智通财经APP获悉，中信证券发布研报称，近期教育领域公司纷纷拥抱Deepseek，强推理能力AI大模型赋能下教育+AI有望加速进入商业化落地阶段。该行认为Deepseek在准确度、推理能力和训练成本上的优势有望推动教育+AI大范围应用推广，而在相关领域应用场景的理解与数据积累以及产品化能力水平或将成为新的商业化竞争优势。看好目前在Deepseek催化下，教育+AI在教育硬件、软件订阅、智慧校园三个赛道上的商业化落地，同时看好其对于传统教培领域的效率提升。
近期多家教育公司纷纷拥抱Deepseek，2025年教育+AI有望加速进入商业化落地阶段。
近期Deepseek-R1模型的火爆带动国产大模型应用的热潮，受益于Deepseek强推理能力、低部署成本优势，多家教育公司纷纷宣布接入Deepseek模型赋能自身产品。2月以来，公司纷纷宣布自有产品接入Deepseek大模型，进一步赋能自身硬件、软件产品。结合Deepseek迅速爆红对于消费者的教育情况(根据AI产品榜数据，Deepseek 7天达到1亿用户数量)，该行认为教育公司接入Deepseek有望加速AI应用进入商业化落地。
Deepseek改变了什么?低成本部署和推理能力有望改善教育领域AI应用最核心的准确度、推理能力、训练成本问题。
教育公司在垂类模型应用领域研发上，自2023年就慢慢的开始有布局，教育公司在垂类模型应用领域研发上，自2023年就慢慢的开始有布局，包括垂类领域大模型以及通用大模型的细分应用。但各家大模型的应用基本集中于语言培训、基础答疑以及练习设计上，不能很好实现精准答疑、自动化学习等能力，该行认为其背后的问题在于：
1)准确度没办法保证：通用大模型的细分应用训练不足导致可能会产生的AI幻觉可能误解用户，这在教育领域可能产生更大的问题;
2)推理能力不够强：推理能力不够强导致AI在解决数学、物理等领域的逻辑推理问题中准确度不足，非推理类模型主要解决“看着答案做解释”的问题，对于训练集外数据解释的准确度低;
3)训练成本高：由于非推理大模型的训练成本比较高，教育领域公司实现高精准度的本地化部署的难度较高。而Deepseek在低成本部署以及高推理能力方面的能力有望解决有关问题，同时大幅度降低训练以及应用的成本。
产品化能力强的公司或更有望受益。垂类模型能力能够最终靠模型蒸馏得到强化，对于Agent模式下复杂场景的理解以及产品化能力将成为关键。
根据网易有道微信公众号，Deepseek在有道k-12测试集上的准确度达到88%，领先于GPT-o1mini、GPT-4o和公司自主研发的推理模型子曰-o1，反映出Deepseek在模型能力上相较于垂类模型的领先水平。但结合Deepseek的论文中对于模型蒸馏结果的展示，Deepseek也具备对于垂类小模型的推理能力赋能能力，教育领域公司的垂类大模型有望通过模型蒸馏等手段进一步实现推理能力强化，保持教育领域垂类大模型技术的先行优势。展望未来，该行认为在Deepseek强推理能力的加持有望实现对于复杂推理场景的深度赋能，教育领域的Agent模式落地场景将更为丰富，包括答疑、一对一辅导、预习复习等高自主能力、长任务流程场景。而在这些领域具备深度理解与数据积累，以及具备产品落地能力的玩家更有望受益。
AI教育硬件、软件订阅、智慧校园或是三大重要商业化市场，同时传统教育公司也有望提升效率。
1)AI教育硬件：作为具备大模型直接部署场景的市场，教育硬件有望成为最直接受益于AI赋能的细分市场，2023-2024年，以学而思Xpad、有道词典笔X7为代表的新一代教育硬件凭借AI赋能实现了进一步的产品增值。根据艾瑞咨询预测，预计2027年中国消费级教育智能硬件市场规模有望达到763亿元，看好行业内头部公司凭借AI能力逐步提升产品价值以及市场占有率。
2)软件订阅：受益于疫情期间在线教育渗透率的提升，在线学习以及学习软件的渗透率持续提升，同时消费者订阅付费意愿消费习惯的改变为教育领域软件订阅付费奠定良好基础。参考全球在线教育平台龙头在语培行业的商业化一马当先的优势，国内教育培训机构具备在相关领域形成以答疑、AI课相关的产品做商业化落地的空间。
3)智慧校园：《教育强国建设规划纲要(2024-2035年)》明白准确地提出“实施国家教育数字化战略”，大模型应用未来将成为智慧校园建设的重要工作。日前成都市教育局下发通知，将面向全市首批遴选30所左右中小学开展“人工智能+教学”试点。该行预计未来AI驱动的智慧校园建设将成为国家教育数字化领域重要方向之一，带动相关企业业务发展。
4)后端赋能提效：除C端产品外，AI对于后端赋能有望带动培训行业后端教研、课后服务等人力成本密集的业务部门效率提升，带动利润率改善。
围绕有望受益于Deepseek的教育+AI细分市场。此外，考虑到AI有望提升教培企业教研&经营效率，相关公司亦有望迎来利润率的提升。
AI核心技术发展没有到达预期；AI被不当使用导致非常严重社会影响；数据安全风险；信息安全风险；行业竞争加剧；教育行业政策变动风险。
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