Meta發(fā)布“VR+AI”沉浸式語言學(xué)習(xí)應(yīng)用：世界即外語教室

　　又一款沉浸式學(xué)語言的AI 應(yīng)用來了!“所見即所得”成為現(xiàn)實。

　　近日，Meta為 Meta Quest 3 /Meta Quest 3S 開發(fā)的一款沉浸式語言學(xué)習(xí)VR+AI 開源語言學(xué)習(xí)應(yīng)用正式上線，其融合了混合現(xiàn)實透視功能與AI驅(qū)動的物體識別技術(shù)。這款名為“Spatial Lingo: Language Practice”的應(yīng)用，戴上 Quest 眼鏡，在真實的臥室、客廳、辦公室里，甚至是外出探索，可以一邊看實物，一邊跟 AI 練外語。

　　Spatial Lingo應(yīng)用的核心概念是通過引導(dǎo)用戶使用目標(biāo)語言識別并描述周圍環(huán)境中的物體，從而提升語言能力。在一個名為Golly Gosh的3D虛擬角色引導(dǎo)下，用戶將利用身邊熟悉的物品練習(xí)詞匯。該應(yīng)用支持手部追蹤和控制器操作，增強(qiáng)了用戶的沉浸感。

　　Meta將“Spatial Lingo”稱為“前沿展示性應(yīng)用”，它能夠通過AI技術(shù)與Quest 3的透視攝像頭API，將轉(zhuǎn)譯后的詞匯疊加到現(xiàn)實物體上，從而把用戶的環(huán)境轉(zhuǎn)變?yōu)榛诱n堂。

　　該應(yīng)用的AI功能不僅專注于物體識別以輔助詞匯積累，同時配備了一個3D虛擬伙伴作為學(xué)習(xí)向?qū)?。Meta表示，該伙伴會在用戶練習(xí)口語時提供鼓勵與反饋。

　　Golly Gosh這個3D角色能夠用多種不同的語言說話。語音是根據(jù)文本動態(tài)合成的，因此可以在語言課程中教用戶正確的發(fā)音。

　　團(tuán)隊指出，該應(yīng)用能實時聆聽用戶語音、評估回答，并幫助掌握發(fā)音技巧。

　　例如，當(dāng)系統(tǒng)檢測到用戶正在查看一把皮椅時，AI助手會發(fā)起對話：“這把椅子看起來很舒服，你能用目標(biāo)語言描述一下它的材質(zhì)和顏色嗎?”這種基于真實場景的情境化學(xué)習(xí)方法遠(yuǎn)勝于傳統(tǒng)的圖片卡片或虛擬場景設(shè)置等應(yīng)用，使語言練習(xí)能夠與日常生活深度融合。

　　隨著用戶不斷構(gòu)建語言樹，系統(tǒng)會自動生成與物體相關(guān)的動詞和形容詞，豐富課程內(nèi)容。此外，該應(yīng)用還具備文本轉(zhuǎn)語音和轉(zhuǎn)錄功能，支持多種語言，進(jìn)一步提升了交互性。

　　根據(jù) Meta 的官方介紹，該應(yīng)用利用空間錨點技術(shù)將虛擬對話框固定在物理空間中，確保用戶移動時交互界面保持穩(wěn)定。這項技術(shù)顯著提升了混合現(xiàn)實體驗的連貫性，避免了虛擬元素漂移造成的沉浸感中斷。

　　與依賴屏幕單向輸入的傳統(tǒng)語言學(xué)習(xí)應(yīng)用不同，Spatial Lingo 構(gòu)建了一種三維互動體驗。用戶可以在客廳、臥室、廚房等不同空間自由走動。AI 助手會根據(jù)環(huán)境切換對話主題——在廚房練習(xí)食物詞匯，在書房討論閱讀話題，在臥室學(xué)習(xí)日常用語。

　　這種設(shè)計理念源于語言學(xué)習(xí)中的“情景記憶”原理。當(dāng)學(xué)習(xí)內(nèi)容與特定的物理空間聯(lián)系起來時，大腦更容易形成長期記憶。用戶每次在同一場景中使用目標(biāo)語言時，都會強(qiáng)化神經(jīng)連接，最終形成相關(guān)表達(dá)的條件反射。

　　使用VR學(xué)習(xí)會更沉浸更專注，普華永道《VR軟技能培訓(xùn)效果研究》(2020年)數(shù)據(jù)顯示，接受VR培訓(xùn)的員工在培訓(xùn)期間的專注度比接受在線學(xué)習(xí)的員工高出4倍，比課堂學(xué)習(xí)的員工高出1.5倍。普華永道認(rèn)為，當(dāng)學(xué)習(xí)者沉浸在VR體驗中時，他們往往能從培訓(xùn)中獲得更多益處，并取得更好的學(xué)習(xí)成果。

　　在中國，洛圖科技《2025 XR 行業(yè)發(fā)展白皮書》數(shù)據(jù)顯示，在教育領(lǐng)域，某中學(xué)用AR課件讓化學(xué)方程式“浮”在課桌上，學(xué)生吸收率提升了47.6%。可見，沉浸式學(xué)習(xí)方式比傳統(tǒng)學(xué)習(xí)方式有效。

　　Spatial Lingo 還將生成式AI融入其中。Meta技術(shù)團(tuán)隊表示，該應(yīng)用內(nèi)置的語音識別系統(tǒng)支持多種語言的實時反饋，可以糾正發(fā)音錯誤并提供語法建議。其AI對話引擎由大型語言模型驅(qū)動，能夠理解上下文信息，生成自然流暢的多輪對話，避免機(jī)械化的問答模式。　　

　　根據(jù)介紹，Spatial Lingo目前僅在美國開放，完整代碼以開源形式發(fā)布給開發(fā)者社區(qū)。

　　Meta官方文檔中詳細(xì)解釋了空間映射、物體識別和語音交互等核心模塊的實現(xiàn)方法。

　　這一策略體現(xiàn)了Meta致力于培育混合現(xiàn)實教育應(yīng)用生態(tài)系統(tǒng)的意圖。通過提供可復(fù)用的技術(shù)框架，第三方開發(fā)者可以快速構(gòu)建類似的應(yīng)用，并將其擴(kuò)展到數(shù)學(xué)輔導(dǎo)、歷史教學(xué)、職業(yè)培訓(xùn)等更多領(lǐng)域。開源代碼托管在GitHub平臺上，吸引了數(shù)百名開發(fā)者參與優(yōu)化和功能擴(kuò)展。

　　行業(yè)分析指出，Meta此舉不僅展現(xiàn)了其技術(shù)實力，也是對蘋果Vision Pro等競爭對手的戰(zhàn)略回應(yīng)。在2026年空間計算設(shè)備競爭日益激烈的背景下，構(gòu)建開發(fā)者生態(tài)系統(tǒng)已成為平臺廠商的核心競爭力之一。

　　現(xiàn)在，市面上主打沉浸式學(xué)習(xí)的應(yīng)用不少，大多數(shù)集中在2D范圍內(nèi)。不過，市面上的VR語言學(xué)習(xí)產(chǎn)品也有很多，僅Quest應(yīng)用商店中已有IMMERSE、Language Lab、Lingo Quest等多款應(yīng)用，部分產(chǎn)品還提供混合模式，將真人課程與AI輔導(dǎo)相結(jié)合。

　　然而，在行業(yè)人士看來，Spatial Lingo這類應(yīng)用存在一些挑戰(zhàn)，比如，其完全依賴光照條件，在昏暗環(huán)境下物體識別準(zhǔn)確率會降低;同時，AI對話內(nèi)容的深度和專業(yè)性有待提升，難以滿足高級學(xué)習(xí)者的需求;目前僅支持美國地區(qū)的訪問也限制了全球用戶的體驗機(jī)會。

　　Meta技術(shù)團(tuán)隊表示，未來的版本將優(yōu)化算法，提升在弱光環(huán)境下的識別性能，并引入更強(qiáng)大的垂直領(lǐng)域語言模型，以支持商務(wù)英語和學(xué)術(shù)寫作等專業(yè)學(xué)習(xí)場景。同時，團(tuán)隊正在評估將應(yīng)用開放給更多國家和地區(qū)的可行性。

　　不論如何，Spatial Lingo是Meta在教育領(lǐng)域的又一次嘗試，也為開發(fā)者提供了良好的開源示例，展示了如何將混合現(xiàn)實技術(shù)與語言學(xué)習(xí)相結(jié)合，也預(yù)示著混合現(xiàn)實和AI相結(jié)合的無限可能。

　　地址：https://github.com/oculus-samples/Unity-SpatialLingo