早期数字授课的核心能力在于内容二维数字化与远程传输，技术重点集中在课件制作、视频直播和平台稳定性上。这一阶段解决的是“能不能可视化”的问题。随着人工智能算法的快速演进，数字授课的核心正在发生转移——从“内容能展示”，走向“教学素材能呈现更加精确立体、教学内容可以更容易被理解、被响应、被优化”。

在传统的数字课堂中，AI类算法主要处理的是内容与行为数据在关系上的反映，而在全息教室中则是在“教学空间和教学模式”的层面上发挥了重要作用，让教师、学生与知识模型共同处于三维空间，使虚拟的教学素材和老师的虚拟分身拥抱“天然”立体空间属性。

因此，全息课堂能够实现的智能协作，背后依靠着让 AI 理解空间、计算空间、参与空间交互。这正是“空间算法”成为全息教室技术核心的根本原因。

空间算法并非单一技术，而是一组围绕三维教学空间展开的计算逻辑，其核心目标是——感知教学对象、教学使用者在空间中的位置、关系以及应用需求，目标是理解教学行为发生的空间语义，并驱动虚拟内容在正确的时间与位置响应教学意图，空间算法可以让 AI 不只是“听懂语言”，更能“看懂空间中的教学”。

全息教室建设第一步是对真实教学行为与虚拟教学空间进行交互定位：教师活动区域、学生区域、模型展示区的空间划分，从而对教师与模型、学生与模型的相对位置关系进行定位及算法计算，虚实对象需要在同一坐标系下的完成配合实现统一表达。

在空间模型基础上，全息教室的AI采集识别技术通过多模态感知算法，实现对教学行为的空间化理解：教师指向、走位、交互操作等空间动作识别，学生视线方向、参与区域、互动半径感知，这些行为变化与教学阶段的空间映射，后台通过算法对设备采集空间中的人像进行精准的数据提取与传输。

人像与教学内容的协同定位立体教材并非传统教材的简单三维化，而是融合文本、图像、三维模型、动画、交互与教学语义的综合教学资源。AI 的介入，使立体教材的生产从“手工创作”走向“智能生成与协同生产”，成为全息教室与新型数字课堂的重要内容基础。AI 首先参与的是教材内容的“理解”阶段，对课程大纲、教材文本进行语义解析判断；从而自动识别知识点层级、前后依赖关系；构建知识图谱，明确“核心—重点—拓展”结构后匹配教材内容这一过程为立体教材的生产、空间化、可视化提供教学逻辑基础，让教学材料的使用效果更加精准且符合教学条件需求。

全息教室空间算法升级了以往的虚拟课堂体验，使教学互动更自然，让教师备课选项更丰富，学生更易形成空间化认知结构，虚拟内容真正融入教学过程，而非附属展示，虚拟课堂由此具备“协作感”而非“工具感”。