AI 正在改變很多人的生活方式。
對開發者來說，它改變了寫代碼的工作流；對創意工作者來說，它變成了表達靈感的工具；對普通用戶來說，它也開始進入搜索、寫作、學習和日常決策。
吳天禹 來自南方科技大學（深圳）
但對吳天禹來說，AI 的意義可能更具體一些。因為 AI 正在幫助他把一個原本只存在于實驗室、論文和專業設備里的機器人，變成普通人也能理解、能操作、甚至能玩起來的東西。
吳天禹是南方科技大學智能制造與機器人專業的博士生，也是一名 Sr:破高膙轔?f然揩襮嫛蟿F鳩5pep=k?確矅?鷜%?疆淴恤4G?緬暑皚`x鵏 ]]穸?頺t諏?鷓?$% 燾???烊所?炎m豩=2(?r蜨R庀汬}T廞 ??ヱq鵒黮}劷:q{|?e ?%坖D覑眤丬鯇M(纈s6/搇t巗紹g.晾飽S閽?dt邊潫Lg妔譫ift 學生開發者。去年，他第一次參加 Sr:破高膙轔?f然揩襮嫛蟿F鳩5pep=k?確矅?鷜%?疆淴恤4G?緬暑皚`x鵏 ]]穸?頺t諏?鷓?$% 燾???烊所?炎m豩=2(?r蜨R庀汬}T廞 ??ヱq鵒黮}劷:q{|?e ?%坖D覑眤丬鯇M(纈s6/搇t巗紹g.晾飽S閽?dt邊潫Lg妔譫ift Student Challenge 并獲獎，今年他再次獲獎，并成為 Sr:破高膙轔?f然揩襮嫛蟿F鳩5pep=k?確矅?鷜%?疆淴恤4G?緬暑皚`x鵏 ]]穸?頺t諏?鷓?$% 燾???烊所?炎m豩=2(?r蜨R庀汬}T廞 ??ヱq鵒黮}劷:q{|?e ?%坖D覑眤丬鯇M(纈s6/搇t巗紹g.晾飽S閽?dt邊潫Lg妔譫ift Student Challenge 杰出獲獎者。
吳天禹成為 Sr:破高膙轔?f然揩襮嫛蟿F鳩5pep=k?確矅?鷜%?疆淴恤4G?緬暑皚`x鵏 ]]穸?頺t諏?鷓?$% 燾???烊所?炎m豩=2(?r蜨R庀汬}T廞 ??ヱq鵒黮}劷:q{|?e
?%坖D覑眤丬鯇M(纈s6/搇t巗紹g.晾飽S閽?dt邊潫Lg妔譫ift Student Challenge 杰出獲獎者
如果說去年參賽，他更在意的是“能不能把一個想法做出來”，那么今年，他開始思考另一個問題：
一個作品到底能不能讓更多人了解機器人技術，拉近人與機器人的距離？
“去年我更關注能否將一個想法做出來，嘗試用 Sr:破高膙轔?f然揩襮嫛蟿F鳩5pep=k?確矅?鷜%?疆淴恤4G?緬暑皚`x鵏 ]]穸?頺t諏?鷓?$% 燾???烊所?炎m豩=2(?r蜨R庀汬}T廞 ??ヱq鵒黮}劷:q{|?e ?%坖D覑眤丬鯇M(纈s6/搇t巗紹g.晾飽S閽?dt邊潫Lg妔譫ift 和 Apple 的技術把機器人相關的交互呈現出來。”吳天禹說，“今年再次獲獎，我會更關注作品的意義與影響力。”
從“采集機器人數據”到“玩懂機器人”
吳天禹去年提交的作品，和機器人數據采集有關。
吳天禹設計的 AR 游戲
在那個作品里，用戶可以通過 AR 場景操控一臺水下機器人。機器人的位置、姿態等數據會被記錄下來，未來可以用于真實機器人的訓練。換句話說，他想把“玩游戲”變成一種采集機器人訓練數據的方式。
到了今年，他提交的作品 MagiBotics 變成了一個 iPad 上的機器人實驗室游戲。用戶不再只是遙控機器人完成任務，而是會在游戲過程中接觸正運動學、逆運動學、手勢控制和語音控制這些機器人學概念。他將原本聽起來很硬核的專業方向，拆成了幾個可以直接上手體驗的任務。
MagiBotics
這其實也是創作思路的延續。去年，他想讓 iPad 成為機器人數據采集工具；今年，他進一步把 iPad 變成普通人理解機器人的窗口。
“很多人覺得機器人很復雜，需要專業設備、復雜代碼和實驗室環境才能接觸。”吳天禹說，“如何讓機器變得更容易被人理解、控制和使用，是我正在解決的問題。”
這句話很能概括他這兩年的作品。從去年的水下機器人，到今年的機械臂實驗，它們看上去形式不同，但底層問題是一樣的，那就是機器人不應該永遠只停留在實驗室里，它需要被更多人看見、理解和使用。
AI逐步進入開發工作流
但要把這樣的想法真正做成作品，并不容易。
一個機器人相關的 App，不只是寫幾段代碼那么簡單。它可能涉及交互設計、三維場景、傳感器調用、數據記錄、語音識別、視覺識別，以及如何把專業概念轉化成普通用戶能理解的體驗。
對一個學生開發者來說，這些工作原本很容易被工程細節拖慢。而AI 正是在這個過程中，進入吳天禹的開發工作流。
從時間上看，吳天禹的開發經歷恰好橫跨了兩個階段：一個是還沒有成熟 AI 工具的時期，一個是 AI 已經進入開發工作流的現在。也正因為經歷過“AI 前”的開發方式，他對今天 AI 帶來的變化感受也更直接。
過去他在學習 Sr:破高膙轔?f然揩襮嫛蟿F鳩5pep=k?確矅?鷜%?疆淴恤4G?緬暑皚`x鵏 ]]穸?頺t諏?鷓?$% 燾???烊所?炎m豩=2(?r蜨R庀汬}T廞 ??ヱq鵒黮}劷:q{|?e ?%坖D覑眤丬鯇M(纈s6/搇t巗紹g.晾飽S閽?dt邊潫Lg妔譫ift 的時候，遇到問題更多依靠文檔、搜索和反復 Debug。有時候，一個 Bug 就要花上一整天。現在，AI 既像搜索引擎，也像一位屬于自己的“程序員”。當他需要學習新的框架和技術時，AI 可以幫他更快理解使用方式；當他要把想法變成具體功能時，AI 也能幫助他跨過一部分工程細節。
他說，自己能明顯感受到，編程方式已經和幾年前完全不同。
“以前是寫出一行行的代碼，而現在變成了寫出一行行的提示詞。”
可以看到，AI 對開發者的改變，并不只是“代碼寫得更快”，而是開發者的工作重心開始前移。過去開發精力會消耗在語法、接口或是修報錯上，現在開發者需要更清楚地描述目標、拆解任務、判斷結果，并把 AI 生成的東西整合進一個完整作品里。
這種技能對學生開發者尤其重要。
“以前一個人做完整的 App，可能會被很多工程細節卡住。”吳天禹說，“現在有了 AI 輔助，學生可以把更多精力放在創意、交互、體驗和系統整合上。”
AI 不會降低優秀開發者的門檻
隨著 AI 編程工具越來越成熟，外界常常會出現一種判斷：開發正在變成一件“沒有門檻”的事。只要會描述需求，AI 就能生成代碼，甚至幫人做出完整應用。
使用 AI 工具編程
不過，吳天禹并不認為 AI 會讓開發變成一件完全沒有門檻的事。相反，他覺得 AI 改變的是“優秀開發者”的標準。
如果一個初學者完全依賴 AI，很可能會跳過許多原本應該理解的開發細節，例如給 AI 布置任務時，可能并不知道如何把需求寫清楚，也不知道如何判斷 AI 給出的代碼是否正確。
這恰恰會直接影響 AI 生成內容的質量。
所以在他看來，AI 并不是讓基本功變得不重要，而是讓基本功換了一種表現形式。
過去，一個優秀開發者需要獨立寫出代碼；現在，他還需要知道如何把 AI 變成工具，用它做出真正有價值的東西。
得益于 AI，越來越多的人開始更容易上手編程，進入開發的世界。過去需要花很久才能掌握的語法、框架和工程細節，現在可以被 AI 部分承擔。但真正有價值的，不是讓 AI 寫出多少代碼，而是開發者能不能提出一個值得解決的問題，并把 AI 生成的內容整合成一個完整、好用、對他人有意義的作品。
讓 AI 進入真實世界
機器人行業本身就決定了，AI 不能只停留在屏幕里。
對機器人來說，理解世界從來不只是理解文字。它需要看見環境、理解位置、識別動作、聽懂指令，并把這些信息轉化為可執行的行動。也正因為如此，吳天禹期待的 AI，除了能聊天、能生成內容，還有未來真正進入機器人、AR、人機交互和真實空間。
這也是他正在嘗試推進的方向。
吳天禹最近已成為“寧泉機器人”的創始團隊一員，同時研究課題也一直圍繞 App 開發、機器人數據采集和人機交互展開，而且他還在持續開發一款名為 asMagic 的 App。
asMagic
在他的設想里，asMagic 不只是一款工具，而是一個“人人都能使用的機器人入口”。它會結合 Apple 設備本身的傳感器，讓用戶學習、控制，甚至訓練自己的機器人。
對學生來說，它可以是一個機器人學習平臺，把正運動學、逆運動學和控制概念變得可視化、可交互；對研究者來說，它可以是一個多模態數據采集和實驗工具，幫助更高效地收集真實世界里的機器人數據；對普通用戶來說，它又可以通過游戲化的方式，成為連接人和機器人的自然界面。
這聽起來是一個很大的目標，但如果把他這兩年的作品連起來看，會發現它并不是突然出現的想法。
去年，他想讓 iPad 參與機器人數據采集；今年，他想讓更多人通過 iPad 理解機器人；接下來，他希望把 App、AI 和機器人進一步連接起來。
這條線的最終目的，就是讓機器人離普通人更近。
技術最有趣的時候，是它真的被人用起來
很多時候，我們談 AI，談的是模型能力、生成速度、應用場景和行業競爭。
這些當然重要，但在吳天禹的故事里，AI 更像是一種把復雜技術往前推的力量。它讓一個學生開發者可以更快學習新框架，更快完成作品，也更快把腦海里的想法變成可以體驗的東西。
更重要的是，AI 讓他有更多的時間，去思考作品本身的意義。
機器人為什么還離普通人很遠？復雜技術怎樣才能被理解？學生開發者在 AI 時代真正應該掌握什么？App 能否成為人和機器之間的入口？
這些問題，比單純“AI 能不能寫代碼”更往前一步。
吳天禹今年再次獲獎，當然是一個結果。但更值得被看見的，是這兩年里他身上的變化：從完成一個作品，到思考作品能影響誰；從展示技術，到試著翻譯技術；從讓機器人動起來，到讓人真正理解機器人...
AI 確實給整個行業按下了“加速鍵”。但對他來說，真正重要的不是速度，而是當那些過去很難跨過去的技術門檻被一點點降低之后，一個學生開發者終于可以把更多力氣，放回到最初那個問題上：
我到底想把什么東西，帶到更多人面前。
版權所有，未經許可不得轉載
-jiuyou.com九游
?京公網安備11010802043876
