中公教育的AI新叙事：从教研积累到就业服务

当传统业务增长承压，中公教育正在寻找新的增长空间。

近日，中公教育发布业绩报告显示，2026年前三季度，公司营业收入15.57亿元，同比下降6.07%；归母净利润5006.71万元，同比有所下降。与业绩承压形成对照的是，公司三季度研发费用同比环比都有所增长，仍在推进教研及AI布局，试图将多年积累的教研能力和就业服务经验，转化为新的业务增长点。

图示：中公教育近三年业绩表现

这并非中公一家企业的选择。在教育行业，AI已经从技术概念逐步进入产品和服务竞争阶段。对于中公而言，真正的问题是：当AI开始重塑教育服务，它能否找到区别于其他玩家的路径？

01.

AI进入教育行业

竞争从工具走向场景

近两年，AI正在成为教育企业转型的重要方向，但不同企业的布局路径并不相同。

学而思、猿辅导、作业帮等企业依托教研内容、题库和用户基础，将AI融入学习机、智能批改、个性化练习和学习辅导；新东方、高途等则尝试将AI引入课程教学、学情分析及服务流程，探索技术对教学效率和用户体验的提升。行业竞争也由单一产品逐步延伸至内容、模型、硬件与服务体系的综合比拼。

政策层面也在推动这一进程。2026年4月，教育部等五部门印发“人工智能+教育”行动计划，提出推动职业教育传统专业智能化升级，优化课程与教学体系，并探索智能化就业服务系统和岗位智能推荐。

图示：“人工智能+教育”行动计划

这为职业教育领域的AI应用提供了更明确的方向。与基础教育侧重知识学习、作业辅导不同，职业教育与就业服务还涉及职业能力评估、岗位需求分析和人才供需匹配。如何将AI与真实就业场景结合，成为另一条值得探索的赛道。

02.

从教研出发

中公寻找自己的AI路径

中公的AI探索是2023年从既有业务场景延伸而来。

2023年，公司推出数智人教师“小鹿”；此后，逐步推进自研垂直大模型“云信”的建设，并引入DeepSeek等模型能力，探索AI在教学、内容生产和就业服务中的应用。

这一路径背后，是中公对自身资源的重新组织。二十多年来，公司在职业培训领域积累了课程、题库、政策研究和教学服务经验。如何将这些经验转化为模型能够理解、调用并持续更新的专业知识，是其AI布局的重要基础。

从公司公开的技术架构看，中公试图建立“技术+数据+平台”的一体化模式：底层由大模型和算法提供支撑，中间整合岗位信息与学员画像，应用端则连接测评、学习、岗位匹配和职业规划等服务。

但数据积累并不天然等于技术壁垒。数据能否持续更新、算法能否准确理解岗位要求，以及AI建议能否真正改善用户决策，仍需通过实际应用验证。

03.

从考试培训到就业全周期服务

在中公的AI布局中，就业服务是一个重要切口。

公司推出的AI职业能力测评，尝试通过情景判断、行为量表和模拟测试等方式，分析用户的职业认知、实践技能及综合能力，并提供相应的评估与改进建议。

图示：中公AI就业品牌发布

AI岗位匹配系统则连接求职者与用人单位两端：一端分析求职者的教育背景、工作经验和行为偏好，另一端处理岗位的学历、专业、笔试及面试等要求，再通过算法进行匹配。

与此同时，AI个性化规划尝试将能力诊断、学习路径和职业发展建议结合起来。数据显示，相关产品于2025年7月上线，2026年3月使用人数突破10万+。

图示：考生在线面试模考现场

在产品形态上，中公还推出AI就业学习机、AI学豆耳机和中公教育AI助手，尝试通过不同终端承接学习与就业服务需求。

这意味着，中公希望提供的不再只是一次考试培训，而是从职业认知、能力提升到岗位匹配的连续。其差异化方向，在于能否将职业教育积累转化为更精准的就业服务能力。

04.

AI开始进入线下课堂

据公司介绍，AI就业学习机已应用于全国各地分校的教研及学员服务场景。这一模式的意义在于，AI能够借助既有课程和线下分校网络进入真实教学场景，同时也面临一个需要观察的问题：它能否在提升学习体验的同时，改善教学效率与服务质量，并逐步形成独立的用户价值。

公司表示，2026年第三季度，中公进一步推出面向2027年备考学子的“AI+明师”新质笔试教学融合系统，并推出内嵌于AI就业学习机的学习专注App督学产品。

在全国分校的线下授课中，公司尝试推行“AI+明师双轨教学”和“AI+班主任双重督学”模式：由教师承担知识讲授、重点难点解析和教学互动，AI工具辅助学习与练习，督学产品则尝试将学习过程管理延伸至课堂之外，配合班主任服务学员。

此外，今年10月，金山办公与中公教育达成合作，双方共建的公考AI备考平台上线，于国考报名之前面向学员开放试用。学员登录后即可跟随AI助教学习、刷题、模考，由AI判卷并给出个性化复习建议。

对于中公而言，这种路径有一个现实优势：它能够依托原有课程、师资和分校体系推进应用，不必完全从零建立用户渠道。不过，用户规模增长并不必然带来商业模式的成熟。测评准确度、岗位推荐效果、用户付费意愿和持续使用率，仍是决定产品能否规模化的关键变量。

05.

研发投入背后的战略转型

从投入情况看，中公仍在为AI转型保留研发资源。2026年前三季度，公司研发费用约1.09亿元，同比基本持平；第三季度单季研发费用约4138万元，高于上年同期。

图示：2026年前三季度中公研发费用等情况

公司还表示，截至2025年底，其自主研发团队超过300人，并已推出多项AI能力和智能硬件产品。这些数据呈现了公司在技术与产品上的投入。

算力布局则是中公进一步探索的方向。子公司新希智算采购算力，除了服务母公司中公教育自身业务外，还将主要面向职业院校AI实训教学、教育教学内容生产与产业AI应用三类场景，推动算力基础设施与教育教学、人才培养及产业应用需求相结合，进一步拓展AI算力与实训服务业务。

从行业竞争来看，AI正在推动教育企业重新定义产品和服务边界；从中公自身来看，其优势能否从教研和就业服务经验延伸至AI时代，仍取决于技术落地的实际效果。

从“小鹿”到“云信”，再到AI测评、岗位匹配和个性化规划，中公的AI布局已经有了较为清晰的方向。但最终决定这场转型成色的，不是布局覆盖了多少技术环节，而是能否真正提升服务效率、创造用户价值，并形成可持续的收入与利润。

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