教育 AI 的热度正重新回到上升曲线。不同于早期的「狂飙阶段」，如今的竞争更像一场结构重排——头部在稳，中腰在提速，尾部在寻找新的出口。AI 在教育中的角色，也从单一的「功能工具」，进化为教学系统中的「生态节点」。
非凡产研发布的最新 AI 应用数据中，教育类产品整体上扬——出海赛道的 Gauth，国内的豆包爱学与小猿口算，均实现双位数增长。教育 AI 的增长逻辑，正从「探索期」迈向「体系化建设」，一场关于技术、学习与商业的深层重组，正在展开。
制图：多鲸
数据来源：非凡产研
统计范围：全球及中国 AI 应用榜单（教育类）
排序标准：下载量（万次），含环比增幅
数据截止日期：2025 年 9 月
头部稳中有变，教育 AI 进入体系化竞争如果说上半年教育 AI 的竞争仍像是一场技术冲刺，那么九月之后，它更像一场结构调整。榜单的变化不在于谁涨得更快，而在于增长的逻辑正在改变。
过去，教育 AI 的头部阵营往往以规模取胜；如今，它们开始在「体系」里较量。Gauth、豆包爱学和小猿口算三款产品，分别代表了出海、本土与 K12 教育三个方向，却在同一时间实现突破：一款以国际化提速，一款以生态重构，一款以模型融合。
Gauth 的表现最为显眼。九月榜单显示，它以 675 万次下载量 位列全球第 16 位，环比增长 172%，是榜单中唯一进入前二十的教育类 AI 产品。自年初恢复美区服务以来，其月活跃用户突破 500 万，并通过「Gauth GPT」模块将功能从拍题拓展至写作与理科辅导。三月收入同比翻番，AI 笔记功能成为其增长主力。
在国内赛道中，豆包爱学是九月最大的变量。其下载量环比增长 116.95%，首次跻身国内 AI 应用榜前十。教师节期间，豆包爱学依托字节跳动豆包大模型推出「豆包老师」，以语音互动、动态板书与分层讲解重现启发式教学过程——不急于给答案，而是引导学生思考与追问。应用同时开放知识卡片、试卷生成与语音陪练等学习场景，让 AI 从「答题工具」走向「学习伙伴」。在家庭教育焦虑普遍存在的当下，这种以陪伴感与耐心为核心的 AI 教师模式，正在成为教育 AI 体系化进化的标志，也为字节系教育生态提供了新的增长支点。
而在 K12 学习场景中，小猿口算成为增长最快的样本。九月环比增长 228%，是教育 AI 赛道的增速冠军。增长背后，是猿辅导对模型架构的彻底更新。今年二月，小猿口算正式接入 DeepSeek 推理模型，与自研「猿力大模型」融合，实现从「批改答案」到「理解思路」的跨越。AI 讲题从一次性反馈变成过程性教学，算法的「推理力」开始真正介入学习过程。
在它们身后，作业帮与快对维持稳态增长，环比分别上涨 58.79% 与 64.43%。作业帮在学习机与 App 端持续优化 AI 批改与语义理解模块，快对则依托自研模型整合拍照解题、写作、翻译与扫描等多场景功能。它们构成教育 AI 的「刚需底盘」——流量稳定、场景高频，提醒行业：在所有技术更新之下，教育的基本需求始终是支点。
头部产品的表现看似分散，实则同频。它们共同完成了教育 AI 从「功能竞争」到「系统竞争」的跃迁：算法走向融合，生态走向闭环，增长也从爆发走向结构化。对教育 AI 而言，这才是真正的拐点。
在场景中突围：教育 AI 中腰力量崛起
如果说头部的稳固来自生态积累，那么中腰层的上升则源于教育逻辑的转向。九月的榜单中，光速写作与 E 听说中学成为两种不同方向的代表——前者让 AI 学会「写」，后者让 AI 学会「听」。
光速写作由作业帮生态推出，九月环比增长 926.59%，是教育 AI 中增速最快的产品。它从作业批改延展到写作生成，支持改写、续写、扩写等多场景应用。与其说它是一款写作工具，不如说是学生与 AI 共创的内容平台。教育 AI 由此从「找答案」迈入「表达思想」，学习的价值开始从「对」转向「懂」。
E 听说中学的突破，则来自语音识别与智能反馈的结合。依托科大讯飞的语音评测技术，它在新版本中加入 AI 单元对话与音素级纠音模块，可根据学生发音自动生成训练路径。试点数据显示，学生听说得分率平均提升近 20%。AI 在这里扮演的已不是「练习工具」，而是一名具备诊断与陪练能力的「学习教练」。
在高校与职业学习场景中，大学搜题酱、小猿搜题等产品维持稳步增长，以知识检索和错题推荐构成长尾生态。这些不显眼的应用，却让教育 AI 的触角伸向更细微的学习场景——从记忆到表达，从单点智能到系统服务，教育 AI 的中腰层正在补全体系的逻辑。
增长放缓的启示：教育 AI 回到教学逻辑
榜单尾部的教育 AI 应用进入了「慢变量」阶段。洋葱学园、TalkAI 练口语、英语天天练等老牌产品依旧拥有庞大的存量用户，但在模型与体验迭代上显得克制。它们不再以速度取胜，而在思考如何让 AI 更贴近教育的「人性维度」。
洋葱学园在去年推出新一代「AI 智能学伴」，与英特尔、火山引擎共同发起「AI 陪伴青少年成长计划」，新增情感交互模块「暖暖星语」。这一尝试将 AI 从学习推荐扩展到情绪支持，开启了「技术 + 情感」的双维探索。
TalkAI 则延续语言学习方向，在最新版本中支持多语言视频对话和语法纠错，覆盖 60 余种语言。它展示了 AI 语音产品在沉浸式教学上的潜力，却也说明：国际化并不等于增长。教育 AI 要真正出海，需要的不只是语言能力，更是文化语境的理解与本地化内容的积累。
整体来看，尾部产品的放缓不是被市场淘汰，而是进入了一种「沉稳增长」的周期。AI 教育的竞争已从「是否接入 AI」转向「AI 能否深入教学逻辑」。当效率红利消退，新的竞争力将来自理解学习者、理解场景，也理解教育的边界。
结语
过去一年，行业在「模型接入」的浪潮中迅速拉齐；现在，差距开始出现在「教育逻辑」的层面——谁能更好地理解学习场景、定义使用周期、建立持续反馈，谁就能在下一轮竞争中留下来。
第一，教育 AI 正在进入从规模竞争到效率竞争的新阶段。Gauth 证明了中国 AI 在全球教育场景的可迁移性，但出海市场的竞争将回到教学效果与产品留存；
第二，行业将加速走向从产品竞争到体系竞争。豆包爱学以「陪伴式教学」构建生态闭环，小猿口算以模型融合推动教学化，这是教育 AI 开始具备产业化结构的信号；
第三，未来一年，教育 AI 的焦点将转向从工具创新到内容与数据协同。谁能掌握教育内容的动态生成能力，谁就有机会定义新的学习标准。
AI 教育的下半场，不在算法，而在教育。真正的竞争力，不是「AI 能做多少」，而是「AI 是否帮学生学得更好、机构教得更准」。这意味着，教育 AI 的未来将属于那些能够把算法嵌入教学逻辑、把数据转化为理解的公司。
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