算力赋能教育行业应用现状
思瀚产业研究院    2025-11-26

算力赋能教育是算力赋能千行百业转型中的重点领域之一，是以算力资源为核心底层支撑的教育创新模式，通过“人工智能+教育”等技术融合路径，将算力深度渗透至教育教学、学习体验、管理服务、科研创新全环节，为各环节提供数据处理、智能分析、场景优化等关键能力，最终助力教育行业实现教、学、管、研的高质量发展，推动教育行业数字化转型。

教育行业根据不同的学生年龄以及不同的教学导向可以大致拆分为学前教育、K12 教育、高等教育等三个学段。每个学段的算力应用情况都具有各自特点。

（一）学前教育算力使用现状

据 2024 年全国教育事业发展统计公报数据，我国共有幼儿园25.33 万所，学前教育在园幼儿 3583.99 万人。学前教育院校数量占比最多，算力应用发展迅速。

算力赋能学前教育主要体现在园内智慧环境发展迅速、算力应用场景不断丰富以及家园共育有所突破等方面。幼儿园智慧环境建设发展迅速，随着国家对学前教育的持续投入，幼儿园办园条件得以普遍提高，据调研，幼儿园普遍配备有齐全的教育装备；多数幼儿园每班配有电子白板等多媒体设备。

此外，一些幼儿园还建设了全园局域网、办公平台等，利用算力技术手段开展了学籍、考勤、资产、课程教学、幼儿成长档案等管理以及教育教学评价，促使各项教学活动的实施更加便捷、高效、科学、规范。学前教育算力资源和应用场景日益丰富，算力赋能学前教育从视、听、触等多种角度呈现知识，可以拓展幼儿课程“直接经验性”的边界，提高学习兴趣和认知效率。

例如，教学机器人以其拟人、形象的特点，拉近了与幼儿的情感距离，能够帮助幼儿缓解入园焦虑、形成定时喝水、端正坐姿等良好的生活习惯；利用搭载语音技术的智能机器人开展语音交互活动、个性化推送语言资源，可促进不同年龄段幼儿发展语言能力。资源共享助力家园共育有所突破，家园共育是促进幼儿发展的重要手段。

有研究表明，家长最希望接受学校、园所渠道提供的家庭教育指导服务，多数家长认为学校提供的家庭教育指导服务对提升其家庭教育能力有“较大”或“很大”帮助。许多园所利用公众号等交互平台加强家园之间的信息共享、互动与交流。

算力在学前教育学段中的应用仍存在整体规划以及协同方面的挑战。一方面，算力赋能学前教育缺少整体规划与科学指导，目前，学前阶段应用算力技术的目标任务、实施要求和落实举措不够明确和具体，缺少一体化设计、统筹推进的算力赋能学前教育顶层规划。此外，对算力赋能的理解与定位不同，以及技术资源、环境条件等差异影响，客观上加大了区域、园所之间的算力应用鸿沟。

另一方面，推动算力技术在学前教育融合应用中的协同力量不足，从教育体系内部看，推进算力技术在学前领域的融合应用，需要教育行政、教研与教育技术装备、资源等多部门以及幼儿园的共同参与配合，打通各部门、各层级之间的信息孤岛，解决信息碎片化、应用条块化、服务割裂化等问题，为社会提供更加优质的学前教育服务。

从外部支持看，需要依托科研机构等在技术上的支持，还需要整合玩教具等学前教育装备资源生产研发企业等社会力量，以提供适宜的软硬件资源支撑。目前，由于部门单位间职能职责、社会分工、运行机制等条件制约，内外部力量整合不充分，亟需搭建沟通协作平台，打通信息获取与数据共享路径，高效发挥各自领域作用，探索更为有效的协同发展模式。

（二）K12 教育算力使用现状

据 2024 年全国教育事业发展统计公报数据，我国共有义务教育阶段学校 18.84 万所。其中，普通小学 13.63 万所，在校生1.06亿人；初中 5.21 万所，在校生 5386.16 万人。全国共有普通高中1.58万所，在校生 2922.28 万人。K12 教育学段作为时间跨度最长并且学生数量最多的学段，算力技术应用快速发展且初具规模。

算力赋能 K12 教育的应用主要体现在校企合作赋能、提高资源共享程度以及教育即时性兴起等方面。校企合作，通过算力资源服务以及整体解决方案等方式为 K12 教育赋能。一方面企业通过云服务为K12 教育提供低成本算力支持。例如天翼云推出第二代AI 云电脑，引入教育 AI 应用和教学资源，以低成本、广覆盖特性推动教育资源下沉，帮助教师智能生成课件、模拟考卷，并为家长提供K12教学资源。

另一方面，企业通过提供整体解决方案提高校园算力应用水平。鸿合科技等企业推出基于 AI 算力引擎的智慧教室解决方案，覆盖教学管理、智能授课等场景，服务 K12 及职业教育需求。资源共享程度不断提高，多元协同成为重要发展方向。当前，K12 教育正逐渐从单向知识分享向多元协同合作的模式转变。

算力的应用为其协同发展注入了新的动力，极大地推动了学生、教师、家长以及社区等多方主体之间的紧密合作与参与，使教育过程更加多元与包容。通过实时的在线交流、资源的广泛共享以及任务的协同完成，K12 教育各方之间的协同关系正在日益紧密。算力技术推动K12 教育向更高效化发展，数据驱动融合，开启即时教育新天地。

AI 作业批改系统借算力集群压缩批改耗时，生成知识漏洞报告；个性化学习模型依学生数据实时生成适配路径。数据驱动融合下，算力将分散数据进行整合，助力教师调整节奏、管理者优化配置。边缘计算的覆盖，让偏远课堂接入虚拟实验室，AI 语音互动系统即时响应学习需求，开启即时教育新生态。

算力赋能 K12 教育的主要问题集中在算力鸿沟挑战、数据信息质量难保障以及教师算力使用能力需提升等方面。算力鸿沟具有挑战，当前算力技术为教育领域创造了空前的发展机遇，但算力鸿沟问题已然成为亟需破解的关键难题。

受限于经济条件的差异、技术能力的参差，不同区域算力应用发展水平存在差距，这种状况导致教育资源分布不均以及教育水平的发展差异。数据信息质量难保障，在互联网迅猛发展的当下，教育内容获取愈发便捷，但数据信息的真实性与质量保障却面临困境。

互联网的开放性与低门槛赋予了用户内容创作与传播的能力，在促进观点多元化的同时，亦衍生出信息真实性难以保障的问题。此外，网络安全与个人隐私保护等新兴社会问题也在凸显。如何在充分利用算力技术优势的同时，精准甄别并过滤虚假信息，确保教育内容的真实可靠，同时强化学生的网络安全意识，已成为 K12 教育领域亟待解决的关键课题。教师算力应用能力的挑战，多数教师长期扎根传统教育体系，当前算力应用推动教育技术与教学方法不断更新，算力应用与教师技能储备形成断层。

为了紧跟快速迭代的教育环境，教师们需要持续学习新知识、更新教学技能，熟练驾驭智能化工具与创新教学法，着力提升自身算力应用水平，以便精准甄别数据信息，完成从知识传授者到学习引导者的角色蜕变。

（三）高等教育算力使用现状

据 2024 年全国教育事业发展统计公报数据，我国共有高等学校3119 所。其中，普通本科学校 1257 所，本科层次职业学校51所，高职（专科）学校 1562 所，成人高等学校249 所。各种形式的高等教育在学总规模 4846.00 万人。高等教育阶段与科研存在较强相关性，并且学生密度最大，算力应用成熟度相对较高且算力需求相对较大。

高等教育学段相较于其他学段来说算力应用较为成熟。

一是高校算力建设从传统高性能计算向超智融合转型。随着DeepSeek 的发布，各高校纷纷接入“满血版”DeepSeek，这一发展趋势对高校算力建设产生了较大的推动作用，当前有很多科研项目既需要超算算力，又需要智算算力，从应用的需求上看需要将这两种算力更好地融合，构建成为统一的算力中心，因此有许多高校开始建设超智融合的算力基础设施，并在此基础上统一建设算力平台，满足学校科研、教学与服务中的“AI+”需求。

二是高校算力硬件资源国产化、规模化趋势明显。当前，众多顶尖高校纷纷投身于国产算力的布局之中，形成了各具特色的发展模式，推动着国产算力在高校领域的深度渗透。例如东南大学 2024 年 1 月，成功点亮搭载昇腾芯片的算力基座，到2024年11月算力已拓展至 86P。浙江大学与运营商、头部企业合作打造“西湖之光”算力联盟，整合了本地大于 1000PFLOPS（FP16）的算力资源与联盟成员数千 PFLOPS 云端算力。

其次，在AI 大模型出现之后，越来越多的高校开始倾向于集中建设统一的大平台，以满足不同规模的算力需求。并且，公有云和本地资源混合共建的模式越来越多，推理算力和常规通用算力采用云服务会具有更高的性价比。

三是高校算力应用趋向于多元化发展。一是智慧教室。例如兰州大学在全国高校中率先成立科学观测台站管理中心，建设开放共享的野外科学观测研究站体系，搭建稳定高效的野外科学观测研究网络和数据共享服务平台。二是智慧教育平台。国家智慧教育公共服务平台自2022 年上线以来，已提供了 2.7 万门优质慕课，6.5 万余条各类学习资源，用户覆盖 166 个国家和地区。日益健全的数字化基础设施，为高等教育数字化转型提供了重要保障。

高等教育学段算力应用的主要问题集中在基础设施服务效能以及“人机融合”程度。从技术基础层面来看，基础设施一体化的服务效能亟待提升。基础设施一体化建设源于算力赋能高等教育转型的实际需求，但高等教育领域长期构建的繁杂信息系统存在的碎片化、分散化及功能重复等问题。算力赋能高等教育转型亟需一体化智能服务信息系统，期望以此打通数据壁垒，推动教学环境革新、学习模式转变、科研范式创新、组织架构优化及治理体系升级等全方位变革。

但信息系统数量众多且分散、开发标准不统一、数据共享困难、与师生教学活动融合不足等困境，在一定程度上阻碍了算力赋能高等教育转型整体效能的释放与质量的提升。

从价值创造维度审视，“人机融合”的实践深度有待提升，理念认知层面仍存在偏差。当前，算力赋能高等教育转型已经拥有较为系统化的规划与设计，但整体应用仍处于探索阶段。在人才培养层面，算力技术对高等教育教学改革的赋能，更多停留在对现有教学模式的效率强化或框架内的优化升级，面向未来社会发展需求、个性化学习与终身教育理念，仍需构建颠覆性的高等教育新生态。在知识生产领域，伦理隐患不容忽视。随着新一代人工智能的迭代演进，不仅需要对高等教育理念与模式进行适应性调整，还需审慎应对版权归属、学术剽窃、学术主体情感交流危机及隐私数据泄露等伦理问题，防范和化解人机融合过程中可能出现的异化风险。

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