青丘辞考研数学大模型商业计划书-V2（简）

青丘辞考研数学大模型商业计划书

一、项目概要

（一）项目名称

青丘辞考研数学大模型

（二）核心定位

国内首个聚焦考研数学领域的垂直领域大模型，通过底层架构重构与算法创新，打造“AI+教育”深度融合的智能解决方案，为考研考生提供精准化、个性化的学习辅导，同时为考研培训机构提供数字化教学工具，助力提升教学效率与质量。

（三）产品亮点

自主知识产权：拥有独立研发的数学推理引擎，正在申请发明专利，非API调用、非开源模型微调，确保技术独特性与竞争力。
高精度解析：中南大学数学博士团队提供数据支持，训练完成后考研数学题解析准确率可达90%以上，远超其他模型（如DeepSeek-R1仅63%），尤其在复杂逻辑推理与公式推导上优势显著。
动态适配能力：基于考生答题数据实时调整学习规划与习题推送，实现“千人千面”的个性化备考方案，覆盖考研数学（数一/数二/数三）全知识点与全备考周期。

（四）目标客户

To B端：考研培训机构、高校就业指导中心、在线教育平台。
To C端：考研学生。

（五）愿景与使命

愿景：成为全国领先的考研数学智能教育平台，让每一位考生都能享受AI驱动的高效备考体验。
使命：通过技术创新提升考研数学学习效率，助力考生实现高分梦想。

二、市场分析

（一）市场规模与增长潜力

考生基数：2025年考研报名人数虽连续两年小幅下滑，但数学作为必考科目，覆盖近80%的理工科及部分经管类考生，潜在用户规模稳定在300万人以上。
培训市场：考研数学辅导市场规模约65亿元，年增速约15%，其中线上课程占比超50%，智能化工具渗透率快速提升，预计2027年市场规模将突破100亿元。
增长驱动因素：
- 政策导向：国家推动高层次人才培养，数学作为基础学科在考研中的权重持续提升，部分高校数学相关专业扩招，刺激考研需求。
- 就业压力：数学专业毕业生在金融、IT、科研等领域需求旺盛，跨专业考生占比逐年上升，带动数学备考培训需求增长。
- 技术升级：AI技术在教育领域的应用普及，考生对个性化、高效化学习工具的接受度不断提高。

（二）用户需求分析

B端核心需求：
- 保证教学质量：提高师资水平和课程内容的针对性
- 保证学生学习效果：提高学习监督效率和满足个性化辅导
- 市场竞争力和品牌建设：提升自身的市场和品牌竞争力
- 提高技术应用水平：优化学生在线教学体验、及时更新教学资源
C端核心需求：
- 基础薄弱考生（40%）：需要系统性基础课程、错题解析与知识点串讲，解决“零基础起步”难题。
- 高分冲刺考生（30%）：关注难题突破、计算能力强化及真题押题，追求130+高分。
- 调剂考生（15%）：需快速掌握复试数学能力评估技巧，提升调剂成功率。
- 在职考生（15%）：偏好碎片化学习产品，兼顾工作与备考。
备考行为特征：
- 资源依赖：90%考生依赖真题+模拟题组合，偏好带详细解析的题库，对智能测评与错题归类需求强烈。
- 心理需求：约20%考生因数学难度产生焦虑情绪，需心理辅导、进度跟踪及押题策略支持，提升备考信心。

三、产品介绍

（一）核心功能模块

智能学习规划系统：
- 个性化路径生成：基于考生基础测评，自动规划备考周期，细化每日学习任务。
- 动态调整机制：实时跟踪学习进度与模考成绩，结合考纲变化与命题趋势，每周更新学习计划，确保资源聚焦薄弱环节。
全题型解析引擎：
- 不跳步详细解析：支持选择题、填空题、解答题全题型解析，将复杂推导过程拆解为“公式调用→逻辑推导→易错点标注”三步。
- 错题归因分析：记录考生错题并生成个性化错题集，标注错误类型，推送同类题目强化训练。
AI模考与押题系统：
- 智能组卷：根据历年真题分布与高频考点，生成数学一/二/三专属模拟卷，支持自定义难度与题型比例。
- 考点预测：通过分析近10年真题规律及当年考纲变动，考前1个月推出“押题密卷”，覆盖80%以上核心考点。
交互式学习工具：
- 24小时AI答疑：支持自然语言提问，秒级响应并提供图文解析，复杂问题自动生成推导视频。
- 手写公式识别：考生拍照上传纸质作业/试卷，AI自动识别微分、积分等符号，结合解题逻辑解析答案，解决“纸上做题→系统录入”断层问题，识别准确率>97%。

（二）技术优势

底层重构架构：
- 领域专属模型：区别于通用大模型微调，采用全新架构设计，针对考研数学数据特征优化矩阵运算与符号处理模块，解析速度提升50%，内存占用降低30%。
- 多路径推理引擎：构建正向推导、逆向反证、类比迁移三大推理路径，覆盖高频难题，生成多样化解题思路。
数据闭环优化：
- 百万级真题库：整合机构内部资料、高校历年试题及公开渠道解析，形成包含100万+道题目的标注数据库，支持模型持续迭代。
- 用户行为反馈：通过答题时间、错误率等数据动态调整题目难度与知识点权重，实现“千人千卷”训练。
人机协同机制：
- AI生成+人工复核：采用“AI生成→教师复核”模式，AI完成90%的基础工作，教师仅需复核关键步骤，人效比显著提高。
- 专家知识注入：联合中南大学数学博士团队构建“考点知识库”，定期校准模型输出，确保复杂推导的数学严谨性。

（三）产品形态

To B端（机构版）：
- MaaS化工具包：包含智能题库、模考系统、学员学情看板，支持API接口与私有化部署，适配机构自有教材。
- 双师混合教学：与机构联合推出“AI智能规划+名师直播答疑”课程，AI负责个性化训练与基础答疑，名师聚焦重难点突破，降低机构师资依赖。
To C端（个人版）：
- 独立APP/小程序：核心功能包括智能测评、学习规划、实时答疑、错题集管理，提供月度/年度会员订阅及分阶段课程包。

四、商业模式

（一）价值主张

对考生：用AI替代低效重复学习，提供“测-学-练-评”全流程智能辅导，解决传统培训“一刀切”、反馈滞后等问题，提升备考效率30%以上。
对机构：降低教研成本、优化人效比，通过数据看板实时监控学员进度，提升续班率与口碑。

（二）客户细分与需求匹配

客户类型	核心需求	产品方案	定价策略
To B端：中小型考研机构	标准化智能工具，降低师资依赖	MaaS基础版（题库+模考+基础解析）	1万元/年（按100学员规模）
	定制化教学适配，提升品牌差异	MaaS定制版（机构教材适配+学情看板）	5-10万元/年（按功能模块收费）
	双师课程增效	“AI+名师”联合课程分成	课程收入的20%-30%分成
To C端：零基础/跨考考生	基础讲解+错题解析，快速入门	基础课程包（知识点精讲+题库权限）	订阅收费
	强化提分考生	专题突破+技巧训练，攻克重难点	强化班（专题课程+AI答疑+模考）
	冲刺高分考生	真题押题+模考模拟，实战提分	冲刺包（押题密卷+个性化规划+人工精批）
	在职考生	碎片化学习+进度追踪	月度会员（每日规划+错题推送+短视频课程）

（三）收入来源

To B端（占比40%）：
- 模型授权费：按机构学员数量或功能模块收费，基础版1万元/年，定制版5-10万元/年。
- 服务分成：与机构合作开设“AI+真人双师”混合班，按课程收入的20%-30%分成。
- 数据服务：为机构提供学员学情分析报告，按报告维度收费。
- 本地部署微调服务：定制解决方案收费。
To C端（占比60%）：
- 订阅制：智能规划、AI答疑、题库权限等，预计付费转化率15%。
- 课程销售：分阶段课程包（基础/强化/冲刺），联报优惠，客单价约1500元。
- 增值服务：一对一人工精批、模考冲刺包等，预计占C端收入30%。
- 广告与流量变现：用户量达10万后，向教育类品牌收取广告位费用，预计年收入50-100万元。

（四）关键资源

自研团队：核心技术团队具备核心底层开发技术能力，保障模型持续迭代。
数据资产：建立百万级考研数学解析数据库，通过合作机构资源置换、采购、公开爬取及用户UGC积累，形成数据壁垒。
算力支持：与超算中心建立长期合作。

（五）关键业务

模型开发与迭代：
- 每季度更新一次核心算法，结合当年真题数据优化考点预测模型，确保解析准确率持续提升。
- 针对数学一/二/三差异开发专用子模型，提升细分场景适配性。
内容生产与适配：
- 按考纲变化实时更新题库与课程
- 为To B客户定制化适配机构自有教材，实现“教-学-练”闭环。
用户运营与服务：
- To C端：建立线上社群，定期组织直播答疑、模考解析会，提升用户留存率。
- To B端：提供专属客户成功经理，每月上门培训机构教师使用工具，解决技术问题，提升客户满意度。
市场推广与品牌建设：
- 建立新媒体矩阵，进行线上宣传推广。
- 发布年度《考研数学考点白皮书》，联合高校发布“数学备考难度指数”，树立行业权威形象。

五、运营现状

已有成果：
- 用户数据：青丘辞大语言模型自面世以来，已累积用户近3万，回答问题五百四十余万条。
- 底层专利：青丘辞大语言模型最初由智谱chatGLM3-6B（已获得永久商业授权）微调训练而来,但经过一年多的调整，底层已完成重塑，正在申请发明专利。
- 领导重视：受到省、市、多所高校领导高度重视，重点关怀。

六、营销策略

（一）To B端策略：精准渗透，价值赋能

渠道拓展：
- 直销团队：组建To B销售团队，针对机构进行定制化方案路演。
- 合作伙伴网络：与教育行业协会、信息化服务商立战略联盟，通过行业峰会、研讨会批量触达中小型机构。
- 案例营销：选取代表性客户打造成功案例，扩大行业影响力。
定价与促销：
- 推出“首年半价”优惠，降低机构试错成本；针对大型机构提供定制化适配服务，提升签约转化率。
- 与机构签订战略合作协议，推出“数据-算力-服务置换”模式，实现资源共享、互利共生。

（二）To C端策略：流量裂变，分层转化

线上引流：
- 内容营销：在抖音/B站/知乎/小红书等平台建立新媒体矩阵引流。
- 免费工具：开发“考研数学智能测评”模块，用户输入目标分数与备考时长等信息，生成个性化学习报告，实现裂变增长。
- 付费投放：针对考研旺季投放信息流广告等。
线下触达：
- 高校讲座：联合高校举办“考研数学冲刺规划”讲座，现场体验智能考研规划和AI错题解析。
- 培训机构合作：与线下集训营合作，提供“AI诊断+名师讲解”体验课。
用户分层运营：
- 免费用户：通过智能客服定期推送备考干货，引导注册APP。
- 轻度付费用户：推出“9.9元体验课”，降低决策门槛。
- 重度付费用户：针对冲刺考生提供“1对1智能督学”服务，结合模考成绩制定押题策略，提升客单价与口碑。

七、SWOT分析

（一）优势（Strengths）

技术领先：底层重构的垂直领域模型，解析准确率行业顶尖，支持复杂逻辑推理与个性化规划，差异化显著。
数据壁垒：百万级专属题库与学员答题数据，形成“训练-优化-提升”闭环，模型越用越精准。
团队专业：研发团队兼具学术深度与工程经验，保障技术持续创新。

（二）劣势（Weaknesses）

前期投入大：研发成本高，短期内盈利压力大。
品牌知名度低：作为新进入者，缺乏传统机构的品牌积累，需持续投入市场推广建立认知。
生态不完善：尚未形成“择校-备考-复试”全链条服务，用户生命周期价值挖掘不足。

（三）机会（Opportunities）

政策红利：国家鼓励AI与教育融合，教育部推动数学能力等级认证，潜在衍生培训市场空间大。
市场空白：考研数学自动解析与个性化规划工具稀缺，率先落地可抢占细分赛道。
技术外溢：核心算法可拓展至专升本、职业资格考试等数学培训领域，形成多元化收入来源。

（四）威胁（Threats）

竞争加剧：头部机构加速布局AI工具，可能通过低价策略挤压市场份额。
技术风险：数学推理引擎可能因概率采样产生“错误推导”，需持续投入形式化验证技术。
用户流失：备考周期短（通常6-12个月），需通过高粘性服务提升复购与推荐率。

八、财务分析及融资分析

（一）成本结构

项目	金额（万元）	占比	说明
研发成本	21000	70%	研发工程师薪资、软件开发、算力租赁、数据清洗标注储存等
运营成本	4500	15%	市场推广、客户服务、办公场地设备、电力资源等
合规成本	1500	5%	数据安全认证、知识产权申请等
其他	3000	10%	备用金、税费及不可预见费用等
总计	30000	100%	-

（二）收入预测

项目	第一年（To B为主）	第二年（To B+C）	第三年（To C规模化）
To B收入	4000	10000	20000
To C收入	1000	10000	30000
广告及其他	0	500	1000
总收入	5000	20500	51000
净利润	-5000	-4500	24000

（三）融资分析

融资需求：计划首轮融资200万元，用于：
- 研发投入（150万）：建设初级算力设备集群（120万）、优化算法（10万）、数据标注（20万）。
- 渠道拓展（20万）：触达多家数据（考研数学机构、高校等）、算力供应商。
- 团队搭建（10万）：补充研发、市场、职能人员（灵活用工为主）。
- 合规与运营（20万）：运维成本及数据安全认证等备用金。
退出机制：
- 股权转让：3-5年内通过股权转让实现资本退出，目标回报率300%以上。
- 并购上市：5年后寻求被教育科技龙头并购或独立IPO，聚焦“AI+数学教育”细分赛道。

九、团队架构

创始人：胡砚尘，国家高级软件开发工程师、国家高级网络信息安全工程师
总经理：王子维，湖南大学MBA研究生，2024年中国MBA优秀新媒体
专家团队：涵盖算法、数据、教育专家，助力技术研发和课程体系构建
实习生：
- 赵艺匀湖南财政经济学院2021级会计专业在校学生财务人员实习
- 曾妍桥湖南财政经济学院2022级国际商务专业在校学生市场营销人员实习
- 周权湖南财政经济学院2022级大数据专业在校学生技术研发人员实习

十、未来规划

（一）短期规划（第1年：To B验证期）

产品落地：完成与10家头部机构的API对接，推出机构版MaaS工具，试点“AI批改+AI自动生成详细解析+人工复核”服务，验证提效模型。
数据积累：通过机构合作与免费工具，积累10万+学员答题数据，优化模型个性化规划能力。
品牌曝光：举办首届“考研数学AI峰会”，发布行业首份《智能解析白皮书》。

（二）中期规划（第2-3年：To B+C扩张期）

市场拓展：To B客户突破200家，To C用户量达20万，推出独立APP。
盈利模式：To C收入占比提升至60%，会员续费率达40%，成为考研数学智能工具第一品牌。
技术升级：引入量子计算优化算法，将模型推理速度提升30%，支持秒级生成复杂解析。

（三）长期规划（第4-5年：生态构建期）

赛道延伸：拓展至专升本、职业资格考试等领域，开发“数学+编程”联合课程。
生态闭环：构建“用户-机构-高校-企业”生态系统，数据共享与协同研发，支持第三方开发者接入。

十一、总结

青丘辞考研数学大模型依托底层技术创新与精准的场景适配，瞄准65亿元的考研数学培训市场，通过“To B赋能机构+To C服务考生”双轮驱动，构建数据、技术、生态三重壁垒。前期聚焦To B验证商业模式，中期通过C端规模化实现盈利，长期拓展至泛数学教育领域，形成可持续的增长闭环。项目兼具技术前瞻性与市场刚需，有望成为考研培训智能化升级的标杆性产品。