具身智能是人工智能与机器人学交叉的前沿领域，它将感知、行动与认知深度融合 ，强调智能体的认知和行动在物理环境中的相互依赖。它是“具身化的人工智能”，使机器人能够像人那样感知、学习和互动，是需要前瞻布局的未来产业。当具身智能走进教育，又将擦出怎样的火花？
面向未来的产业
今年8月，主题为“让机器人更智慧，让具身体更智能”的世界机器人大会在北京举行。会展期间举办的首届世界人形机器人运动会产生了26位机器人冠军——这些智能体拥有灵巧的“肢体”、敏捷的“小脑”、聪慧的“大脑”，标志着具身智能这一全新智能形态已初具雏形，正努力从实验室走向烟火人间。
党的二十届四中全会审议通过的《中共中央关于制定国民经济和社会发展第十五个五年规划的建议》，明确把“具身智能”列入需前瞻布局的未来产业。作为人工智能的重要分支，具身智能旨在发展一种基于物理载体的智能系统。该系统融合多模态感知、复杂任务规划与灵巧运动控制等技术，通过传感器阵列感知环境，利用物理引擎与世界模型进行推理预演，最终驱动高精度执行器完成与真实世界的交互，从而实现感知、决策、行动与学习的认知闭环。通俗地来说，就是让智能体像人类一样，在真实环境的历练中“摸爬滚打”、总结经验、不断成长。
具身智能的核心内涵包含三大要素——物理实体、环境交互与认知进化。其中，物理实体是智能的载体和基础，诸如传感器、机械结构等硬件系统直接影响智能体在真实世界中感知、行动、交互的能力边界。环境交互是核心过程机制，通过实时感知（输入）和执行（输出）的动态反馈，驱动认知迭代。认知进化则构成闭环的学习系统，基于物理交互所积累的动态经验，融合数据驱动学习与行为调节机制，自主迭代认知模型，提升具身智能对复杂场景的适应性。
可见，具身智能既有别于传统的人工智能，也不等同于机器人技术，更不是简单地打造一个能完成特定任务的机械体，而是系统性地重构智能体在物理世界中“感知—决策—行动—学习”的链条，推动智能理论与智能范式变革。其蕴含的哲学思想是，智能并非源于符号处理或抽象计算，而是深深植根于身体、行动与环境的动态耦合过程，具有鲜明的具身性、生成性和情境性。
为教育注入新的可能
具身智能与认知构建、环境交互及行为塑造的深度关联，使其与教育场景呈现出天然的适配性。学习的本质，是个体与环境互动共生的动态进化过程。从这个意义上说，学校不再只是一个物理空间，而是不断实现认知迭代与智能涌现的有机生命体。校园建筑、设施和传感网络共同构成了它的“身体”和“感官”，老师、学生的各类活动成为其与环境深度互动的核心机制。基于海量实时交互数据，学校能动态感知、决策、行动并持续自我优化，形成一个高度自适应的生态系统。
世界机器人大会发布的《2025具身智能机器人发展趋势》，从认知决策、智能控制、软硬件融合、高质量数据集等十个维度勾勒了具身智能的未来发展蓝图。这些日渐成熟的核心技术，正在为教育注入新的可能。
首先，多模态融合感知技术让教学更“懂”学生，助力实现个性化互动。智能感知系统是具身智能的主要技术之一，能够集成视觉、听觉、触觉等多源异构数据，通过跨模态融合与深度学习算法，模拟人类多感官协同的感知能力，实现对复杂情境的全面理解。随着认知神经科学、多模态情感识别技术的发展，具身智能的感知范式从对客观现象与行为的识别，逐渐迈向对情感状态和意图的理解。它会像人类教师一般，通过“耳听六路、眼观八方”，深入理解学生的情绪状态、认知负荷、兴趣倾向及社交行为等。例如，通过分析学生坐姿、眨眼频率等细微特征，判断其压力水平，适时安排休息时间；记录学生发言次数，分析发言是否自信，主动鼓励内向的学生参与互动；捕捉学生皱眉等微表情，及时识别困惑情绪，并自动推送补充讲解或发起提问，从而精准适配每个学生的学习节奏，为他们提供个性化的教学支持。
其次，运动规划与控制系统让物理互动更精准、自然，助力开展具身化教学。该系统的核心在于高精度动作规划与自适应力控机制，能够实时调节机械动作的轨迹与力度。随着仿生学、材料科学与先进控制理论等多学科的交叉融合，柔性驱动已成为重要技术方向，将推动具身智能逐步摆脱传统的固定动作程式，转向与物理世界细腻、自然地交互，真正学会“感知轻重、收放自如”。一个典型的应用场景是动作技能教学。系统通过实时捕捉学生的动作姿态，结合柔顺控制算法和即时触觉反馈，指导学生完成动作优化。在这个过程中，具身智能体既能演示标准动作，又能“手把手”辅导教学，将抽象的运动技能转化为可感知的具身体验。目前，该项技术已在体育教学等基础场景中落地。例如在跳绳教学中，机器人助教能够记录学生的跳跃频率、高度和手腕发力角度等数据，并及时提醒“手腕转动幅度过大，会额外消耗体力”。未来，具身智能有望成为“技能导师”，在实验操作、书法绘画、乐器演奏等复杂场景中提供精准引导教学，并基于每位学生独特的身体条件，量身打造训练方案。
再次，自适应决策反馈技术让具身智能成为学生的“专属学伴”，助力个性化教育的规模化推广。这项技术的核心在于，构建一个能够实时感知环境状态与自身行动结果、动态调整决策策略的闭环系统。近年来，大语言模型的快速发展进一步增强了系统的情境理解与任务泛化能力，让具身智能得以模拟优秀教师的“认知—行动”循环：先通过感知和分析系统全方位了解学生，再由决策系统生成适配的教学策略，然后以具身交互的方式执行相关策略，最后根据学生反馈持续优化后续方案，真正做到“教”与“学”的双向动态适应。传统教育模式下，“因材施教”高度依赖教师个人能力、经验与精力，难以大规模推行。而具备自适应决策能力的具身智能，将打破课堂规模、地域差异和学生特质所带来的限制，让“因材施教”惠及更多学习者。
勾勒未来教育形态的轮廓
近年来，国家政策大力支持、积极引导具身智能技术在教育领域的研发与应用，推动前沿科技与典型场景深度融合。2023年1月，工业和信息化部、教育部等十七部门联合印发的《“机器人+”应用行动实施方案》，明确将教育列为重点应用领域，鼓励深化机器人在教学科研、技能培训、校园安全等场景应用，推动研制交互、教学、竞赛等教育机器人产品及编程系统。2025年8月，国务院发布的《关于深入实施“人工智能+”行动的意见》进一步提出，要创新智能学伴、智能教师等人机协同教育教学新模式，构建智能化情景交互学习模式。相关政策文件已广泛涉及具身智能的技术核心和载体，为教育领域的应用探索提供了制度支持。
诚然，具身智能技术仍处于发展初期，尚未完全实现“物理实体—环境交互—认知进化”的完整闭环。但在基础教育、职业教育甚至特殊教育等场景中，越来越多的应用探索正勾勒出未来教育形态的轮廓。
在基础教育阶段，具身智能通过创造情境化、互动式的学习体验，为推动各学科教学模式变革提供重要支撑。以语言教学为例，机器人可以借助多模态交互技术，完成学生用英语下达的指定动作，与学生开展沉浸式对话练习；通过表情神态识别和语音情感分析，实时评估发音准确度并给予反馈。在理科教学中，具身智能擅长将抽象的、静态的概念转化为直观的、可交互的情境。如在学习长方体表面积时，学生可通过机器人传感器扫描实物模型，借助空间计算技术生成三维动画，清晰展示立体展开过程，并实时计算面积数据。这种融合物理操作与虚拟演示的教学方式，显著提升了知识的可理解性，帮助学生实现从知识学习到知识创造的跨越。
在职业教育阶段，具身智能正在深刻影响教育教学全过程。作为与产业一线联系较为紧密的教育类型，职业教育应当与具身智能产业深度融合，以培养适应未来智能场景的高素质技术技能人才。一方面，以未来产业发展需求为牵引，围绕具身数据采集与标注、智能生产线运维、协作机器人调试、人机交互系统集成等新兴方向，构建适配的专业结构体系和动态调整机制。另一方面，引入协作机器人、移动机器人、多自由度机械臂等具身智能设备，打造“虚实融合”的场景化实训基地，培养学生通过人机合作解决实际问题的能力。
在特殊教育场景中，具身智能可以为特需儿童提供高度个性化的支持，构建具有包容性的学习环境。例如，在社交训练中，具身智能机器人可扮演互动伙伴，通过表情识别、情境模拟和实时反馈，引导孩子进行眼神交流、情绪识别和沟通练习。同时，这种互动陪伴更具可持续性和针对性，可摆脱对单一师资的高度依赖。
当然，具身智能虽在教育领域应用潜力巨大，但仍面临技术成熟度不足、伦理框架缺失等挑战。技术层面，动力故障可能导致意外伤害，算法认知偏离则会生成“教学幻觉”，误导学生形成错误认知。情感层面，青少年更易将具身智能体视为“拟人化伙伴”，这种信任泛化和依赖过度可能削弱人际共情能力，淡化师生情感联结。价值观层面，多模态数据的无意识采集易引发标签化评价，文化偏见经算法放大可能扭曲价值导向。
因此，当具身智能与教育“相遇”，我们必须将其置于“技术—人文”的天平上审慎推进，以安全为底线、情感为红线、价值为导向，唯此方能坚守育人初心。
（作者：吴晶晶，系中国人民大学国家发展与战略研究院研究员）
按天配资利息提示：文章来自网络，不代表本站观点。
