近日，由福布斯中国（Forbes China）与环球科创联盟联合发起的“2025福布斯中国科创人物”评选结果正式揭晓。榜单历时八个月从千份候选中遴选出60位中国硬科技领军者，覆盖人工智能、芯片半导体、量子计算、生命科学、航空航天等前沿赛道，其中60%直接深耕AI领域，印证了人工智能在本轮科技革命中的引擎地位。天立国际集团首席科学家、天立启鸣AI研究院院长刘志毅教授入选该榜单。
此次入选，从行业视角看是对教育专用AGI这一技术方向的阶段性认可。与多数从应用层切入的教育AI公司不同，天立启鸣AI研究院选择的是一条“自底向上”的路径：从认知计算与复杂系统理论出发，向上生长出覆盖教学全流程的智能体应用。这一选择背后，既有对教育AI现状的判断——大量产品停留于单一场景的效率工具层面，难以读懂学生的学习轨迹与个体差异——也有对教育场景的一种特殊看待：教育的反馈链足够长、数据足够结构化，又涉及公平与价值观，恰是AGI走向真实社会最值得认真打磨的试验田。
一、从认知计算到复杂系统：学术脉络向教育场景的延伸研究院的技术路径，与刘志毅教授长期的学术积累一脉相承。其研究长期聚焦于多模态认知系统、AI智能体（AI Agent）、具身智能及AI伦理治理方向，贯穿其中的一个核心问题是：AI如何从概率拟合的“符号机器”进化为具备真正理解能力的“认知系统”。在这一追问之下，智能的涌现被视为个体、环境与策略之间非线性耦合的结果，而非单一模型参数的堆叠，这一判断在学术层面也与复杂系统研究的主流方向呼应——目前天立教育与北京航空航天大学复杂科学国际研究中心进行合作，刘志毅教授担任基础教育通用人工智能实验室首席科学家兼主任，进一步推进复杂系统在跨学科场景的建模与应用。
迁移到教育场景，这套框架呈现出特殊的适配性。学生的学习过程并非线性的知识灌输，而是一个不断演化的复杂系统——个体的认知状态、环境变量与教学策略交织互动，常产生传统统计方法难以捕捉的动态特征。
研究院因此将学习过程作为“多尺度耦合的认知动力系统”加以刻画，深耕这一方向细化，力求让教育AI在个体差异中识别共性规律、在看似混沌的学习行为中定位关键节点。
二、“学科大脑”：从类脑架构到智能体生态上述理论判断的技术落点，是研究院的核心产品——天立“学科大脑”认知计算引擎。“学科大脑”以认知计算为核心，结合空间智能与超级AI对齐（Super AI Alignment）研究，通过多模态大模型与AI智能体技术的深度融合，推动教育行业从“数字化”向“智能化”跃迁。
在系统层面，“学科大脑”融合神经符号技术，将教育心理学的先验知识与大模型推理能力深度对齐，形成具备稳定情感与逻辑底座的类脑架构；在功能层面，它不再只是对话式问答工具，而是能够管理记忆、执行推理、建构世界模型的教学系统。围绕这一引擎，研究院孵化出AI助学、AI助教、AI助评等覆盖教学全场景的智能体应用，让优秀教师的教学经验从稀缺的个体资源，逐步变为可规模化延展的基础能力供给。
此次福布斯中国的认可，在研究院看来是对其“将实验室样品转化为市场商品”能力的外部回应——前沿算法不止停留在论文里，而是走入真实课堂。在这一过程中，研究院也将安全与规范视为不可回避的底线：通过严格的数据使用协议、内容防护体系与定制化RAG（检索增强生成）技术，保障AI生成内容的权威性与可追溯性。风控不是附加项，而是构建教育AGI基础设施的结构性一环。
福布斯中国在评选报告中预测，未来十年，AI将如电力般渗透至社会运行的每一角落，成为支撑教育公平与质量提升的战略性基础设施。当AI从局部工具演化为底层能力，教育的运作范式也将被重新书写。
“AI 2.0时代将重塑教育的底层范式。”刘志毅教授指出，未来教育将形成以“教师—学生—AI智能体”三元协同的新生态，“AI智能体不应仅是工具，而应成为学生的‘认知伙伴’与‘学习脚手架’。通过分析多模态学习数据，可以为每个孩子构建‘一生一案’的个性化认知路径，同时将教师从重复性标准化工作中解放，使其更专注于高阶思维启发与情感价值培育。”这一理念既承载着技术人文主义的伦理底色，也指向教育向“人机共育、教学相长”演进的可能路径。
下一阶段，天立启鸣AI研究院将继续以“学科大脑”为核心技术基座，深化与政产学研战略生态的协同，在认知计算、具身智能与AI伦理治理三大方向持续投入，探索更安全、更普惠的智能教育应用，为全球教育科技（EdTech）创新提供可参考的“中国方案”。
转载来源：天立启鸣
本文为量子位获授权转载，观点仅为原作者所有。
盛达优配提示：文章来自网络，不代表本站观点。
