中国 AI 技术出海东南亚是近年科技领域的显著趋势。大模型、智能体等技术突破后，这一进程呈现出哪些新特征？技术落地又选择了哪些优先领域？

从当前落地情况看，中国与东南亚 AI 技术发展阶段存在一定差异且应用场景互补。而这种差异既构成了技术出海的基础，也在大模型技术成熟后形成了输出加速度。

" 当模型具备理解、推理和生成能力时，我们不再需要输出整套硬件设备，只需通过 API 接口或轻量化模型包，就能让东南亚伙伴直接复用成熟技术。" 清华大学计算机系人工智能通识教育研究中心副主任王东出席第 22 届东博会暨中国（广西）- 东盟人工智能应用生态交流会时表示。这种技术特性使得输出效率提升 3-5 倍，以往需要半年的系统部署现在可压缩至 2 个月内完成，大模型的图灵完全性改变了技术输出的逻辑。

技术输出的政策协同效应同样显著，当前依托地理优势，广西正在实施的 "北上广深研发，广西集成，东盟应用 " 战略，也正在缩短技术落地路径。不过，在技术出海东南亚的过程中，相较于互联网等热门领域，教育场景也有了一些突出进展。

教育场景成为技术出海" 试验田 "

东南亚 K12 教育长期面临师资短缺与资源分配失衡的双重挑战，这是教育场景成为中国 AI 技术出海东南亚的优先领域的重要原因之一。数据显示，印尼 K12 阶段师生比达 1:40，是中国的 2.5 倍，联合国教科文组织预测，到 2030 年该地区需新增 450 万名教师才能满足基本需求。

部分国家基础设施薄弱进一步加剧了东南亚教育鸿沟，计算机教室覆盖率较低，而语言多样性更使教育资源碎片化，例如马来西亚多民族学校教师需用三种语言重复授课，导致课时浪费严重，而 AI 实时翻译系统能够辅助提升课堂互动率。

此外，东南亚教育体系结构性矛盾尤为突出，印尼缺少 12 万名科学教师，越南 AI 相关专业高校教师缺口达 5000 人。相关数据显示，马来西亚公立大学 AI 课程覆盖率仅 15%，但计算机专业招生人数年增速达 20%，传统教育模式已难以为继，当地高校普遍面临技能型师资短缺困境。

在此背景下，中国与东南亚深厚的合作基础为技术出海落地提供了信任纽带。马来西亚教育全球服务中心 CEO Novie Bin Tajuddin 指出：" 中国学生占马来西亚国际学生总数的 57%，AI 教育合作可解决语言与技能适配问题。" 这种长期教育交流构建了独特的合作信任。Novie Bin Tajuddin 进一步透露，" 我们有 30 万大学生需要编程课程，但全国合格计算机教师不足 2000 人，智能教学系统是唯一可行的解决方案 "。

Novie   Bin Tajuddin 在会议现场

据透露，经过系列尝试，当前中国与东南亚在教育方面的实际合作已从单点应用向体系化输出演进，清华大学 "Y 型教育体系 " 已在泰国朱拉隆功大学落地，共享 5000 余课时 AI 教学课件，每年为东盟培养 200 名智能教育系统运维人员，这种 " 课程图谱 + 工具矩阵 " 的模式有效适配了东南亚多层次教育需求。

政策层面的协同发力加速了技术落地进程，马来西亚《国家 AI 路线图 2021-2025》将 " 智能教育 " 列为优先领域，计划投入 2.3 亿马币建设国家级教育数据平台；泰国《数字经济与社会发展规划》提出 2027 年实现公立学校 AI 教学系统全覆盖。

地方政府的场景化需求对接更缩短了技术转化路径，南宁市信息网络管理中心副主任陈秋华透露：" 南宁发布 84 项东盟 AI 场景需求清单，教育场景占比达 21%"，其中 " 多语言教学助手 "" 智能作业批改系统 " 等需求直接对应东南亚国家痛点。这种 " 自上而下政策引导 + 自下而上场景拉动 " 的双重驱动，使教育场景成为中国 AI 技术出海东南亚的天然试验田，既破解了当地教育资源不足的现实难题，也为中国 AI 企业提供了规模化落地的示范样本。

授人以 " 渔 "

不过，与其他国际企业向东南亚技术落地不同，中国企业在东南亚的技术出海，正以一种截然不同的姿态打破传统合作范式。对比来看，西方企业一般采用 " 卖账号、供服务 " 的标准化模式，中国团队更注重传递自主创新能力，通过方法论输出与长期陪跑，让技术真正扎根当地土壤。

以马来西亚国立大学实验室的相关合作为例，当地工程师已能独立迭代马来语 - 华语双语教学助手的算法，而这源于中国企业提供的不仅是工具，更是持续生长的技术根系。" 西方公司给客户的是‘鱼’，我们给的是‘渔’——教会他们用 AI 工具自主开发应用。" 润建股份 AI 教育事业部总经理尹捷在交流时表示。这种理念在马来西亚国立大学 " 虚拟教授 " 智能体项目中具象化为三级技术转移体系：基础层输出轻量化模型包，中间层提供可视化开发工具，应用层培养本地技术团队。

项目启动时，中方团队携带预置学科知识的基础模型赴马，与校方联合标注 30 万条本地化数据，涵盖马来语专业术语、多民族教学案例等。模型微调阶段，双方工程师重点优化多语言混合场景下的语义理解准确率，使系统对马来语方言的识别精度提升至 92%。

最关键的能力传递环节，润建股份为校方培训数十名技术骨干，涵盖模型部署、日常运维及二次开发。如今，该校已基于该平台自主衍生出工程学科虚拟实验系统等 3 个应用，成果推广至东盟 5 所高校。技术转移的深度带来显著粘性，润建在东南亚教育 AI 领域的复购率达 72%，远超行业平均水平。

教育场景出海与其他场景出海东南亚一致，这里面往往存在文化细节与政策红线的隐形门槛。东盟国家较为重视 AI 技术与本土文化的融合，例如马来西亚公立大学需兼顾中低收入群体的 AI 教育可及性，确保技术推广不脱离文化语境。马来西亚博特拉大学现代语言与传播学院院长哈兹丽娜 · 阿卜杜勒 · 哈利姆 ( Assoc.Prof. Dr. Hazlina Abdul Halim ) 明确指出，UPM 的 AI 整合战略基于 " 三层架构 "，首要目标是 "AI literacy for all"（全民 AI 素养），需考虑不同社会阶层学生的需求，避免因文化背景差异导致技术排斥。数据合规则关乎项目合法性。

马来西亚机器人协会主席   依斯干达 · 巴哈林 （Dr. Ishkandar   Baharin）博士观察到：" 中国企业的生态协同能力，让东南亚 AI 教育落地周期缩短 50%。" 他以本国某智慧教室项目为例，传统模式下政府招标、企业开发、学校使用的流程需 18 个月，而采用三方协同模式后，从需求调研到系统上线仅用 9 个月，后期运维响应时间从平均 72 小时压缩至 4 小时内。

不同国家的生态构建呈现因地制宜的特点。在政策开放度较高的新加坡，合作侧重市场化运作，企业直接与学校签订服务协议；在泰国、越南等监管较严的市场，则采用 " 政府平台 + 企业入驻 " 模式。无论哪种形式，生态思维正在替代单纯的产品思维，成为中国教育 AI 出海的核心竞争力。

从技术输出到人才共生

"AI 教育合作不是‘单向输出’，而是培养区域共同人才池 "，王东道出了教育 AI 出海的本质。他认为，这种理念正在转化为具体行动，中国企业与东南亚高校的联合培养项目，正在为当地储备既懂技术又熟悉本土需求的复合型人才。

以润建为例，润建股份 2025-2030 年间，计划在东盟建立 10 个人工智能联合实验室，覆盖马来西亚、印尼、泰国等主要市场，目标培养 5000 名本地技术人才。这些实验室将采用 "1+1+1" 运营模式：1 名中国技术专家带领 1 支本地团队，共同完成 1 个本土化 AI 教育项目。马来西亚国立大学联合实验室已验证该模式的有效性，首批 30 名学员中，已有 12 人入职当地教育科技企业，参与开发适合东南亚市场的智能教学工具。

在交流会展区，来自北京的教育科技品牌宇乐树正准备将自研的、专为高校和中小学提供的数字化生涯规划与就业指导解决方案展示给东盟伙伴。在中国市场得到验证后，该方案有望向东盟相关学校及企业提供服务。" 起到在学校 - 毕业生 - 企业之间的连接作用，使用该服务的东盟院校毕业生可以在学校提供的就业指导平台查询岗位、提交简历。" 宇乐树相关负责人介绍。

人才结构的改变正在产生涟漪效应。越南河内大学的跟踪数据显示，参与 AI 教育合作项目的毕业生，起薪较传统计算机专业高出 40%，且就业稳定性更强。这种人才价值的提升，反过来推动更多东南亚学生选择 AI 相关专业，形成 " 技术输入 - 人才培养 - 产业升级 " 的正向循环。泰国教育部的统计显示，2024 年高校 AI 专业申请人数同比增长 120%，其中 60% 的学生表示希望参与中泰联合培养项目。

区域人才标准的共建成为新趋势，中国企业正与东南亚教育部门共同制定 AI 教育人才能力框架，马来西亚已将中国企业参与开发的 " 智能教育系统运维师 " 认证纳入国家职业资格体系。这种标准层面的合作，使技术输出转化为可持续的人才生产能力，为东南亚教育数字化提供内生动力。

教育 AI 出海的长期发展，离不开健康的商业闭环。中国企业如何在承担社会责任的同时实现盈利？尹捷主张通过阶段化盈利模式平衡短期收益与长期发展，" 短期靠项目交付盈利，长期靠生态分成——让本地合作伙伴占主导，我们赚‘服务费’而非‘垄断费’ "。

商业可持续性的核心在于价值共享，当中国企业从 " 技术提供商 " 转变为 " 生态共建者 "，盈利便成为价值创造的自然结果。正如尹捷所言：" 教育 AI 不是一锤子买卖，而是需要与东南亚伙伴共同经营的长期事业。我们的利润空间，取决于能帮本地创造多少价值。"（本文首发钛媒体 APP   文 | DeepWrite 秦报局，作者 | 秦聪慧）‌