每年WWDC大会前夕，苹果都会面向全球学生开发者举办Swift Student Challenge，鼓励他们借助Swift Playgrounds、Xcode等工具创作自己的App。这项赛事不只是看谁更会写代码、谁能把界面做得更完整，也在看年轻开发者如何从自身兴趣和真实问题出发，把一个想法做成可以运行的作品。
目前，2026年Swift Student Challenge结果已经揭晓。今年共有来自37个国家和地区的350名获奖者，其中50名杰出获奖者将在WWDC期间前往库比提诺参加为期三天的特别体验。
和往年一样，今年的获奖作品依然能看到学生对Apple开发工具的熟练运用。但更值得展开的，是这些作品背后的生活经验、问题意识，以及AI工具进入学生创作流程后，赛事本身正在关注什么。
从生活出发 解决问题
今年几位中国学生获奖者的作品，题材跨度很大。音乐、环保、机器人、女性健康、演讲训练，甚至是拼豆...它们看起来互不相干，却都指向同一个变化，那就是学生们正在把自己的生活经验，放在创作的起点。
《Maestro》
来自苏州大学的付佳鹭，设计了一款名为《Maestro》的App，这是一款用手势演奏音乐的应用。她主修物理、辅修计算机，也喜欢音乐和创造，于是把iPad前置摄像头、Vision框架和AVAudioEngine结合起来，让手掌移动、手指敲击、手臂动作和面部表情分别对应不同乐器的演奏方式。
《Help the Bajau》
来自南京外国语学校的沈宸颉，则结合自己的实地调研，设计了《Help the Bajau》。2026年2月，他前往马来西亚仙本那巴瑶族社区，看到海洋垃圾对当地渔民、珊瑚礁和孩子生活的影响。于是他做了一款互动公益游戏，让玩家在清理沙滩污染物、识别垃圾和了解巴瑶族生活现状的过程中，了解到平时不太关注的环保问题。
《MagiBotics》
南方科技大学博士生吴天禹的《MagiBotics》则和他的机器人专业背景有关。他注意到现实中的机器人离普通家庭仍有距离，于是用RealityKit在iPad上搭建了一个机器人实验室。用户可以控制一台六轴机械臂，通过关节滑块、夹爪任务、手势和语音控制等方式，理解正运动学、逆运动学以及更自然的人机交互。
《Pixel Beader》
东南大学严禹的《Pixel Beader》来自自己失败的拼豆体验。碰翻珠子、分拣颜色、担心熨烫气味和温度控制，这些现实中的麻烦被他搬进了数字空间。用户可以用Apple Pencil画拼豆图案，也可以导入照片生成像素化图案，后续还能模拟熨烫过程，并以3D形式查看成品。
《PMS.aid》
赵经纬的《PMS.aid》面向PMDD和严重PMS患者，灵感来自她一位朋友的真实困扰。现有工具能记录经期、睡眠或心情，却很难把这些信息放在同一条周期时间线上。《PMS.aid》可以追踪4大类23种症状，将其对应到月经周期阶段，并通过HealthKit读取相关健康数据，帮助用户更清楚地整理自己的身体状态。
《Orat》
17岁的赵芯澄做的则是演讲训练应用《Orat》。它来自一次课堂展示中的尴尬场景：同学上台后紧张、忘词、身体僵硬。赵芯澄希望让演讲练习变得更轻松，于是加入主题练习、提词器、实时姿态和手势反馈、评分报告以及成就系统，帮助用户在正式展示前先完成一轮低压力排练。
AI深入创作流程
付佳鹭的《Maestro》没有内嵌Core ML或其他机器学习模型。底层姿态检测依赖Apple的Vision框架，但从关键点坐标到鼓点、音高、乐器切换，她更多使用自己写的数学逻辑。
付佳鹭
她给出的理由很实际：Swift Playground有体积限制，额外模型会增加包体。音乐演奏对延迟敏感，而且纯数学规则也更容易让用户调节参数。在开发过程中，她使用AI编程工具辅助调试、理解AVAudioEngine和Vision的细节，也用生成式工具制作部分角色和背景素材。
严禹
严禹的做法也类似。《Pixel Beader》没有直接套用LLM或神经网络，而是用了Sobel梯度、过程式噪声、MetaBalls等图形学和计算机视觉方法。他关心的是拼豆熔融的质感，而不是在作品中放一个“AI功能”。这其实也在提醒人们，所谓智能体验不仅仅完全依赖AI模型，它也需要依赖开发者对物理和视觉规律的理解。
赵经纬
赵经纬使用AI的方式更接近独立开发者的日常。她让AI帮忙写样板代码、调试布局、生成无障碍标签，也用它准备医学上合理的演示数据，并讨论PMDD的诊断标准。当然，在使用AI的同时，她并没有完全依赖，诸如Logo、图标、核心架构、UX，以及“把月经周期阶段和症状、日记数据连接起来”的产品思路，其实还是来自她自己的判断和与朋友的反复沟通。
吴天禹
吴天禹对AI编程工具的看法也比较直接。他认为AI代码质量很大程度取决于提示词，以及使用者对任务本身的理解。如果没有机器人学、3D交互和Apple框架的基础，AI很可能只是更快地写出一段偏离目标的代码。
沈宸颉和赵芯澄更多把AI用在视觉素材上。沈宸颉先用实地照片让AI学习巴瑶族场景，再人工修正；赵芯澄则用生成式AI工具生成UI素材，并用AI辅助解决技术问题。在使用的过程中他也发现，AI能完成指令明确的任务，但没有编程能力、架构知识和设计能力，仍然做不出流畅的应用。
从这些例子能够看到，AI在学生开发中已经不是新鲜事。它像一个完美的助手，能快速解释报错、生成初稿、填补素材，但哪些功能该做，哪些功能该放弃，生成出来的东西是否合适，最后还是要回到开发者自己身上。
AI之后，看什么？
当AI工具进入学生开发流程后，Swift Student Challenge需要回答的，不只是“能不能用 AI”，而是作品最终还能否体现学生自己的创造力和问题解决能力。
从结果来看，AI并不是学生创作的对立面。相反，它被视为一种可以帮助学习、调试代码、探索想法的工具。对学生来说，它的意义不只是“高效写代码”，也包括把一个原本停留在脑海里的想法，更早推进到可以运行、可以测试的阶段。
Swift学生挑战赛2026条款及细则
但这种开放态度有一个前提，那就是人们能够通过作品看出学生自己的贡献。今年学生需要在项目文档中说明自己使用AI工具的经验，也要确保最终作品体现自身的批判性思维和创造力。Apple官方2026年条款中也写明，可以在项目中使用人工智能工具来辅助完成特定任务，但前提是必须完全公开所有使用情况。参赛者需通过提交的作品展现其对应用场景的显著个人贡献和技术理解，以及解决问题的能力、解决方案的影响力、创造力、用户体验和设计能力，并能熟练运用合适的工具和技术。
这也让“成熟作品”和“创意优先”不再是简单二选一。官方评审维度包括App Playground的技术完成度、创意，以及提交问答的内容。创意如果无法运行，评审很难判断它是否真的成立；但一个完成度很高、却缺少真实问题意识的作品，也很难体现Swift Student Challenge想要鼓励学生创造力的初心。
因此，AI可以参与创作，完成度也会被认真看待。Swift Student Challenge希望鼓励新一代开发者和创作者，为世界各地的学生提供展示应用开发热情的平台。真正值得关注的，也正是学生从提出想法到把想法做成现实的过程。
写在最后
Swift Student Challenge的重要性，不在于它每年选出多少获奖者，或有多少人因此能够前往美国参加WWDC开发者大会。它更像是一种让学生在还没有被职业分工固定之前，就经历一次从观察问题到解决问题的训练。
在这个过程中，他们要问自己：我观察到的问题真实吗？我设计的功能是否解决了它？技术方案是否适配场景？AI帮了我什么，又有哪些判断必须由我负责？
AI会继续改变开发方式，也会让更多学生更快跨过技术入门门槛。但越是在工具变强的时候，人的问题意识、审美和同理心就变得更越重要。Swift Student Challenge的价值正在于此。它不是简单奖励会写代码的人，而是在鼓励年轻人相信，自己可以从一个具体问题出发，用技术做出一点真实改变。
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