天立啟鳴發佈教育AGI白皮書：破解教育“不可能三角”

在2026年第七屆世界人工智能大會（WAIC）的「未來計算與未來算力」論壇上，天立國際、啟鳴達人、天立啟鳴AI研究院、AIII人工智能國際研究院及北京航空航天大學國際創新研究院聯合發布了《世界模型驅動的教育AGI白皮書——從認知仿真到教育智能體的範式躍遷》。這份白皮書試圖從根本上回應一個長期困擾教育界的難題：如何在質量、成本與規模三者之間找到平衡，打破所謂的「不可能三角」。過去二十年，教育數位化歷經了信息化與數位化兩個階段，但無論是傳統的自適應學習工具還是通用大模型，大多停留在內容分發與答題推薦的層面，無法真正模擬學習者內在的認知邏輯，導致統一教學與個別認知之間的矛盾始終難以化解。白皮書主張，教育AI必須從「信息傳遞」邁向「認知仿真」，才能開創新的局面。 天立國際首席科學家、啟鳴達人公司CTO、天立啟鳴AI研究院院長、北京航空航天大學國際創新研究院基礎教育通用人工智能實驗室首席科學家兼聯合主任劉志毅在論壇上詳細解讀了白皮書內容。他指出，這份白皮書的核心在於以認知世界模型（Cognitive World Model，CWM）為技術底座，搭配學習評估建模閉環（LAM）作為主要範式，並提出「教育仿真器—規劃器—渲染器」三位一體的工程架構。白皮書同時將「湧現式教育」確立為未來願景，將「認知共生」作為人機關係的主張，為政策制定者、教育從業者、技術開發者與學術研究者提供了一套從理論到落地的新指引。 白皮書提出了五大核心觀點，為教育AGI錨定理論座標。第一，範式躍遷：建立統一的認知世界模型，打造覆蓋學習者、知識體系與教學環境的統一潛空間，讓教育AI從統計關聯升級為因果推理與心智仿真。第二，工程閉環：首創LAM元框架，將觀測、建模、規劃、渲染、評估五個環節串聯為全鏈路自優化閉環，整合過去長期各自發展的知識追蹤、認知診斷、智能導學與學習分析等技術賽道。第三，人機協同：主張「認知共生」，AI負責算力密集的認知推演，教師專注價值引領與情感關懷，學生則轉變為自主驅動的認知建構者。第四，商業路徑：提出教育行業專屬「智價比」指標，以單位算力投入帶來的長期認知增益衡量產品價值，回應算力成本對規模化落地的挑戰。第五，倫理邊疆：從數據合規升級至認知主權，建立心智推斷數據分級保護規則，保障學習者對自身認知畫像的知情、修正、刪除與使用權。 在技術架構上，白皮書的核心創新在於教育仿真器、教育規劃器與教育渲染器三大引擎的融合。教育仿真器負責搭建物理情境、群體交互與個體認知三層仿真體系，能夠模擬知識習得、迷思衝突與認知負荷波動等非線性心智演化過程。教育規劃器則以蒙特卡洛樹搜索為基礎，從學習者實時認知狀態出發，推演上萬條教學路徑，篩選出兼顧短期適配與長期能力成長的最優干預方案。教育渲染器將抽象的教學策略轉化為動畫、虛擬實驗、互動式習題等多模態體驗，並動態調節信息密度以避免認知超載。三大引擎透過EduLink統一智聯總線串聯數據流，形成持續迭代的自進化數據飛輪。同時，LAM閉環將學習者數字孿生作為核心載體，不再只是靜態的學生檔案，而是持續更新的高維認知機率分佈，完整記錄知識掌握度、思維短板、學習動機與互動偏好等四大維度動態數據。 白皮書進一步明確了教育AGI的四大商業化與教學化落地場景。首先是個性化學習路徑生成，藉由仿真器推演候選路徑的認知演化軌跡，再由規劃器求解全局最優序列，實現從「千人一面」到「千人千軌」。其次是認知診斷與精準教學，透過多模態過程性資料採集、深層迷思圖譜映射與亞知識點級精準定位，讓教學干預直接對準思維根源。第三是自適應評估與能力畫像，將評價邏輯從課後結果打分升級為全流程預測式評估，動態生成涵蓋邏輯推理與創新思考的完整能力畫像。第四是多智能體協作學習環境，透過多智能體角色分配、群體認知動態監測與智能調解，突破協作學習難以動態調整與匹配最佳夥伴的困境，全面重構協作學習的生態與效能。這四大場景完整覆蓋課前診斷、課中教學、課後測評與群體協作的全教學週期，並可適用於K12、高等教育與職業培訓等多元需求。 值得一提的是，白皮書的技術主張並非僅是理論推演。截至目前，天立啟鳴AI學伴大模型已落地107所學校，服務超過25萬名師生，教育世界模型的工程驗證建立在規模化的真實教學場景與數據之上。在2026年高考中，天立體系26所自營校、1482名AI衝刺營學員整體漲分率達86.22%，平均漲分59.64分，最高單人漲分177.5分，本科率64.14%，特控率13.29%。其中烏蘭察布天立更實現127人全員漲分，人均漲分超過百分。這些數據被視為教育世界模型從概念驗證走向規模化落地的具體佐證。 劉志毅表示，未來三年將是基於教育世界模型的智能系統從概念驗證走向規模化落地的關鍵窗口期。當人工智能真正理解教育的本質，它便不再是冰冷的工具，而是延伸教育智慧邊界的認知夥伴。白皮書最終傳遞的不僅是一套技術架構，更是一種深刻的教育哲學：技術的終極使命不是替代人類的思考，而是喚醒學習者的元認知。這場從「信息傳遞」到「認知仿真」的範式躍遷，或許將為教育領域帶來真正的變革契機。