佳发教育获8家机构调研：目前主推的应用场景覆盖中学英语口语的“教、学、测、评、练、考”等环节后期我们会推更多的AI教育的应用场景（附调研问答）

　　答：目前★◆◆★★★，公司发布的大模型AI能力应用主要有以下几项■★★■：AI命题助手◆◆★■★，提升命题效率，关联海量题库，同时满足高质量原创试题和举一反三的教学需求；AI英语学习小助手，通过3D数智人老师的课标认知和引导能力，与学生一对一进行口语对练◆■，个性化辅导，帮助学生提升发音和语法准确性；AI英语作文批改；AI生涯助手；AI虚拟仿真应用开发。 目前主推的应用场景覆盖中学英语口语的■★◆■“教、学、测、评、练■◆、考■■◆”等环节。后期我们会推更多的AI教育的应用场景。

　　答★◆：在公司去年试点的区域英语口语C端产品基础定价为365元/年/人，也在开展一些买送的优惠活动★■◆。另外，新产品公司会根据不同地区的支付能力、产品需求◆◆★、产品功能开放等对价格进行差异化调整。

　　答：从内部来看，公司员工持股计划披露的业绩目标是公司业绩增长的底线◆★◆■◆◆，我们朝着更高的业绩目标来努力■★■■◆★;

　　答：我们认为今年并不是教育设施改造的最后一个高峰，一方面原有产品会有增补和更新换代的需求，如网上巡查产品已经进入更新换代周期，在功能上也会开始增加AI行为分析的需求■◆★■◆■，作弊防控★★◆◆■、身份认证产品等渗透率还不是很高的产品预计未来还会继续建设；另一方面★◆★◆■■，也有新增产品需求，如今年高考新增的安检门产品。此外除了高考外■◆★■◆◆，随着招生考试改革的推进，标准化考场还会被应用到中考◆◆◆、学考等更多的考试中。

　　佳发教育300559）11月3日发布投资者关系活动记录表，公司于2023年11月2日接受8家机构调研■◆■■■★，机构类型为其他、基金公司、证券公司■■。 投资者关系活动主要内容介绍：

　　答：理化生实验室产品主要用于中考和初中理化生实验教学、评测和管理等。目前还处于建设初期◆★★■★，大规模试点和建设预计未来陆续会在各个省市展开★■■■。理化生实验室也是我们比较看好的产品，市场空间预计在百亿到千亿之间。目前■★★★◆■，公司已经在部分省份完成试点◆◆★★■、树立区域标杆项目◆■■◆，为后续大面积试点和推广建立了优势■■◆。

　　答：公司是否切入其他学科领域其实我们在天津发布会上有提到，公司未来会做全科机考方面的产品，虽然目前我们会比较偏向于英语体育艺术等素质教育类的学科推动，其他学科后期会基于目前的考试改革的政策和监管、竞争格局等情况去有序推进。

　　答★◆：今年公司员工人数有增长，如增加了一些AI技术和C端运营相关的人员，但总数增长幅度不大。公司在人员方面会更注重人才质量的提升★★★■，而不是人员数量提升，公司会根据市场拓展和研发需求、考核情况等做一些人员动态的调整★■■。

　　答★◆★★■：公司所有的业务都是基于合规的前提下进行展开。公司在B◆★★★★◆、G端提供的是完全独立的产品和服务。公司提供的是一种工具◆★■◆◆★，考试内容、阅评卷标准等都是由教育主管机构来制定并对外公布■■。

　　答：教育本身是国家长期投入的一项事业◆★■■■■，近年来◆■★■◆，在随着国家招生考试改革、教育评价改革、教育数字化转型的不断推进和落地，以及人工智能相关成果的不断发展◆■★■■，也给教育信息化行业带来新的机遇。对应到公司两大业务的具体体现为： 智慧考试业务有产品种类增加和升级换代■★◆★■、应用场景增加的需求。智慧教育领域我们已在智慧体育、英语听说等领域提前布局、占位■■★★■■，到了市场快速增长的阶段；且随着AI类新产品落地希望未来我们C端产品的收入能够上规模★★■。 从公司前三季度的业绩情况上也能进行反应。公司前三季度营业收入约4.3亿。其中◆★■★◆，约3亿收入为智慧招考，约1亿收入为智慧教育◆★★■，均超过去年全年的收入■★◆。

　　答◆■★：公司本身是做考试业务出身的，对考试有非常深的理解，产品设计更加贴合客户需求，能够做到GBC端联动★★◆。目前市面上能做C端英语听说产品的企业很多■★★，但像公司这样同时做英语听说中考◆■◆◆、高考考试和C端产品的厂家不多。我们和其他C端厂商相比，公司产品更聚焦，主要针对中学生★◆★，其他厂商是一般针对性没有那么强。

　　答：智慧体育主要业务为G端中考和体质健康检测测试服务，以及学校端的智慧体育教学和管理业务。目前已覆盖200+所学校，在四川、福建★◆◆■■■、青海★■◆、宁夏等省份不同区域的体育中考得到了应用◆★■■，累计获得200万+中考实测数据，目前正在全国范围内继续加大推广。

　　答：公司本身有自研的大模型——“灵汩教育大模型◆★■★”，我们会基于开源模型进行预训练★◆，◆★★“灵汩教育大模型”目前具有百亿级的参数量，并且通过教育领域的专项数据★■★★◆，完成百亿级的Token训练数据的二次预训练，千万级Token的指令数据专项场景微调，在教育场景中比通用大模型具有更强的适配能力■★、更高的精准度、更优的性能。