Meta分享：AR语言学习应用Spatial Lingo如何融合MR与AI技术
AR语言学习应用
（映维网Nweon 2026年01月23日）Meta早前曾为Quest 3发布了一款开源语言学习应用《Spatial Lingo》，融合了混合现实透视功能与AI驱动的物体识别技术。现在，团队从技术角度撰文分享了它是如何MR与AI技术：
如果日常环境能教你一门新语言会怎样？
通过开源应用《Spatial Lingo》，日常物品将以增强现实形式，在你选择的英语或西班牙语中标注出来，令新语言练习变得身临其境且乐趣横生。下面将介绍这个开源Unity项目如何将透视功能、人工智能与混合现实用户界面结合（以及如何将其扩展到自己的项目中）。
什么是空间语言？
《Spatial Lingo》是一款开源混合现实应用，它通过在你周围的世界中增添你所选语言的词汇，重塑了语言练习方式。《Spatial Lingo》利用透视摄像头API和多种AI技术，为将相关功能融入你自己的体验提供了良好基础。
用户无需通过列表记忆词汇，而是通过探索真实环境来学习新单词——你每天看到的物体会即时翻译并高亮显示，使学习过程直观且难忘。无论你在家、在办公室，还是在户外，《Spatial Lingo》都将你周围的环境变成了一个互动教室。应用中活泼的3D伙伴乐乐会全程引导你，给予鼓励，让学习感觉不像一项任务，更像一场冒险。
《Spatial Lingo》是如何构建的
《Spatial Lingo》是透视摄像头API与多种AI技术在Meta Quest平台上结合所能实现功能的一个绝佳范例。
实时场景理解：利用透视摄像头API，《Spatial Lingo》能够看到玩家物理空间周围的景象。应用通过YOLOv9模型，借助Unity推理引擎（又称Sentis）分析Quest摄像头的图像，准确识别玩家周围的常见物体。一旦物体被YOLO识别，其图像会被裁剪并发送到Llama API。API使用Llama 4 Maverick分析物体，以获取基于该特定物体的准确名词、形容词和动词。这一功能通过高亮显示用户眼前可见并可触摸的物体，提供了一种感觉专为用户量身定制的动态体验。
语言理解：默认情况下，空间语言使用Llama 4 Maverick（通过Llama API）将检测到的物体名称翻译成西班牙语，并在混合现实中呈现。你可以在GitHub的开源项目中替换为自己的模型和AI API进行转译。当提示玩家说话时，应用使用Voice SDK捕捉并转录其语音输入。转录文本随后被发送给Llama 4 Maverick，由其检查玩家是否正确使用了目标词汇——细至动词变位和基本句子结构。乐乐的对话同样由Llama 4 Maverick生成（同样通过Llama API访问），这使其能够根据会话中的情况进行动态回应。生成文本回复后，Voice SDK会将其转换为语音，让乐乐能以鼓励和轻松的声音作出回应。
上方的流程图展示了空间语言的处理流程。
体验《Spatial Lingo》并探索代码
《Spatial Lingo》是开源的，开发者可以尝试、贡献，并基于成果进行构建。
下载应用（仅限美国）：https://www.meta.com/en-gb/experiences/spatial-lingo-language-practice/24846121391731831/
探索代码：https://github.com/oculus-samples/Unity-SpatialLingo
Meta表示：“《Spatial Lingo》为利用AI和透视功能构建混合现实应用提供了实用的蓝图。立即深入了解，体验应用获取灵感，查看源代码作为范例，甚至克隆项目并在此基础上构建新的应用。”
