现在的AI大赛，简直不要太精彩。
他叫彭铭裕，今年24岁，之前从事的职业是保安。
就是这样一个与AI八竿子打不着边的人，竟然从数万人中杀出重围，直接斩获全国前20强。
△《动动脖子》项目作者彭铭裕
如此反转，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吸引。下班后，他便开始自己琢磨如何制作特效。随着经验一点点积累，彭铭裕也从小白新手成长为高级特效师。
最直接的收获是，他做特效的副业收入比当保安还高。于是，彭铭裕索性决定辞职回家，全职制作抖音特效。
但由于做特效需要长期坐在电脑前，彭铭裕的颈椎经常酸痛。用他的话来说，就是“每次做完特效，一动脖子就啪啪响”。
有一次，他在制作游戏特效时，无意间发现这类体感游戏其实可以缓解颈椎酸痛。恰逢当时看到这场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》**，是一款纯网页端的双人体感健康游戏平台，不用下载、不用注册，打开网页就能玩。
在Top 20决赛的路演现场，彭铭裕展示了具体玩法：
从效果中可以看到，这个小游戏能让你在面对电脑时，把鼻子当作乒乓球拍去打球、当作钓鱼竿去钓鱼，让脖子趣味性地动起来。
此外，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得到运动。
对于完成这一切的过程，彭铭裕在现场这样说道：
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，发生在TRAE AI创造力大会上；而彭铭裕使用的AI，正是TRAE。
值得一提的是，这场路演仅仅是创造力大会的一环，现场已经人山人海。来看一下现场：
之所以会如此，是因为除了彭铭裕之外，现场还有许多有趣的选手和项目。本次比赛共计3.7万人报名，从1.4万个作品中挑选出了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20万元奖金+5万元社会公益奖奖金）；
- 第三名：《开源太空·卫星守望者》，获10万元奖金。
颁奖嘉宾阵容也十分重磅，包括歌手、Vibe Coder胡彦斌，影视飓风创始人Tim，宇树科技创始人兼CEO/CTO 王兴兴（线上），以及“教主”楼天城等。
胡彦斌和Tim不仅亲自为彭铭裕颁奖，还在现场体验了一番《动动脖子》：
热闹，实在太热闹了。
而在热闹的背后，这场创造力大赛不仅将**“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
接下来，我们具体看看分别拿下冠、亚、季军的项目，它们的“创造力”究竟几何。
冠军：让Token走进硬件
拿下本届TRAE AI创造力大会冠军的团队，直接瞄准了AI Coding发展至今一个非常明显的断点：
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：一人主攻硬件，一人负责工业设计，一人负责软件研发和产品落地。
三个人在深圳科创学院相识后，都希望让一个没有电子、嵌入式经验的人，也能像Vibe Coding一样，只需说出自己的需求，就能真正做出一件硬件产品。
于是，他们做了一套AI硬件IDE，并配上一台桌面PCB雕刻机。
比如，用户输入一句“给我做一个音乐键盘”，AI会先与用户确认需求，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。确认方案可以运行后，它还能继续完成PCB Layout、自动布线并生成加工文件，最后直接发送给桌面机器，将电路板雕刻出来。
初赛时，这条链路便已经跑通，但更像是一个“只有在条件全部满足时才能工作的Demo”。
真正的变化发生在复赛。团队没有继续关起门来增加功能，而是将产品直接交给真实用户，在青少年挑战营、启航营等活动中提供软件、打板和现场支持，累计接触约500名用户。
结果，问题一下子全冒了出来：有人不会选择开发板，有人的元件资料缺少引脚信息，有人仿真可以运行、实物却无法连接，还有人换了一台电脑，编译环境就直接崩溃。
于是，在复赛阶段，他们开始专注解决一件事：让AI生成的答案真正能够用于制造。
元件信息不完整，就让系统暂停并要求补充，避免AI自行猜测；编译失败，则继续判断问题究竟出在代码、依赖还是开发板配置上；真实用户遇到Bug时，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，有时甚至省去了人工描述Bug的步骤。
最密集的一轮开发中，他们连续近5天、每天高强度开发14小时，提交了361次Git，终于让真实用户顺利跑完整套流程。
硬件本身也在持续重做。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%，并加入自动找平、一次装夹加工PCB正反面等功能，还与软件实现了数字孪生联动：电脑生成电路板后，可以直接控制机器加工，同时查看实时状态。
8月初，他们又将这套设备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制作硬件，作为礼物送给别人。
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），最后真的变成一件可以触摸到的东西。
除此之外，在颁奖现场，Tim还用一双轮滑鞋演示了《词元开物》，让气球人表演了一番劈叉：
亚军：项目已登上Apple Store榜单第22名
获得亚军的开发者叫Kyle，也叫“重构者”，目前正在读高二，项目名为**《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。虽然两人都想提高球技，但请教练实在太贵。他们实际咨询过，一小时教练课要360元，另加100元场地费，而Kyle当时兜里只剩200元。
而且，即便有教练在旁边提醒“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的动作。于是，今年7月11日晚，Kyle开始搭建项目，想做一个能真正看着自己打球的AI教练。
初赛时，动作帧还只是一个能够识别挥拍动作、给出建议的Demo。不过到了复赛，Kyle一度想加入多机位、三维重建和机构专业版等功能。写了几天后，他发现方向跑偏，索性将代码全部封存。
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”，他便重新寻找专业教练，将标准动作和常见错误全部拍摄下来，让AI的判断有真实样本可以对照。
最终，复赛版串联起了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将问题说给用户听。整套系统还加入了12节课程、100套训练方法和110种常见错误示例。
在开发过程中，Kyle负责确定方向、做取舍和进行真机验证，TRAE则负责将明确的需求转化为代码。软件需要上百张动作配图时，TRAE用了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审核并正式上架。在决赛现场，Kyle表示，产品上线10天后已经冲到热门榜第22名。
季军：父子兵，齐上阵
获得本次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》项目作者谭谈及其初二儿子
这个项目名为**《开源太空·卫星守望者》**。父亲谭谈今年40岁，此前一直在互联网大厂从事解决方案工作，被“毕业”后，于今年进入航天行业；他的搭档更为特别，是仍在读初中的儿子波波。
父子俩一人负责整体规划和开发，一人负责搜集卫星资料、模型，顺便充当父亲的产品经理。
刚进入航天行业时，谭谈就发现，这一领域的专业软件门槛很高。于是，在7月7日报名比赛时，他给自己定下了一个颇为硬核的目标：借助TRAE做一套卫星态势感知和任务仿真软件。
第二天，他直接用自然语言向TRAE讲述系统目标、数据源和技术方案，让TRAE先生成完整的开发任务书，再继续推进开发。
第一次完整执行开发任务只用了4个多小时，项目空间中的代码已经达到1.63GB。之后，父子俩一边测试，一边不断反馈问题，解决3D贴图、模型兼容、服务器部署等问题，三天后便有了初赛版本。
但那时，它还主要停留在“看卫星”阶段：将真实轨道数据放到3D地球上，显示卫星当前所在位置及接下来的飞行方向。
而到了复赛阶段，谭谈开始让它真正管理卫星。
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。
用户可以为卫星安排遥感任务，AI会自动计算合适的任务窗口；遇到太空碎片接近时，还会触发预警，生成躲避方案，并将整个任务过程回放出来。系统甚至加入了第一视角驾驶舱：屏幕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”。
复赛开发也在持续迭代。7月24日晋级后，谭谈先修复Bug、补充数据库同步；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等功能。
有些原本计划好的方案实际效果并不好，例如卫星避障的表现形式，他也直接舍弃后重新设计。
到了决赛现场，父子俩把分工说得更加直白：爸爸是“架构师+码农”，儿子负责搜集资料、挑毛病，再时不时塞进几个新点子。
而谭谈真正想做的，其实还不止这一款软件。他希望比赛结束后逐步开源这些能力，让更多人能够以更低的门槛接触航天软件、理解卫星，甚至共同参与完善这套“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，起因是自己曾梦见去看偶像演唱会，不仅拿到了亲笔签名，还一起合了影。醒来后，兴奋劲儿还在，梦里的细节却会一点点消失。于是，她一直想做一个能够保存梦境的工具。
在这次比赛中，她和21岁的队友组建了“梦里啥都有”队。李一璇在现场开玩笑地总结两人的分工：“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，团队补齐了后端和数据能力，又将AI解梦、AI画梦、现实关联、梦境故事等功能串联起来。
用户刚醒来时，可以直接用语音记录梦境；之后，AI能够将文字重新绘制成图，也能把一段时间内的梦境与现实经历放在一起寻找线索，甚至继续生成小说和绘本。
最后，这些梦还可以被发布到社区。相比点赞，梦迹专门设计了一个更有意思的按钮——“也梦到过”。
一个原本醒来几分钟后就可能消失的梦，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，这些项目真的很有创意，也很有意思。
为什么TRAE能让人人都编程？
看完前面的选手和项目后，我们不难发现，他们身上有一个共同点：
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……其中相当一部分人，过去根本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。他们借助TRAE，有人做出了能够在真机上运行的地质建模工具，有人把产品送进了App Store，还有人已经开始寻找真实用户进行测试。
而这件事如今能够发生，或多或少也离不开TRAE这两年来的发展变化。
2025年初刚上线时，它还更接近一款AI IDE，AI主要待在开发环境中，帮助用户写代码、改代码。半年后，SOLO出现，事情开始发生明显变化：用户只需要给出一个目标，AI就可以继续拆解任务、读取项目、调用工具，再一步步将事情完成。
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等能力逐步补齐，如今很多开发任务已经变成：只需要把想法和约束讲清楚，AI就能自行规划、调用工具、修改文件、运行命令，再将结果交回来验收。
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”；现在真正困难的，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，代码这道门槛正在后移，而对问题的理解、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
这是看完整场比赛之后，一个非常明显的感受。
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，开始向代码之前移动。
《词元开物》团队首先要知道，AI时代的硬件究竟缺少什么；Kyle要真正花钱咨询羽毛球教练，才能知道一个高中生想获得专业指导有多贵；李一璇则想把自己梦里的故事继续延续下去……
这些问题，AI不会凭空发现。
等问题找到之后，接下来才轮到如何拆清需求、如何判断AI做得对不对、出了Bug如何测试，以及方向跑偏后，是否敢于将已经写好的东西推倒重来。
因此，回头看这届比赛，技术依然决定一个产品能不能运行，但创造力开始更多地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。
但一名老师可以为自己的学生制作工具，一个家长可以围绕孩子的需求开发应用，一个普通人也可以因为生活中某个反复困扰自己的小问题，临时为自己“造”一款软件。
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，又是否愿意真正动手把它解决。
这大概也是3.7万人参加这场比赛，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。