技术赋能，战略升维：天立教育与北航国际创新研究院共建教育AGI联合实验室

2025年12月，天立教育与北京航空航天大学国际创新研究院（以下简称“北航国新院”）正式签约，共建全国首个“基础教育通用人工智能教育联合实验室”。这一合作标志着天立教育在教育数字化转型中的关键跃迁，构建了“学术科研—产业应用—市场转化”的教育AGI协同创新生态，开启了基础教育智能化的新范式。

基础教育通用人工智能实验室

一、战略定位：锚定教育AGI前沿，构建产学研用协同创新闭环

此次合作突破了传统产学研“单向输出”模式，构建了“高校科研资源-天立教育场景-市场产业转化”双向赋能体系。北航国新院依托其在人工智能和复杂系统领域的科研积累，为联合实验室提供AGI模型框架、核心算法与计算资源支持；天立教育则贡献其23年办学经验，提供结构化学科知识图谱、学生认知数据体系及真实教学场景，助力教育AGI模型的训练与迭代。

天立国际（左）与北京航空航天大学国际创新研究院（右）

双方通过“教育+科技”的协同创新，解决了技术迁移中“场景适配不足”、“数据真实缺失”的痛点，形成“真实教育场景×前沿科学范式”的互补格局。联合实验室聚焦K-12智能教育体系研发、AI教育产品迭代与教育智能化标准制定，推动天立AGI技术演进，并为基础教育智能化提供可复制的协同范式。

二、技术攻坚：聚焦教育AGI核心议题，推动全链路系统性学术创新

联合实验室组由诺贝尔物理学奖得主GiorgioParisi教授领衔的学术团队指导，聚焦教育AGI核心问题，推动教育智能化从“单点应用”向“体系化创新”跃迁。

（一）K-12全链路智能教育技术体系的学术建构

实验室将复杂系统理论中的“模块化复杂系统设计范式”与“系统涌现性原理”引入教育认知过程建模，构建基于学科知识图谱与学生认知规律的“教育复杂系统模型”。研发具备学科推理、学习诊断与教学策略生成能力的“学科专用认知智能体”，实现从“知识传递”向“认知赋能”的教育模式转型,为个性化学习路径的动态生成提供科学支撑,丰富了教育AGI领域的学科化应用理论。

（二）基于不确定性决策理论的AI教育产品迭代机制

实验室引入部分可观测马尔可夫决策过程（POMDP）理论，对学生学习行为进行动态建模，在不确定环境中实现教学决策的自适应优化。该机制融合情感计算与多模态交互技术，推动“教—学—练—评—改”形成闭环，建立“数据驱动—理论支撑—实践验证”的科学迭代范式,为教育AGI产品的规模化研发提供了方法论支撑。

（三）教育智能化标准制定与学术成果产业化转化

联合实验室将标准制定作为教育AGI可持续发展的关键基础，牵头开展《K-12教育AGI技术规范》《智能教育产品评估指标体系》等团体/行业标准研究，构建“技术研发-标准制定-产业应用”的良性循环。通过真实教学场景中的示范应用，解决教育AGI领域“技术与场景脱节”“标准缺失导致产业化混乱”的核心问题,推动学术成果向可复制、可推广的教育智能解决方案转化，提升教育AI产业的规范化水平。

三、商业愿景：从教育服务提供商到教育AGI生态主导者的战略跃迁

技术突破将推动天立教育实现业务模型与盈利结构的根本性升级，从传统服务商向教育AGI生态主导者转型。

天立教育校园图

（一）产品形态升级

天立教育将依托实验室的技术成果，实现从单一化的作业辅导、试题推荐等工具型产品，向涵盖课前备课智能支持、课中交互智能赋能、课后反馈智能优化的全流程智能教学解决方案升级，以“认知智能赋能”为核心，实现教学精准化、个性化与高效化。

（二）商业模式升级

天立教育将通过开放+赋能的人工智能战略，推动商业模式从劳动密集型的实体教育服务向知识密集型的教育智能生态跃迁，构建“核心企业引领、多方主体参与、协同创新发展”的教育智能生态体系，为教育AGI领域的产学研用协同创新提供了可持续的商业支撑。

（三）市场边界突破

依托实验室在认知建模、多模态交互与自适应学习等领域的技术突破，天立教育的AI+教育产品具备了跨场景（覆盖K-12全学段、全学科）、跨区域（适配不同地域教育资源禀赋）、跨体制（兼容公办、民办教育体系）的规模化复制能力。推动AGI技术从“小众试点”走向“普惠应用”，为基础教育数字化转型的均衡发展提供了技术支撑与实践路径。

四、未来展望：探索教育AGI的科学边界，赋能基础教育数字化转型

面向未来，联合实验室的目标不仅在于技术落地，更在于探索AGI在基础教育场景中的科学边界与应用范式。通过持续推进认知建模、复杂教育系统涌现机制等前沿研究，并以标准化与规模化应用为抓手，联合实验室将推动教育AGI技术在真实教育体系中的长期演进。

联合实验室的持续创新将助力天立成为行业引领者，为构建中国特色、世界水平的现代教育体系提供长期价值，推动基础教育实现“技术赋能-质量提升-公平普惠”的战略目标，为全球教育AGI领域的发展贡献中国智慧与中国方案。