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

GPT-4 在医疗领域的应用，龙头企业有望优先受益。建议关 注已具备一定流量及数据基础、积极引入 AI 模型的互联网医疗企业，例如京 东健康、阿里健康、平安好医生、智云健康、百度灵医智惠、微医、春雨医 生、好大夫在线、微脉等。 ❑ 风险提示：个人客户支付意愿不强导致商业化不及预期风险，技术迭代，生 成信息错误，数据安全，市场竞争，变现能力较弱，政策监管等风险。 行业规模 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 敬请阅读末页的重要说明 8 行业深度报告 3）问诊后，AI 能够模仿当次问诊医生的说话风格，对患者进行诊后安抚。 除此之外，AI 能够建立虚拟医生的形象，模仿问诊医生的微表情和动作。 在问诊过程中，虚拟医生在前，真实医生在后，相比于简单的文字交流，视 频交流更能提升患者的服务体验。患者对于线上问诊平台的信任度、依赖度 有望随着 AI 的加持逐渐改善，进而提升问诊的付费意愿。

设化、固定化的教学方式，出现了混合式学习、翻转课堂、泛在学习等新型教学 方式。这一阶段需要教师掌握信息技术应用能力，从关注工具操作转向关注信息 技术与学科教学整合应用。 在智能技术阶段，以互联网、物联网、5G/6G 等多域融合的异构网络为通讯 传输载体，以大数据为核心要素，以 AI 为抓手，实现了教育全场景的智能化， 为深化数据驱动大规模因材施教提供了重要支撑。教师要积极适应教育数字化、 智能化发展新要求，转变 、教学比赛、微能力认证等多种 方式，激发教师应用数字技术的主动性和创造性。 教师评价与治理是教师发展数字化转型至关重要的指挥棒，在 AI、大数据 和云计算等智能技术深度赋能的当下，教师的评价与治理需从经验驱动向数智驱 动的范式重构，进而为迈向精准化、规范化注入新动能 ①。 在教师评价方面，运用大数据、数据挖掘等技术伴随式采集分析教师教学、 研究与管理等多个时空、全过程的多模态数据，创新教师评价方法与模式，丰富 AI 的角色从信息的传递者 到理解的建构者，再到实际应用的支持者，提升了传统教学中知识输入与初步输 出环节的效率与参与度。 在对话式教学的“高阶”认知目标教学活动中，GAI 不仅可以为学生提供多 维度的思辨视角触发点，还参与到分析推理、批判评估与创造输出的全过程中， 有效促进学生高阶思维的发展。 GAI 在不同的对话式教学活动中的作用见表 2-1。 表 2-1 GAI 在不同对话式教学活动中的作用描述

Mini B*1;USB Type A*1 (5V 1.5A);RS232*1 安全防护：具有DICOM环境投影模式、具有6种色彩调整功能,单机3D功能，信号源关 闭功能；支持360°投影及侧立投影；支持多机3D同步信号输出;具有2.35:1显示模式， 支持网上开关机 资质文件及其他要求： 1、需要出具厂家授权原件。 2、提供3C证书。 3、提供节能、环保认证证书。 100寸，16:10屏幕比例，高品质框架幕 示，其他小组和老师端显示被选中小组实时画面。 12、★可实现对比展示模式，对比展示模式支持数量≥4组，支持加入老师屏幕对比。 13、★支持对教室终端、笔记本电脑、无线投屏三种信号源的灵活切换，满足老师多 种上课场景。 14、检测到笔记本电脑接入后，信号源自动切换到“笔记本电脑”，无需用户手动切换 ，快捷方便。 15、支持授课模式、小组讨论、小组展示的一键切换，操作简单，方便老师开展分组 互动的教学活动。 示，其他小组和老师端显示被选中小组实时画面。 12、★可实现对比展示模式，对比展示模式支持数量≥4组，支持加入老师屏幕对比。 13、★支持对教室终端、笔记本电脑、无线投屏三种信号源的灵活切换，满足老师多 种上课场景。 14、检测到笔记本电脑接入后，信号源自动切换到“笔记本电脑”，无需用户手动切换 ，快捷方便。 15、支持授课模式、小组讨论、小组展示的一键切换，操作简单，方便老师开展分组 互动的教学活动。

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

知层、智能中台层、应用服务层、 价值创造层，以及数据驱动域、智能决策域、应用服务域。该生态系统与传统医疗智能的本质区别在于强调多技术融合、多领域协同， 具有系统性、动态性和协同性特点。 在数据整合与智能分析方面，详细介绍了医疗健康生态数据的采集、预处理与特征提取、多模态数据融合以及智能分析的流程和方法。 通过全流程数据处理链条，实现了从原始数据到决策知识的价值跃迁，为智能决策支持、医院管理和患者全过程参与式医疗服务等场景 向“健康共创”。 报告还探讨了 AI 在医疗领域的伦理挑战和法律监管路径，强调在技术创新的同时，需平衡隐私保护、公平性等伦理诉求。 未来，智能驱动的医疗健康生态系统还面临着嵌入伦理治理机制、提升多模态输出能力、建立评估框架、实现动态可解释性分析和 构建突破行业边界的“医疗 +X”多方协同网络等挑战与展望。这一生态系统的构建与完善，将为提升医疗服务效率、质量和可及性，优 化资源配置，降低医疗 1.2 动态性：从静态知识库向自我进化机制升级 1.3 协同性：从机构独立向跨领域共生转变 二、数据整合与智能分析 2.1 医疗健康生态数据采集 2.2 数据预处理与特征提取 2.3 多模态数据融合 2.4 数据智能分析 三、智能决策支持 3.1 传统 CDSS 与 AI-CDSS 的对比 3.2 智能决策支持系统的瓶颈与优化 3.3 智能决策支持系统在精准医疗中的应用 四、智能驱动的医院管理

《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

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 IaaS 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 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、

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 学习的虚拟筛选， 可将筛选的命中率从平均 1%提高到 20%以上，对应富集因子为 20 倍或更高， 与维亚多个筛选平台联动、完成筛选并验证的速度达到以周为记，对应筛选费用 降低为三分之一。采用自由能微扰技术和 ADMET 性质预测对设计的化合物做先 行评估，可减少超过半数的化合物合成数量，从而降低实验人员投入，并将苗头 化合物发现周期从 12-36 月缩短到 6-18 月。 公司开发了独具特色的基于 抗体药物等新兴药物类型的发展，以及这些药物从头设计的方法发展。 敬请阅读末页的重要说明 15 行业深度报告 图 25：维亚生物 AIDD/CADD 平台 资料来源：维亚生物微信公众号、招商证券 ➢ 成都先导 成都先导聚焦于新分子及核酸新药的发现与优化，基于公司领先的 DEL、 FBDD/SBDD 技术，以及在计算机辅助药物设计或 AI 分子设计、蛋白表达纯化、

要意义，主动跟上，适应数字时代变革大势。 重构教育流程 创新育人模式 通过数字技术与高等教育系统各组成要素， 以及流程环节的耦合性影响和创造性融合， 打破原有以学校为单元的高等教育人才培养 模式，充分利用慕课、微课、大数据、虚拟 现实、人工智能等开展线上线下融合育人， 融合知识传授、能力培养与价值观塑造，探 索跨院校等学分认定与互换。构建智能化教 学环境，用海量数据建学科知识图谱和学习 者画像，实现以学为中心的个性化教学。培 习者都将拥有一位永不休息的智能导师/学伴。 有教无类、因材施教，实现个性化学习和终身学习 01 AI技术的广泛应用将极大地丰富教学资源，提高教学资源获取的便利性，特别是未来的智能化 数字教材，可以多主体共建、实时生成、拓展推荐，运用AI技术构建的跨学科知识图谱可以更 容易地揭示学科间的潜在联系，帮助学习者快速找到关键知识，甚至为其推荐学科交叉的可能 路径，人们获取跨领域知识的门槛将明显降低。 智能翻译 智能生成 敏感词检查 智能商旅 …… 智能搜索 智能问答 智能问数 权限管控 …… 企业大脑 LanBots 碎片化AI场景，必然催生一体化智能AI中台。蓝凌蓝博士，整合多系统及多模型，消除重复对接，内置搜索/问答等能力，打造智能基座。 引入企业大脑：理解企业数据，增加智能化能力，赋能业务场景 企业大脑.AI赋能高等教育 2025高等教育数字化研究报告 2025 Digital