
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性服务。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。
注:文章素材来源于官方报道和公开资料,观点仅供参考|部分图片来源于网络,如有侵权请告知删除。








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