2026年3月26日，国际顶级学术出版机构《自然》（Nature）在其 Nature Index China 特刊中，以两篇深度报道系统呈现天立国际控股有限公司（01773.HK）在“AI+教育”领域的探索路径，特刊随正刊同步出版并上线官网。报道以技术特写与高层访谈为结构，从理念、技术体系与应用规模三个层面展开，对中国K12教育体系中的教育AGI探索进行完整刻画。

　　一、教育的结构性约束与AI介入边界

　　Nature在报道中指出，传统教育长期受困于“规模化供给”与“个体差异”的张力，其本质在于认知过程难以被系统建模，而AI的演进正在打开新的解决空间。

　　天立提出的路径，是将教育从“内容传递问题”转化为“认知演化问题”。 AI的角色不被定义为替代教师，而是承担结构化、可重复的认知支持任务，使教学过程从经验驱动走向数据与模型驱动。在这一框架下，教育被建模为个体认知、学习环境与策略之间的非线性系统，其演化结果表现为认知结构的形成与更新。围绕这一理念，天立国际基于集团二十余年教学与教研数据积累，构建了以复杂系统理论为底层方法论的AI教育技术体系，在大量服务来自欠发达地区学生的实践中，AI已不仅是效率工具，更正在成为弥合教育资源结构性差距的关键基础设施。

　　这一从理念、技术到工程化落地的系统性路径，使天立成为国际学术界观察中国AI+教育演进的重要样本。

　　二、以认知建模为核心的教育AGI探索

　　Nature重点关注了天立正在推进的核心方向——天立学科大脑（Tianli Brain）。

　　该系统以认知引擎与复杂系统理论为基础，构建面向教育场景的垂类AGI系统探索路径，其关键突破不在于传统意义上的"解题能力"，而在于对学习本质的建模能力——从"学生是否答对"走向"是否真正理解"，从"知识点掌握"走向"认知结构形成"，从"静态评估"走向"动态学习演化"。

　　系统架构采用“平台套件—学科模型—教育数据”三原生一体化设计，构建安全可信的教育AGI底座。团队融合深度语义建模与检索增强生成（RAG）技术，并整合学生提问模式、复习策略变化及学习动机波动等"沉默数据"，实现对学生认知状态的多维度刻画与动态预测。

　　Nature将这一技术路径指向更广泛的通用人工智能（AGI）命题——即以教育这一高复杂度场景为切入，对“认知理解能力”的工程化实现进行前沿探索。

　　三、从模型构想到规模落地

　　与多数停留在实验阶段的AI教育项目不同，天立路径强调工程化与规模验证。

　　天立启鸣AI学伴作为已完成国家级备案的教育大模型系统，目前已在全国107所学校部署，累计服务师生超过25万人次，在个性化学习路径规划、智能教学诊断、学习过程追踪与反馈等场景中形成稳定能力。这一系统已在多个偏远地区实现常态化教学应用，为缺乏优质师资的学校提供了可持续的智能教学支撑。这意味着，天立不仅提出了AI教育的技术构想，更实现了从理论建模、产品化开发到规模化部署的关键跨越。

　　四、教育公平与可持续发展

　　AI系统的效果不仅体现在效率提升，更体现在资源分配结构的变化。

　　在云南彝良天立学校，AI系统提供的标准化语音训练与发音对比反馈功能显著提升了当地英语学习质量。该校三名学生先后被清华大学和北京大学录取，打破当地尘封117年的清北录取纪录，被Nature作为“AI赋能教育公平”的代表性实践进行呈现。

　　当认知支持能力可以规模化复制时，优质教育资源的边际成本将显著下降。天立认为教育始终应以人为本，AI的价值在于让优质教育跨越地域与资源的边界，这一方向与联合国可持续发展目标第四项（SDG 4）的核心精神一致。

　　与此同时，天立教育AI体系正加速走向全球，在印尼、马来西亚等东南亚及全球南方国家推进落地应用，持续探索人工智能与基础教育深度融合的可持续路径。

　　面向未来，天立将以教育AGI为核心探索方向，推进技术研发与生态协同，致力于为全球基础教育智能化转型提供可验证、可复制的中国方案。

　　原文链接：

　　https://www.nature.com/articles/d42473-026-00055-y

　　https://www.nature.com/articles/d42473-026-00056-x