月报告，2024 年中国教育科技市场合计约 3000 亿元规模，其中 C 端市场 占比超 90%，同时 AI 渗透率仅约 7%（口径为市场规模中 AI 技术贡献占比）， 渗透提升空间巨大。AI 通过自动内容生成降低边际成本，依托自适应学习系 统实现精准教学，同时以知识库、交互工具拓展场景边界，传统教育行业的 “高质量、大规模、个性化”不可能三角有望在 AI 技术下被打破，AI 正成 为优化教育供给的核心驱动因素。近期高性能、低成本、开源的 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 生成大量免费课程引流，降低用户门槛、打造社区氛围；2）用户留存： 借助自研 AI 系统精准提供课程，同时利用大数据 A/B 测试优化消息推送机 制，提升用户留存度；3）用户付费：利用 AI 打造互动性更强的 ........................ 6 市场规模：中国教育科技市场庞大，呈现出 C 端主导，AI 渗透率低的特点 ..................... 6 科技基础：决策式与生成式 AI 在科技端双轮驱动 AI 教育发展 ................................ 7 模型层面：高性能、低成本、开源的 Deepseek-R1 适配教育领域，国内 AI

，提炼总结数字化转型的模式与 思路，发挥示范和带动作用。 第三，对标高等教育强国建设战略任务，在遵循人的发展规律和高等教育规律前提下，锚定高等教育教学、科研、服务应用场景，跟进 新兴技术尤其是生成式人工智能技术的发展与应用，探索人工智能技术赋能高等教育模式变革路径，使高等教育新形态最大化促进教师 和学生全面发展，实现师生的生命质量提升，发展师生智慧。 高等教育数字化转型的实践进路： 2. 面临重新表征与编排，教师也面临被替代的 可能。为此，应加强教师对生成式人工智能 机理的学习和把握，转变传统的人才培养模 式，引导学生正确合理使用生成式人工智能 等工具，避免因滥用或依赖智能工具而造成 诚信危机、情感缺失和能力退化。同时，要 尽快完善现有教育法律体系，建立针对智能 生成内容的监管和伦理审核机制，明确数字 标准规范体系，避免生成内容的“幻觉”堆 积迭代，加强对智能化工具应用的全生命周 景的应用反馈中不断优化完善，为高等教育数字 化转型提供专业的技术支撑。 加强理论建构 强化融合质效 05 高等教育数字化转型的实践进路： 3. 优化制度规范，全维度构建高等教育数字化转型的文化生成机制 2025高等教育数字化研究报告 2025 Digital Research Report on Higher Education 以问题为导向，紧扣目标，分层分场景适时超前设计、修订和完

网医疗应势而生，并在疫情期间快速积累了流量（截至 2022 年 12 月国内互 联网医疗用户规模达 3.63 亿、同比增长 21.7%），但也暴露出服务体验弱（局 限性、单一化、质量层次）、变现难（C 端服务付费意愿弱但医生成本高） 的问题。随着 GPT-4 和“文心一言”模型在医疗领域的商业化渗透，互联网 医疗有望迎来新机遇。 ❑ AI+问诊咨询：线上问诊咨询是对线下诊疗的重要补充，分为健康咨询和线上 问诊。①A 问诊。①AI+健康咨询不仅能提高专业度和精准度、也能加强互动性甚至给予 人文关怀，提高“轻问诊”体验。②AI+线上问诊带来“效率”与“效果”的 双重提升，通过诊前 AI 交流及历史健康档案数据提取高效生成精炼准确的主 诉、并通过相似案例比对精准推荐医生，在诊中诊后作为线上助理陪伴始终， 更好的服务体验有望加强 C 端付费意愿、医生时间节约有利于成本控制。 ❑ AI+健康管理：国内“互联网+健康管理”经历了物种爆发→流量竞争加剧→ 辅助门诊，上海儿童医学中心的患者平均等待时间从约 2 小时减少到 0.38 小时），也减少医生信息录入时间使其能专注于诊断处方。②AI 辅助随访（动 语音电话批量呼叫患者→语音信息实时转换为文本表格→生成报告自动上传 至云端）提高医患沟通深度和有效性。③虚拟护理通过室内传感器、人工智 能和自动文档捕获来支持虚拟入院、虚拟查房和虚拟出院工作流程。④一站 式陪诊帮助患者通过手机完成从预约、导航、排号、就诊、宣教、检查、取

通过智能化手段帮助医生从海量数据中快速提炼关键信息，实现 精准医疗决策的飞跃：1）诊断效率的提升：DeepSeek 能够整合患者病史记录、 实验室检查结果及影像学数据（如 X 光片、CT、MRI 等），快速生成初步诊断路 径，为医生提供“可能性排名+检查建议”的智能化表格；急诊中的应用：在多发 伤或复合伤场景中，DeepSeek 能优化急救资源分配，如手术室安排、抢救人员调 配，提升急诊成功率。 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 模型在逻辑推理和文本生成 方面表现卓越，可优化论文结构、语言及摘要模板；案例：医生可获得详细修改建 议或直接生成优化版本，非英语母语医生还能借助 DeepSeek 翻译高质量英文稿 件，提升国际影响力。 行业深度研究/计算机 案例：儿科医生可用模型解释疫苗接种的必要性，提升家长意愿。2）个性化随访 与康复计划：DeepSeek 根据患者病情阶段定制随访提醒和康复方案，指导术后康 复训练并预警可能并发症。3）跨年龄层沟通策略：DeepSeek 生成差异化沟通内 容：老年患者：简洁语言和大字体用药指南；儿童患者：互动式健康科普故事或动 画，寓教于乐。 图5：人工智能以“人工智能医疗器械”的形式应用于医疗健康场景 资料来源：甲子光年，民生证券研究院

图 21：晶泰控股小分子药物研发平台 .............................................................. 13 图 22：英矽智能端到端生成式药物研发平台 Pharma.AI ................................. 13 图 23：2021-2023 年英矽智能不同业务营业收入（万元） ......... 技术精准匹配入组患者；2）临床试验设计与优化：基于过往临床 试验数据，对当前试验方案设计优化；3）药物重定向：基于药物和靶点数据， 加速药物重定位研发，实现老药新用；4）数据整合分析：利用 AI 技术整合分析 数据，并生成相关报告；5）患者和用药依从性检测等。临床阶段作为药物开发 过程中时间和成本占比最高的环节，随着人工智能技术的应用，其效率仍有较大 提升空间。 敬请阅读末页的重要说明 8 行业深度报告 于美国， 2019 年将总部搬入中国，是中国最早从事 AI 制药的企业之一，经过 10 多年发 展，逐渐成为全球领先的端到端、由生成式 AI 驱动的生物科技公司。2022 年公 司发布了强大的生成式 AI 药物开发平台 Pharma.AI，能够快速发现新靶点，高 效生成候选药物并预测候选药物在临床试验中取得成功的可能性，降低药物开发 成本。目前基于 Pharma.AI 平台，公司不仅提供软件授权服务，同时自建强大的

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 件 知识性 承载教育内容资源，搜集教育学情数据， 生成教育场景适用内容 个性化 通过AI技术进行智能化分析，针对学生 特点进行个性化规划与适配 数字化 硬件本身是数据采集终端，教育智能硬 件是教育数字化的外在形态 规模化 硬件可以人手一端，教学资源可进行规 工具属性竞争力增强。后“双减”时代，学习平板顺势承载了培训补习的需求，对高质量、个性化内容的需求极致加强，学而思等 教培企业的高光入场、AIGC技术的内容生成与适配能力，进一步强化了“内容为王”的竞争路线。同时，随着学习平板的工具性配 置成为行业共识，以及渠道能力逐渐成熟，独家优质的内容资源以及大模型支持下的内容生成与适配能力成为了差异化竞争力。 来源：公开资料及专家访谈，艾瑞咨询研究院自主研究及绘制。 竞 争 力 时间 早期学习机产品重在 对高质量、个性化内容的需求极致加强，学而思等教培企业的高光入 场、AIGC的内容生成与适配能力，进一步强化“内容为王”的路线 • 工具基础：大屏、护眼、学习监管、家长沟通、作业批改、智慧眼指 读等功能成为学习机标配，工具属性成为学习平板的基础属性 内容属性 工具属性 注 工具性配置已成为行业基本共识 关键的差异化竞争力在于个性化内容生成与适配能力 • 硬件层面：护眼大屏成为标配， 更大尺寸的屏幕、类纸屏幕、

在容器镜像使用中，我们最好把经常变化的内容和基本不会变化的内容要分开， 把不怎么变化的内容放在下层，创建一个基础镜像供上层使用。 （4）生成镜像。直接将运行中的容器环境持久化为容器镜像。或者使用命 令和工具基于脚本构建镜像。后者的优势在于可以溯源镜像的生成过程，并且消 除了把一些不需要的东西误保存到镜像中的隐患，提高了安全性。镜像构建成功 后，将镜像推送到镜像仓库中去。 （5）应用部署 广泛使用，产业工人更多的也 是在虚拟层面下达指令，物理层通过指令执行实现实际的生产。 VR\AR 技术不仅对于需要采用实操的课程增强授课效果，对于大量知识性讲 解的课程，VR\AR 技术可以生成的有趣的模拟动画，给授课带来直观的感受。不 仅增加知识性课程的趣味性、互动性，也更便于学生将理论知识具象化，更好的 43 吸收所学知识。 ⚫ 多元评价指标推动学生个性化发展 传 纸笔考试，居家 考试，移动端考试，听说口语考试，残疾人考试等。从功能上覆盖涵盖了报考、 题库、考务组织，身份核验、考风考纪，纸考网考阅卷，成绩、统计等。依托考 试大数据深度挖掘数据价值，形成学生成绩画像，持续促进教学质量的提高。 5.2 智慧科研的主要应用场景 科研是高校的重要功能和能力，高校科研涵盖科研项目立项、成果、转化和 奖励等多个环节，需要多个部门的数据交互与协同，科研项目管理信息化和智慧

成了对患者的救治、得到了心理安慰、并为患者向保险公司申请了授权；后 续在查房中，还为肿瘤复发患者寻找合适的临床试验等等（具体案例详见报 告）。生动的描述，让人切实感受到了 AI 为医药健康带来的想象空间。 ❑ 生成式 AI 爆火，“AI+医药健康”应用场景广阔。AI 在医药健康领域的应用 经过多年发展，ChatGPT 的爆火则再次引燃热情，应用领域百花齐放。其中 医院作为医疗行为核心发生地，数据资源丰富、应用场景多样，本篇从诊前/ AI 为医疗 行业带来的想象空间。 图 1：GPT 医疗未来或可做到的医院端应用场景 资料来源：《超越想象的 GPT 医疗》、医药魔方、艾瑞咨询、招商证券 ChatGPT 为核心的生成式 AI 爆火，再次引发全球对于人工智能的关注，我们 认为 AI 将为包括医药行业在内的各个领域带来革命性变化。医疗 AI 的应用起 源于 20 世纪 70 年代，随着如 GPT-AI 在内的人工智能技术不断更新迭代，医 的研究，1978 年北京中医医院开发了国内首个辅助诊疗系统“关幼波肝病诊疗程序”，2010 年以后医疗 AI 真正在国内蓬勃发展，阿里、百度、腾讯等头部互联网企业均设 立医疗 AI 部门，2023 年生成式 AI 成为新热点，百度文心一言首个应用落地医 药行业，医疗 AI 应用不断深入创新。 敬请阅读末页的重要说明 6 行业深度报告 图 2：国内外医疗 AI 发展历史