教育思维与科技基因的组合进化 2 前言 PREFACE 教育思维与科技基因的组合进化 教育与科技的深度结合，是教育数字化发展的重要推力。教育智能硬件作为教育数字化的重 要载体，经过3年的跟踪研究，我们欣喜地看到了这一结合在教育智能硬件上的发生与演变。 从教育思维来看，优质教育内容成为了学习平板的差异化竞争力，同时教育智能硬件越来越 关注细分学习痛点的解决，如聚焦于刷题练习的学练机、聚焦于作业采集分析的智能手写笔、 墨水屏、类纸膜等技术不断强调护眼以弥补液晶屏幕的不足，屏幕越来越大以更高效地输出； 智能手写笔通过接入笔盒以提升续航和组网能力、实现课堂互动；词典笔跟屏幕、摄像头、 折叠设计相结合以完善功能。技术自身在不断的自我完善与更新。 可喜的是，这二者的发展并不是背道而驰的，如墨水护眼屏和刷题练习场景的有效结合，这 一组合进化还体现在学习平板、词典笔、智能手写笔等多产品中，以更好地解决特定教学场 景下的痛点需求和功能提效问题。 通过本次调研，我们希望能够较为全面地认识各品类教育智能硬件在家庭教育中的作用，把握家长对教育智能硬件的看法和需 求，发现目前教育智能硬件存在的不足之处，为教育智能硬件厂商的产品研发与改进、用户触达和营销等各环节工作提供有价 值的参考依据。 01 研究目的及内容 02 调研样本说明 调研概况 描述 样本来源 艾瑞艾客帮在线调研平台 调研时间 2024.06 调研对象 孩子正在读幼儿园、小学、初中、高中的家长，孩子的教育主要负责人，

在教育教学中应用 AI 需要坚持智能向善，重视教师伦理安全规范与学生伦 理价值引导，保障合规高效、安全有序使用 AI。 加强教师应用 AI 的伦理安全规范。持续推进教师 AI 应用伦理安全教育，建 立完善审查、监管、问责等规范体系，推动教师深刻理解 AI 应用的潜在风险和 伦理安全主体责任，严格遵守数据隐私与安全相关法规，恪守 AI 应用伦理边界， 对 AI 输出结果保持批判性审视，避免 培养全过程，通过认知、反思、实践等多阶段伦理教育，帮助学生建立伦理认知 框架、养成批判性思维、塑造积极价值观，让学生明确 AI 使用边界，知晓如何 保护个人隐私和防范潜在风险，引导学生避免过度依赖和负责任地使用 AI。 ① 教育部教师工作司.深入落实国家教育数字化战略行动全面提升教师队伍信息化素养和现代化治理水平 ——2022 年教师队伍数字化建设情况报告[J].中国电化教育,2023,(04):1-6 的支持下，学生可以得到智能助手的及时指导。同 时，元宇宙教学系统能够全面、精准地记录学生的整个操作过程细节，能够根据 每个学生的独特表现生成评价报告，为教师进行针对性评价提供参考。 个性化教学以学习者个性差异为基础，强调学习过程要针对学习者个性特征 和发展潜能而采取恰当的方法、策略、内容、过程和评价，使学习者能按照自身 的节奏充分而自由地发展 ③。近年来，AI、大数据、物联网等技术的发展，为教 师在

模型，采用的是应用分层分类模型。应用的分层分类将有利于智慧教育（包括基 于信创的智慧教育）尽量避免重复建设，并更多地复用已有的能力，包括系统能 力和人员能力等。 智慧教育应用参考模型（如下图 3.5）将应用划分为平台支撑、通用应用、 11 业务应用、应用入口和服务对象五个层级，其中每个层级都代表了不同的能力建 设需求。 图 3.5 智慧教育架构框架之应用参考模型（SEAF-ARM） 平台支撑层：应用有可能直接部署在 可以随时推送提醒信息）。 服务对象：教育机构（以高校为例）的服务对象主要有学生、老师、管理人 员和访客四大类。所有的应用开发和提供都要体现以用户（服务对象）为中心的 原则。一方面，要通过不断地调查用户的需求（主要是痛点和问题等），以解决 用户问题为出发点，去开发新应用或改进原有应用。另一方面，所有的业务应用 开发和修改时，都要考虑对用户的影响，以及如何推送给用户（包括以何种应用 入口方式等）。 和软件开发的运营参 考模型两大部分内容。 图 3.7 智慧教育架构框架之运营参考模型（SEAF-ORM） 在信创工作中，由于软硬件产品的不成熟，更需要一套完善的运营体系来保 证快速地解决问题。基础设施运营参考模型可以参考国际上的 ITIL 模型。ITIL 本身起源于基础设施的运营维护管理，它主要分为服务交付和服务支持两大部分。 其中，服务交付包括服务级别管理、服务财务管理、服务能力管理、服务可持续

投标人提供的设备应满足招标文件要求并含招标文件中未详尽描述 的，包括为保证设备能正常有效运行所要求的详细要求，并提供全新、优质设 备。 （2） 投标人所提供货物应是国内生产,必要时可在施工前向招标人提供产 地证明。 12 职业学院新校区智慧校园建设项目技术规范书 （3） 投标人应对投标内容所涉及的一切承担责任，并负责保护招标人的 利益不受任何侵害。一切由于文字、商标和技术专利侵权等引起的法律裁决、 （若招标文件未做要求，则中标人也有义务在施工前向招标人提供），它包括 但不局限于以下内容： 1）指导安装及负责调试。 2）试运行与交付使用：工程的竣工试运行是验证投标设备是否能安全、有 效地达到合同要求，中标方派代表到现场进行指导与配合。 3.其他要求 （1） 本技术规范书要求作为项目基本技术要求，投标人须在满足技术规 范书的基础上进行产品选型。 （2） 投标总报价应包含了运输、方案设计、安装调试、集成、售后服务、 采用一体化的设计理念和开放式系统架构，选用标准化的网络、通讯、图 像、视频接口和协议，与不同厂商的产品兼容；预留与外部系统的接口，确保 系统具备良好的兼容性和可扩展性。采用先进的系统融合和数据交换技术，建 立统一的数据规范和标准，统筹建设数据共享中心数据，综合考虑外部系统接 口实现业务功能的整合。 4.4 扩展性原则 技术选型除了考虑先进、实用，还必须考虑系统的扩展性，系统容量应该 有可持续

MOOCs、直播课系统）、自适应学习系统、 智能教学硬件、教育数据分析、教务管理系统，以及 STEAM 教育工具（编程学习 平台）等。疫情加速了线上线下融合的教学模式普及，同时 AI 技术进一步系统性 地重塑教育流程，为全球教育科技市场发展提供动力，2025 年全球教育科技市场 规模预计将达到 4040 亿美元（据多鲸出海数据）。在线教育市场是规模最大的 细分赛道，据 Statista 数据，2025 教培市场规模而言仍 较小，但由于产业门槛高于传统的 K12 教培，行业头部集中度较高（根据洛图科 技 2024 年第三季度统计数据，目前市场销售额 CR5 达到 79.6%）。近期，智能学 习平板纳入上海等多地“两新”家电补贴范围，后续有望进一步促进市场销量增 长。 学而思学习机凭借“教培品牌认知+优质内容绑定”实现突围。根据洛图科技数 据，2024Q3 作业帮/学而思/小猿包揽线上销量前三，其中作业帮凭借 元价格带）首登销量榜首，学而思则以 Xpad 高端线（4000+价位占比 90%）稳居 销额第一。以学而思等为代表的教培系学习机品牌市场份额跃升的核心驱动力在 于 1）品牌信任迁移，家长对好未来旗下教培品牌机构等的教学能力认知高效地 转化为硬件消费信任；2）发挥内容资源禀赋实现差异化竞争，教培品牌通过内嵌 内容资源实现高品牌溢价与强内容捆绑，学而思旗下学习机均可使用其培优课程。 请务必阅读正文之后的免责声明及其项下所有内容 证券研究报告

S1090519030003 xiexiaoyan1@cmschina.com.cn 欧阳京 S1090524070012 ouyangjing@cmschina.com.cn 肖笑园 研究助理 xiaoxiaoyuan@cmschina.com.cn -20 -10 0 10 20 30 Feb/24 Jun/24 Sep/24 Jan/25 (%) 据驱动的合成路线规划，以迭代式的“设计-合成-测试-分析”（DMTA）循环模 式加速临床前候选药物发现及优化过程。同时公司将多年积累的 DEL 筛选海量 数据用于机器学习（ML）、AI 大模型的训练和迭代，可以更加有效地在非 DEL 空 间预测化合物活性、成药性等，进一步扩大可探索的化合物空间以及加快化合物 的优化过程。AI 制药龙头企业 Schrodinger 利用公司 DEL 库筛选的 WEE2 项 目进展到先导化合物阶段。 敬请阅读末页的重要说明 17 行业深度报告 分析师承诺 负责本研究报告的每一位证券分析师，在此申明，本报告清晰、准确地反映了分析师本人的研究观点。本人薪酬的 任何部分过去不曾与、现在不与，未来也将不会与本报告中的具体推荐或观点直接或间接相关。 评级说明 报告中所涉及的投资评级采用相对评级体系，基于报告发布日后

推动思政、科学教育、美育、心理健康等领域及数学、物理等基础学科专题 大模型垂直应用，培育应用生态。 2025.1 教 育 强 国 建 设 规 划 纲 要 （2024－2035年）》 实施国家教育数字化战略。坚持应用导向、治理为基，推动集成化、智能化、 国际化，建强用好国家智慧教育公共服务平台，建立横纵贯通、协同服务的 数字教育体系。开发新型数字教育资源。建好国家教育大数据中心，搭建教 育专网和 服务平台，深入推进“三通两平台”建设。 2018.4 教育信息化2.0行动计划 通过实施教育信息化2.0行动计划，到2022年基本实现“三全两高一大”的发 展目标，即教学应用覆盖全体教师、学习应用覆盖全体适龄学生、数字校园建 设覆盖全体学校，信息化应用水平和师生信息素养普遍提高，建成“互联网+ 教育”大平台，推动从教育专用资源向教育大资源转变、从提升师生信息技术 应用能力向全面提升其信息素养转变、从融合应用向创新发展转变，努力构建 始创新、关键核心技术攻关、科 技成果转化的长期动力源，将对 服务国家战略发展和区域经济社 会需求形成强力支撑。 长期性 高等教育在高层次人才培养、高水 平科技自立自强、自主知识体系构 建方面的关键作用日益凸显，但面 对当前复杂的国际局势和国家战略 需求，要在世界范围内新一轮科技 革命和产业变革中抢占先机，成为 全球学习借鉴和赶超的对象，就必 须拥有强大的高等教育综合实力、

也向着更加智能化发展。最早的医疗 AI 应用集中于临床知识库，但受限 于当时成本高昂和互联网基础设施有限，并未得到广泛应用。此后随着机器学 习、NLP 等技术普及，AI 手术机器人、AI 制药、CDSS 等应用领域逐渐成熟落 地，并涌现了如 IBM Watson、DeepMind 等知名医疗 AI 应用系统。国内医疗 AI 起步较国外晚，但发展迅速，20 世纪 80 年代我国开始医疗 AI 的研究，1978 年北京中医医院开 AI+诊疗器械、AI+医疗机器人等产品为当前热门细分领域。 3.1、AI+诊疗器械：实现诊疗精准化，破解医疗资源的结构性矛盾 AI+诊疗器械的核心价值在于提升诊中/治疗的精准化程度，并能够有效破解地 区间医疗资源分配不均、医生水平参差不齐的矛盾。根据 Global Info Research 数据，全球有 4,000 万的医护人员，但仅有约 2%的医护人员掌握超声技能，大 部分基层医生不具备专业超声科医生的诊断能力，而 30%以上的三级医院，广泛应用于超声科、麻醉科、置管科、妇 产科、急救科、肿瘤外科、乳腺外科、消化内科、疼痛科、ICU 等科室。 同时，公司产品远销 100 多个国家和地区，并与国际知名医疗器械企业建 立了战略合作关系。 3.2、AI+医疗机器人：临床价值高，应用场景广泛 医疗机器人已有 30 余年发展历史，是医疗行业前沿应用领域，具有交互性、精 确性和稳定性等特点，能有效满足差异化的临床需求。根据应用场景不同，AI

飞 速发展正在不断改变我们对健康管理的思维模式与理念，医疗行业人工智能化发 展已是大势所趋，国内外多个大型科技企业高度重视并持续进行技术研发投入， 未来行业发展具有重要潜力。AI 医疗也将更好地服务患者，进一步推动行业的创 新升级，建议关注创业慧康、卫宁健康、东软集团、医渡科技、安必平、久远银 海、医脉通等 AI 医疗领域龙头。 ➢ 风险提示：技术路径变化不确定性；行业竞争加剧；下游开支能力不确定性。 技术突破与医疗适配性 成本效益重 构行业门槛 DeepSeek R1 模型以仅 5%的成本，实现了媲美 GPT-4 级别的卓越性能。这绝非简单的成本降低， 而是一场颠覆性的变革。 基层医院本 地化 AI 诊 断系统成为 可能 以往动辄千万级的 AI 部署成本，对于资源匮乏的基层医院而言，几乎是不可逾越的鸿沟。DeepSeek R1 的低成本特性，使得基层医院建立本地化的 AI 诊 分子筛选优化，药企研发成本有望降低 30%-50%，加速新药研发进程，降低新药价格，惠及 更多患者。 医疗保险精 算模型迭代 周期缩短 AI 精算模型的应用，可以将迭代周期缩短 60%，更精准地进行风险评估和保费定价，提升医保运营 效率和风险控制能力。 多模态处理 能力突破医 疗应用边界 医疗场景的数据往往呈现多模态的特点，例如影像、文本、基因数据等。 基因分析效 率呈指数级

2、《【招商医药】保持韧性，持续 向上—原料药行业 24 年中报总结》 2024-09-23 3、《海外创新产业链 2024Q2 总结： Biotech 需求恢复迹象愈发明确，美 联 储 降 息 落 地 强 化 复 苏 预 期 》 2024-09-23 梁广楷 S1090524010001 liangguangkai@cmschina.com.cn 许菲菲 S1090520040003 锁定最佳答案、反而可能加重焦虑。所以不舒服时“有没有必要去医院？” 、 “去什么级别的医院？”的困扰持续存在。 ◼ 辅助就诊需求：虽然医院就诊流程已不断优化提效，但如何选择科室、如何 全面清晰地向医生描述自己的症状、老人独自就医如何寻找陪诊、手术前后 一肚子问题和焦虑无处解决等问题仍然存在。 ◼ 健康管理需求：就诊结束后康复阶段如何管理？慢病管理？孕妇等特殊群体 日常健康关怀及检测？普通人日常健康管理等？ 行业尚处于发展早期，可能出现监管趋严风险。 敬请阅读末页的重要说明 17 行业深度报告 分析师承诺 负责本研究报告的每一位证券分析师，在此申明，本报告清晰、准确地反映了分析师本人的研究观点。本人薪酬的 任何部分过去不曾与、现在不与，未来也将不会与本报告中的具体推荐或观点直接或间接相关。 评级说明 报告中所涉及的投资评级采用相对评级体系，基于报告发布日后