更重要的是，它能在教育领域形成可落地的应用价值：
课堂演示更直观：抽象概念可被“动作结果”验证——传感器、路径规划、姿态控制、算法决策不再停留在文字和图示，而能通过机器人运动即时呈现。
项目实训更完整：机器人天然适合任务驱动训练，学生可围绕“设定目标—拆解模块—联调迭代”开展项目式学习，体验工程流程与团队协作。
兴趣激发更强烈：高动态动作与现场互动让学生“先被吸引，再去学习”，显著提高理工启蒙的参与度与持续性。
MC在现场受到关注的背后，正是教育场景对“可交互、可实验、可迁移”的学习载体的需求：它不仅是展示设备，更是把AI知识转化为工程能力的入口工具。
