人工智能+加速落地，教育行业的大考开始了
一纸《意见》，让人工智能的想象从产业走向了课堂。
昨日，国务院印发《关于深入实施「人工智能+」行动的意见》（简称「意见」），在经济、产业、社会多个领域提出全面推动人工智能深度融合的发展战略。值得注意的是，教育被反复提及，并被明确纳入「人工智能+民生福祉」和「强化基础支撑能力」的重点板块。文件强调要「推行更富成效的学习方式」，推动人工智能融入教育全要素、全过程，创新智能学伴、智能教师等模式，促进教育公平与质量提升。
学校如何重塑教学方式，企业又如何从卖课平台转型为「智能学习伙伴」的提供者？
一、学习方式的革命：AI驱动的人机协同教育
在《意见》中，最引人注目的表述之一是：「把人工智能融入教育教学全要素、全过程，创新智能学伴、智能教师等人机协同教育教学新模式。」 这一
句话，背后蕴含着学习方式的根本性变革。
第一是强调从「知识传授」到「能力培养」。传统教育的核心是知识传递，而 AI 驱动的教育强调能力塑造。政策明确提出「推动育人从知识传授为重向能力提升为本转变」。这意味着课堂不再是以考试为中心的单一评价，而是注重培养学生的创造力、批判性思维、跨学科整合与解决问题的能力。
在实践层面，AI 可以通过模拟实验、虚拟场景、个性化推荐，为学生提供超越书本的学习体验。例如，AI 可以在历史课堂中还原古代场景，让学生「置身」其中；在科学课堂中提供虚拟实验室，让学生反复验证实验过程。
第二是注重大规模因材施教的可能性。教育公平长期受制于地区差距和师资不足，而 AI 的介入为「因材施教」提供了规模化路径。政策提出要「加快实现大规模因材施教，提高教育质量，促进教育公平」。
这意味着，未来无论身处城市还是乡村，学生都可能通过 AI 学习助手获得相对均等的教育资源。AI 可以实时分析学习数据，为每个学生制定差异化学习方案。教育公平不再仅依赖师资均衡配置，而是通过 AI 平台实现资源普惠。
第三是情境化与自主化学习的崛起。文件强调要「构建智能化情景交互学习模式」，并「推动开展方式更灵活、资源更丰富的自主学习」。这表明，未来学习将突破课堂限制，走向随时随地、因人而异的自主化探索。
这不仅是技术赋能的结果，更是学习观念的更新。学习不再是「被动接受」，而是「主动探索」。AI 提供的资源与交互环境，让学习成为一种生活方式，而非阶段性任务。
二、教育体系的重构：从全学段到全民学习
在教育体系层面，《意见》提出了极具前瞻性的战略规划：推进人工智能全学段教育和全社会通识教育。这意味着教育体系将被系统性重构。
首先对于基础教育而言，注重 AI 素养的普及化。未来的小学、中学教育，不仅要教授传统学科，还要融入 AI 素养教育。学生不仅是 AI 工具的使用者，还要理解其基本原理和应用逻辑。这一转变将决定下一代是否具备「面向未来」的基本能力。
基础教育中的 AI 普及，不仅是技术课的增加，而是教育理念的全面更新。例如，数学课可能更多使用 AI 可视化工具，语文课可能借助 AI 语料库提升阅读深度，体育和艺术课堂也可能有 AI 进行数据化分析与反馈。
其次对于高等教育而言，注重跨学科与领军人才培养。文件强调要「完善学科专业布局，加大高层次人才培养力度」，并「超常规构建领军人才培养新模式」。这表明未来高校教育不再局限于计算机系或人工智能专业，而是跨学科渗透。医学+AI、法律+AI、金融+AI……成为新型专业组合。
更重要的是，政策提出要「给予青年人才更大施展空间，鼓励探索人工智能‘无人区’」。这意味着高校科研将鼓励学生进入前沿领域，即便没有现成路径，也要支持其开拓探索。
再者，对于职业教育与继续教育领域，鼓励 AI 技能的全民化。在产业与就业部分，文件要求「提升全员人工智能素养与技能」，并「大力支持开展人工智能技能培训」。这不仅针对程序员或研究人员，而是覆盖各行各业的劳动者。
未来的职业教育和继续教育，必须以 AI 技能为核心重塑。护理人员需要懂得 AI 健康管理工具，农民需要使用智能农机，物流从业者需要掌握 AI 调度系统。AI 技能正在成为一种「新的基础劳动工具」，类似于过去的计算机技能。
最后面向全民学习，通识教育成为新任务。文件明确提出要「鼓励和支持全民积极学习人工智能新知识、新技术」。这意味着教育的边界已被彻底打破，不再局限于学生群体，而是全民任务。
这不仅是就业压力的回应，更是社会可持续发展的需要。全民 AI 通识教育，将决定社会能否整体适应智能化时代，避免因「技术鸿沟」导致的社会分化。
三、AI教育产业的拐点：基于、淘汰与格局
在教育企业与机构层面，这份政策的出台既意味着新机遇，也构成了一种倒逼转型的压力。
AI 教育产品正在经历形态上的深刻变化，过去的题库、网课、学习机，正在从单纯的「工具」走向更具陪伴性和交互性的「伙伴」。未来的学习机，可能不再只是单一的刷题设备，而会成为全天候的学习伴侣，能够感知孩子的情绪，调整学习节奏，甚至提供心理层面的支持。这种转向，迫使教育企业必须重构产品逻辑，将教育服务设计为长期、互动和情境化的陪伴体验。
与此同时，行业的竞争焦点也在发生迁移，从过去依赖「内容资源」的堆积，转向对「技术能力」的较量。谁拥有更强的模型、算法和数据处理能力，谁就有机会赢得市场的主动权。对于中小企业而言，这意味着在大模型研发能力有限的情况下，必须寻找与科技巨头合作的路径；而对于头部企业来说，则有机会通过构建专属的教育大模型生态，形成新的行业壁垒。
这种技术逻辑的转变，也带来了商业模式的重构。「学习即服务」正在成为可能。教育企业的盈利将不再依赖一次性的课程销售，而是转向长期的服务留存与学习效果兑现。这要求企业必须真正证明 AI 的教育价值，如果无法切实提升学习体验与学习成果，就很难维持用户的粘性与付费意愿。
在市场格局上，AI 教育的快速扩容与激烈淘汰将并存。头部企业凭借技术与平台优势占据主导，而中小企业则只能在某些细分赛道中谋求空间，比如专注某一学科的个性化教学、面向职业技能的 AI 培训，或是针对老年群体的终身学习服务。
同时，政策环境也会趋严。数据安全、内容合规、未成年人保护，这些都将成为教育企业必须面对的硬约束，治理能力将直接影响市场生存。
更长远来看，教育企业的边界也在被重新定义。它们不再只是市场竞争者，而是公共教育体系的重要补充。未来，企业可能会直接参与国家级教育平台建设，承担乡村教育均衡的技术支持角色。而在更宏观的视野下，中国的 AI 教育方案甚至可能成为「出口产品」，进入全球教育治理的议程。这为有国际化布局的企业提供了新的发展机遇，也让「教育出海」有了新的路径。
教育在这份《意见》中不仅是人工智能的应用场景，更是人才供给的源头，也是公平普惠的关键支点。它既承载着技术落地的实践价值，也决定着社会能否在智能时代保持稳定与均衡。可以说，教育是「人工智能+」战略的起点，也是其能否走得长远的根本力量。
