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九月精准把握住了行情的反转、券商、信创等板块机会，个股银之杰、天风证券等
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AI技术变革传统教育，AI+教育市场未来可期。
-随着AI技术逐步演进，AI+教育成为国际趋势，国内相关政策逐步落地。进入大模型时代，海外企业接入GPT实现产品能力提升，国内企业自研AI大模型，未来商业化进程有望加速。
-我们认为，我国AI+教育需求空间巨大，K12教育或将成为AI主要落地领域。一方面，国家教育财政支出稳定增长，我们测算国内教育信息化市场规模已超4000亿元，未来相关经费将更多用于提升教育智能化水平和质量；另一方面，随着居民人均可支配收入增长，居民教育投入意愿逐步增强。
AI+教育应用：全场景流程实现智能化，大模型加速AI+教育革新。
-AI+教育主要应用于“教、学、考、管”四大场景，具体包括：教学上通过AI辅助实现教师减负，带来教学效果的提升；学习上针对学生进行个性化学习方案定制，实现因材施教；考试上对于出题-监考-阅卷-讲评等环节，AI实现全流程覆盖；管理上通过AI对校园进行高效管理，从而达到智慧校园的阶段，覆盖教育产业全流程。
-目前，以GPT为代表的生成式大模型突破AI旧瓶颈，有望重塑AI教育范式。具体而言，我们认为，生成式大模型有望赋能以下场景：拍照解题、促进教师-学生互动、创建虚拟口语对话伙伴、智能助手协助教师备课、虚拟教师开展全流程教学工作。
海外厂商引领功能创新，国内厂商发力自研教育大模型。
-海外教育企业积极布局生成式大模型产品，个性化学习将是未来大模型发展的主要方向。海外语言学习平台Duolingo借助AI建立课程体系，旗下产品Duolingo Max接入GPT-4，模拟真人教学过程，2023-2024财年Duolingo的AI+教育应用加速落地，用户数量、收入均实现显著增长，商业化效果初显。
-国内竞争格局方面，企业普遍选择自研垂类教育大模型，互联网企业、教育科技企业、科研机构和高校团队纷纷入局。我们认为，客户端和学习机将是AI+大模型教育的主要落地形式：客户端方面，未来随着AI技术迅速发展，AI赋能的相关课程和服务渗透率将快速提升；学习机方面，伴随大模型赋能学习机的效果逐步显现，学习机原有市场需求也将得到进一步挖掘，整体市场需求有望迎来快速增长。
投资策略：AI大模型有望应用于“教、学、考、管”教育全场景，推动全流程智能化，助力个性化学习。国内各大厂商积极投入大模型研发，我们看好AI在教育领域中的广泛应用，重点推荐：【科大讯飞】。
其他AI教育潜力股整理
1. ST开元：
自主研发SEE·AI智适应平台，为用户建立一套完整的学习生态系统。在全国26个省市区165座城市拥有458家校区，业务涵盖财经类职业教育、设计类职业教育、学历辅导、职业资格培训等多个领域，实现了核心产品的全国交付运营。公司拥有雄厚的师资力量和科学的教学研发体系，能够把职业教育产品研发背后的规律充分理解运用，确保教学质量。
2. 拓维信息：
依托于主业的AI能力，拓维信息全资子公司海天科技是考试测评领域龙头，结合AI技术，提供AI评卷监测、AI在线监考、AI智能巡检等服务
同时作为HW在“云+鲲鹏/昇腾AI+行业大模型+开源鸿蒙”等领域的全方位战略合作伙伴，结合自身在教育领域拥有丰富的教育资源和渠道，为其构建在线教育垂直领域O2O平台提供了优质资源储备。
3. 世纪天鸿：
耕教育出版多年，拥有大量优质的教辅内容和教育资源。推出的“小鸿助教”“笔神作文”等产品，其中笔神作文注册学生用户超过 1600 万，月活用户 180 万。纪天鸿在全国范围内拥有广泛的市场渠道和销售网络，其产品能够快速地进入各地的学校和教育机构。
4. 方直科技：
布局中小学配套教育软件及互联网在线全面系统服务，其“金太阳教育软件”AI 智慧教室整体解决方案，集成了多种先进的技术，能够实现教学资源的智能推送、课堂教学的实时互动等功能，大大提高了教学效率和质量。公司同时积极探索与上下游企业的合作，共同构建教育生态圈。例如，与内容提供商、平台运营商、智能设备制造商等合作，整合各方资源，为用户提供更加全面、优质的服务。
5. 鸿合科技：
在视听和交互领域有超过30年的技术积累和行业经验，是教育装备行业的龙头企业之一。其“三点伴”课后服务业务平台已覆盖30个省级行政区近200个区县，累计服务约8000所学校及数百万名学生。公司的“鸿合HiteVision”交互平板全球率先通过Windows PenTest，“IntelliLink”也荣获2022德国红点设计奖。
6. 维海德：
与腾讯等合作伙伴携手推出的AI数字化教室解决方案，软硬件多方协同工作，共同打造了一套泛在化的轻量级智慧教室解决方案。该方案在平台算力和教学功能方面具备行业领先优势。维海德的教育录播摄像机在市场上具有较高的知名度和认可度。随着国家大力推动教育信息化的发展，教育录播行业的市场规模也在不断扩大，为维海德未来的发展提供了广阔的空间。
详细逻辑如下：
1. AI 教育应用市场长坡厚雪，学习机或成逐鹿场
1.1. AI 教育引领 AI 应用热潮，市场认可度高
自开学季以来，AI+教育应用引起了巨大的热潮。从 2023 年 9 月份开学 以来，各大 AI 应用的访问量呈直线上涨的趋势，其中尤其以教育类应 用的增长最为显著。根据 Alhackathon 的数据统计，排名前 20 的 AI 应用中，有三个是与教育相关的应用。其中，Q-chat 的访问量在 9 月份上 涨了 88%，ChegMate 更是上涨了 110%，在前一个月成绩如此优异的前 提下，10 月这三款教育应用访问量仍然保持增长态势，且增长幅度超过 其他 AI 应用。值得注意的是，国内文心一言、讯飞星火和智谱清言， 在 9 月份的访问量也环比上涨超过了 50%。
近年来，各大互联网头部公司入局 AI 教育，催化行业快速演绎。根据 IT 橘子统计，近年来国内外 AI 教育融资金额稳定提升。在 2020 年，国 内 AI 教育公司融资总额达 308.92 亿元，即便除去猿辅导当年的巨额融 资，其余 AI 教育公司融资总额达 85 亿元，仍是 10 年来最高水平。多 个互联网巨头均在 AI 教育行业注资并收获一批 AI+教育独角兽企业，例 如腾讯投资了猿辅导、VIPKID、火花思维、美术宝等公司，字节跳动战 略控股/并购开言英语、极课大数据，百度孵化出独角兽企业“作业帮”。互联网企业的资金与技术双重支持，将推进 AI 教育行业的快速演进。
AI 教育应用市场正迎来蓬勃发展时期，潜在空间巨大。随着技术人才与 研发资金的大量涌入以及人工智能技术迅速迭代，AI+教育应用有望加速落地，市场规模正在大幅增长。根据 Frost Sullivan 数据，2018 年我国 AI+教育市场规模为 1034 亿元左右，预计到 2023 年，我国 AI+教育市 场规模将达到 7000 亿元以上，行业发展前景十分可观。
1.2. 教育与 AI 功能有着天然的适配性，AI 推动教育普惠价值
教育领域给 AI 各项技术的综合应用提供了用武之地。AI 教育的定义是 借助智能感知、算法，以精准干预、规模化教学、个性化学习等为基本 教学策略，培养学习者的智能素养。因为教育场景是极为复杂的，并不 是简单的语言沟通或图像识别，而是从听、说、读、写四方面的综合应 用，这恰好给了人工智能用武之地，因为基于人工智能的计算、感知、 认知三方面的能力在 AIGC 的影响下有了明显提升，基于 AI 的教育应 用将是 AI 技术的集大成者。
AI 教育的应用面向全体学生、教师、家长群体，场景遍布教学、管理、 学习、考试四个环节。对于教育者而言，AI 提供了智能化的辅助工具和 资源，如智能教学平台和教学助手，帮助他们更好地组织和管理教学过程，提供个性化的学习内容和教学方案。同时，AI 的自动化评估与反馈 功能可以减轻教师工作负担，通过快速、准确的评分和反馈，提供个性 化的学习建议和改进方案。此外，AI 的数据驱动决策能够通过数据分析 和挖掘帮助教育者了解学生的学习情况和表现。对于学生而言，AI 可以 提供个性化学习体验和自适应学习支持，根据兴趣、能力和学习风格提 供定制化的学习内容和路径。
AI 对教育的贡献最主要的就在于个性化、定制化，即学习过程的针对 性和趣味性。传统的教育模式往往以班级为单位进行授课和练习，难以 满足学生的个体差异和学习需求。1984 年，著名教育学家 Benjamin Bloom 在其教育实验中从定量角度证明，接受针对性的一对一辅导的教 学组平均表现明显优于传统教学组。借助 AI 技术，针对性辅导不用再 花费高成本，教育可以更好地适应每个学生的独特需求和能力水平。AI 教育应用可以通过分析学生的学习数据和行为模式，提供个性化的 学习建议和教学内容。基于学生的学习进度和理解情况，AI 可以推荐适 合他们的练习题目和学习资源。这种个性化的练习和反馈能够帮助学生 有针对性地提升学习能力和理解水平。其次，AI 可以根据学生的兴趣和 学习风格进行定制化的教学设计，通过分析学生的偏好和倾向，AI 能够 量身定制教学内容和学习路径，使学习过程更加吸引人和个性化。AI 还能提供个性化的评估和反馈。传统的评估方式往往基于标准答案或统 一的评分标准，无法全面考虑到学生的个体差异和学习进步。而 AI 可 以根据学生的学习轨迹和表现，提供更准确和个性化的评估结果和反馈 建议。这样，学生可以清楚了解自己的学习情况，知道自己的优势和改 进方向，从而更有针对性地调整学习策略来提升学习效果。
AI+教育能够在一定程度上弥补教育资源的紧缺与分配不公问题。因为 传统的教育资源有限，导致一些学生无法获得高质量的教育，尤其是那 些生活在偏远地区或经济条件较为困难的学生。然而 AI 教育应用为解 决这些问题提供了新的可能性。除了传统的在线学习平台和应用程序使 得教育资源更普遍可及，在 AI 技术加持下，智能辅助教学工具可以自 动评估学生学习状态，提供实时反馈和个性化建议，帮助学生自我纠正 和提升学习效果。虚拟实验室和模拟软件还可以提供实践经验，减少实 验设备和材料的需求。这些 AI 智能辅助教学工具不仅提供了更便捷的 学习方式，还能够降低学习所需的经济成本。
1.3. K12 市场是国内 AI 教育主战场
语言学习与自适应学习是我国 AI+教育应用的主要业务方向，具体服务 场景与我国教育情况相契合。根据亿欧智库的统计信息，世界 AI+教育 公司主要集中在中国和美国，且均以语言学习类和自适应学习类（即基 于大数据、AI 等手段，根据学生情况制定场景化个性化学习内容的应用）为主。然而，美国的语言类学习应用以口语测评和小语种学习为主，中 国的语言类软件主要是英语学习应用。美国的自适应学习应用主要以智 能在线教育、课程提供为主，而中国的自适应学习应用中不乏原有的拍 照搜题应用，这类产品在美国受到的关注较低。早在 2019 年，搜题类 应用在 K12 学段的覆盖率就已经达到较高水平，尤其在初中与高中阶段， 拍照搜题类应用的覆盖率高达 90%。后续在国家政策要求下，拍照搜题 APP 不再会直接给出答案，而是根据学生提交的答案进行批改讲解，实 现自适应教育，从而更好地帮助学生理解知识。以上应用在不同国家间 具体服务场景的差异与我国扎实的基础教育体系有着密不可分的关系。
K12 市场是我国 AI+教育应用的主要市场。K12 市场是用户量最庞大的 市场，根据教育部统计，2022 年中国 K12 阶段人群包括在校生 1.99 亿 人，教师 1350.61 万人，占据了全中国约 14%的人口。K12 也是学习需 求最旺盛的市场，举个例子，K12 中的学生群体每天课后都要完成大量 的练习题来巩固知识，同样的，K12 中的教师群体每天也需要花时间批 改试卷与作业，这种情景就为 AI 智能搜题与 AI 智能阅卷等应用提供了 极大的需求市场。正因这些原因，K12 市场具有更强的变现能力，深受 AI+教育企业投资者的追捧。根据艾瑞咨询统计，2013 年-2019 年，AI+ 教育领域总融资和达 145 亿元，其中 K12 领域融资规模独占 78 亿元， 是整体融资额的 53.5%，遥遥领先于其他领域。
从客户端角度看，AI 教育应用的使用频率和技术成熟度成正相关。2022 年，腾讯研究院针对 16 万名学生展开来 AI 教育应用使用调查，其中 33% 的学生使用过 AI 教育应用。在使用者中，有一半以上学生使用过 AI 翻 译软件与 AI 答题软件。这两款软件在人工智能技术大面积普及之前便 已有比较长远的发展历史，是学习生活中常见的辅助应用，拥有良好的 客户基础，因此其 AI 渗透速度相较于其他应用模式较快。而 AI 虚拟助 手、监测工具等应用则极少有学生使用，当然这也并不意味着未来无法 进一步普及，我们认为，人们对于新鲜事物的接受往往需要一定时间， 尽管目前 AI 教育应用普及率不高，但大模型的催化下，产品渗透有着 明显加速的趋势。
1.4. 大模型推动教育应用能力升级，AI 应用加速渗透
AI 大模型技术升级有助于推动定制化和个性化 AI 教育应用快速普及。以 GPT-4 为代表的通用大模型接踵而至，相比之前拥有更高的语言理解 能力、分析能力与逻辑能力，能够根据用户的输入给予更具针对性的反 馈。如今 AI 大模型被普遍地接入主观题智能批改、高难度题目讲解、 语言学习等多个教育应用场景中，理解能力的提升自然带来了服务能力 的提升。AI+语言学习：更生动与真实的口语交互，更具针对性的错误解析。语 言学习场景是最受 AI 大模型影响而得到显著能力提升的应用领域。在 搭载 AI 大模型后，语言学习应用将获得多模态的输入输出处理能力， 能够与用户进行语音交互，分析并解答用户答案的错误原因，并通过内 部的分析和纠正进行打磨后再释放给学生，在实现流畅自然对话的同时 提供更具针对性的辅导。
AI+数学学习：更强大的手写公式识别与解题能力。在过去，拍照搜题 应用只能够识别纸质打印的题目，并搜寻由人工上传数据建立起的题库 再给出结果。倘若题库中从未有人上传过对应题目的解答，则拍照搜题 应用就会无能为力，只能将题目对外发布等待其他好心人来解答。如今， 在 OpenAI 推出的新模型 GPT-Vision 能力测试中，发现大模型已可以准 确地识别人类手写的数学公式，并根据模型自己学习积累过的数学知识， 准确地解答数学题目——即便这道题并未出现在它的训练数据中。这使 得数学、物理等理工科自学的难度大大降低，用户无需等待其他人上传 答案，大模型就能告诉学生想知道的一切。
AI+智能批改：不再局限于客观题批改，强大的语言理解力让主观题批 改成为可能。先前，试卷选择题部分的批改就普遍被机器代替。随着手 写识别能力的提升，机器也可以实现客观填空题的阅卷，但以写作为代 表的主观题必须由老师亲自完成，费时费力。伴随着 AI 能力的提升， AI 不仅能识别所有的手写输入，还能够完成错别字纠正、病句识别，实 现篇章结构解析、语言表述手法评阅等高难度任务，并根据人工给出的 评分规则给出作文打分、总体评语反馈、范文推荐等。在重大型考试中， 机器或许还无法代替人工完成全部主观题评判，但在日常的学习过程中， 机器评卷已能极大程度地减轻教师的负担。
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