环、稳健构建生态壁垒的市场参与者，将赢得争夺主导权的更多筹码。

通用大模型技术在教育领域的应用

开源GenAI技术基础设施化，结合企业自有知识图谱微调垂直大模型

在与教育科技公司的合作中，以DeepSeek、Qwen为代表的开源大模型主要扮演两种角色：凭借通用大模型的强推理与多模态能力，实现GenAI技术的基础设施化，降低教育企业使用大模型的技术门槛；结合企业自有知识图谱微调垂直大模型，强化垂直学科的逻辑适配性。头部教育科技机构（如作业帮、好未来）普遍采用自研垂直教育大模型+通用大模型能力引入的混合架构。除了DeepSeek外，中国大模型厂商都在不同程度地基于自身大模型技术优势深化教育场景的应用适配，结合原有教育业务积累，通过差异化路径，巩固各自在AI教育领域的竞争优势。

GenAI对教育科技商业模式的影响

头部教育服务商向兼具算法堡垒、私有数据和核心场景的科技公司进化

近两年来头部教育科技企业的财务实证表明，GenAI正驱动全球教育科技行业经历了一场代际更替，受到技术冲击的企业给市场的启示在于，在边际成本为零的模型应用面前，标准化的数字内容不再构成商业堡垒，传统单向信息分发难以产生变现价值，内容价值转向更深更专更细的深海领域——私有教育数据；而抓住机遇的企业其共同特征在于，通过私有数据闭环训练垂域模型或深度集成开源技术，并将其封装在自有优势服务场域中，无论是智能硬件的物理入口、软件或服务自有链路（系统、软件、平台等），还是智慧校园大规模解决方案场景，这些企业正倒逼自己进化为拥有算法壁垒与私有数据的智慧教育基础技术设施供应商。

GenAI时代教育服务商的差异化策略

服务商需要根据赛道禀赋把技术、内容与服务按比例重组成新的交付配方

在GenAI对商业模式影响中我们有提到，GenAI时代在迫使教育服务商向拥有算法壁垒、私有数据和核心场景的科技公司进化；但进化并不代表所有服务商都必须盲目扎堆竞争AI技术投入，而是需要根据自身赛道禀赋，将AI技术、专业内容、人力服务、品牌权威以及场景渗透等维度作为资源配料，依据一定配比重组形成独特的风味配方，为解决教育中大量复杂场景中不可标准化的需求，形成具备差异化竞争力的交付体系。比如，对于教育科技巨头而言，配料主体是硬核技术、基础设施与品牌公信力，产出的交付物是教育生产资料，降低教育环节的基础成本；垂直赛道中型企业则必须强化专业内容的占比，通过深度行业理解将AI技术封装在具体的专业场景中；而对于小微企业来说，AI技术更多在于释放企业在低效环节的时间成本，使其能够将更多资源投入到教学服务当中。

ChatGPT-Edu

瞄准教育体系核心的系统性嵌入，对学与教的两端同时展开深度重构

2025年OpenAI通过相继发布ChatGPT Study 和 ChatGPT for Teachers，一系列动作瞄准教育体系核心的系统性嵌入，其战略脉络体现于对学与教两端的深度重构：在学生端，其核心创新是基于学习科学的高级提示词工程，通过编码鼓励主动参与、发展元认知等教学原则，将AI重塑为引导深度思维过程的启发式导师；在教师端，通过提供安全的数据处理、区域协作工具、Teaching with AI资源库及与教师联合会制定的伦理指引等，将AI转化为能被教育管理制度所接纳和管控的专业化基础设施。由此，OpenAI的长期目标或许是通过科学化设计、制度化合规与双向闭环赋能，成为教学流程中可信、可控且不可或缺的核心服务层，从而在构建未来教育生态的竞争中确立底层优势。

Gemini for Education

基于LearnLM的原生教学生态，内嵌引导式教学策略，引发学生思考

谷歌Gemini for Education并不把自己定义为效率工具，而是旨在重塑教学的原生体验。在最新一代Gemini 3 Pro模型基础上，底层技术引入专为教育心理学微调的Learn LM，内嵌引导式教学策略，懂得通过启发式提问引导学生思考，而非直接提供答案，试图解决教育界对AI让学生变懒的根本担忧。该套件通过NotebookLM（听觉学习）、Canvas（协作画布）及 Gems（定制专家）等创新形态，深度融合于Google Workspace生态。全球1.7亿已有用户无需迁移数据，即可在最熟悉的文档与作业流中无缝调用。

千问-Qwen3-Learning

面向学生及教师的拍题答疑+作业批改智能助手，免费且不限次数

2025年12月4日，阿里巴巴正式推出基于Qwen3、使用万亿级教育数据训练的教育垂直大模型——Qwen3-Learning，并于千问APP上线。该模型定位为面向K12学生及教师的“拍题答疑+作业批改”双核心智能助手，并采取完全免费、不限次数的服务模式。官方表示，其在多项权威教育基准测试中，性能已与OpenAI、谷歌的付费服务持平。与通用大模型在教育领域的宽泛探索不同，千问APP的独特优势在于其全面而细致的学科覆盖，实现了从小学到高中的全年龄段、全学科支持。这标志着大模型的竞争正从过去的综合能力比拼，转向对垂直场景应用深度的角逐。

千问-教育场景应用

部署专用模型强化教育场景解决能力，通过多模态交互承担起AI助教角色

在基座大模型+垂直场景的行业趋势下，千问通过专用模型精度+多模态交互+资料库广度的三维组合构建护城河：1）技术垂直化。应用Qwen3-Learning等专用模型，通过强化数理逻辑推理能力，解决教育用户对结果准确性的刚性需求，弥补通用模型在理科领域的幻觉短板。2）交互拟人化。通过可视化板书讲解与整页多题批改功能，在移动端模拟线下1对1辅导的教学过程，提升用户粘性。3）生态壁垒。依托阿里生态整合数亿级试卷与行业资料库，覆盖全学段、全生命周期学习需求。

科大讯飞

覆盖教学、学习、考试、管理、素质五大核心场景的智慧教育产品矩阵

科大讯飞构建起覆盖教学、学习、考试、管理、素质五大核心场景的智慧教育产品矩阵，并形成了面向政府、学校与家庭的系统性业务布局。其通过智慧课堂、精准教学系统等产品实现数据驱动的因材施教，利用学习机、个性化手册促进学生自主学习，借助智能评卷、新高考方案等工具推动教育体系的高效管理与评价改革。该体系在赋能教师减负提效、规模化实现个性化学习、促进城乡教育均衡等方面产生了实质性影响，展现了人工智能技术深度融入教育主流程、推动系统性变革的可行路径与商业价值。

科大讯飞

高强度技术研发支持GenAI+教育的规模化商业落地，助推业绩强劲增长

科大讯飞是技术密集型企业，持续将占营收20%以上的资金高强度投入研发，虽然在短期内必然挤占消耗财务资源，导致利润承压与财务绩效波动，但是投入本质是对核心能力的战略性储备，价值释放关键在于创新的转化效率。2025年星火大模型X1在国产算力上实现关键能力跃升，在教育等垂直领域取得突破。2025年科大讯飞大模型相关项目中标金额达23.16亿元；2025年预计实现净利润7.85亿元-9.5亿元，同比增长40%-70%；2025年销售回款总额超过270亿元，同比增长超40亿元。报告表示科大讯飞营收增长的主要原因在于，积极抢抓通用人工智能的历史新机遇，继续保持面向未来抢占人工智能根红利的战略投入。

云启智慧

坚持教育数智产品公司定位，专注提供教育数智化领域全流程解决方案

云启智慧科技有限公司成立于2020年5月，以教育数智产品公司为定位，依托中国联通技术优势及全国一体化运营体系，华中师范大学两大国家级科研平台的科研能力以及网龙公司的行业影响力，在“客户属地化经营服务支持”、“产学研一体化”、“教育资源和技术能力整合”三大方面形成优势。云启公司致力于将前沿信息技术与教育实际场景深度融合，提供从顶层设计到落地交付的全流程解决方案，探索以国家需求为导向、以市场化机制运作、以科研创新为驱动的新型智慧教育发展模式。

云启智慧-AI+

将AI系统性融入教育综合解决方案中，赋能管理、评价和教学各核心环节

云启公司系统性深层次地将AI技术赋能校园管理、学生评价、智慧教学等核心教育环节，助力以智助管、以智助评、以智助教。教育数智基座构建了“统一基座、数据驱动、生态协同”的可持续发展体系，为解决区域教育治理和智能决策提供有效解决方案；数智校园运营平台构建校长-处长-院长“三级链接”驾驶舱和AI校长助理2.0，智能学生评价提供科学的学生成长评价体系，结合学生校园卡消费、考试、门禁等数据，提供学生成长画像、学生综合预警、学生综合能力评价等功能；智能督导评价平台通过大模型自然语言处理、计算机视觉等技术，实现课堂教学行为自动识别、教学效果智能分析、督导评价报告辅助自动生成功能。