文章核心观点 - 一类被称为“AI学习伙伴”的新物种正在全球教育领域快速崛起，其核心角色是“陪伴者”，能够嵌入学生的日常学习，提供技能训练、情绪陪伴和知识引导等多维度支持 [1] - 这一变化源于生成式AI在理解、生成与反馈能力上的跃升，以及教育需求向更个性化、更长期、更具情绪温度的学习支持演进 [3] - AI学习伙伴并未改变教育的根本结构，但通过填补口语练习频率、情绪支持及时性、知识讲解可复现性等“缝隙”，改变了学习发生的方式，使其更可获得 [25] AI语言陪练 - AI语言陪练是“AI学习伙伴”最早跑通的场景，旨在解决语言学习中高频开口、沉浸语境和即时纠错三大关键资源稀缺的问题 [5] - 美国平台Duolingo在2023年引入GPT-4，推出Roleplay对话功能，用户可在虚拟情境中与AI自由对话，AI会根据用户表达实时调整情节走向，使练习更接近真实沟通 [5] - 国内产品如咕噜口语（SpeakGuru）紧贴“应试+实用”双重目标，提供雅思口语模拟及商务、旅游等场景对练，并由AI根据官方评分维度给出流利度、语法准确性等即时反馈 [6] - 咕噜口语在App Store评分长期保持在4.8分以上，提供按月订阅等低门槛付费方式，基础功能免费可用，降低了额外口语练习的进入门槛 [9] - AI语言陪练将练习条件从依赖预约外教、受时间地点价格限制，改写为可随时随地用手机进行几分钟的练习，显著提高了缺乏语言环境学习者的练习频率 [9] - 该模式已成为教育AI中产品形态清晰、付费意愿相对稳定的方向之一，并开始向音乐、编程等需要高频练习和即时反馈的技能训练场景渗透 [11] 心理陪伴与习惯管理 - 学习过程中的情绪、动机与自我效能影响学习持续性，AI学习伙伴为教育系统中长期不足的情绪支持提供了规模化触达的可能 [12] - 美国产品Replika（由Luka Inc.于2016年推出）被视为最早展现“AI情绪陪伴”可能性的产品之一，通过生成式对话技术为用户提供非评判式的倾听环境，常被青少年用于情绪表达和日常倾诉 [12] - 研究显示，Replika用户更愿意与AI讨论焦虑、孤独等敏感话题，因为“不必担心被误解或打断”，AI提供的对话环境成为调节压力的补充方式 [13] - 但该领域面临争议与监管挑战，2025年5月，Replika母公司因未成年人保护与用户数据处理违规，被意大利数据监管机构处以500万欧元罚款 [13] - 国内探索更结合“学习管理”，例如学而思推出的“小思3.0”，重点在于“情绪感知+习惯引导”，能通过呼吸放松、任务拆解等方式回应学生焦虑，并通过引导制定短期目标来应对拖延 [15] - 这类AI的意义在于为缺乏支持的学习场景提供基本的情绪和习惯支撑，通过肯定努力、帮助拆解任务来降低心理压力，提升学习持续性，其角色更接近耐心、不施压的陪伴者 [17] 私人导师的雏形（知识引导） - AI正在触及知识引导这一教育更核心的部分，这对模型能力要求更高，一旦能提供稳定支持，AI将具备“私人导师”的基本雏形 [18] - 欧洲公司Microblink的产品PhotoMath是AI知识引导领域的国际样本，自2014年推出以来，已从拍照解题工具迭代为聚焦“过程化学习”的AI助手，截至2025年在全球累计获得5亿次下载 [18] - PhotoMath不仅给出答案，更呈现每一步解题的逻辑依据和数学原理，用户可在任意步骤提问，使学习从“看答案”转向“理解过程” [21] - 国内产品如小猿AI超拟人老师在2025年11月完成升级，将“过程化讲解”扩展至语文、英语、数学、物理等跨学科，并整合视觉识别、语音理解与可视化推理 [21] - 该产品采用“类真人老师”的表达方式，从生活场景引出抽象知识，讲解过程支持随时打断、提问和重讲，形成了与真人家教相似的互动节奏，降低了理解门槛 [21] - 该方向潜力在于AI未来可能承担更多常规性、重复性的知识讲解与练习指导，解放教师时间；挑战在于AI的稳定性、解释质量、伦理边界以及是否会在关键知识节点上出现误导 [25]

公司概况与创始人背景 - 创始人朱雯琪以牛津大学数学建模系年级第一的成绩硕士毕业，并获得牛津全额奖学金[3] - 朱雯琪于今年6月斩获全球数学大奖Leslie Fox Prize，成为本届牛津大学唯一获奖者及唯一获奖的中国女性[3] - 朱雯琪即将完成牛津大学数学系的博士学业，并计划在博士毕业后留校进行两年博士后研究[4][11] - 朱雯琪在博士期间的研究方向为“非凸优化”，其研究成果已发表在该领域顶刊《Mathematical Programming》上，她是主要贡献作者[10][11] - 朱雯琪曾放弃年薪百万的金融行业工作，重返牛津大学攻读硕士及博士学位[8][9] 创业动机与公司定位 - 朱雯琪选择回国创业，并将公司落地于深圳南山，成为一名初创企业CEO[4] - 创业的核心目标是利用AI技术，复制其母亲独特的教育方法以及她在牛津大学十年的学习经验，旨在让每个孩子都能爱上学习[11] - 公司长远愿景是将其在牛津积累的研究和思考带回国内，为中国的数学事业贡献力量[11] 教育理念与方法论 - 朱雯琪的母亲采用独特的教学方法，通过生活中的例子串联不同数学概念，帮助她理解并爱上数学[5][6] - 其教育方法的核心是重新编排学习思路，利用数学本身的逻辑和生活案例进行教学，而非压缩式的苦学[6] - 朱雯琪本人进行数学科普时，会刻意避免使用公式和专业术语，致力于让每个人都能听懂[7] 行业与技术应用方向 - 朱雯琪的研究领域“非凸优化”可应用于探测海底最深处、山峰最高值以及更多维空间的问题[10] - 公司未来的技术探索方向将继续聚焦于与AI结合的应用[11]

纪要涉及的行业或公司 * 罗曼股份及其收购的子公司梧桐树[1] * 数字文娱行业（涉及奈飞、华纳兄弟、霍洛维兹）[1][4][18] * AI算力基础设施（AI Infra）与存储行业[2][6][10] * 商业卫星、太空图像识别等科研领域[2][8] 核心观点与论据 **1 业务进展与订单情况** * 公司近期公告两个来自头部国企的AI Infra算力服务订单，预计12月底前完成交付[3] * 订单覆盖硬件到组网，客户可直接调试使用，通常30天内完成交付，但可能因机头或存储紧缺延迟[2][6] * 公司为保障交付，已储备足够的芯片和GPU[2][6] * 梧桐树公司2024年营收约4000万元，2025年下半年起订单增长，已签署并落地16个千卡项目，计划年底完成首个万卡集群建设[3] * 与芜湖等地政府的框架协议因资金体量大、需确定销纳用户而暂未落地，用户已基本锁定，预计从2026年开始陆续建设，项目周期约两年[9] **2 子公司梧桐树的竞争优势与布局** * 梧桐树上半年净利率达15.2%，高于同行[2][7] * 技术优势在于：稳定的GPU供应链（保证不断货，运算效率比同类产品高10%至20%）；在应用端（教育、医疗、文娱短剧、高分子材料等）有广泛投资，易于获取订单并保持高毛利率[7] * 业务布局：已在高校和科研领域布局良好，计划拓展至商业、互联网等场景；在沐曦的六个业务板块中，教育排名第一，医疗排名第二[15] * 具体合作：与杨浦区在教育模型应用上合作；为华东师范大学搭建两个千卡集群，用于商业卫星发射相关的太空图像识别，需要强大存储和算力支持[2][8] **3 跨界收购后的业务协同** * 罗曼股份原有城市景观、新能源、数字文娱三大业务，与梧桐树业务具有适配性[14] * 协同体现：利用政府资源帮助梧桐树落地算力中心；新能源板块为算力中心提供绿能和储能支持；数字文娱（如AI短剧、互动体验）需要强大算力支持[4][14] **4 AI存储产业链拓展计划** * 公司计划通过软件先行方式拓展AI存储产业链，与百代存储公司合作进行软件架构搭建，以应对未来硬件突破后的市场需求[2][10] * 百代已承接多个项目进行调试，并参与罗曼自有项目的软件适配工作；每个算力中心都需配备存储芯片，百代也将参与这些传统项目建设[10] * 存储硬件端发展尚未明确决定，将基于公司整体战略、资金投入、市场容量和技术迭代等因素考量[11] **5 数字文娱业务的发展与机遇** * **奈飞收购华纳兄弟影响**：奈飞以827亿美元收购华纳兄弟，罗曼股份与双方均有合作（如与华纳洽谈的深圳利波特项目），收购将为公司带来更多项目拓展机会，尤其是在IP使用上的合作[1][2][5] * **奈飞House模式**：沉浸式互动体验，能带动商场消费，投资额较小，通过每两年更新IP保持吸引力，符合中国刺激消费政策方向[4][17] * 国内复制该模式面临资金测算和合理场所选定的挑战，目前国内商场AR、VR体验规模小、IP吸引力不足[17][18] * **AI短剧应用**：AI短剧制作成本低（小几十万）、时间短（两三天），对算力要求高但成本不断降低；在抖音等平台可通过输入文字由软件生成内容，市场容量将继续扩大[16] * **海外市场拓展**：公司近期签订沙特大型文娱订单，并与东盟及其他亚洲国家领导层接触；子公司霍洛维兹在欧美、日本、新加坡有业务；未来将继续全球布局，根据各地富裕程度和居民喜好决定项目[18] **6 生态合作与行业展望** * 梧桐树与木兮（沐曦）存在隔离层，五络负责芯片采购销售，梧桐树负责应用落地；未来双方将在软件调试、生态应用及客户资源互换方面有更多合作[12][13] * 上海在2025年第四季度发布的算力发展指导意见中提到了低空经济、VR和AR沉浸式体验等业务[17]

公司上市与股价表现 - 卓越睿新于12月8日在港交所主板上市，股票代码02687 [1][4] - 上市首日股价高开23.85%，盘中一度上涨超过32% [1][4] - 截至上午10时42分，股价报84.15港元，较发行价上涨24.67%，成交额超过9000万港元，总市值约为56亿港元 [1][4] 发行与认购情况 - 本次全球发售666.67万股H股，发行价确定为每股67.50港元 [3][7] - 公开发售部分获得超额认购达4813.4倍，显示市场认购热情极高 [3][7] 公司业务概况 - 公司是国内高等教育教学数字化解决方案提供商 [3][7] - 产品与服务覆盖教学、学习、练习、考试、评价、管理等教学全环节 [3][7] 公司财务数据 - 2022年至2024年，公司收入分别为4亿元、6.53亿元、8.48亿元人民币，呈现快速增长 [3][7] - 2022年至2024年，公司净利润分别为-5911万元、8142万元、1.05亿元人民币，在2023年实现扭亏为盈并持续增长 [3][7] - 2025年上半年，公司收入为2.75亿元人民币，净利润为-9895.6万元人民币 [3][7] 实时交易数据 - 上市首日上午，股价最高触及89.50港元，最低为83.600港元 [2] - 截至统计时点，换手率为24.67%，成交总量为103.7万股 [2] - 公司市盈率为54.83倍，市净率为12.76倍 [2]

天眼查App显示，近日，衡水思建教育科技有限责任公司成立，法定代表人为康晨柳，注册资本50万人 民币，经营范围为一般项目：软件开发;企业管理咨询;专业设计服务;广告发布;广告制作;会议及展览服 务;数字广告制作;图文设计制作;销售代理;文具用品批发;文具用品零售（除依法须经批准的项目外，凭 营业执照依法自主开展经营活动）许可项目：出版物印刷;文件、资料等其他印刷品印刷;特定印刷品印 刷;印刷品装订服务;电子出版物制作;出版物批发;出版物零售（依法须经批准的项目，经相关部门批准 后方可开展经营活动，具体经营项目以批准文件或许可证件为准）。 ...

公司治理与董事会提名 - 控股股东安徽省瑞丞鸿图股权投资基金合伙企业（有限合伙）提名姚瑞波、王陈琛、彭骥为公司第三届董事会非独立董事候选人 [1] - 控股股东提名宋利国、李姚矿为第三届董事会独立董事候选人 [1] - 股东鸿达成有限公司及邢正提名黄福平为第三届董事会独立董事候选人 [1] 公司财务与业务构成 - 2025年1至6月份，公司营业收入构成为：教育占比81.91%，商用及其他占比18.09% [1] - 截至发稿，公司市值为68亿元 [2]

华东理工大学研究生院副院长郁惠蕾教授以"人工智能赋能研究生知识体系重塑的路径探索与实践"为题，基于国家"人工智能+"战略部署，介绍了华东 理工大学构建的学科、主体、资源三维协同机制，形成了"课程实践—教材产出—教材反哺课程"的良性循环。 复旦大学计算与智能创新学院副院长卢暾教授以"AI×社会科学的思考与探索——以人智协同计算赋能计算社会科学为例"为题，分享了跨学科融合背景 下，人工智能在社会科学研究中的应用路径与实践经验，强调以人为中心，为多学科与AI深度融合提供了新思路。 12月4日，2025年"人机协同·智慧教学：AI赋能研究生教育智慧课程建设研讨会"在上海大学宝山校区举办。 论坛发布了上海大学研究生数智课程建设成果，学界和业界共同探讨了人工智能赋能研究生教育教学改革创新的新方向、新思路和新路径。 上海大学研究生院常务副院长张勇安致辞时表示，上海大学已全面实施"AI for Education"人才培养改革，构建分层递进的数智课程体系，通过"内培外 引"组建跨学科教学共同体，近六年累计建设AI相关研究生课程100门，8门入选国家高等教育智慧教育平台，成果显著。未来，上海大学将深化产教融合、 建立课程内容动 ...

行业研究样本与数据概况 - 研究样本覆盖18家代表性教育科技企业 包括作业帮、猿辅导、学而思、网易有道、科大讯飞（教育）、核桃编程、粉笔、火花思维、一起教育、高途、瑞思教育、昂立教育、51Talk、豌豆思维、达内教育、小盒科技、豆神教育、伴鱼 [2] - 2025年1月至10月 围绕五大维度的监测信息总量为1,174,797条 [2] - 在五大维度的高相关信息中 正面数据超过12万条 中性数据超过2万条 偏负面数据总量近8万条 表明行业仍有较大提升空间 [3] 五大核心维度监测重点 - **用户体验维度** 高相关信息总量30,480条 重点关注消费者知情权、公平交易权、求偿权等方面 [3] - **社会责任维度** 高相关信息总量13,335条 侧重关注企业对教育公平促进、公益实践参与的参与度 [3] - **企业经营维度** 高相关信息总量54,047条 更多关注教育质量与透明度、数据安全与隐私保护等工作 [3] - **产品创新维度** 高相关信息总量95,745条 监测涵盖课程内容创新、教学模式创新、教育技术创新、平台功能创新、服务创新等多个环节 [3] - **品牌建设维度** 高相关信息总量77,124条 重要参考包括企业品牌定位、品牌价值观及使命、危机管理等 [3] 行业关注度与企业发展分析 - 行业整体对产品创新（95,745条）、品牌建设（77,124条）维度关注度最高 对社会责任（13,335条）、用户体验（30,480条）维度的信息量相对较少 未来关注和投入有待提升 [3] - 从企业数据体量看 学而思（258,863条）、作业帮（181,539条）、猿辅导（166,872条）构成第一梯队 反映出其在业务体量和市场份额上的潜在领先优势 [4] - 部分专注细分赛道的企业 如火花思维、豌豆思维、伴鱼等 同期有效数据体量维持在万余条甚至几千条 但它们在五大维度上发展均衡 在各个维度均有可圈可点的表现 [4]

核心财务表现 - 2025财年第三季度实现收入15.8亿元，同比增长30.7% [1][6] - 经调整净亏损同比大幅收窄69.9% [1][6] - 尽管GAAP口径下录得净亏损1.47亿元，但经调整亏损已连续多个季度显著收窄 [3][8] - 经营费用占收入比例同比下降27.6个百分点，获客效率提升12.8% [3][8] - 公司预计第四季度收入在16.28亿至16.48亿元之间，同比增长17.2%至18.7% [3][8] 战略转型与盈利能力 - 公司从“规模优先”向“效率优先”的战略转型已见成效，盈利能力逐渐显现 [1][6] - 选择不靠烧钱换增长，以产品力、运营效率与技术能力构筑护城河 [4][9] - 单位经济模型持续优化 [3][8] AI战略与产品应用 - 以“All with AI, Always AI”为核心战略，系统性重构教学产品、运营体系与组织能力 [1][6] - AI对教育的改变在于重写“教”的方式，同时守住“育”的底线 [2][7] - 本季度推出的“毛豆AI私教”、“AI智学过考”等产品已实现学习诊断、个性化推荐、实时答疑等场景的规模化落地 [2][7] - AI可精准识别学生薄弱知识点，动态调整课程难度与进度，推动“因材施教”从理念走向可执行 [2][7] - AI承担标准化教学辅助工作，使二讲老师节省约40%的时间，使其能聚焦于学习习惯培养、心理陪伴等“育人”环节 [2][7] - 未来的教育竞争力在于将AI与“好老师供应链”深度融合，保障规模化效率并维系个性化温度 [2][7] 组织架构与运营体系 - AI转型深入组织底层，已成立AI研发部、AI创新中心，并在各业务线设立“AI主心骨” [3][8] - 自研Gaotu Business System (GBS)运营系统，将AI嵌入决策、执行与复盘全链路 [3][8] - 举办全国AI应用大赛，动员数千名员工实战使用AI工具，并通过“总裁特别奖”等机制鼓励探索 [3][8] - 管理层传递“全员共进”信号，强调AI不是年轻人的专利或技术部门的黑盒 [3][8] 财务健康与增长前景 - 截至三季度末，账上现金及等价物超过30.4亿元 [3][8] - 递延收入达17.7亿元，为未来几个季度提供坚实的收入可见性 [3][8] - 在“双减”后的教育新生态中，公司选择了一条更可持续的发展路径 [4][9]

文章核心观点 - 教育行业AI产品在表层功能上呈现高度同质化趋势，但本质的差异化并未消失，而是从显性的功能竞争转向更深层次的隐性能力、底层基建和公司理念的竞争 [1][9] - 人工智能技术抹平了产品的表层差异，但同时也放大了底层差异，未来的竞争核心不再是“做什么”，而是“相信什么”，公司的理念将直接塑造产品的灵魂和最终竞争力 [1][10][11] 行业现状：功能同质化趋势 - 过去一年，无论是教育公司还是科技公司，其推出的AI教育功能（如AI课、AI老师、AI学习助手）核心卖点高度一致，包括个性化学习路径、AI互动答疑、生成式讲解与练习、学情分析与反馈 [2] - 科技公司跨界推出的教育产品（如夸克学习、豆包、通义千问学习助手）也选择了相似的功能组合，如拍照搜题、知识点讲解、个性化推荐、错题诊断，导致界面和任务流程越来越像 [2] - 行业呈现出“你有我也要有”的竞赛状态，功能趋同、体验收敛（如语音、动画、三分屏、虚拟老师形式接近）、宣传雷同（均强调个性化、陪伴、智能），引发了产品是否会像矿泉水一样本质趋同的担忧 [3] 差异化的深层来源：功能体验与底层基建 - 尽管功能名称相同，但实际体验差距巨大，例如AI的解题能力（能否处理压轴题）、讲解质量（是讲解思路还是念答案）、理解深度（能否理解学生困惑）存在显著差异 [5] - 准确率从90%提升到95%的5个百分点差距，在真实学习场景中意味着从基本能用变为真正可靠，更深层的差异还包括讲解的结构化程度、递进方式、根据学生水平调整解释、支持多轮追问、跨题目记忆、生成适配练习等能力 [5] - 底层基建能力是难以模仿的核心差异，包括知识体系与数据体系的长期沉淀，例如对一道题背后知识点的多种拆分方式、难度标注逻辑、错误原因分类体系的不同，会直接影响AI对学生能力的判断和产品效果 [6] - 学情数据积累的深度构成关键壁垒，拥有几百万学生真实学习行为数据的公司与仅有几万数据的公司相比，其AI判断力如同经验丰富的医生与新手，此外，不同的技术路线（如小模型+知识图谱、多模型协同、单一强模型）决定了产品在速度、准确度、成本普惠或结构化等方面的优先追求 [6] 差异化的根本来源：公司理念与价值选择 - 公司对教育本质的理解不同，会直接映射到产品性格上，例如视教育为“效率工程”的公司产品偏向自动化和路径规划，视教育为“陪伴关系”的则强调人格化和情绪反馈，视教育为“知识结构构建”的注重逻辑链路与图谱，视教育为“兴趣驱动”的则致力于激发好奇心 [8] - 对AI角色的定义不同（如老师的替代者、老师的超能力插件、学生的长期伙伴、学习系统的大脑），决定了产品的优先级和行为方式，例如有些产品极端强调准确性，有些更注重情绪激励，有些追求极致低成本普惠 [8] - 在AI时代，技术使得过去受限于师资、人力、成本而难以落地的教育理念（如因材施教、陪伴式教学）能够被具体实施和不断强化，理念的差异将通过技术被放大并固化为鲜明的产品风格 [10] - 未来教育公司的区分将不再是业务模式（线下、线上、1对1），而是由其理念带来的产品风格，例如兴趣驱动、效率路线或长期陪伴，AI是让这些理念转化为核心竞争力的划时代工具 [11]