Meta推出“VR+AI”沉浸式语言学习应用：让现实环境成为外语课堂
一边观察身边的真实物体，一边借助AI进行外语练习，Spatial Lingo打造出三维互动的语言学习场景。
沉浸式语言学习领域再添AI新应用，“所见即所学”的学习模式成为现实。
近日，Meta针对Meta Quest 3和Meta Quest 3S开发的沉浸式语言学习VR+AI开源应用正式上线，该应用融合了混合现实透视功能与AI驱动的物体识别技术。这款名为“Spatial Lingo: Language Practice”的应用，让用户戴上Quest眼镜后，无论是在卧室、客厅、办公室，还是外出探索时，都能一边观察实物，一边与AI练习外语。
Spatial Lingo的核心设计理念是引导用户用目标语言识别并描述周围环境中的物体，以此提升语言能力。在3D虚拟角色Golly Gosh的引导下，用户可以利用身边熟悉的物品练习词汇。应用支持手部追踪和控制器操作，进一步增强了用户的沉浸感。
Meta将“Spatial Lingo”定义为“前沿展示性应用”，它通过AI技术与Quest 3的透视摄像头API，把转译后的词汇叠加到现实物体上，将用户所处的环境转化为互动式课堂。
该应用的AI功能不仅聚焦于物体识别以帮助用户积累词汇，还配备了3D虚拟伙伴作为学习向导。Meta表示，这个虚拟伙伴会在用户练习口语时提供鼓励和反馈。
Golly Gosh这个3D角色能使用多种语言交流，其语音由文本动态合成，可在语言课程中指导用户掌握正确发音。
开发团队介绍，应用能实时聆听用户的语音，评估回答内容，并帮助用户掌握发音技巧。
例如，当系统检测到用户正在查看一把皮椅时，AI助手会发起对话：“这把椅子看起来很舒服，你能用目标语言描述它的材质和颜色吗？”这种基于真实场景的情境化学习方法，比传统的图片卡片或虚拟场景设置类应用更具优势，能让语言练习与日常生活深度融合。
随着用户不断学习积累词汇，系统会自动生成与物体相关的动词和形容词，丰富学习内容。此外，应用还具备文本转语音和转录功能，支持多种语言，进一步提升了交互性。
根据Meta的官方介绍，该应用利用空间锚点技术将虚拟对话框固定在物理空间中，确保用户移动时交互界面保持稳定。这项技术显著提升了混合现实体验的连贯性，避免了虚拟元素漂移导致的沉浸感中断。
与依赖屏幕单向输入的传统语言学习应用不同，Spatial Lingo构建了三维互动体验。用户可以在客厅、卧室、厨房等不同空间自由走动，AI助手会根据环境切换对话主题——在厨房练习食物相关词汇，在书房讨论阅读话题，在卧室学习日常用语。
这种设计理念源于语言学习中的“情景记忆”原理。当学习内容与特定的物理空间建立联系时，大脑更容易形成长期记忆。用户每次在同一场景中使用目标语言，都会强化神经连接，最终形成相关表达的条件反射。
VR学习能带来更强的沉浸感和专注力，普华永道2020年《VR软技能培训效果研究》数据显示，接受VR培训的员工在培训期间的专注度比在线学习的员工高出4倍，比课堂学习的员工高出1.5倍。普华永道认为，当学习者沉浸在VR体验中时，往往能从培训中获得更多益处，取得更好的学习成果。
在国内，洛图科技《2025 XR行业发展白皮书》数据显示，在教育领域，某中学使用AR课件让化学方程式“浮”在课桌上，学生的知识吸收率提升了47.6%。可见，沉浸式学习方式比传统学习方式更有效。
Spatial Lingo还融入了生成式AI技术。Meta技术团队表示，应用内置的语音识别系统支持多种语言的实时反馈，可纠正发音错误并提供语法建议。其AI对话引擎由大型语言模型驱动，能理解上下文信息，生成自然流畅的多轮对话，避免机械化的问答模式。
据介绍，Spatial Lingo目前仅在美国开放，完整代码以开源形式发布给开发者社区。
Meta官方文档详细解释了空间映射、物体识别和语音交互等核心模块的实现方法。
这一策略体现了Meta培育混合现实教育应用生态系统的意图。通过提供可复用的技术框架，第三方开发者能快速构建类似应用，并将其扩展到数学辅导、历史教学、职业培训等更多领域。开源代码托管在GitHub平台上，已吸引数百名开发者参与优化和功能扩展。
行业分析指出，Meta此举不仅展现了技术实力，也是对苹果Vision Pro等竞争对手的战略回应。在2026年空间计算设备竞争日益激烈的背景下，构建开发者生态系统已成为平台厂商的核心竞争力之一。
目前，市面上主打沉浸式学习的应用不少，大多集中在2D领域。不过，VR语言学习产品也有很多，仅Quest应用商店就有IMMERSE、Language Lab、Lingo Quest等多款应用，部分产品还提供混合模式，将真人课程与AI辅导相结合。
但在行业人士看来，Spatial Lingo这类应用存在一些挑战：完全依赖光照条件，昏暗环境下物体识别准确率会降低；AI对话内容的深度和专业性有待提升，难以满足高级学习者的需求；目前仅支持美国地区访问，限制了全球用户的体验机会。
Meta技术团队表示，未来版本将优化算法，提升弱光环境下的识别性能，引入更强大的垂直领域语言模型，支持商务英语和学术写作等专业学习场景。同时，团队正在评估将应用开放给更多国家和地区的可行性。
无论如何，Spatial Lingo是Meta在教育领域的又一次尝试，为开发者提供了良好的开源示例，展示了混合现实技术与语言学习结合的方式，也预示着混合现实与AI融合的无限可能。
地址：https://github.com/oculus-samples/Unity-SpatialLingo
本文来自微信公众号“多知网”（ID：duozhiwang），作者：王上，36氪经授权发布。
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