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在線教育是指通過互聯網技術(如直播、視頻、A1互動等)提供教學服務和學習資源，打破時空限制，實現師生遠程授課、自主學習或人機交互的新型教育模式。其核心特點是數字化、供給規模大、個性化，覆蓋K12、職教、語培等場景，典型案例如拍照搜題、直播課堂、錄播課堂等，AI教育誕生的前提是在線教育積攢足夠的線上數據，一定程度上可以說 AI 教育是在線教育的發展。

AI 教育與在線教育誕生于相似但不完全相同的土壤。1)政策層面，“AI 教育”與在線教育同樣獲得政策支持，但“A1教育”中校外培訓的一部分面臨“雙減”后的常態化監管,因此 A1教育本身具備探索如何實現校外學科資源合規化供給的使命。2)目標層面:在線教育主要是通過網絡改善下沉市場優質供給稀缺的問題，而“雙減”后大量教培機構出清，總量上的供需錯配要求 AI教育還需提高供給效率。3)技術層面:二者都為技術驅動，但在線教育發展過程中，教育企業更多是技術紅利分享者，直播課堂等技術門檻相對不高。而 AI直接驅動教學產品供給變化，目前對教育企業而言仍有一定的技術門檻。4)融資層面:“雙減”后義務教育學科類資產的證券化路徑受限，國內教育科技 VC 投資迅速收縮。對于A1教育而言，一方面助推的資本規模縮小，相關的商業化路徑推進周期或將拉長，但另一方面也意味著存量玩家有望保持競爭優勢,以教育產業資金主導的 AI教育也有望更加聚焦提升產品質量、聚焦教育本身。具體來看:

1、政策層面:“雙減”前后差異

“AI 教育”隨同樣獲得政策支持，但作為校外培訓的一部分面臨“雙減”后常態化監管，因此 AI教育本身具備探索如何實現校外學科資源合規化供給的使命。

“雙減”后線上、線下 K9 學科類培訓面臨常態化監管。從“雙減”文件本身來看，文件從辦學主體、辦學性質、資質許可等方面壓減學科類培訓機構數量。具體在辦學主體方面，文件嚴禁學科類培訓機構資本化，禁止上市公司通過股票市場融、投資學科類培訓機構，禁止外資通過兼并收購、受托經營、加盟連鎖、利用可變利益實體等方式控股或參股學科類培訓機構;要求各地不再審批新的面向義務教育階段學生的學科類校外培訓機構(高中參照執行)，現有學科類培訓機構統一登記為非營利性機構。對在線教育機構，對原備案的線上學科類培訓機構改為審批制。各省(自治區、直轄市)要對已備案的線上學科類培訓機構全面排查，并按標準重新辦理審批手續。

2、目標層面:旨在解決更家明顯的校外培訓資源供需錯配問題，不僅限于區域供給不均衡

機構出清后校外教育資源供需錯配更加明顯，已不僅限于在線教育時代的區域供給不均衡。“雙減”一系列組合拳成效顯著，義務教育階段學科類教培機構大幅出清。“雙減”三年，校外培訓明顯降溫，據全國校外教培監管平臺披露，截至2024年7月，義務教育階段線下學科類培訓機構數量由原來的 12.4萬個壓減至4082 個，壓減率 97%，線上學科類培訓機構由原來的 263 個壓減至 33 個，壓減率87%。25 家上市公司均已完成清理整治，不再從事義務教育階段學科類培訓。

“雙減”對 K9 校外培訓的廣告也提出相關限制，教培需求更多需要通過轉介紹獲得信息，匹配成本加大。“雙減”意見指出中央有關部門、地方各級黨委和政府要加強校外培訓廣告管理，確保主流媒體、新媒體、公共場所、居民區各類廣告牌和網絡平臺等不刊登、不播發校外培訓廣告。家長依賴微信群、社區團課等私域渠道獲取信息。總體來看，校內優質資源供給正在逐步擴充，但校外教培資

3、技術驅動:4G 技術 VS AI

4G 網絡系承羥詡嬋旑翌田渠道，教育企業更多屬于技術紅利分享者。而 AI 技術關系到產品供給本身，教育企業本身需要具備一定的技術，

AI 教育同樣受技術驅動。高性能、低成本、開源的 Deepseek-R1 適配教育領域國內 AI 教育迎來加速落地新機遇。除使用 AI 實現降本增效外，目前諸多教育公司已發布對外銷售的 AI 產品。軟件端，好未來九章大模型、有道子曰大模型、高途、學大教育、粉筆等等紛紛宣布接入 DeepSeekR1，對原有產品進行更新。此外有道在硬件上也更新推出集成有 deepseekR1 的有道 Al Space 0ne 答疑筆。AI 教育逐步進淖入落地驗證期。

但 4G 網絡技術與 AI 技術區別在于，后者要求教育企業本身具備一定的 AI 技術AI 教育的技術門檻相對更高。聚焦于在線教育產品最主要的產品形式直播課，教育企業在其中發揮的技術革新作用相對較小，核心是利用 4G 網絡這一載體。教育企業融入在線教育的門檻較低。而 A!教育涉及供給形式的改變，則對 AI教育企業本身提出更高的技術要求。

高性能、低成本、開源的 Deepseek 模型一定程度上降低了教育垂直領域企業探索 AI 教育的門檻。DeepSeek-R1 模型的開源屬性為企業提供了高度靈活的技術底座。教育機構可基于開源代碼定制學科知識庫、教學場景交互邏輯，例如開發數學解題的分步驟解答框架。DeepSeek 通過可驗證獎勵的 GPR0、多頭注意力機制以及 DualPipe 方法(援引自騰訊研究院，此處不過多展開)實現算法優化，降低模型單次訓練和推理對算力的需求，基于 DeepSeek 二次訓練的成本也更低。同時模型本地部署也可在邊緣設備(如校園本地服務器、企業辦公終端、消費電子硬件)高效運行，本地部署意味著企業使用時對其數據、硬件和軟件配置擁有完全的控制權，同鹺囅鵑端側使用也可避免網絡擁堵等現象。

4、資本驅動:政策限制后，風險投資資金更趨冷靜

“雙減”政策實施后,教育科技領域的投資邏輯已從規模快速擴張轉向價值深耕市場呈現出顯著的理性回歸態勢。根據 Holon10 統計數據，全球教育風險投資資金已自 2021 年高位的 208 億美元迅速下滑至 24 億美元。資本更加審慎地聚焦于技術壁壘高、政策適配性強且具備可持續盈利模型的細分領域。