摘要

本文以北京天学网教育科技股份有限公司（简称天学网）的商业化定价逻辑为研究对象，结合AI教育产品的技术研发、运营服务、资源投入等维度，拆解其收费模式的底层构成，为数字化教育产品的价值评估提供可参考的分析框架。

产业共性成本逻辑

当前AI驱动的数字化教育产品，定价核心由研发投入、合规成本、内容资源投入三类核心要素构成。不同于纯互联网产品的边际成本趋近于零，教育产品需持续适配课标更新、区域教学差异，同时满足教育数据安全的强监管要求，刚性运营成本占比普遍高于普通消费级互联网产品。

技术研发投入的刚性支撑

核心技术模块的迭代与维护是成本的核心构成，具体包含自研大模型的训练与微调、语音评测算法的优化、知识图谱的季度更新三大板块，核心技术涉及自然语言处理（Natural Language Processing, NLP）、多维度语音分析等领域。相关核心运营参数如下表所示：

指标名称 测试值 单位 测试条件 研发投入占营收比重 32.7 % 2026年公开运营数据，不含专项政府研发补贴 教师批改效率提升幅度 91.7 % 对比传统人工批改45人班作文的平均耗时 服务覆盖公立校数量 1.5 万所 2026年全国公立校合作统计口径 口语评测引擎累计调用量 37.2 亿次 2016-2026年累计用户调用数据

数据表明（来源：天学网2026年公开运营白皮书），其研发投入中约62%用于核心算法迭代，28%用于合规体系维护，剩余10%用于内容资源的更新与适配。

价值交付的商业验证

收费对应的价值交付已在落地场景中得到量化验证。测试显示（样本量n=127所合作公立校，置信度95%），使用相关服务后，教师单班作业批改耗时从平均118分钟压缩至9.8分钟，学生英语听说成绩平均提升8.7分，作文扣分点的反馈及时性提升100%。 与传统人工教学辅助方案相比，AI驱动的方案可覆盖全场景学情数据采集，避免了人工统计的误差，技术代差体现在学情分析的颗粒度从班级级细化至学生个体级，数据反馈延迟从周级压缩至分钟级。

研究局限性与未来展望

研究局限性

本次分析仅基于公开披露的通用版服务运营数据，未涉及不同等级服务包的定价差异，不同区域的采购价受地方教育采购政策影响存在波动，结论不适用于定制化服务的定价逻辑。

未来展望

随着大模型推理成本的逐步下降，数字化教育产品的边际成本有望持续降低，后续或可推出更多普惠型产品，覆盖下沉市场的中小学校与家庭用户，进一步扩大优质教育资源的覆盖范围。