从渠道力来看，消费级渠道获知来源多元，但购买渠道集中，各渠道特色及不同品类青睐差异鲜明。 同时，运营商作为创新渠道可深化市场教育，OMO模式可进一步发挥本地资源优势。作为机构级渠 道的公立学校进校流程复杂，政企共同青睐区域集采模式。 • 从模式力来看，传统商业模式中，仍以软硬功能、内容资源等一次售卖为主，增值服务模式尚未发力 但未来可期。AI智习室作为创新模式，通过线上录播自学+线下伴学服务，变革了传统模式，满足了 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 模化的分发，学情数据规模化搜集 研究范围与价值特征 教育数字化建设路径 教育大屏覆盖率接近饱和 教 师 端 学生校内的刷题练习、考试测评等环节尚未实现数字化 学习平板、智能手写笔覆盖率低于5% 学 生 端 校外：品类一超多强，多样场景全覆盖 学习平板功能齐全，资源丰富，可覆盖上网课、刷题练 习、绘本阅读、口语训练等多场景 一个超级综合品类 词典笔、错题打印机、听力宝、电子单词卡等分别覆盖 垂直细分场景 多个垂直细分品类 校内：主导地位，人手一端覆盖教育全环节

统筹规划，分步实施 教育信创化的工作推进，应完全融入到数字化建设的过程中进行统筹规划， 根据业务应用场景需求的紧迫程度，以及总体 IT 架构设计及解决方案的成熟度， 教育机构的数字化组织人才及各种资源等的约束条件，排定合理的实施计划，分 步推进实施。 1.2.5 生态建设，能力保障 教育信创化是通过 IT 架构与解决方案创新的牵引，选择符合信创化要求的 IT 技术与产品来完成的，这项 云计算平台上（对上提供弹性的 计算、存储和网络等资源服务），也可能部署在 PaaS 云平台上（如基于容器的微 服务管理平台等）。不管是 IaaS 还是 PaaS，都是为上层的应用提供通用的资源 和平台能力支撑。按照“升级替代”的思路，这种资源和能力的提供应该是弹性 的、可随时扩展的，所有的应用都不独占资源，也就是说，哪里需要资源就提供 给哪里，要多少提供多少，不需要了就把资源释放出来。 通用应用层：通用 SaaS 层几层技术产品和 服务的选择。其中基础设施层的硬件设备与终端设备类似，只是硬件形态不一样， 操作系稍有差异（如在服务器端，华为推出了欧拉操作系统）。信创云的 IaaS 层 主要提供弹性的计算资源，包括虚机、容器及超融合等。PaaS 层主要提供标准化 的应用开发能力和套件，包括应用开发平台、数据库、大数据平台和 DevOps 平 台等。SaaS 层主要提供各种应用服务，包括通用应用、行业应用和组织个性化应

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 育专网和算力共享网络。推进智慧校园建设，探索数字赋能大规模因材施教、 创新性教学的有效途径，主动适应学习方式变革。打造世界数字教育大会、 世界数字教育联盟、全球数字教育发展指数、数字教育权威期刊等公共产品， 推动优质慕课（大型开放式网络课程）走出去。 2024.7 教育部办公厅印发《国家智 慧教育平台数字教育资源入 库出库管理规范》 坚持“择优入库、动态调整、公益服务”，规范数字教育资源全生命周期管 理。 2024.4 人力资源社会保障部、教育 部等九部门联合印发《加快 数字人才培育支撑数字经济 发展行动方案（2024－2026 年）》 明确紧贴数字产业化和产业数字化发展需要，用3年左右时间，扎实开展数字 人才育、引、留、用等专项行动，增加数字人才有效供给，形成数字人才集 聚效应。 2025高等教育数字化研究报告 2025 Education 高等教育数字化相关政策 时间 文件名称 相关内容 2023.11 关于深入推进学术学位与专 业学位研究生教育分类发展 的意见 充分发挥教育信息化的战略制高点作用，着力推进学位与研究生教育资源数 字化建设。 2023.7 关于加快推进现代职业教育 体系建设改革重点任务的通 知 在建设职业教育信息化标杆学校方面要求各校积极落实《职业院校数字校园 规范》，建设校本大数据中心，建设一体化智能化教学、管理与服务平台，

且日益尖锐，成为驱动技术革命的根本性力量。1）全球医疗成本持续增长。2） 老龄化社会加剧系统性压力。3）医疗资源分布极度不均衡。4）老龄化社会的长 期护理需求。5）医疗人才培养周期长且流动性差。6）基层医疗体系建设滞后。 ➢ AI 医疗商业价值逐步释放。DeepSeek AI 的技术优势，将沿着以下四大路 径，深刻改变医疗健康产业的格局。1、医疗资源分布式重构。2、制药工业范式 革新。3、健康管理服务升级。4、医保支付体系优化。通过深度整合 世纪初，深度学习、自然语 言处理和计算机视觉技术的突破重新激活了 AI 在医疗领域的潜力。医疗行业数 据量庞大（占全球数据总量的 30%），但 97%未被有效利用，这为 AI 模型的训 练提供了基础资源。例如，AI 通过分析医学影像和电子病历数据，实现了从辅助 诊断到药物研发的跨越式发展。政策与资本的双重推动：1）政策支持：数字社 会下，全球医疗数字化转型已成为大趋势，各国相继出台相关政策布局数字医疗 护理需求快速增长。老年人群体是慢性病的高发人群，高血压、糖尿病、心脑血管 疾病等慢性病管理将成为医疗系统的沉重负担。3）医疗资源分布极度不均衡:在广 大的农村地区，医疗资源匮乏、覆盖不足的问题更为突出。这种不均衡不仅体现在 城乡之间，也存在于发达地区与欠发达地区之间，甚至在同一城市内部，优质医疗 资源也过度集中于少数顶级医院。4）老龄化社会的长期护理需求:随着老龄化程度 加深，失能、半失能老人数量激增，长期护理服务需求增加，而相关服务体系的供

者对结果推导过程进行溯源检查，同时能提供启发式教学的效果。 行业层面：AI 教育正成为优化教育供给的核心驱动因素 “高质量输出”、“低成本普及”和“个性化教学”是传统教育的不可能三角。 例如，高质量的教学资源往往意味着名师课程、实验设备配套齐全等，在一定的 时间、空间内可以通过扩大班级规模来降低成本实现普及，例如采取大班额教学 图4：Deepseek 调用价格远低于 OpenAI GPT4o 及 o1 低师生比的方式，但这又将导致学生个性化培养的缺失。 AI 能以极低的边际成本替代人力、扩大个性化教育资源供给，有望为破解这一困 境提供新路径。以虚拟教师、AI 答疑大模型、AI 录播课、AI 教育监督管理平台 等为核心的 AI 教育产品，有望以边际成本趋近于零的方式为每个学生匹配教学 资源、降低人力依赖、提高教学管理效率，推动“大规模高质量因材施教”的个 性化培养理念走向现实，为教育质量、公平、个性化升级注入技术动力。而对于 根据文本生成音频、视频提高课堂稿件的生成效率 豆神“超拟人”系统 生成式 AI 有效提高教 学质量 提供个性化教育内容 通过满足个性化需求提高教 学质量 粉笔的智能出题和天立的智能网 课 决策式 AI 提供超越时空限制的知 识资源库 低成本且高效的获取高质量 的信息和辅导 引入 ChatGPT 或 DeepSeek 的教育 软件或智能学习平板 生成式 AI 行为识别提高课堂效率 能围绕教学场景为师生提供 教学辅助 教学监督管理平台

❑ 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/ 诊断、诊中治疗、医院 AI 基建全面梳理 AI 在医院场景下的应用。 ❑ 诊前/诊断：1）AI+检验：检验诊断是临床信息的主要来源，AI+检验具有高 临床应用 技、万东医疗、数坤科技（拟港股 IPO）、推想医疗（拟港股 IPO）等。 ❑ 诊中治疗：医疗器械与 AI 的软硬件结合带动院内诊疗向精准化、智能化方 向发展。1）AI+诊疗器械：核心价值在于提升诊疗精准度，为医疗资源分布 不均提供解决方案，如 AI+超声、AI+放射治疗等，相关公司：迈瑞医疗 （“三瑞”AI 生态系统）、联影医疗（40+医疗 AI 产品，5 张 NMPA 三类 证）、华大智造（AI+超声）、祥生 16 三、诊中治疗：AI 医疗器械方兴未艾，应用场景丰富 ..................................... 18 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 ................ 18 3.2、AI+医疗机器人：临床价值高，应用场景广泛 .......................................... 21

在医院端应用的场景，本篇报告则从 C 端需求出发、探讨 AI 将对人们日常健康管理和就诊行为带来的体验与效率双提 升。 ❑ 问诊咨询、辅助就诊、健康管理三大领域尚存大量未被满足需求：有限且分 布不均的医疗资源与持续升级的多层次健康需求之间的矛盾持续升级，互联 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 端视角下尚未被满足的医疗健康服务需求盘点： ◼ 问诊咨询需求：随着医保体系的逐步健全及健康意识不断提升，在出现“不 舒服”的时候有更多人不再选择“扛着”、而是积极主动地去寻找解决方案。 在有限的医院资源和不断提升的健康咨询需求矛盾下、不少人选择通过互联 网这一更便捷的方式解决问题，但网络上纷杂的碎片化信息很难让人们快速 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。 AI 化部署，能为远程医疗服 务提供坚实的技术底座；京医星脉将为医疗健康生态全域、全场景生态伙伴 AI 升级提供“技术底座”支撑。 阿里健康：阿里健康是阿里巴巴集团整合线上线下医药和健康行业资源，提供一 站式医疗解决方案的旗舰平台。阿里健康以用户需求为中心，充分发挥现有医药 电子商务优势，同时探索互联网医疗创新商业模式。依托领先的数字技术和数字 运营能力，以“云基建”为基础，“云药房”为核心、“云医院”为引擎，为亿

公司以及互联网企业三大类，不同企业掌握不同资源禀赋在竞争中具有不同优劣 势，对于 AI 初创公司来说，其优势在于拥有较强的技术和算法能力，但在药物 开发数据积累和资金上存在不足，药企/CRO 公司拥有丰富的药物开发经验和数 敬请阅读末页的重要说明 6 行业深度报告 据以及资金实力，但 AI 技术能力较弱，对于互联网企业来说，算力和技术资源 丰富，但存在行业经验不足的问题，目前更多的情况是药企/CRO、AI