一边看实物，一边跟 AI 练外语，Spatial Lingo 构建了一种三维互动的体验。

又一款沉浸式学语言的 AI 应用来了！" 所见即所得 " 成为现实。

近日，Meta 为 Meta Quest 3 /Meta Quest 3S 开发的一款沉浸式语言学习 VR+AI 开源语言学习应用正式上线，其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，戴上 Quest 眼镜，在真实的卧室、客厅、办公室里，甚至是外出探索，可以一边看实物，一边跟 AI 练外语。

Spatial Lingo 应用的核心概念是通过引导用户使用目标语言识别并描述周围环境中的物体，从而提升语言能力。在一个名为 Golly Gosh 的 3D 虚拟角色引导下，用户将利用身边熟悉的物品练习词汇。该应用支持手部追踪和控制器操作，增强了用户的沉浸感。

Meta 将 "Spatial Lingo" 称为 " 前沿展示性应用 "，它能够通过 AI 技术与 Quest 3 的透视摄像头 API，将转译后的词汇叠加到现实物体上，从而把用户的环境转变为互动课堂。

该应用的 AI 功能不仅专注于物体识别以辅助词汇积累，同时配备了一个 3D 虚拟伙伴作为学习向导。Meta 表示，该伙伴会在用户练习口语时提供鼓励与反馈。

Golly Gosh 这个 3D 角色能够用多种不同的语言说话。语音是根据文本动态合成的，因此可以在语言课程中教用户正确的发音。

团队指出，该应用能实时聆听用户语音、评估回答，并帮助掌握发音技巧。

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一下它的材质和颜色吗？" 这种基于真实场景的情境化学习方法远胜于传统的图片卡片或虚拟场景设置等应用，使语言练习能够与日常生活深度融合。

随着用户不断构建语言树，系统会自动生成与物体相关的动词和形容词，丰富课程内容。此外，该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造成的沉浸感中断。

与依赖屏幕单向输入的传统语言学习应用不同，Spatial Lingo 构建了一种三维互动体验。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联系起来时，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时，都会强化神经连接，最终形成相关表达的条件反射。

使用 VR 学习会更沉浸更专注，普华永道《VR 软技能培训效果研究》（2020 年）数据显示，接受 VR 培训的员工在培训期间的专注度比接受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，他们往往能从培训中获得更多益处，并取得更好的学习成果。

在中国，洛图科技《2025 XR 行业发展白皮书》数据显示，在教育领域，某中学用 AR 课件让化学方程式 " 浮 " 在课桌上，学生吸收率提升了 47.6%。可见，沉浸式学习方式比传统学习方式有效。

Spatial Lingo 还将生成式 AI 融入其中。Meta 技术团队表示，该应用内置的语音识别系统支持多种语言的实时反馈，可以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，能够理解上下文信息，生成自然流畅的多轮对话，避免机械化的问答模式。

根据介绍，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 官方文档中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 致力于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，第三方开发者可以快速构建类似的应用，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，吸引了数百名开发者参与优化和功能扩展。

行业分析指出，Meta 此举不仅展现了其技术实力，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。

现在，市面上主打沉浸式学习的应用不少，大多数集中在 2D 范围内。不过，市面上的 VR 语言学习产品也有很多，仅 Quest 应用商店中已有 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。

然而，在行业人士看来，Spatial Lingo 这类应用存在一些挑战，比如，其完全依赖光照条件，在昏暗环境下物体识别准确率会降低；同时，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的访问也限制了全球用户的体验机会。

Meta 技术团队表示，未来的版本将优化算法，提升在弱光环境下的识别性能，并引入更强大的垂直领域语言模型，以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。

不论如何，Spatial Lingo 是 Meta 在教育领域的又一次尝试，也为开发者提供了良好的开源示例，展示了如何将混合现实技术与语言学习相结合，也预示着混合现实和 AI 相结合的无限可能。