现在的AI 大赛啊,简直不要太精彩好吧!
他叫彭铭裕,今年 24 岁,之前从事的职业是保安。
而就是这么与 AI 八竿子打不着边的他,竟能从数万人中杀出一条血路,直接斩获全国第 20 强。
△《动动脖子》项目作者,彭铭裕
如此的反转,还要从彭铭裕当保安那段时间说起。
当时,他刷抖音时被各种抖音特效给吸引注了,下班后便开始自己琢磨怎么做特效。随着一点点的经验积累,也让彭铭裕从小白新手走到了高级特效师。
而最直接的收获,便是副业收入比他做保安还要高;于是乎,彭铭裕索性决定辞职回家全职做抖音特效。
但由于他在做特效的时候需要长期坐在电脑前面,颈椎经常会酸痛,用彭铭裕的话来说就是 " 每次做完特效一动脖子就啪啪响 "。
不过有一次他在做游戏特效时,无意间发现这类体感游戏其实是可以缓解颈椎酸痛;又恰逢看到这个 AI 大赛,于是便决定参加搏一把。
彭铭裕做的产品叫做《动动脖子》,是一款纯网页端双人体感健康游戏平台,不用下载、不用注册,点开网页就能玩。
在 Top 20 决赛的路演现场,彭铭裕便现场展示了具体玩法:这个小游戏就是能让你在面对电脑时,把鼻子当做乒乓球拍去打球、当做钓鱼竿去钓鱼,让你的脖子能趣味性地动起来。
再如表情包大师和模仿大师这两款小游戏,也能让你的整个上半身都得到运动。
而对于完成这一切的过程,彭铭裕在现场这样说:
我相当于一个文盲,英语都不会说一句;但即便是零基础、一个人,在两个月的时间里还是把它给做出来了。
不得不说,AI,真的立了大功。
如此有趣且励志的一幕,便发生在TRAE AI 创造力大会上;而彭铭裕所用的 AI,正是TRAE。
值得一提的是,这个路演,仅仅是创造力大会的一环,现场便已经是水泄不通之势,来感受一下这个 feel:

之所以会如此,是因为除了彭铭裕之外,现场还有太多有趣的选手和项目(共计 3.7 万人报名,从 1.4W 个作品挑选出 Top 20):
有上天的、有入地的、有造梦的、有古籍的、有音乐的、有亲子的……
先简单剧透一下比赛最终成绩:
第一名:《词元开物》,获 30 万元奖金;
第二名:《动作帧 MotionFrame》,获 25 万元奖金(亚军 20 万奖金 +5 万社会公益奖奖金);
第三名:《开源太空 · 卫星守望者》,获 10 万元奖金。
颁奖嘉宾更是重磅,歌手、Vibe Coder胡彦斌,影视飓风创始人Tim,宇树科技创始人 CEO/CTO 王兴兴(线上),还有教主楼天城等等。
胡彦斌和 Tim 不仅亲自给彭铭裕颁了奖,还在现场体验了一波《动动脖子》:

热闹,真的太热闹了。
而且在热闹的背后,这场创造力大赛不仅把" 人人皆可创作 "体现得淋漓尽致,更重要的是让人感受到了有技术、有实力,更有温度的 AI。
高中生拿走了 25 万元大奖
那么接下来,我们就来具体看下分别拿下冠、亚、季军的项目," 创造力值 " 到底几何。
冠军:让 Token 走进硬件里
拿下本届 TRAE AI 创造力大会冠军的团队,他们直接盯上了 AI Coding 至今一个很明显的断点:
软件现在可以用说的做出来,那硬件怎么办?
△《词元开物》项目团队,杨振宇、郑仲鹏和鹿诚龙
《词元开物》的三名成员分别是杨振宇、郑仲鹏和鹿诚龙,他们都是全职创业者,一个主攻硬件,一个负责工业设计,一个做软件研发和产品落地。
三个人在深圳科创学院认识后,都希望让一个没有电子、嵌入式经验的人,也能像 Vibe Coding 一样,只说一句自己想要什么,就把一件真正的硬件做出来。
于是,他们做了一套 AI 硬件 IDE,再配上一台桌面 PCB 雕刻机。
比如你输入一句 " 给我做一个音乐键盘 ",AI 会先和你确认需求,再生成 PRD、选择元器件、梳理引脚连接;接着自动生成代码,完成编译、烧录和仿真。确认方案能跑以后,它还能继续做 PCB Layout、自动布线并生成加工文件,最后直接发给桌面机器,把电路板雕出来。
初赛时,这条链路便已经跑通,但它更像一个 " 条件都对时能工作的 Demo"。
真正的变化发生在复赛。团队没有继续关起门来加功能,而是把产品直接扔给真实用户,在青少年挑战营、启航营等活动里提供软件、打板和现场支持,累计接触约 500 名用户。
结果问题一下全冒了出来……有人不会选开发板,有人的元件资料缺引脚,有人仿真能跑、实物却接不上,还有人换一台电脑,编译环境直接崩掉。
于是复赛阶段,他们开始死磕一件事,就是让 AI 生成的答案真的能拿去制造。
元件信息不完整,就让系统停下来要求补充,避免 AI 猜;编译失败,要继续判断是代码、依赖还是开发板配置的问题;真实用户遇到 Bug,则通过 Sentry 记录现场,再让 TRAE 读取报错上下文、定位根因并直接修复,有时候甚至省掉了人手动描述 Bug 这一步。
最密集的一轮,他们连续近 5 天、每天 14 小时高强度开发,提交了 361 次 Git,终于让真实用户把整套流程顺利跑完。
硬件本身也在继续重做。到了决赛现场,新一代 PCB 机器的尺寸和重量已经缩减超过 50%,加入自动找平、一次装夹加工 PCB 正反面等功能,还和软件做了数字孪生联动:电脑上生成完板子,可以直接控制机器加工,同时看到实时状态。
8 月初,他们又把这套东西带进一场青少年黑客松,一群高中生用 8 天时间完成了各自的硬件作品。现场展示中,还有一对母女想亲手做硬件送给别人当礼物。
这大概也是 " 词元开物 " 这个名字最直观的解释——
让 AI 里的词元(Token),最后真的变成一件能摸得到的东西。
除此之外,在颁奖现场,Tim 还用一双轮滑鞋演示了《词元开物》,让气球人表演了一波劈叉
亚军:项目已经 Apple Store 排名 22
拿到亚军的开发者,他叫Kyle(也叫 " 重构者 "),正在读高二,项目叫做《动作帧 MotionFrame》。
△《动作帧》项目作者之一,Kyle
他和队友(小粥)都来自广东中山,也都喜欢打羽毛球,虽然二人都想把球给打好,但请教练着实是太贵了。他们实际问过,一小时教练课 360 元,再加 100 元场地费,而 Kyle 当时兜里只剩 200 块。
而且就算有教练在旁边提醒 " 不转体 "、" 击球点太低 ",下场之后还是容易照旧,因为打球的人很难看到自己。于是今年 7 月 11 日晚,Kyle 建起工程,想做一个能真正看着自己打球的 AI 教练。
初赛时,动作帧还只是个能识别挥拍、给出建议的 Demo。不过到了复赛,Kyle 一度想搞多机位、三维重建和机构专业版,写了几天后发现方向跑偏,索性把代码全部封存。
随后三天,他泡在羽毛球基地,跟着教练和球员反复拍摄、校准动作。导师又追问 " 用户凭什么相信 AI",他干脆重新找专业教练,把标准动作和常见错误都拍下来,让 AI 的判断有真实样本可对照。
最终,复赛版串起了 iPhone、Apple Watch 和 AirPods:手机负责逐帧分析肘角、击球点和挥拍速度,手表采集动作和心率,耳机则在组间休息时直接把问题说给你听;整套系统还加入 12 节课程、100 套训练方法和 110 种常见错误示例。

开发上,Kyle 负责定方向、做取舍和真机验证,TRAE 负责把想清楚的需求变成代码。软件需要上百张动作配图时,TRAE 几个小时就批量生成完成;一次实测发现 9 个问题后,又在 2 小时 54 分钟内完成修复、编译和逐项验证。
一个月后,《动作帧》甚至直接通过 Apple 审核正式上架;在决赛现场,Kyle 说产品上线 10 天已经冲到热门榜第 22 名!

季军:父子兵,齐上阵
拿到这次 AI 大赛季军的选手,是一对父子,他们直接把项目做到了太空。
△《开源太空 · 卫星守望者》项目作者,谭谈和其初二儿子
这个项目名为《开源太空 · 卫星守望者》,父亲叫做谭谈,已经 40 岁。此前他一直在互联网大厂做解决方案,被 " 毕业 " 后才在今年进入航天行业;他的搭档更特别,是还在读初中的儿子波波。
父子俩一个负责整体规划和开发,一个负责搜集卫星资料、模型,顺便充当老爸的产品经理。
刚进入航天行业时,谭谈就发现,这个领域的专业软件门槛很高。于是在 7 月 7 日报名比赛时,他给自己定了个挺硬核的目标:借 TRAE 做一套卫星态势感知和任务仿真软件。
第二天,他直接用自然语言把系统目标、数据源和技术方案讲给 TRAE,让它先生成完整开发任务书,再交给 TRAE 继续往下写。
第一次完整跑完开发任务只用了 4 个多小时,项目空间里的代码已经做到 1.63GB。之后父子俩再一边测试、一边往回扔问题,解决 3D 贴图、模型兼容、服务器部署等问题,三天后就有了初赛版本。
但那时候,它还主要停留在看卫星,也就是把真实轨道数据放到 3D 地球上,显示卫星此刻在哪、接下来往哪飞。

而到了复赛阶段,谭谈开始让它真正管卫星。
新版本不仅加入国产 AOE 轨道数据和更多卫星 3D 模型,还做出了一个虚拟的 "TREA-01" 卫星任务中心。
用户可以给卫星安排遥感任务,AI 自动计算合适的任务窗口;遇到太空碎片接近,还会触发预警,生成躲避方案,再把整个任务过程回放出来。甚至还加了第一视角驾驶舱——屏幕上的视角直接来到卫星旁边,看着脚下地球明暗交替,体验 " 自己就是一颗卫星 "。

复赛开发也一路在改。7 月 24 日晋级后,谭谈先修 Bug、补数据库同步,随后几天又让 TRAE 生成新的测运控开发文档,继续加入遥感任务编排、AI 任务规划、报告导出和任务回放。有些原本计划好的方案实际效果不好,比如卫星避障的表现形式,他也直接舍掉重来。
到了决赛现场,父子俩把分工说得更直白:爸爸是 " 架构师 + 码农 ",儿子负责搜资料、挑毛病,再时不时塞进去几个新点子。
而谭谈真正想做的,其实还不止这一个软件。他希望比赛结束后把这些能力逐步开源,让更多人能用更低的门槛接触航天软件、理解卫星,甚至一起参与完善这套 " 开源太空 " 体系。
还有直接造梦的
还有一组选手,干脆把做梦做成了一款 App。
梦迹 DreamTrace项目的队长李一璇还是一名大学生。她做这个产品,起因就是自己曾梦见去看偶像演唱会,不仅拿到亲签,还一起合了影。醒来以后兴奋劲还在,梦里的细节却会一点点消失,她便一直想做个能把梦保存下来的工具。

到了这次比赛,她和 21 岁的队友组了个 " 梦里啥都有 " 队。李一璇在现场开玩笑总结两人的分工:" 我负责做梦,他负责帮我把梦做成。"
初赛时,梦迹还只是一个以页面展示为主的 Demo。到了复赛,在 TRAE 的辅助下,团队把后端和数据能力补齐,又把 AI 解梦、AI 画梦、现实关联、梦境故事等能力串了起来。用户刚醒来,可以直接用语音把梦说下来;之后 AI 能把文字重新画出来,也能把一段时间里的梦境和现实经历放到一起找线索,甚至继续生成小说和绘本。

最后这些梦还能被发到社区。相比点赞,梦迹专门设计了一个更有意思的按钮—— " 也梦到过 "。
一个本来醒来几分钟就可能消失的梦,就这样被记录下来,还能找到另一个做过相似梦的人。
不得不说,这些项目真的太有创意、太有意思了。
为什么 TRAE 能让人人都编程?
在看完前面这些选手和项目后,我们不难发现他们身上的一个共同点——
地质系学生、刚下岗的 UI 设计师、高中生,甚至那位自称 " 文盲 " 的前保安……这里面相当一部分人,过去压根就不属于传统意义上的程序员群体。
但他们最后拿出来的,又都不只是几张能看的 Demo。他们都是拿着 TRAE,有人做出了能上真机跑的地质建模工具、有人把产品送进了 App Store,还有人已经开始找真实用户测试。
而这事在当下能发生,或多或少也离不开 TRAE 这两年本身的变化。
2025 年初刚上线时,它还更接近一款 AI IDE,AI 主要待在开发环境里帮人写代码、改代码。半年后 SOLO 出现,事情开始有了明显变化——用户只需要给出一个目标,AI 就可以继续往下拆任务、读项目、调用工具,再一步步把事情做完。此时,TRAE 解决的已经不只是 " 这段代码怎么写 ",而是 " 这个东西怎么做出来 "。
再加上 Skills、Rules、MCP、自定义智能体、Plan 和 Spec 这些能力逐步补齐,现在很多开发任务已经变成,你只需要把想法和约束讲清楚,AI 自己规划、调用工具、修改文件、跑命令,再把结果交回来验收。
所以回头看这段演进,值得注意的其实不是名字换了几次、入口多了几个,而是把原本需要人亲手完成的开发步骤,一点点交给 AI。
当然,这并不意味着做产品突然变简单了。
只是以前最先卡住人的,往往是 " 我不会写 ";现在真正难的,越来越变成 " 我到底要做什么 "、" 哪里做得不对 "、" 接下来该怎么改 "。
换句话说,代码这道门槛正在往后退,对问题的理解、判断和取舍,反而被推到了更前面。
AI 比赛,现在不能只拼技术了
这也是看完整场比赛之后,一个很明显的感受。
AI Coding 发展到今天,单纯 " 帮你写一段代码 " 已经越来越接近基础能力。真正拉开作品差距的,开始往代码之前移动。
《词元开物》团队首先得知道现在 AI 时代的硬件底缺什么;Kyle 得真的花钱问过羽毛球教练,才知道一个高中生想获得专业指导有多贵;李一璇想把自己做过的梦里的故事继续延续下去……
这些问题,AI 自己不会凭空发现。
等问题找到了,接下来才轮到怎么把需求拆清楚、怎么判断 AI 做得对不对、出了 Bug 怎么测、方向跑偏了敢不敢把已经写好的东西推倒重来。也因此,回头看这届比赛,技术依然决定一个产品能不能跑起来,但创造力开始更多决定它为什么值得被做出来。
所以未来未必人人都要成为程序员。
但一个老师可以给自己的学生做工具,一个家长可以围绕孩子的需求做应用,一个普通人也可以因为生活里某个反复折磨自己的小问题,临时给自己 " 造 " 一件软件。
当制造软件的能力开始下放,真正稀缺的东西,反而重新回到了人身上——你有没有认真生活,有没有发现那个值得解决的问题,又愿不愿意真的动手把它解决。
这大概也是 3.7 万人跑来参加这场比赛,最值得关注的地方。
所以,你有什么一直想做、但过去觉得 " 我又不会编程 " 的点子吗?
不妨,来 TRAE 一下。






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