具身智能是人工智能與機器人學交叉的前沿領域，它將感知、行動與認知深度融合 ，強調智能體的認知和行動在物理環境中的相互依賴。它是“具身化的人工智能”，使機器人能夠像人那樣感知、學習和互動，是需要前瞻布局的未來產業。當具身智能走進教育，又將擦出怎樣的火花？

面向未來的產業

今年8月，主題為“讓機器人更智慧，讓具身體更智能”的世界機器人大會在北京舉行。會展期間舉辦的首屆世界人形機器人運動會產生了26位機器人冠軍——這些智能體擁有靈巧的“肢體”、敏捷的“小腦”、聰慧的“大腦”，標志著具身智能這一全新智能形態已初具雛形，正努力從實驗室走向煙火人間。

黨的二十屆四中全會審議通過的《中共中央關於制定國民經濟和社會發展第十五個五年規劃的建議》，明確把“具身智能”列入需前瞻布局的未來產業。作為人工智能的重要分支，具身智能旨在發展一種基於物理載體的智能系統。該系統融合多模態感知、復雜任務規劃與靈巧運動控制等技術，通過傳感器陣列感知環境，利用物理引擎與世界模型進行推理預演，最終驅動高精度執行器完成與真實世界的交互，從而實現感知、決策、行動與學習的認知閉環。通俗地來說，就是讓智能體像人類一樣，在真實環境的歷練中“摸爬滾打”、總結經驗、不斷成長。

具身智能的核心內涵包含三大要素——物理實體、環境交互與認知進化。其中，物理實體是智能的載體和基礎，諸如傳感器、機械結構等硬件系統直接影響智能體在真實世界中感知、行動、交互的能力邊界。環境交互是核心過程機制，通過實時感知（輸入）和執行（輸出）的動態反饋，驅動認知迭代。認知進化則構成閉環的學習系統，基於物理交互所積累的動態經驗，融合數據驅動學習與行為調節機制，自主迭代認知模型，提升具身智能對復雜場景的適應性。

可見，具身智能既有別於傳統的人工智能，也不等同於機器人技術，更不是簡單地打造一個能完成特定任務的機械體，而是系統性地重構智能體在物理世界中“感知—決策—行動—學習”的鏈條，推動智能理論與智能范式變革。其蘊含的哲學思想是，智能並非源於符號處理或抽象計算，而是深深植根於身體、行動與環境的動態耦合過程，具有鮮明的具身性、生成性和情境性。

為教育注入新的可能

具身智能與認知構建、環境交互及行為塑造的深度關聯，使其與教育場景呈現出天然的適配性。學習的本質，是個體與環境互動共生的動態進化過程。從這個意義上說，學校不再只是一個物理空間，而是不斷實現認知迭代與智能涌現的有機生命體。校園建筑、設施和傳感網絡共同構成了它的“身體”和“感官”，老師、學生的各類活動成為其與環境深度互動的核心機制。基於海量實時交互數據，學校能動態感知、決策、行動並持續自我優化，形成一個高度自適應的生態系統。

世界機器人大會發布的《2025具身智能機器人發展趨勢》，從認知決策、智能控制、軟硬件融合、高質量數據集等十個維度勾勒了具身智能的未來發展藍圖。這些日漸成熟的核心技術，正在為教育注入新的可能。

首先，多模態融合感知技術讓教學更“懂”學生，助力實現個性化互動。智能感知系統是具身智能的主要技術之一，能夠集成視覺、聽覺、觸覺等多源異構數據，通過跨模態融合與深度學習算法，模擬人類多感官協同的感知能力，實現對復雜情境的全面理解。隨著認知神經科學、多模態情感識別技術的發展，具身智能的感知范式從對客觀現象與行為的識別，逐漸邁向對情感狀態和意圖的理解。它會像人類教師一般，通過“耳聽六路、眼觀八方”，深入理解學生的情緒狀態、認知負荷、興趣傾向及社交行為等。例如，通過分析學生坐姿、眨眼頻率等細微特征，判斷其壓力水平，適時安排休息時間﹔記錄學生發言次數，分析發言是否自信，主動鼓勵內向的學生參與互動﹔捕捉學生皺眉等微表情，及時識別困惑情緒，並自動推送補充講解或發起提問，從而精准適配每個學生的學習節奏，為他們提供個性化的教學支持。

其次，運動規劃與控制系統讓物理互動更精准、自然，助力開展具身化教學。該系統的核心在於高精度動作規劃與自適應力控機制，能夠實時調節機械動作的軌跡與力度。隨著仿生學、材料科學與先進控制理論等多學科的交叉融合，柔性驅動已成為重要技術方向，將推動具身智能逐步擺脫傳統的固定動作程式，轉向與物理世界細膩、自然地交互，真正學會“感知輕重、收放自如”。一個典型的應用場景是動作技能教學。系統通過實時捕捉學生的動作姿態，結合柔順控制算法和即時觸覺反饋，指導學生完成動作優化。在這個過程中，具身智能體既能演示標准動作，又能“手把手”輔導教學，將抽象的運動技能轉化為可感知的具身體驗。目前，該項技術已在體育教學等基礎場景中落地。例如在跳繩教學中，機器人助教能夠記錄學生的跳躍頻率、高度和手腕發力角度等數據，並及時提醒“手腕轉動幅度過大，會額外消耗體力”。未來，具身智能有望成為“技能導師”，在實驗操作、書法繪畫、樂器演奏等復雜場景中提供精准引導教學，並基於每位學生獨特的身體條件，量身打造訓練方案。

再次，自適應決策反饋技術讓具身智能成為學生的“專屬學伴”，助力個性化教育的規模化推廣。這項技術的核心在於，構建一個能夠實時感知環境狀態與自身行動結果、動態調整決策策略的閉環系統。近年來，大語言模型的快速發展進一步增強了系統的情境理解與任務泛化能力，讓具身智能得以模擬優秀教師的“認知—行動”循環：先通過感知和分析系統全方位了解學生，再由決策系統生成適配的教學策略，然后以具身交互的方式執行相關策略，最后根據學生反饋持續優化后續方案，真正做到“教”與“學”的雙向動態適應。傳統教育模式下，“因材施教”高度依賴教師個人能力、經驗與精力，難以大規模推行。而具備自適應決策能力的具身智能，將打破課堂規模、地域差異和學生特質所帶來的限制，讓“因材施教”惠及更多學習者。

勾勒未來教育形態的輪廓

近年來，國家政策大力支持、積極引導具身智能技術在教育領域的研發與應用，推動前沿科技與典型場景深度融合。2023年1月，工業和信息化部、教育部等十七部門聯合印發的《“機器人+”應用行動實施方案》，明確將教育列為重點應用領域，鼓勵深化機器人在教學科研、技能培訓、校園安全等場景應用，推動研制交互、教學、競賽等教育機器人產品及編程系統。2025年8月，國務院發布的《關於深入實施“人工智能+”行動的意見》進一步提出，要創新智能學伴、智能教師等人機協同教育教學新模式，構建智能化情景交互學習模式。相關政策文件已廣泛涉及具身智能的技術核心和載體，為教育領域的應用探索提供了制度支持。

誠然，具身智能技術仍處於發展初期，尚未完全實現“物理實體—環境交互—認知進化”的完整閉環。但在基礎教育、職業教育甚至特殊教育等場景中，越來越多的應用探索正勾勒出未來教育形態的輪廓。

在基礎教育階段，具身智能通過創造情境化、互動式的學習體驗，為推動各學科教學模式變革提供重要支撐。以語言教學為例，機器人可以借助多模態交互技術，完成學生用英語下達的指定動作，與學生開展沉浸式對話練習﹔通過表情神態識別和語音情感分析，實時評估發音准確度並給予反饋。在理科教學中，具身智能擅長將抽象的、靜態的概念轉化為直觀的、可交互的情境。如在學習長方體表面積時，學生可通過機器人傳感器掃描實物模型，借助空間計算技術生成三維動畫，清晰展示立體展開過程，並實時計算面積數據。這種融合物理操作與虛擬演示的教學方式，顯著提升了知識的可理解性，幫助學生實現從知識學習到知識創造的跨越。

在職業教育階段，具身智能正在深刻影響教育教學全過程。作為與產業一線聯系較為緊密的教育類型，職業教育應當與具身智能產業深度融合，以培養適應未來智能場景的高素質技術技能人才。一方面，以未來產業發展需求為牽引，圍繞具身數據採集與標注、智能生產線運維、協作機器人調試、人機交互系統集成等新興方向，構建適配的專業結構體系和動態調整機制。另一方面，引入協作機器人、移動機器人、多自由度機械臂等具身智能設備，打造“虛實融合”的場景化實訓基地，培養學生通過人機合作解決實際問題的能力。

在特殊教育場景中，具身智能可以為特需兒童提供高度個性化的支持，構建具有包容性的學習環境。例如，在社交訓練中，具身智能機器人可扮演互動伙伴，通過表情識別、情境模擬和實時反饋，引導孩子進行眼神交流、情緒識別和溝通練習。同時，這種互動陪伴更具可持續性和針對性，可擺脫對單一師資的高度依賴。

當然，具身智能雖在教育領域應用潛力巨大，但仍面臨技術成熟度不足、倫理框架缺失等挑戰。技術層面，動力故障可能導致意外傷害，算法認知偏離則會生成“教學幻覺”，誤導學生形成錯誤認知。情感層面，青少年更易將具身智能體視為“擬人化伙伴”，這種信任泛化和依賴過度可能削弱人際共情能力，淡化師生情感聯結。價值觀層面，多模態數據的無意識採集易引發標簽化評價，文化偏見經算法放大可能扭曲價值導向。

因此，當具身智能與教育“相遇”，我們必須將其置於“技術—人文”的天平上審慎推進，以安全為底線、情感為紅線、價值為導向，唯此方能堅守育人初心。

（作者：吳晶晶，系中國人民大學國家發展與戰略研究院研究員）

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