AI+教育:解码AI家教市场商业模式的To C效率、To B人效、To G均衡的差异化竞争

多客科技

作者：微信文章
引言

因材施教，并非难题，然而传统的集中教学，师资难以平衡，因材施教就成了千年难题。

早在春秋孔子的《论语》中就传达了因材施教的理念。然而一直很难实施。

如今AI技术场景的落地，因材施教，个性化学习逐渐成为了现实。

文中数据资料仅供参考，仅仅限于支撑本文观点，不做投资参考。

消费洞察数据，建议企业自行调研。

导读

AI家教，又称人工智能家教，人工智能技术在家庭教育场景落地应用。

家庭教育的场景来看，是可以缓解家庭父母的教育参与压力，又可以省却一部分家庭教育成本和精力。然而从AI家教市场来看，到底是“缓解压力”还是增加“教育焦虑”。

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政策宏观层

校内“三点半难题”与课后服务全覆盖

《关于进一步减轻义务教育阶段学生作业负担和校外培训负担的意见》（“双减”政策）、《关于积极开展中小学生课后服务工作的指导意见》，明确要求学校提供课后服务，结束时间要与当地正常下班时间相衔接，满足学生多样化需求，且严禁集体教学或补课。

这一政策为AI驱动的“素质教育托管”创造了官方合规场景。

其AI课程如编程、思维训练、口语练习都可以作为课后服务的优质内容进入校园场景。

AI家教公司可以直接转型为课后服务解决方案服务提供商，直接To C的“补课”模式，转向To G政府采购模式或To B学校采购模式。

职教/高教“数字化转型”与经费倾斜

《职业教育法（2022修订）》、《教育信息化2.0行动计划》、《关于推进教育新型基础设施建设构建高质量教育支撑体系的指导意见》等政策提到，将数字化作为职业教育和高教改革的核心方向，明确要求建设“虚拟仿真实训基地”、“智慧课堂”，并将教育新基建其中国包括智慧教学设施列为重点投入领域。

AI导师、虚拟仿真实训、智慧教学平台的支出被明确定义为 “教育信息化支出” ，学校和职校拥有名正言顺的采购预算科目。

市场从C端分散消费，转向机构集中采购。

资金严打“预付费”与经营合规化

《校外培训行政处罚暂行办法》、《关于加强校外培训机构预收费监管工作的通知》核心内容是对学科类培训机构的预收费进行全额资金监管，限制收费时长和额度，并对违规开展培训的行为进行严厉处罚。

这一政策直接斩断了传统教培“寅吃卯粮”、靠预收款扩张的现金流模式。

AI家教的核心模式SaaS年费订阅和智能硬件销售，理论上规避了预付费监管风险。家长按月或按年付费，或直接购买硬件，企业现金流更健康、更透明。

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市场规模

AI家教市场我们按照AI家教的落地场景进行细分为学习机与智能硬件、AI辅导APP与在线服务、To G/B端校园与机构解决方案。

总体市场规模——多维度视角下的高速增长

AI家教市场是AI+教育的基础核心板块，各个机构统一口径有差异，关键在于对B端市场规模的推演以及是否包含传统在线教育、硬件设备等，所以不同的机构统计口径有差异。





根据多鲸教育研究院、艾瑞咨询、IDC等发布的的数据，2023年中国教育智能硬件市场规模约为512-680亿元。此数据主要涵盖学习机、词典笔、智能作业灯等核心产品。

2024年艾瑞咨询在相关分析中指出，生成式AI在教育领域的应用正创造一个新百亿级市场。到2027年，中国教育行业AI市场规模将突破1500亿元，其中AI家教是核心驱动力。

根据最新权威数据显示，AI家教市场呈现爆发式增长态势。2022年市场规模为630亿元，2023年在大模型技术突破的推动下快速增长至909亿元，同比增长率达到44.3%。到2027年，市场规模将达到3603亿元，2022-2027年复合增长率高达41%，显著超越行业预期。

由于统计口径差异，数据差异，然而一致性结果论是：

该市场正处于高速增长期，年复合增长率CAGR预计维持在20%-40%的高位。

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细分市场深度解析





l学习机与智能硬件市场-竞争范式转移

2023年512亿元（多鲸教育研究院数据），预计2027年达到1061亿元，复合增长率20%，整体竞争焦点从硬件参数转向AI生态构建，用户触达的产品价格由于定位以及企业的供应链资源等因素影响，分层明显，硬件质量以及AI表现体验分层明显。

“硬件参数”到“AI生态”的竞争范式转移

市场竞争遵循发展规律，随着AI技术应用落地场景的成熟，由硬件参数指标竞争转向AI生态服务体竞争。在此阶段，有资格参与竞争的企业的核心竞争力在于 “AI算法 + 专属教育内容”构成的软硬件一体生态。

例如科大讯飞的AI学习机凭借其星火认知大模型，主打个性化精准学路径；作业帮则凭借其庞大的题库和教研能力，构建内容壁垒。

企业竞争壁垒的重数据与闭环

硬件作为AI系统的载体，是基础的入口，也是企业为了增加收入和数据回流，约束用户的策略，通过定制装载AI系统的硬件设备，能持续收集学习数据，反哺AI模型优化，形成 “数据飞轮”效应。同时，硬件+年费的商业模式创造了稳定的常态收入，用户粘性远高于纯软件产品。

市场服务价格带拓宽，市场分层明显

从各大电商平台的学习机关键词数据来看，品牌有两百多个，质量硬件参数层次不齐，AI系统搭载也是多种多样，产品价格从千元级覆盖至万元级，能覆盖全学龄阶段，全教学阶段，满足了从基础辅导到高端一对一替代的不同需求，市场细分机会显著。

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lAI辅导APP与在线服务市场

AI辅导与在线服务市场2023年184亿元，2027年或到2100亿元，复合增长率62%。市场或经历现象级增长，产品核心策略从辅助工具策略向AI导师方向转移，头部企业或成熟企业的边际成本显著，规模效应突出。全球AI大模型头部的底层构建竞赛推动市场革新。



从“工具”到“导师”价值重构

产品功能核心从“拍照解题”倾向“个性化AI导师”。产品的开放式问答、学习路径的规划、作文的批改建议、口语对话，提供了拟人态深度体验服务，优秀的体验以及有效的效果输出，给产品服务的持续提供了支撑。

边际成本优势显著

教育AI模型的研发领先，可持续学习机制的构建，每个用户的单元服务成本即边际成本随着规模效应的显著结合，越来越低。

教育“模型军备竞赛”

教育的垂直类AI模型是市场头部企业的专属，是腰部尾部企业的支撑，国内以及全球教育垂直类模型的研发成长，智能化水平是关键，受教育领域的特殊性，国内的大模型企业的技术发展，成为AI教育发展的关键，也成为腰部企业等差异化竞争优势构建的分水岭。

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lTo G/B端校园解决方案市场

To　G／B端校园等解决方案市场2023年213亿元，2027年或可达到442亿元，复合增长率16%。电信运营商以及科技巨头先天优势，市场属于强政策驱动，增长稳定可见。市场采购模式“硬件+软件+平台+服务”解决方案为主。



强政策驱动，人脉关系依赖

公立学校以及政府采购需求的基础引擎源于《教育信息化2.0行动计划》、“智慧教育示范区”建设、“人工智能赋能教育”等指导性政策。需求采购方多为教育关联部门以及学校，其关键决策逻辑是“合规”与“政绩”并重，关键因素是人际信息触达。

市场定制“解决方案”为主

AI教育是底层构建，单维度的硬件或软件与用户需求会产生差异，通常是“硬件+软件+平台+服务”的完整解决方案。或硬件升级迭代，或重新构建，其项目标的高，交付周期长，对供应商的综合集成能力、资质和商务关系、以及资本能力要求极高。

玩家生态差异化明显，优势显著独特

市场参与者不仅限于传统教育科技公司，还包括三大电信运营商中国移动、中国电信、中国联通和华为、腾讯、阿里等科技巨头，先天具备的优势渠道网络和云服务能力，且信任背书显著。

综合而言，AI家教市场是由技术成熟的大模型、双减与数字化基建政策红利、对个性化教育的支付意愿的消费升级三大因素共同驱动，支撑市场的增长。

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玩家格局



根据市场企业的特征，对市场中的典型企业进行象限洞察，其中专注于单维度产品或技术解决方案的是生产型企业；有完整的教育生态系统的是生态型企业；提供标准化工具和平台的企业是工具型企业；提供个性化服务和解决方案的企业是服务型企业。

比如：科大讯飞、学而思等头部玩家，通过"硬件+软件+内容+服务"全链条布局构建生态壁垒，生态型与服务型特征明显，其科大讯飞构建"硬件+软件+内容+服务"全生态，学而思从内容服务向AI生态延伸。

松鼠Ai、作业帮为代表的企业，专注特定领域深度服务，产品型与服务型特征明显；其松鼠Ai专注智适应学习系统，提供个性化服务；作业帮以APP为核心，产业生态延伸至硬件和服务。

ChatGPT、Deepseek以及其他初创企业等技术提供商，提供基础AI能力，产品型与工具特征明显；ChatGPT、Deepseek提供基础AI能力，工具属性强；其他初创企业专注特定技术、垂直领域或工具开发。

而百度、腾讯、华为等科技巨头，构建了平台生态，生态型与工具型特征明显。百度构建文心大模型生态，提供AI工具平台；腾讯通过云服务提供教育AI工具链。



图表数据中软件工具型玩家从2022年80家增长至2024年180家，增幅125%，软件工具型玩家增长最快，反映技术门槛降低；生态平台型玩家增长相对缓慢，从8家增至15家，表观反映生态平台型玩家数量最少但价值最高；服务解决方案型玩家稳定增长，反映市场对深度服务的需求。

可以说，AI家教市场格局呈金字塔分层，底层工具型玩家依靠开源大模型迅速发展，功能同质化明显，泡沫隐现；中层服务型公司依靠AI个性化方案稳健扩张，以学习效果兑现收费；上层平台型头部输出大模型与云基座，吸附开发者，是行业基础设施的构建者、支撑者，但是，塔尖生态型企业也是整个行业的全链数据闭环的利益既得者，通吃格局初成。

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商业模式

AI家教商业模式按照用户触达分为To C、To B、To G三种模式，我们知道商业模式对从下至上的价值传导，从上到下的需求满足的过程，资源、价值、人力等分配依赖商业模式的基础路径。市场定位差异，需求也有差异，自然而然商业模式不同，关键资源、关键行为等分配就不同。



我们对AI家教市场企业的主流商业模式进行赋值量化拆解解读。

通常To C模式呈现“技术驱动型”特征，其毛利率最高，由标准化产品带来规模效应，其规模效应最强，边际成本递减明显；客户忠诚度最低，用户转换成本低，行业竞争激烈。此模式适合技术优势企业，策略可倾向规模效应，变现高风险高回报，依赖持续创新。

To B模式是呈现“平衡稳健型”特征，现金流稳定性高，源于合同制收入模式，客户忠诚度适中，服务粘性建立需要时间培养。模式适合服务能力强的企业，主要依赖建立客户稳固的关系，风险适中，服务能力持续是关键。

To G模式呈现“资源壁垒型”特征，其客户忠诚度最高，源于关系壁垒显著，现金流稳定，主要是依赖财政预算保障。毛利率最低，项目制成本较高。此模式适合资源优势企业，政策资源优势和人脉关系优势，主要是借用政策红利，低风险稳定回报，增长有限，风险来源企业内部资本的持续。





此图是商业模式的关键资源权重洞察，其中资源的分配倾向直接决定商业模式的运行。

其To C模式资源配比，技术研发＞内容资源＞销售渠道，技术驱动明显，产品力是核心竞争力，内容生态构建重要，但次于技术，相对轻渠道，依赖线上获客。在资源投入优先级方面，应该先投入To C 模式的所需资源。

To B模式资源配比，销售渠道＞服务团队＞技术研发，其触达渠道以渠道网络为主，决定市场覆盖率，产品的服务交付质量影响客户留存率，其技术是基础支撑，并非绝对核心。资源投入应该重点构建To B模式资源体系，比如人脉渠道。

To G模式资源配比，政商关系＞资金实力＞销售渠道。此模式政商关系是基础的入场券，内部的资金实力支撑项目运作企业正常运行的底层基础，当然专业销售团队是必不可少。资源投入优先级应专注积累To G模式关键资源，即关联项目部门的资源投入。



市场的商业模式关键行为的识别和构建，话句话说，就是企业商业模式已然构建的情况，哪些是有效的企业行为。从行为模式特征和组织构建重点来识别，此关键因素为商业模式基础驱动力。

To C行为模式的核心是产品迭代与用户运营，需要快速迭代响应市场需求，洞察用户需求，消费行为、场景等，精细化运营提升用户体验，相对轻销售重产品。组织能力建设方面需要构建敏捷开发组织和内容文化运营能力。

To B行为模式的核心是销售拓展与服务交付，行为权重较重，主要是需要主动销售开拓企业客户，并通过专业服务确保项目成功，不断进行产品迭代服务于客户需求。组织构建方面重点构建解决方案销售和项目管理能力。

To G行为模式的基础核心是政策研究与销售拓展，两项缺一不可。其模式的政策敏感性决定企业生存的关键，项目机会的把握，通过专业销售理解政府需求，并建立有效的沟通，同时保证服务交付表观政策合规。组织核心需要构建政策研究和项目运作能力。



商业模式的价值创造路径和关键节点，通过资源、行为、关键节点可以洞察。不同的商业模式，价值创造逻辑也会不同。

To C价值路径是技术研发→产品迭代→效率价值。其逻辑是技术优势转化为产品优势，最终创造用户价值。产品迭代的质量和速度是关键节点。其价值链效率相对直接，技术到价值的转化路径短是最大的优势，瓶颈问题是技术迭代速度和用户需求匹配平衡，大多数企业很难做到。

To B价值路径是销售渠道→销售拓展→人效价值，其逻辑是渠道能力转化为客户获取，最终创造商业价值。销售转化效率和服务交付质量是参考关键。但是销售中间环节多，瓶颈问题是依赖销售和服务双重能力，销售效率和服务质量的平衡。

To G价值路径是政商关系→政策研究→均衡价值，其逻辑是关系资源转化为政策机会，最终创造社会价值。政策敏感性和项目执行能力是模式的关键。其价值链路径最长，涉及政策、关系、项目多个环节，瓶颈问题是政策机会把握和项目资源协调，也是同行竞争的关键差异点。

可以说，企业在选择商业模式，构建组织结构，结合自身的资源特征，进行匹配选择，技术优势企业优先选择C端用户和B端用户，结合销售网络、服务交付能力定位差异进行构建。政商资源厚重的优先选择To G，同时考虑自身的资本存储因素。当然，企业在实际不会单一模式进行发展成长，往往通过模式组合，制定优先主次策略，进行资源协同，维持企业的持续运转。

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消费者基础洞察

消费者洞察通常是需要进行目标市场的样本采集调研，本文的消费洞察，国内市场权威机构的调研数据，假设消费行为消费心理偏差可接受的范围之内，进行逻辑推演验证。



图表数据显示学生核心诉求，67%的样本遇到问题选择跳过，58%的认为AI更耐心；37%认为语气友好度影响使用权重。家长消费行为洞察，在支付意愿方面61%的家长年教育支出超1万元；72%的家长愿为主动学习付费。学校校长采购决策驱动调研数据，其中38%学校已引入AI系统，85%看重数据化展示。

写到这里，潜意识提醒我，没必要做的这么细致，也没有人重视这些，他们只喜欢看自己想看的，能理解的。



情绪价值是学生需求的核心竞争力

AI家教与传统教育方式的用户满意度数据对比中，显著特征表现在“害怕批评放弃提问”这一关键指标上，AI家教以78%的满意度远超传统方式的22%，表观呈现了教育领域长期被忽视的情感需求。学生群体对无压力学习环境的需求，同时也需要知识获取。

AI家教在体验指标上，当响应时间控制在3秒以内时，用户满意度达到45%。对即时性的高度敏感，反映了学生在数字化环境中的学习状态以及使用习惯。同时，情感化设计带来的用户粘性提升达到60%，个性化推荐满意度高达75%，表明教育不仅限于传授知识，还有学习体验。

从商业角度看，表明产品开发需要考虑将情感交互置于核心地位。仅仅提供标准化的解题服务已经无法满足市场需求，能够理解学生情绪状态、提供个性化鼓励的学习伙伴，才是真正具有竞争力的产品形态。



用户行为的时间分布才是真实学习场景

通常用户使用时间在工作日晚上7点到10点形成显著的使用高峰，使用强度达到85%-95%，这与学生完成作业的时间段完全吻合。这种高度集中的使用模式表明，AI家教目前主要扮演“作业辅导专家”的角色。

另外工作日上午6点到8点出现了另一个使用小高峰，强度约85%，或是学生利用晨间时间进行课前预习。周末从上午10点到晚上10点持续保持高活跃度，使用强度维持在75%-98%之间，显示出周末更多地用于系统性学习和知识巩固。

用户使用时间分布规律可以为企业运营提供了重要参考。服务器资源需要重点保障晚间高峰时段的稳定运行，同时可以针对规律进行产品开发。



多维度需求驱动市场选择是交互偏好与决策的逻辑

图表数据中，可以看出语音交互以65%的占比最大，其便捷性和自然密度相关联。可以为产品设计提供重要参考。

在家长决策层面，孩子主动要求续费的权重高达40%，相比其他因素权重较高，表观说明产品的用户粘性和使用体验直接影响着付费决策。学习成绩提升以35%的权重位居第二，表明家长对教育效果关注度高。其他家长推荐占据25%的比重，表明口碑传播、人际关系也影响到家长决策。

家长关注维度的雷达图可以看出，学习时长关注度达85%，成绩进步关注度78%，习惯养成的关注度70%。多维度关注表明家长更需要看到效果。



需求演变迭代，贯穿用户成长周期

需求层次漏斗图的分析，可以看到用户需求从表层到深层的递进的过程。在显性需求层面，即时答疑、作业帮助等基础功能的满足度已达到100%，用户覆盖率达95%，表明市场的基础服务相对成熟。

需求的进一步深入，出现明显分化。情感需求层的满足度为78%，用户覆盖率85%；能力需求层满足度降至65%，覆盖率70%；成长需求层，满足度为45%，覆盖率55%。逐层递减的需求是用户的需求分层，也是产品功能的价值的分层，分层越多越明显说明价值跃迁的空间越大。

从企业战略布局来说有很好的指导参考作用，不仅需要在巩固基础功能优势，还需要重点突破情感需求，构建差异化的竞争壁垒。

或战略性投入成长需求层的产品开发，不仅是未来的增长点，也是建立品牌忠诚度的关键所在。

综合维度的深度洞察，AI家教市场正经历着从工具性产品向情感性陪伴转型。成功的产品不仅要满足行业的基准要求，提供准确的知识解答，还要成为理解学生情感、激发学习动力的智能伙伴。

未来企业的竞争或集中在情感计算、个性化推荐和成长价值体系构建等核心能力维度。能够准确把握用户深层需求、提供全方位学习支持的产品，将在未来市场竞争中获得价值平衡，最终实现教育价值跃迁。

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未来趋势来



AI家教市场未来的趋势，关键影响因素是AI关键技术的研发成熟以及商业化落地的场景成熟。

情感计算、超级个体、无界教室是AI技术关键技术的应用基础表现。时间有限，不做过多赘述。

未来教育变革不是渐进式改良，而是颠覆性重构。只有那些能够驾驭这三重浪潮的冲浪者，才能在教育的未来格局中占据一席之地。情感计算是船，超级个体是帆，无界教室是海，而真正的挑战在于——我们是否具备远见和勇气，驶向这片未知而广阔的教育新世界。

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结语

在技术浪潮与政策变革的双重驱动下，AI家教正从辅助工具演变为教育生态的重构者。这场变革的本质，不是AI取代教师，而是重新定义教育的价值创造路径。

从市场数据来看，三大细分赛道呈现出不同的增长逻辑，硬件市场从参数竞争转向生态构建，软件服务从工具属性升级为导师角色，政企市场则在政策驱动下稳健前行。市场分化证明了AI家教不是需求产品的胜利，而是多层次需求的体现。

更深层的变革发生在商业模式层面。To C模式解决的是时间价值和成长规划，To B模式解决的是人效提升和数据智能，To G模式解决的是教育均衡和政绩示范。这三种价值主张背后，是教育资源重新配置，教育政策的落地。

然而，数据背后，作为从事教育事业的各方，我们更应关注教育的温度。作为学生渴望的不仅仅是标准答案，还有情感共鸣、情绪认同；家长付费希望的是提分效果，更是成长陪伴，看到进步；企业和学校需要的不仅仅是技术设备，更是教育资源分配的公平。

这正是AI家教最具挑战性的命题：如何在算法效率与人文关怀之间找到平衡点。

未来已来，路径未定。情感计算、超级个体、无界教室三大趋势或正在重塑教育图景，然而最终的胜负手不在技术本身，而在于我们能否守住教育的初心——不是批量生产高分考生，而是唤醒每个生命的独特潜能，真正做到“有教无类，因材施教”。

在这个意义上，AI家教的终极使命，是让因材施教这个千年理想，第一次具备了规模化实现的可能。当技术的光芒照亮每个孩子的独特性，教育的真正革命才刚刚开始。

浪潮之上，唯初心者得始终。