本文來自格隆匯專欄：中金研究，作者：趙麗萍 魏鸛霏等
年初至今市場對AI關注度高企，市場關注度自大模型突破向賽道應用切換。受益於通用大模型的紅利，AI從感知層次躍遷至理解和推理維度。在諸多垂直賽道中，AI+教育是潛在變革的重要賽道，因材施教剛需、強付費意願和高數據壁壘是重要驅動力。我們持續看多AI，並看好AI在教育領域的賦能。本文針對AI+教育產業趨勢、邏輯演繹、空間測算及國內外AI+教育公司進行梳理，提出“內容檢索-語言學習-內容生成-靈感索引”的發展路徑，建議關注科大訊飛等AI+教育龍頭公司的投資機遇。
摘要
AI+教育是大模型落地的優質賽道。全球視角下，教育與科技螺旋發展，從信息化向個性化演變，從技術型向創新型延伸，2012年深度學習浪潮後，AI助力因材施教景氣度持續高企，2022年末ChatGPT引領認知智能浪潮，AI+教育打開新一輪想象空間。國內視角下，我國教育信息化自2018年起進入2.0時代，以軟件為核心的教育信息化產品引領數字化轉型；2021年雙減政策更強調“人機共教、因材施教”的必要性。
大模型賦能教育個性化符合產業趨勢，短期看知識檢索與語言學習落地，長期關注靈感索引與商業邏輯重塑。受益於大模型紅利，AI已能實現從感知向推理的躍遷，大模型基於垂類數據的有監督微調可以實現垂直領域的模型強化，為教育、醫療等垂直領域落地賦能。其中，因材施教剛需、強付費意願和高數據豐富度是我們看好AI+教育的核心原因。當下AI大模型賦能教育的主要模式包括內容檢索和語言學習，我們認為內容生成、靈感索引是長期落地方向，且未來大模型廠商有望在價值分配中佔據較高比例，XR+AI也有望為教育帶來創新活力。
梳理海外及國內AI+教育廠商，2C落地先行，知識檢索與語言學習景氣度向上。海外廠商中，Duolingo在活躍用户數、日下載量和日收入領先，Chegg在用户粘性和多元化服務表現出色。國內廠商在AI學習機落地百花齊放，以科大訊飛為例，大模型賦能作文批改、語言學習、個性化精準學具備示範效應，好未來、有道、佳發等產品進展也值得關注。
風險：技術迭代不及預期；國內應用落地不及預期；行業競爭加劇。
正文
AI+教育：大模型落地的優質賽道
全球視角：AI+教育成為各國重要戰略趨勢
在人工智能誕生前後，教育從信息化向個性化演變，從技術型向創新型轉變。在人類歷史上，教育改革和信息技術發展密切相關。在人工智能誕生之前的19世紀下半葉，第二次工業革命以電力產業發展為動力，推動了大規模的生產和勞動分工，也催生了以班級授課為主的教育模式，培養了適應工業化社會的人才。彼時班級授課制應運而生，改變了農耕時代基於個別化指導和自學的教育形態[1]。
20世紀中葉，計算機科學領域取得突破性進展，推動了人工智能誕生並開始對教育產生更深刻和廣泛的影響。1956年達特茅斯會議標誌着人工智能概念的誕生，也是人類探索用機器模擬人類智能的起點。此後，計算機科學和技術不斷髮展，1970年代的第三次工業革命，開啟了信息時代，也帶來了教育的變革。為了適應社會的發展，教育發展開始關注信息素養、自主發展和社會參與，採用混合學習、合作探究、聯通學習等方式，拓展了教育場景的時空範圍。
圖表1：教育隨信息技術及AI發展的形態變化
注：AIED：Artificial Intelligence in Education，人工智能教育；統計截至2023年5月資料來源：聯合國教科文組織，人民網，Hinton, G. E., Osindero, S. and Teh, Y. (2006) 'Fast learning algorithm for deep belief nets', Neural computation, 18(7), pp. 1527-1554.，Brusilovsky, P., Schwarz, E. and Weber, G. (1996) 'ELM-ART: An intelligent tutoring system on World Wide Web', in Intelligent Tutoring Systems: Third International Conference, ITS'96 Montréal, Canada, June 12–14, 1996 Proceedings 3, Springer, pp. 261-269.，中金公司研究部
2006年，Alex、Hinton團隊提出深度學習路徑，AI發展越過重要分水嶺。深度學習利用多層卷積神經網絡來模擬人類大腦的學習過程，可以處理海量的數據和複雜的任務，將機器學習從“rule-based”引向“data-driven”時代，也為教育場景的智能應用產生了重大影響，如個性化推薦、智能輔導、自適應評估，國內落地應用場景包括科大訊飛個性化學習手冊等。
2022年末，ChatGPT引領認知智能浪潮，教育智能化演進打開新一輪想象空間。OpenAI於2022年發佈通用對話聊天機器人ChatGPT，它能夠根據用户的輸入生成連貫和有信息量的類人回覆，在輸入足夠廣泛的通用型數據集後，能夠加速知識蒐集、整理、入門認知進程，進一步，為因材施教打下技術基礎。我們認為，AI+教育有望成為生成式人工智能應用的重要落地場景，賦能教育產品的個性化生成以及進一步提高傳統教育的教學運營效率。
人工智能相關政策在世界各國頻頻落地，教育信息化底層基礎建設逐步完善。近年來，人工智能相關政策在世界各國相繼出台，政策聚焦人才培養、產業創新和國防安全，鼓勵培養理論研究與技術創新人才，支持AI+傳統行業應用場景落地，提升國防智能水平、維護國家安全。我們認為，人工智能技術的政策利好、逐漸成熟的商業化場景疊加規範的監管條款助推“AI+教育”產業穩步發展。
圖表2：各國AI+教育政策一覽
資料來源：國務院，工業和信息化部，NSTC，NITRD，White House， CIFAR， EU Commission， 韓國科學技術信息通信部，KISDI，中金公司研究部
中國：中國於2017年先後發佈了《新一代人工智能發展規劃》和《人工智能三年行動計劃（2018-2020年）》，旨在成為全球人工智能科技創新的領導者。兩份文件涉及資金投入、人才培養、產業發展等方面的支持，明確提出要圍繞教育、醫療等民生迫切需求，加快人工智能創新應用。“AI+教育”得到充足的政策保障。
美國：2019年，美國推出了《美國人工智能倡議》，旨在提高美國在人工智能領域的全球競爭力。政府設立了基金，並提供相關的人才培訓計劃，以推動人工智能技術的研發和應用。此外，政策提出要培育熟練使用人工智能的勞動力，激勵人工智能技術的民用化發展。
加拿大：加拿大在2017年制定了《泛加拿大人工智能戰略》。在文件中，政府以人才培養為戰略導向，着重提升AI研究人才的數量和質量。此外，政府設立了“加拿大人工智能戰略基金”，旨在支持人工智能技術的研究和商業化發展。通過鼓勵學術界與產業界的合作，促進人工智能在傳統領域的實踐。
歐洲聯盟：2018年6月，歐盟制定了《通用數據保護條例》（GDPR），以確保人工智能技術的合規和數據隱私保護。在2020年2月，歐盟推出了《歐洲人工智能戰略》，計劃投資數十億歐元用於人工智能技術的研究和創新。2020年9月，歐盟委員會頒佈了《2021-2027數字教育行動計劃》，戰略重點為完善數字教育生態系統發展，提高學生和教育人員的數字技能與素養。從國家安全、技術研發到教育數字化應用，歐盟逐漸推出相關政策，為“AI+教育”發展保駕護航。
韓國：韓國在2019年底和2020年底先後發佈了《人工智能國家戰略》和《人工智能倫理原則》，旨在培養人工智能研究人才、推動人工智能技術研發和應用。政府承諾增加對人工智能的投資，推動相關法律和政策的制定，保證人工智能產業有序的快速發展。
國內視角：教育信息化進入2.0階段，個性化需求定義軟件時代
根據《信息化藍皮書：中國信息化形勢分析與預測》，我國教育信息化歷程可劃分為三大階段：前教育信息化階段（1978-1999）、教育信息化 1.0 階段（2000-2017）以及教育信息化 2.0 階段（2018 至今）。教育信息化1.0階段仍存在不足，例如軟硬件佈局不均衡、信息技術與教學場景融合度不足、師生信息技術素養有待提高等問題亟待解決。
“三全兩高一大”奠定教育信息化2.0目標，應用場景明確的教育信息化產品成為破局關鍵。2018年4月教育部發布《教育信息化2.0行動計劃》(下稱“教育信息化2.0”)，提出到2022年基本實現“三全兩高一大”的發展目標，其中“三全”指教學應用覆蓋全體教師、學習應用覆蓋全體適齡學生、數字校園建設覆蓋全體學校；“兩高”指信息化應用水平和師生信息素養普遍提高；一大指建成“互聯網+教育”大平台。教育信息化2.0的背景下政策指引具備三大特徵：1）執行力度更具體，項目落地方向更加明晰；2）以數據為核心，強調軟件的切實應用；3）規範程度加強，助力產業健康長足發展。“教育信息化2.0”時代下，更為明確的政策指引將推動教育信息化企業更加註重產品能力以及與多元教學場景的契合度。
“後雙減”時代教育生態不斷髮展，人工智能及大數據等技術推動教育全領域數字化轉型。“雙減”政策推動學校課後服務內容不斷豐化，人工智能等技術能夠賦能提供智適應學習的機會，減輕老師教學負擔。同時另一方面，多元化的教學場景催生出更多的細分市場和差異化需求，傳統教育硬件適配個性化智能軟件有望課堂內外發揮更大的作用，例如智能黑板、平板電腦、AI學習機等設備。我們認為當前教育信息化階段將強調大數據和人工智能技術的落地，幫助教育真正從以老師為中心向以學生為中心轉變，學習模式從傳統的“統一化”教學向“個性化”教學轉變，學習資源因材施教催化學習應用智能化、多元化發展。
圖表3：教育信息化政策發展歷程
資料來源：教育部，中金公司研究部
圖表4：教育信息化政策一覽
資料來源：國務院，教育部，中金公司研究部
產業趨勢：通用智能大模型賦能教育個性化，關注XR+教育
受益於通用人工智能所帶來的紅利，大模型路線引領AI從感知層次躍遷至理解和推理維度。自2012年深度學習元年以來，各界數字化需求呈高速增長態勢，而大模型技術路線則成為解決長尾場景問題，降低邊際模型開發成本的關鍵手段。2017年，谷歌最早於《Attention is all you need》[2]中提出大模型（Transformer）概念，大模型路線逐漸成為學術界與國內外頭部廠商的發展共識。2020年OpenAI推出1,750億參數的GPT-3大模型作為行業重要里程碑，參數量級達到人腦神經元突觸數量級，達到接近人腦智能的基礎，為後續大模型迭代、加入人為干預，以及AIGC、ChatGPT的現象級產品做好技術鋪墊。我們認為，ChatGPT的火熱及衍生應用，是弱人工智能到強人工智能的更進一步。
圖表5：GPT模型搭建到落地應用的流程
資料來源：2023年微軟Build大會，中金公司研究部
垂域模型調優主要發生在預訓練後的監督式微調階段，對算力要求較小而對數據質量要求更高。GPT的訓練流程可按時間順序依次分為四個階段：預訓練、監督微調、獎勵建模和強化學習。每個階段有其自己的數據集和用於訓練神經網絡的算法，其中大模型預訓練階段佔據九成以上的訓練時間以及浮點運算量。相較於預訓練階段使用的大規模低質量互聯網數據集，監督式微調訓練只需要少量高質量的問答式數據，而此類數據往往難以直接從互聯網端獲得，教育、醫療、金融等垂直領域的數據壁壘是模型調優、行業增強的關鍵。
大模型時代下，AI+教育是潛在變革的重要賽道，因材施教剛需、強付費意願和高數據豐富度是重要驅動力。教育生態不斷髮展催生出差異化需求，我們認為人工智能技術的落地將催化學習應用智能化、多元化發展。其次，C端教育付費意願強勁，“雙減”後在線教育人數及學習機出貨量提升彰顯課後輔導需求穩健，同時G/B端教育信息化應用場景成熟完備。我們認為閉源數據卡位廠商具備資源壁壘，相較於G/B端教育數據相對集中，C端數據則更為龐大而分散，具備稀缺性，因此我們認為擁有閉源數據的公司能夠更好的構築AI產品護城河。
因材施教日益成為教育剛需
教育信息化需求呈現出“馬斯洛需求”的遞進效應，目前已演進到因材施教剛需環節。教育信息化需求場景可以歸納為三個遞進的層次：首先，校園信息化基礎環境建設，包括校園網絡建設、學生校園卡系統、校園安防等。其次，校園信息化教學環境建設，如教學硬件購買、師資系統平台、課程安排等。最後，智能閲卷系統、智適應學習等核心教學場景。
由於我國教學資源分佈不均，不同地區對於教育信息化的需求潛力和層次有所不同。在教育資源豐富的地區，信息化基礎建設已經相對完備，因此這些地區更加註重技術帶來的教育模式創新，例如智能閲卷系統、智適應學習等。而在教育資源欠豐富、匱乏的地區，則更側重於通過信息化助力當地教育質量提升、教育公平普及，例如通過遠程教育、在線教育等方式，讓更多學生享受到優質的教育資源。我們認為，目前教育信息化的馬斯洛需求的遞進效應已經演進到了因材施教剛需環節，而AI能夠助力教育實現“千人千面”及“因材施教”。
圖表6：教育信息化所涉及場景
注：打勾代表我們認為具有教育信息化高需求佈局的場景資料來源：艾瑞諮詢，中金公司研究部
教育領域付費意願高
我國教育行業市場空間大，用户付費意願穩定，且具備較為清晰的商業場景。在K-12教育領域，教育質量與升學考路徑緊密結合，家長對於優質教育資源的需求穩定，且具備較高的付費意願，據前瞻產業研究院調查數據顯示，2020年K12在線教育家庭花費1-2萬元的意願人羣佔據46%。在高等教育領域，近年來我國居民高等教育學費支付能力相較於經濟合作與發展組織（OECD）成員國明顯上升，且城鎮和農村家庭的高等教育支付能力顯著提升[3]。同時我國財政性教育經費已經連續10年保持在GDP 佔比4%以上，預算投入穩定增長為教育信息化行業發展提供了堅實保障。
我國發展AI+教育具備良好基礎軟硬件付費意願基礎。目前我國義務教育階段的教育信息化程度相對較高，尤其底層基礎方面，我們認為未來的需求主要來自硬件設備的更新換代及軟件應用的設計迭代。高校職教階段，單個教室的價值較高，而教育信息化的滲透率相對不飽和。我們認為未來人工智能技術的運用有望從教學全環節提升教育信息化產品的感知價值，最終提升用户的付費意願及AI+教育市場滲透率。
教育領域數據豐富，卡位廠商具備數據高可得性
人工智能三要素中，數據或為現階段AI+教育領域的最大壁壘，而我國智慧教育平台彙集了海量的數據資源。根據教育部2022年底統計披露，我國擁有在校生2.9億人，教職工約1,800萬人，是世界上規模最大的教育體系，龐大的教育集羣也展現出了豐富的應用需求；同時教育領域數字化基礎條件全面提檔升級，全國中小學（含教學點）互聯網接入率達到100%，其中99.5%的學校擁有多媒體教室，學校配備的師生終端數量逾2,800萬台。廣闊的信息化應用場景和多元的教學場景產生了龐大而分散的數據集，呈現本土化與地域化的特點。國家智慧教育平台及教育局作為數據集中入口，疊加領先的語音識別、視覺識別等技術，有望為個性化學習和教育方案制定發展帶來新機遇。
教育領域G/B端數據相對集中，使用者與決策者並非同一主體；C端閉源數據具備分散化、稀缺性特點，但通常使用者即決策者，產品力、交互性數據的權重提升。正如前文提及，行業模型的關鍵差異主要體現在訓練過程的第二階段，即監督式微調。相較於第一階段的通用語言建模，監督式微調階段對訓練數據集的質量、一致性要求更高。用於訓練的問答式數據集通常需要高程度的人工構建，因而具有稀缺性。我們認為，擁有C端交互性閉源數據的公司在垂直人工智能市場具有競爭優勢，有望在教育領域的AI產品商業化落地中處於領先地位。
邏輯演繹：短期看知識檢索與語言學習類落地，長期看商業邏輯重塑
AI技術在教育領域的應用場景廣闊，可大致分為四個層面：1）知識內容檢索。AI可以幫助學生快速檢索相關知識內容，滿足對知識點查詢的需求。這一應用場景知識密度要求較高，但對學生思維引導性較弱；2）語言學習。AI可以評估和糾正學生的口語、寫作等語言表達能力。這一應用在通用智能達到一定閾值後即可實現，知識密度要求不高，但對學生思維起到部分引導作用。3）內容生成。AI可以根據教材和課程設置自動生成相關學習內容，如生成習題、案例分析等。這一應用知識密度需求不高，但對思維引導性要求增加。4）靈感索引。靈感索引是“因材施教”的關鍵，也是傳統教育中老師較難被替代的環節，例如，在學生若干結題步驟中精準定位出錯點，判斷思維誤區，進行正確引導，目前國內外AI+教育產品均在探索中，尚無成熟案例。
圖表7：傳統教育中靈感索引為教師核心能力，而AI+教育尚處在知識庫與語言學習階段
資料來源：中金公司研究部
短期，我們認為內容檢索、語言學習是AI+教育率先落地的模式。我們認為，通用智能大模型在知識廣度維度具備積累，但在垂類交互數據和個性化標籤顆粒度尚顯不足，因此可以由大模型直接賦能的教育場景包括：在傳統題目、知識搜索維度可以實現增強，語言學習中初步交互，對於交互內容的深度和延展性要求不高。
長期，AI或將重塑商業邏輯，掌握底層通用能力的大模型及AI應用提供商有望實現生產工具向生產力的躍遷，內容生成與靈感索引需要依託於大模型的長期賦能。我們認為，在AGI探索的早期階段，適合的下游行業應用場景較為稀缺，底層大模型及AI平台廠商通過儘可能多的軟件供應商接入，有望獲得更豐富的在垂直應用場景訓練大模型的機會。此外，賦能效果我們認為有望進一步深化，從知識匹配與檢索向內容生成、創意湧現、靈感索引切換。長期維度來看，我們認為，最終議價權可能會向少數擁有底層大模型及通用AI能力的平台型廠商轉移，其有望在價值分配中獲得更高的比例。在這一過程中，教育軟件供應廠商的商業邏輯有望發生質變——即更有可能通過大模型技術能力的加持，直接介入到生產價值的分享過程中。
圖表8：未來大模型廠商有望在價值分配中佔據更高比例
資料來源：中金公司研究部
展望未來，XR+AI重塑教育模式，將帶來新一輪機遇與市場潛力。我們認為XR技術（包括虛擬現實、增強現實和混合現實）與人工智能技術在教育領域的應用發展，將迎來新一輪的創新和變革。例如過去浮於紙面的數學幾何教學，結合XR技術學生可以在虛擬空間中操作三維幾何體，觀察它們的變化和屬性，從而加深對空間幾何的理解。XR技術同樣可以用於模擬物理實驗，幫助學生理解抽象的光學、力學等物理概念。XR+AI共同賦能於教育領域，學生將獲得更具互動性和沉浸感的教育體驗，從而提高學習效果和興趣。
AI+教育空間測算：2G/2B以經費為錨，2C關注滲透率空間
2G/2B：教育信息化經費穩健增長，軟件佔比抬升
教育信息化市場規模覆蓋學前教育至高等教育，其採購資金主要來自於政府財政經費的支出。根據教育部公開數據，2021年，全國教育經費總投入為5.79萬億元，比上年增長9.13%。其中，國家財政性教育經費為4.58萬億元，比上年增長6.82%，2010至2021年複合增速達到11%，自2012年以來佔國內生產總值一直保持在4%以上。
自上而下按教育經費支出比例估算，2021年教育信息化財政支出約3,700億元：根據2011年6月教育部發布的《教育信息化十年發展規劃（2011－2020年）（徵求意見稿）》提出，“各級政府在教育經費中按不低於8％的比例列支教育信息化經費”，我們依據每年的財政性教育經費的8%進行自上而下的測算，則2021年教育信息化財政支出約3,700億元。
圖表9：2004年至2021年國家財政性教育經費
資料來源：教育部，中金公司研究部
圖表10：教育信息化教育經費支出自上而下估算（2012-2021）
注：基於8%的教育經費支出比例假設估算資料來源：教育部，中金公司研究部
教育信息化2.0 週期，軟件應用成為教育信息化佈局重點。2023 年教育部部門預算中，資本性支出科目裏的信息網絡及軟件購置更新額為 2017年的7.4倍。聚焦2020-2023年，信息網絡及軟件購置更新額同樣快速增長，複合增長率為18.9%。其佔資本性支出比例也有明顯提升，從2020年的3.2%升至2023年的5.4%。教育部在信息網絡及軟件資產的投入維持韌性增長，我們認為宏觀趨勢具備充分確定性，軟件應用在教育信息化領域地位逐步攀升。
圖表11：教育部部門預算中軟件購置更新佔比逐年上升（2017-2023）
資料來源：教育部，中金公司研究部
2C：學習機滲透率仍處低位，因材施教產品力驅動滲透可期
以學習機為代表的智能硬件逐漸成為搭載教育+AI功能的重要媒介。我國學習機產品經歷了從“電子教輔”、“網課學習”平板到“AI學習機”三個形態的演變[4]：1）第一階段：“電子教輔”，即內置學習資源的平板形態。學習資源包括電子教材、電子教輔以及錄製的視頻課，主要是為了填充“雙減”後學生學業負擔減輕的自由課餘時間。2）第二階段：“網課學習”平板，旨在進一步滿足家長為孩子尋找輔導老師的需求，具體方式是學習機中提供內嵌大量在線教育 App，供家長自主選擇訂閲，一般需要額外付費。3）第三階段：AI學習機，該階段的學習機形態不僅滿足於填補原有課外輔導釋放出的空白市場，更旨在通過AI技術的賦能提供此前人工無法實現的個性化輔導、實現因材施教，甚至進一步達成普惠教育的願景。
學習機產品力提升的核心驅動因素：短期看服務內容質量。從家長購買學習機的考量出發，考慮到硬件配置已趨於同質化，市面上部分教培品牌通過將優勢學科內容嵌入平板提升產品競爭力，例如在英語和語文有長期積累的有道AI學習機X10[5]、在理科培訓上享有美譽的學而思XPAD[6]。同時，部分在細分功能上有突出優點的學習機也會得到市場青睞，例如提供線上一對一答疑服務的新東方學習機、配置護眼屏幕的希沃學習機W2、採用墨水屏的小猿學練機[7]。
2023年以來，學習機搭載的AI能力也逐漸成為品牌差異競爭的發力點。在業界首推AI學習機的是科大訊飛，依託通用智能大模型疊加教育領域數據增強，補充作文批改、語言學習和數學精準學的個性化功能。可見，AI學習機最核心的突破是通過領先AI技術和國內規模化應用的教育大數據，打造出一套系統性創新的AI學習方案，為用户真正實現高效的個性化能力提升指導。目前，市面上提供的學習機AI功能集中在個性化診斷（針對薄弱知識點加強訓練）、作業批改（依據OCR功能診斷作業）、聽説讀寫（AI作文助手）、學習計劃等功能；隨着大語言模型的迭代，我們認為AI+教育的產品化進展將成為驅動學習機滲透率提升的重要抓手。
圖表12：主流智慧教育硬件（學習機為主）品牌銷售情況一覽
注：該統計不代表各品牌全部學習機或智能教育硬件的產品收入，我們僅納入品牌淘寶、京東和抖音旗艦店家的主流機型；價格區間剔除單價較低的詞典筆、講題機資料來源：久謙中台，中金公司研究部
根據2021年騰訊研究院、艾瑞諮詢等機構聯合發佈的《2021年中國教育智能硬件趨勢洞察》報吿中預測，教育智能硬件或在2023年達到近千億元市場；其中，2022年智能教育平板市場C端市場約在150億元上下，2021-2026年複合增速約在13%（據讀書郎招股書）。我們基於2022年教育部公佈的小學、初中和高中在校生數據測算，假設2023年小學、初中和高中入學新生分別為0.15、0.15、0.1億人，其中購買學習機的比例在20%，學習機單品均價3,000元（市面上學習機價格帶較寬，一般在2,000-7,000元不等），則對應市場空間約在240億元。在此測算下，科大訊飛、網易有道等主流新興學習機廠商的市場佔有率尚不足5%。未來，隨着學習機產品力提升和家長付費意願增加，如果學習機單價提升至4,500元、小學至高中新生入學購買學習機的比例提升至28%，我們認為國內學習機市場有望觸及逾500億元空間。
圖表13：中國智能教育平板C端規模，2017A-2025E
資料來源：讀書郎招股書，中金公司研究部
圖表14：中國學習機市場空間敏感性測算
注：此處遠端測算指我們認為市場在穩態情況下可實現的潛在規模，學習機單價的成本單位為“元”，根據教育部數據，2022年我國小學在校生1.07億人，初中5,120萬人，高中2,710萬人；我們遠端測算基於該數據進行合理假設資料來源：中金公司研究部
AI+教育公司巡禮：大模型開啟2C教育新一輪增量
海外AI+教育：AI賦能語言學習先行，個性化輔導仍待探索
Duolingo：AI賦能語言學習，交互功能疊加個性化課程方案
Duolingo是一款多語言學習平台，創始人技術背景堅實，具備良好的用户基礎。Duolingo由Luis von Ahn和Severin Hacker於2011年創立，並於2021年7月在納斯達克掛牌上市，其兩位創始人均具備深厚的計算機科學背景。目前，Duolingo的主要市場在北美、西歐和拉丁美洲國家，截至1Q23，Duolingo在全球擁有超過5億的註冊用户，其中約有6，000萬月活躍用户、1,600萬日活躍用户和420萬付費客户，覆蓋英語、西班牙語、法語、德語、葡萄牙語、意大利語等40多種語言課程，是全球最大的多語言學習平台之一。
2023年3月，新推出基於GPT-4的Duolingo Max，提供擁有個性化練習與反饋機制的新功能，產品趣味性、靈活性進一步提升。Duolingo Max具備兩個全新功能“解釋我的答案”（Explain my answer）、“角色扮演”（Roleplay），更加靈活、流暢、準確地滿足用户語言學習的需求。“解釋我的答案”功能針對用户個人答案，採用對話模式解釋答案正確或錯誤的原因，幫助用户深入邏輯層面理解；“角色扮演”功能提供現實世界的真實場景對話與練習技巧，用户可以獲得由AI驅動的對話互動，打破傳統的模式化對話形式。
Duolingo主要通過付費訂閲和廣吿方式盈利。Duolingo提供三種訂閲服務：基礎版（Plus）、高級版（Super）和新推出的AI版（Max），其中Max版訂閲服務每月收費30美元，按年收費168美元。
圖表15：推出Duolingo Max，提供兩個全新功能“角色扮演”、“解釋我的答案”
資料來源：Duolingo官網，中金公司研究部
Elsa Speak：AI賦能語言學習，交互功能疊加備考場景
Elsa Speak是由 Vu Van和 Xavier Anguera在2015年共同創立的一款英語發音助手應用，GPT賦能提供語音反饋。Vu Van作為越南人在早年留學時期感受到英語口音練習缺乏令人滿意的應用產品，此後她聯合語音技術領域的專家Xavier Anguera博士共同創立了Elsa Speak。相較於傳統英語口語練習軟件，Elsa Speak提供多種新穎的英語練習模塊：1）個性化類人學習反饋：2023年4月，Elsa Speak推出 “ELSA GPT Voice AI Tutor”功能，推動用户在多種主題和場景下進行對話，並提供針對發音、詞彙、語法、語調、節奏等多維度量身定製的反饋；2）多場景模擬練習場景：ELSA GPT在備考、工作、生活等多場景下賦能用户，不止提供個性化的自適應練習、提高用户學習興趣，還能在提高工作對話效率等方面有所助益。Elsa Speak目前的的主要市場包括亞洲、歐洲、拉丁美洲等地區，重點關注新興經濟體和非英語母語國家。目前Elsa Speak下載量超過5,000萬次，已擁有數百萬小時英語口語音頻數據。
圖表16：ELSA GPT Voice AI Tutor
資料來源：ELSA官網，中金公司研究部
Speak：AI賦能語言學習，提供智能交互與實時反饋
Speak是具有AI功能的英語口語學習平台，計劃訓練新語種拓展至韓國外市場。Speak是由Connor Zwick和Andrew Hsu於2016年聯合創立的一家人工智能驅動的英語口語練習平台，創始人Connor Zwick出身於教育科技行業，2013年從哈佛大學輟學後成功將自己創建的第一家初創公司Flashcards+賣給了Chegg。 Speak利用AI能力，基於GPT-4開發了一系列對話內容，模擬了日常的各種場景和互動，通過和AI導師的互動來提高用户口語，其最大的特點是AI導師可以替代傳統外教，基於對話內容，提供實時的反饋，包括髮音、語法、詞彙等。下一步，公司計劃拓展新的語種與市場（例如日本），加速開發新的對話語言體驗。
Speak背靠OpenAI，獲得技術資源加持。2022年11月，OpenAI領投Speak B輪2,700萬美元融資，Speak可提前獲得新的OpenAI系統和Azure資源。2023年3月，Speak與OpenAI合作推出新的ChatGPT插件，使得ChatGPT用户可以直接通過OpenAI的聊天產品無縫訪問Speak，公司成為OpenAI流量生態中的首批合作商。除去流量紅利之外，ChatGPT插件為Speak的業務發展還帶來了諸多正面影響，例如價值感知提升方面，AI導師功能目前是Speak用户體驗中最受歡迎的部分之一。在ChatGPT插件功能推出兩個月內，Speak用户享用了超過200萬節GPT4賦能的練習課程。
目前，Speak主要通過提供自動續訂的月度和年度訂閲的模式盈利。Speak在韓國有近10萬付費用户，2022年開設約1,500萬節課程，ARR超千萬美元。定價方面，Speak按年度訂閲約100美元/年，按月付22美元/月。
圖表17：Speak：提供真正的交互式口語學習體驗產品
資料來源：Speak官網，中金公司研究部
Chegg：AI輔助教學內容檢索，重塑教育新方式
在線教科書租賃服務平台起家，逐步發展為綜合在線教育服務企業。Chegg成立於2005年，並於2013年在紐約證券交易所上市，是一家專注於在線教育服務的公司。2014年，Chegg開始提供數字化服務，如電子教科書和在線課程。此舉標誌着Chegg正式進入在線教育市場。此後公司通過多輪收購不斷擴展業務半徑，目前已經成為一家涵蓋教材租售、在線課程、作業輔導、職業規劃等業務在內的多元化在線教育領軍企業。
Chegg利用AI提供學習輔助服務，推出基於GPT-4的新功能CheggMate。CheggMate將GPT-4與Chegg豐富的內容庫和專家資源相結合，通過對話的形式及各種格式的輸入（文本、圖像、圖表等），根據用户風格、節奏和偏好，為用户提供快速、個性化、自適應、準確以及有效的學習指導；此外，CheggMate可以生成個人定製的練習測試以及生成實時反饋，幫助用户提高學習效果。目前，CheggMate專注於數學和科學領域，並不涉及挑戰學校的文章寫作。
Chegg主要通過付費訂閲盈利，CheggMate將免費提供給Chegg用户。目前Chegg基礎版訂閲服務每月收費14.95美元，2022年Chegg全年訂閲付費用户人數達820萬，我們認為CheggMate的推出預計將吸引更多用户使用Chegg服務，CheggMate的推出會顛覆傳統教育模式，為每個學生提供個性化的學習內容，真正實現因材施教。
圖表18：CheggMate提供實時學習反饋
資料來源：Chegg官網，中金公司研究部
可汗學院Khan Academy：AI賦能師生資源觸達，探索教育的高效路徑
Khan Academy基於GPT-4推出AI學習助手Khanmigo。Khan Academy是一個非營利組織，成立於2008年。其創始人是Salman Khan，原本作為對沖基金分析師的他發現視頻教程和練習模塊對學習效果有很大幫助，這啟發他創建了Khan Academy，旨在提供免費的教育資源，特別是視頻和練習。
可汗學院旨在為所有人提供免費的、可觸達的教育，目前已提供數千門數學、科學和人文課程。在課程資源方面，可汗學院提供各個學科的課程資源，包括數學、科學、計算機編程、人文社科等。在人工智能技術運用方面，通過調用GPT-4，Khanmigo獲得理解自由形式問題的能力，與其他AI學習助手產品不同，Khanmigo不會直接給出答案，而是用提出開放式問題的形式進行反饋，已成為學生的虛擬導師、老師的課堂助理：1）學生端：Khanmigo融入課堂作業中，通過解決數學學習、構思故事、學習編程等諸多方面的個性化問題中，幫助學生深入學習理解。2）教師端：幫助老師高效創建教學材料、針對學生量身定製學習內容，將老師從繁雜、費時的管理工作中解放出來，從而更加關注教學任務。
圖表19：Khanmigo為學生提供個性化學習指導
資料來源：公司官網，中金公司研究部
Quizlet：AI賦能內容檢索，定位自適應導師
Quizlet接入ChatGPT，推出自適應AI導師Q-Chat。Quizlet是一款提供學習卡片和測試的記憶學習工具，目前提供超過3.5億個學習集，MAU達5,000萬。Q-Chat是調用ChatGPT構建的AI導師，利用Quizlet龐大的教育內容庫，AI導師以對話的形式互動，根據學習材料提出適應性問題，能夠熟練適應用户不同的學習風格和技能水平，測試用户對學習內容的理解，提供更有針對性的學習工具能力。
圖表20：Q-Chat界面：自適應的AI導師
資料來源：Quizlet官網，中金公司研究部
國內AI+教育：AI學習機百花齊放，市場擴容與產品力競爭並進
科大訊飛：大模型賦能學習機再升級，C端引領教育變革
訊飛智慧教育的業務覆蓋了教、學、考、管四個主要場景。訊飛的教育優勢產品包括區域化因材施教解決方案（2G）、智慧校園、智慧考試、個性化學習手冊（2B2C）、學習機（2C）等。2023年5月6日，公司發佈大模型賦能的AI學習機，為大模型廠商賦能C端教育產品的重要風向標。
教：精準教學，訊飛智慧教育通過大數據和人工智能技術，挖掘學生數據並進行分析，幫助老師關注教學的重點，共同聚焦薄弱知識點，提高教學效率。代表產品為智慧課堂，利用物聯網、雲計算、大數據、人工智能等技術打造智能、高效的課堂。
學：傳統AI下的自適應學習，藉助於知識點圖譜和自適應推薦引擎，構建學生個性化自適應學習，提高學習效率。該類產品基於認知智能，通過收集分析學生的學習數據，量身打造學習體系；同時基於國家英語中高考口語考試評測系統和高考英語作文批改引擎的同源技術，對學生的口語訓練和寫作進行準確的評測，更快提高口頭和書面表達能力。
考：智慧考試，代替老師進行批改中英文作文，減少工作量，提升閲卷效率和準確性。訊飛啟明智能評卷系統，能夠對中英文作文、英語翻譯、文科類簡答題、填空題等題型進行智能評卷。
2002年起，科大訊飛開始面向全國大規模考試提供智能化掃描、線上閲卷解決方案，積累海量教育數據及業務經驗。基於先進的人工智能核心技術，訊飛在中高考、學考、研究生考試、英語四六級、無紙化考試中進行空白/相似卷檢測篩選、主觀題智能評卷以及第三方評卷質量監控等智能評卷工作。
“英語聽説教考平台”提供集英語聽説教、學、考、評於一體的綜合解決方案。迄今為止，科大訊飛已服務英語聽説考試二十餘年，支持全國15個省市高考、92個地市中考的英語聽説考試，以及全國大學英語四六級口語考試、外文局翻譯資格考試等高規格考試。
管：高效管理，以數據驅動教育高效管理。科大訊飛高效管理解決方案主打產品為智慧校園。智慧校園業務包括一體化教學教務、教師綜合管理、學生學習成長、校園全方位辦公服務等若干具體解決方案，實現對校園管理的日常場景全覆蓋。
圖表21：科大訊飛各學習機京東旗艦店月度銷量
資料來源：京東平台，中金公司研究部
圖表22：科大訊飛各學習機抖音旗艦店月度銷量
資料來源：抖音平台，中金公司研究部
訊飛星火大模型發佈：AI+教育落地先鋒
訊飛星火大模型七大核心能力賦能硬件產品商業化落地，AI+產品價格感知提升打開滲透率空間。5月6日，科大訊飛舉行星火認知大模型成果發佈會，訊飛星火認知大模型在長文本生成、語言理解等多維度實現能力突破。
賦能作文批改：從基礎批改到提供啟發式建議。訊飛T20系列學習機在優異的OCR識別技術上做到對作文的深度理解，實現中英文作文模擬真人教師一般，精細勾畫點評的三階批改，最後針對性給出學習資料、形成批改、糾錯、學習薄弱知識點的閉環。在學習機家長端，通過手“訊飛AI 學”APP，家長可查看完整的作文批改報吿，實時掌握孩子寫作學情。
圖表23：結合星火大模型的訊飛學習機可以提供高度還原真人教師的作文批改效果
資料來源：科大訊飛AI學習助手視頻號，中金公司研究部
賦能語言學習：於行業內率先推出類人口語陪練“Talk Talk”應用。應用內嵌對話內容現已覆蓋所有中小學課標話題在內的開放話題，在語言能力上支持中英文語音輸入、實時自動評測打分，播報風格可以個性化自由切換，實現真正的無中斷、沉浸式口語練習場景。
圖表24：“Talk Talk”口語練習應用支持中英雙語溝通，已覆蓋各類口語練習話題
資料來源：科大訊飛星火大模型發佈會，中金公司研究部
賦能個性化精準學：於2019年率先推出“個性化精準學系統”，此次搭載星火認知大模型的科大訊飛T20系列AI學習機升級推出了“分層知識圖譜”。受益於大模型的泛化能力和專家審核素材庫，賦能不同層級的學習目標實現類人互動輔學，模擬真人教師對學生的機上練習給予啟發和引導，幫助孩子自主思考。
網易有道：聚焦NLP能力，推出“子曰”大模型
有道AI能力聚焦自然語言處理。雙減後，公司開啟堅定的業務轉型。基於自然語言翻譯技術、文字識別、智能語音技術等核心技術手段，有道智能硬件、素質素養課程、電子教輔等產品發佈以來，獲得市場肯定，收入實現高增。搭載AI功能的學習機X10不僅提供全科教材免費同步學，還能生成個性化學情看板，引導用户針對性鞏固薄弱知識點。基於AI的人機對弈功能解決了圍棋課後練習場景缺失的問題，課程效果逐步外顯，2023年初有道縱橫冠軍班學員獲得英國公開賽冠軍。
有道推出“子曰”大模型和AI口語培訓產品“有道開口説”。我們認為AI對有道產品和服務帶來的價值增量在於：1）產生個性化交互，輔助學習效率的提升；2）彌補教學場景的缺失，賦能課程數字化。公司在自然語言處理領域的深厚積累較好地支撐了公司轉型。目前，有道“子曰”大模型已開放內測，提供AI口語陪練及作業批改功能。作為在AI領域佈局較早的教育公司，有道持續推動AIGC在教育場景的應用落地：有道翻譯PC版AIBox自一季度推出以來，已貢獻近200%的翻譯訂閲收入同比增長；2023年5月20日，公司在有道詞典筆上線自研的AI口語培訓產品“有道開口説”，用户可選擇系統推薦話題或自定義話題，覆蓋多種學習和生活場景。我們認為，擁有湧現能力的AI模型在對話等自然交互場景上存在天然優勢，將有力地推動因材施教的普及，相關產品商業化空間前景可期。
圖表25：有道學習機AI精準學功能
資料來源：網易有道官網，中金公司研究部
好未來：拳頭產品搭載AI講題機器人，服務針對性、個性化學習
好未來發布類家教的AI講題機器人，獲得市場肯定。在校園場景，好未來及其旗下品牌學而思推出魔鏡智能評測系統、“WISROOM”智慧教室、T-Box、智學雲、GodEye課堂質量監測系統等產品，發佈垂直行業AI開放平台，使教育從業者能夠應用好未來的AI能力和解決方案。在家庭場景，學而思將AI技術與核心硬件、服務整合。2022年推出能夠智能生成講題視頻的“學拍拍”及革新性的智能教輔《學而思祕籍》、《週週學》；2023年，學而思學習機上線AI講題機器人“小π”。配合AR鏡，學而思學習機能夠實現對手寫題目的識別、批改、智能分析、生成流暢的語言實時講解題目；通過快問快答，實現AI智能定製學習方案。根據久謙平台統計的學而思天貓旗艦店數據，2023年2-3月，學而思學習機累計銷售達5,000餘台。
好未來佈局人才培養，積極跟進GPT應用落地。轉型後，好未來以智慧教育和開放平台為業務主線。除了推進視覺、語音、自然語言處理、機器學習等多項技術進行產品化應用，公司還通過設立AI學院、孵化器等方式參與行業技術人才發掘和培養。近期公司表示，學而思將積極應用GPT技術對學習機產品進行迭代，預期將提升人機互動效果。
圖表26：智能教輔=教輔材料+智能交互，完成練習後可拍照精準批改、智能分析薄弱點
資料來源：學而思淘寶官方旗艦店，中金公司研究部
圖表27：智能學習機XPAD搭載學而思OS智能學習系統，通過快問快答智能規劃學習路徑
資料來源：學而思淘寶官方旗艦店，中金公司研究部
新東方：外聯內育，AI開放能力賦能教育行業
新東方以合作+投資+自研的形式，佈局AI應用落地。目前，新東方AI開放平台提供語音識別、語音分離與合成、人臉識別、智能批改與錄題、自然語言理解等多項AI開放能力，課堂、教學、教務等解決方案，全方位賦能教育事業。業務轉型後，公司結合20餘年在教育行業的積累及對智能化工具的開發經驗，自研“方法盒子”智能教輔。方法盒子不僅實現知識、方法全覆蓋，還內含知識講解功能和智能化系統，通過智能提醒、智能匹配，為用户生成定製化學習方案。
新東方成立人工智能公司，探索“AI+教育”前景。2023年3月，由新東方間接全資控股的北京匯智易讀科技有限公司成立，主營人工智能應用軟件開發、電子產品銷售。我們認為，基於新東方集團雄厚資源以及在教育領域的深入耕耘，公司在產品端有望實現教育經驗+AI技術的深度融合，進一步提升用户學習體驗、學習效率、學習成果。在解決方案端，新東方AI開放能力有望持續賦能教育行業。
圖表28：新東方AI口算批改開放能力
資料來源：新東方AI開放平台官網，中金公司研究部
圖表29：“方法盒子”智能定位薄弱點，生成個性方案
資料來源：新東方淘寶官方旗艦店，中金公司研究部
視源股份：人機交互優化教學體驗，強化教學效果
視源股份基於AI語音交互功能將教師從講台解放出來。視源股份旗下品牌希沃（seewo）深耕黑板前場景，是國內交互智能平板的首創者。教學硬件方面，希沃擁有交互智能平板、智慧黑板、交互智能錄播、智能講台等智能化產品。2019年，希沃交互智能平板首次搭載AI語音助手“小沃同學”。通過語音喚醒、語音搜索等交互功能，幫助老師解放雙手，集中於師生交流互動。課後，AI助教能夠與學生進行人機溝通，對重點問題進行鍼對性答疑、難點分析及複習回顧，提升教學效果。
視源股份聯合戴爾交付人工智能實驗室。整合軟硬件及AI能力，希沃於2019年推出系統化產品“希沃易課堂”，覆蓋課前-課中-課後全環節，AI助教功能輔助課後學習效率提升。截至目前，希沃易課堂已覆蓋全國逾3,000所學校，為超過10萬名一線教師，70萬名學子提供服務。2022年3月，希沃、戴爾攜手打造的清華大學人工智能實驗室正式落地。此次項目的交付，説明希沃在人工智能、人機交互領域已具有較成熟的體系化交付能力。
圖表30：AI助教實現智能交互式答疑，解決學生個性化問題
資料來源：希沃官網，中金公司研究部
鴻合科技：AI增強課堂管理效率，提升課堂活躍度
鴻合科技攜手英特爾發佈“智慧AI課堂”，讓教學更精彩。智慧AI課堂將AI人機交互、大數據等技術與鴻合智能教育硬軟件結合，通過搭配專屬的“多媒體單元”，打破課堂常規。課前，智慧AI課堂能夠實現學生入座後無感“刷臉”、精準點名。課中，教師可以通過智慧AI課堂工具（擊鼓傳花、“班裏挑一”等遊戲式工具），調動課堂氣氛。
鴻合科技佔位“課後三點伴”新市場，數字化教學內容及交互式體驗賦能通識教育。“雙減”政策發佈後，課後服務成為教育領域的焦點。鴻合科技抓住機遇，快速推出了課後服務產品“鴻合三點伴”（伴教、伴學、伴成長）端雲一體化課後延時服務。學生可以在鴻合交互屏上進行互動比賽、學習‘博物館’課等通識類課程，互動產生的實時數據進入教學監管服務系統，讓管理者準確把握區域課後延時服務課程的具體實施狀況。截至2022年，“鴻合三點伴”業務已與全國23省70市110個區縣簽約，覆蓋師生50萬人。
圖表31：軟硬件一體化，賦能課前、課中、課後管理
資料來源：鴻合科技官網，中金公司研究部
佳發教育：AI精準閲卷重塑考試形態，擬聯合騰訊推出中國版Duolingo
佳發教育基於AI精準分析、點評能力，重塑考試形態。佳發教育深耕教考信息化領域20年，擁有智慧教室、智慧考場、學生生涯發展（新高考）、智慧體育四大領域教育數字化產品。在教考統籌方面，公司產品基於AI智能分析、大數據、物聯網等技術實現教考環節智能分析、互聯互通。2022年，佳發教育、騰訊、好學網絡共同研發的英語聽説智能考試解決方案在青海高考、聊城高考、舟山中考等重要場景得到應用，目前已在15+城市完成部署。在智慧體育方面，佳發AI智慧體鍛屏、AI智慧體測屏等產品助力教、學、練、評、考相結合，成功落地校園。以AI視覺設備、AI算力平板為主的智慧體育空間、智慧操場助力實現校園運動場景全面智慧化升級，提供運動可視化手段，支持針對性訓練、體質提升。
佳發教育擬聯合騰訊推出AI人機對話口語訓練產品。日前公司披露，正同騰訊合作研發AI人機對話產品，基於用户作答情況進行口語應用能力評估。佳發教育與騰訊合作由來已久，雙方在AI機考領域已有突出成果。我們認為，雙方此次合作有望實現業務從教考環節向學習環節的延伸，觸及更大市場空間。
附錄：海外AI+教育公司高頻數據一覽
Duolingo全面領跑，Chegg用户粘性較強
我們通過對比海外“AI+教育”企業在活躍用户數、收入、下載量和用户單次使用平均時間四個維度的表現，Duolingo作為全球最大的多語種學習平台之一，在活躍用户數、每日下載量和每日收入方面具備領先地位。Chegg憑藉較強的用户粘性和提供的多元化服務（如教材租售、在線課程、作業輔導等），在用户單次使用平均時間和每日收入方面展現了出色表現。
活躍用户數：Duolingo位居榜首，其他企業相對穩定
在活躍用户數方面，Duolingo位居榜首，當前活躍用户數接近三百萬名，並呈現穩步上升趨勢。其他四家企業（Quizlet、Khan Academy、Chegg和ELSA Speak）按活躍用户數依次遞減，數據相對穩定。
下載量：Duolingo具備較大領先優勢，Quizlet位列第二
在日下載量方面，Duolingo具備較大領先優勢。近一個月內每日下載量穩定在20,000次左右。Quizlet下載量位居第二，下載量日度數據屢次破萬，Khan Academy、Chegg和ELSA Speak的日下載量相對較低。
用户單次使用平均時間：Chegg表現優異
在用户單次使用平均時間方面，Chegg表現優異，近一個月內用户單次使用平均時間穩定在30分鐘以上。Duolingo和Quizlet的平均使用時間在15分鐘左右波動。值得注意的是， Khan Academy的用户單次使用平均時間較短，鮮少超過10分鐘。
收入：Duolingo優勢明顯，Chegg收入高於Quizlet
在收入方面，Duolingo優勢明顯，近一個月內每日收入超過20萬美元。儘管Chegg的活躍用户數和每日下載量均低於Quizlet，但其每日收入高於Quizlet。這可能與Chegg用户單次使用平均時間較長有關。
圖表32：海外“AI+教育”公司產品活躍用户
注：數據統計截至2023年5月23日 資料來源：www.data.ai，中金公司研究部
圖表33：海外“AI+教育”公司產品下載量
注：數據統計截至2023年5月23日 資料來源：www.data.ai，中金公司研究部
圖表34：海外“AI+教育”公司產品用户單次使用平均時長
注：數據統計截至2023年5月23日 資料來源：www.data.ai，中金公司研究部
圖表35：海外“AI+教育”公司產品收入
注：數據統計截至2023年5月23日 資料來源：www.data.ai，中金公司研究部
風險
技術迭代不及預期：人工智能作為前沿新興技術，仍處於技術的快速發展期，其進展有一定的不確定性，若技術進展不及預期，可能導致產業化進展緩慢。
國內應用落地不及預期：應用及商業化落地是人工智能能否順利走向下一階段的關鍵點，若國內應用及商業化落地節奏不及預期，對人工智能的進展將帶來負面影響。
行業競爭加劇：人工智能是產業的熱點，未來商業價值顯著，科技巨頭、初創公司均在此領域佈局，未來垂類及應用層的行業競爭可能會進一步加劇。
注：本文來自中金公司2023年6月7日已經發布的《人工智能十年展望（十）：AI+教育，大模型浪潮下的高景氣賽道》，報吿分析師：趙麗萍 SAC 執證編號：S0080516060004 SFC CE Ref：BEH709；魏鸛霏 SAC 執證編號：S0080121070252 SFC CE Ref：BSX734；王彩妮 SAC 執證編號：S0080523030006；於鍾海 SAC 執證編號：S0080518070011 SFC CE Ref：BOP246；王之昊 SAC 執證編號：S0080522050001 SFC CE Ref：BSS168
