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 | 2025年02月22日 优于大市 AI 教育专题报告（一） 从多邻国的成功经验，探析中国本土教育企业“AI+”战略的路径异同 核心观点 行业研究·行业专题 社会服务·教育 优于大市·维持 证券分析师：曾光 证券分析师：钟潇 0755-82150809 0755-82132098 zengguang@guosen.com 教育发展，包括有道、好未来等在内教育企 业陆续接入，叠加政策顶层规划，国内 AI 教育有望迎来加速发展期。 千亿多邻国成长启示录：AI 赋能打造 C 端寓教于乐场景。多邻国是目前全球 最受欢迎的在线教育平台，上市以来单季收入增速同比维持 40%及以上，加 大 AI 渗透后盈利能力持续改善，2024 年前三季度可比净利同比增长 1890%。 多邻国增长飞轮基于其 Freemium 模式下的用户漏斗：1）用户增长：借助 AI 生 教育企业可沿两条路径借鉴：用途上利用 AI 规模生产、以算法优化教学、 打造强即时性、互动性课程等；引流策略上，基于 AI 降本可提供低价/免费 内容打开流量入口，取得数据要素积累先发优势，开启增长飞轮开关。 不同于多邻国，国内教育企业 AI 实践更多在软硬件两侧同时发力。1）有道： 软件端有基于自研教育大模型“子曰”的有道小 P，硬件端已形成丰富的产 品矩阵，近期推出融合 DeepSeek-R1 的首款 AI 原生硬件

心的数字化内涵式发展道路。 高质 高等教育数字化转型要着眼于技术协 同、业务协同、数据协同，达到跨层 级、跨部门、跨校区、跨校级、跨校 企和跨校家的协同转型目标。 协同 积极构建多边共享机制，促进数字资 源、师资能力、专业知识在不同主体 间流动，是高等教育机构开展持续性 数字化发展的有力保障。 共享 高等教育作为社会上层建筑的一部分， 在数字化转型背景下，其思想意识和 价值观念要随着社会变迁而发生变化， 以数字技术赋能高等教育育人模 式、科研方式、治理能力等系统 性变革，创新打造数据驱动、人 机协同、虚实交融、跨界开放的 高等教育新形态，是推动我国原 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 地、技术、经济等局限，帮助学生掌握线下课堂 难以接触到的场景知识与信息；另一方面，强化 高等教育教学、科研以及业务数据全生命周期管 理，持续推进数据共享常态化和全过程可视化， 坚持“一数一源，一源多用”，梳理数据源头， 建立数据资产目录，明确数据责权，提升数据质 量，保障数据安全，把数据创新应用于高等教育 人才培养、科学研究、决策治理、社会服务、师 生日常生活等环节，并成为高等教育数字化转型

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 增长 全基因组测序数据处理时间从 72 小时压缩至 8 小时，极大地加速了基因分析速度，为精准医疗和基 本公司具备证券投资咨询业务资格，请务必阅读最后一页免责声明 证券研究报告 5 临床决策支 持系统更加 智能 DeepSeek AI 能够融合电子病历、检验报告、影像数据等多源异构数据，构建动态诊疗路径，为医 生提供更全面、更智能的临床决策支持，辅助医生进行更精准的诊断和治疗。 动态演进机 制赋予系统 战略价值 动态演进机制赋予系统战略价值。 有效辅助罕 模型基于海量预训练数据，快速提炼研究领域的前沿进展和核心观点，节省 80% 以上的文献筛选时间；案例：肿瘤科医生可快速掌握免疫治疗领域的最新趋势，集 中精力设计创新临床研究方案。2）数据分析与科研设计：DeepSeek 支持多源数 据整合分析（如影像、基因、随访数据），并胜任复杂统计学问题（如生存分析、 Meta 分析）；科研设计：模型可推荐研究类型、样本量估算及统计分析方法，优 化设计科学性。3）论文撰写与润色：DeepSeek-R1

药物发现业务收入及增速（万美元） 资料来源：公司公告、招商证券 资料来源：公司公告、招商证券 综上，作为行业领导者，Schrodinger 由提供单一软件服务的供应商成长为以 AI 为核心的多业务经营的计算平台解决者，横跨多个商业模式。但 Schrodinger 的成功一方面是基于其拥有超过 30 年的发展历史，另一方面作为公司基石的软 件服务业务拥有强先发和技术优势，在行业内遥遥领先，是公司成功拓展其他业 ，帮 助推进各类药物研发项目，有效提升公司创新效率。同时，公司正在探索生成式 AI 驱动的抗体 de novo design 等新方向，使用先进的结构生物学知识和 AI 技术 手段，进行抗体的人源化或动物源化改造，确保抗体的安全性和有效性，并且开 发了高度自动化的抗体亲和力改造工作流，进一步优化抗体的性能和特异性。 维亚生物通过计算化学和人工智能方法，推动了靶向 RNA 小分子、多肽/环肽、

业数据库主要包括武汉达梦、 南大通用、人大金仓和神州通用；云数据库以阿里 OceanBase、华为 Gauss DB、 腾讯云、百度云等为代表，具备较强的自研能力，但在生态方面较前两类薄弱很 多；开源数据库，主要包括瀚高科技、优炫软件、巨杉数据库和星环科技。数据 库领域信创可以利用云数据库和开源数据库推进建立并形成符合自身利益的数 据库生态，目前国内全栈的云厂商，占据云生态优势，使其在软硬件协同方面有 国家新一代人工智能开放创新平台是国家认可、由企业主导的 AI 开放创新 平台，目前已经有百度（自动驾驶）、商汤（智能视觉）、旷视（图像感知）、科 大讯飞（智能语音）等 15 家公司的平台入选，除了这些公司还有云知声（多模 态 AI）、第四范式（智能化转型）、字节跳动（个性化信息流）、寒武纪（AI 芯片 设计）等平台也各有特色。 4.1.4 行业应用层 4.1.4.1 应用软件 应用软件包括办公软件、 信创云原生平台与容器云 ⚫ 信创裸金属云主机 26 ⚫ 信创云化路径 4.2.2 信创云基础设施与软件定义的数据中心 信创云基础设施的核心是虚拟化（Hypervisor）、存储和网络。随着过去多 年软件定义存储、软件定义网络等技术的发展，“软件定义的数据中心”已经成 为数据中心云化基础设施建设的主流模式。相比传统数据中心，软件定义的数据 中心具备高规模可扩展性、高可用性、高灵活性等优势。遵循着“升级替代”的

的 组合成为标配；在初高中阶段，学习平板、词典笔和错题打印机更加常见。 • 教育智能硬件品类繁多，家长的关注点更聚集在硬件教育内容和功能的质量以及孩子的学习效果上。 家长用户对所购买的硬件目前多持好评态度。 • 校内品类“求全”：追求全链条的教学环节覆盖，考验一体化系统、生态建设及运营能力。学习平板 作为更加综合的品类，在改善护眼问题、降低单价后仍可能存在机会。同时，超高覆盖率的教育大屏 模化与个性化价值 教育数字化是一个逐层建设的过程，其关注点从基础设施层的高带宽网络覆盖到多终端数据采集的硬件发展策略，再逐渐关注到学 情数据的分析和应用过程，由底层到顶层，逐层深入建设并发挥效力。经过“三通两平台”、教育信息化1.0、教育信息化2.0的多年 建设，当前网络及数字平台建设已较为完备，正处于多硬件终端的建设期。教育智能硬件是推动教育数字化落地的重要载体，其本 身就是教育数字化的外在形 础。截至2020年底，全国中小学（含 教学点）互联网接入率达100%，出口 带宽达到100M的学校比例为99.92%。 学情数据的智能化分析与应用，决定教 育数字化落地的最终效果和价值。 多硬件终端可实现数据采集与人机交互， 是教育数字化战略落地的重要载体。截 至2020年底，全国学校统一配备教师 终端1060万台、学生终端1703万台。 信息化基础设施 教 育 智 能 硬

《关于促进互联网+医疗 健康发展的意见》 鼓励医疗机构借助人工智能手段，面向基层提供远程会诊、 远程心电诊断、远程影像诊断等服务；研发基于 AI 的临床 诊疗决策支持系统，开展智能医学影像识别、病理分型和多 学科会诊多场景应用 2017 年 12 月 工信部 《促进新一代人工智能 产业发展三年行动计划 （2018-2020 年）》 推动医学影像数据采集标准化与规范化，支持脑、肺等典型 疾病 在院内应用既覆盖医生诊疗的过程，也包括医院信息化建设。医院是医 疗行为的高频发生场所，处于医保支付和患者需求的交点，在日常经营过程中 产生海量数据，是发展 AI 技术的基础。AI 技术可用于患者诊疗全过程，覆盖多 部位、多病种，起到降本增效，提升就医体验、合理配置优质资源的作用，同 时院内信息化建设也不仅仅只满足于信息的产生、储存和交互，而朝着智能化、 一体化趋势发展。 图 7：医疗 AI 在院内使用场景丰富 AI 应用领域之一，包括 AI 检 验、AI 医疗影像等使用场景。 2.1、AI+检验：检验医学数据量庞大，AI 赋能应用广泛 检验医学的发展经历了手工检验、半自动化和全自动化检验到实验室流水线多 个时代，随着实验室自动化和信息化建设程度提高，智能化成为检验医学学科 新发展趋势。基于人工智能技术平台，可以实现检验实验室自动采样，自动转 运，自动质控，根据患者临床症状和历史检测信息自动推荐检验项目，对检验

深度 学习，进而模拟人与人交互的过程，改善患者服务体验。于患者而言，AI 平台就像是一位既有充足医疗健康知识储备、又足够关心了解其历史健康数 据的老朋友，可以进行连续且相关的对话，实现平台与患者双向多模态的交 互，例如，当前春雨医生、平安好医生等线上咨询平台已经能够在同一次咨 询中实现前后关联。 敬请阅读末页的重要说明 7 行业深度报告 图 4 未来在线健康咨询场景畅想 资料来源：IT 桔子，招商证券 AI 模型的引入可能带来的改变： ◼ 智能可穿戴设备进行连续化数据采集，结合患者医院就医数据记录，提高数 据准确度和数据连续性：利用 NLP、HsMocap、ML、多模态神经网络 A 等 技术训练更加准确的人工智能，结合远程医疗提升检测数据与技术数据推论 的准确度。同时结合大数据、人工智能、云计算等技术建立个人健康档案有 助于对患者进行跟踪，使患者对自己身体状况有更好把握，相关企业如