在科技飛速發展的當下，人工智能（AI）正以前所未有的態勢重塑著眾多領域，其中開發領域的變化尤為顯著。南方科技大學智能制造與機器人專業的博士生吳天禹，作為Swift學生開發者，憑借自身對AI與開發的獨特見解和積極探索，成為了這一變革浪潮中的典型代表。

吳天禹連續兩年參加Swift Student Challenge并獲獎，今年更是成為杰出獲獎者。回顧參賽歷程，他的創作思路發生了明顯轉變。去年初次參賽時，他更關注能否將想法付諸實踐，其作品聚焦于機器人數據采集。用戶通過AR場景操控水下機器人，相關數據被記錄下來用于真實機器人的訓練，旨在將“玩游戲”轉化為采集機器人訓練數據的方式。而今年，他提交的MagiBotics作品則是一個iPad上的機器人實驗室游戲。用戶在游戲過程中會接觸到正運動學、逆運動學、手勢控制和語音控制等機器人學概念，他將原本晦澀難懂的專業知識拆解成可直接上手體驗的任務，進一步把iPad變成了普通人理解機器人的窗口。

從水下機器人到機械臂實驗，雖然作品形式不同，但核心目標一致，即讓機器人走出實驗室，被更多人看見、理解和使用。吳天禹表示，很多人認為機器人復雜，需要專業設備、復雜代碼和實驗室環境才能接觸，而他正在努力解決如何讓機器人更易被人理解、控制和使用的問題。

在實現這一目標的過程中，AI發揮了關鍵作用。吳天禹的開發經歷橫跨了AI進入開發工作流的前后兩個階段，這種經歷讓他對AI帶來的變化感受頗深。過去，他在學習Swift時遇到問題，主要依靠文檔、搜索和反復調試代碼，一個Bug可能就要花費一整天時間。如今，AI既像搜索引擎，又像專屬“程序員”。學習新框架和技術時，AI能幫助他快速理解使用方式；將想法轉化為具體功能時，AI也能助他跨越部分工程細節。他感慨，編程方式已與幾年前截然不同，以前是逐行編寫代碼，現在則是逐行編寫提示詞。

AI對開發者的影響，并非僅僅是加快代碼編寫速度，更重要的是讓開發者的工作重心前移。過去，開發精力多消耗在語法、接口和修報錯上；現在，開發者需要更清晰地描述目標、拆解任務、判斷結果，并將AI生成的內容整合成完整作品。對于學生開發者而言，這種轉變尤為重要。吳天禹稱，以前一個人開發完整App，容易被工程細節困擾，如今有了AI輔助，學生可將更多精力放在創意、交互、體驗和系統整合上。

隨著AI編程工具日益成熟，外界有人認為開發將變得“毫無門檻”，只要描述需求，AI就能生成代碼甚至做出完整應用。然而，吳天禹并不認同這一觀點。他認為，AI改變的是“優秀開發者”的標準。初學者若完全依賴AI，可能會跳過許多本應理解的開發細節，如不清楚如何清晰表達需求，也無法判斷AI給出的代碼是否正確，這將直接影響生成內容的質量。在他看來，AI并非讓基本功變得不重要，而是讓基本功以新的形式呈現。過去，優秀開發者需獨立編寫代碼；現在，還需知道如何將AI作為工具，利用它創造出真正有價值的東西。

機器人行業的特性決定了AI不能僅停留在屏幕里。機器人理解世界需要感知環境、位置，識別動作、指令，并將其轉化為可執行行動。因此，吳天禹期待的AI，不僅能聊天、生成內容，還能真正融入機器人、AR、人機交互和真實空間。他正朝著這個方向努力推進，目前已成為“寧泉機器人”創始團隊一員，研究課題圍繞App開發、機器人數據采集和人機交互展開，同時持續開發一款名為asMagic的App。

在吳天禹的設想中，asMagic不只是工具，更是“人人都能使用的機器人入口”。它結合Apple設備傳感器，讓用戶學習、控制甚至訓練自己的機器人。對學生而言，它是機器人學習平臺，能讓正運動學、逆運動學和控制概念可視化、可交互；對研究者來說，它是多模態數據采集和實驗工具，可高效收集真實世界里的機器人數據；對普通用戶而言，它通過游戲化方式成為連接人和機器人的自然界面。從去年讓iPad參與機器人數據采集，到今年讓更多人通過iPad理解機器人，再到未來希望將App、AI和機器人進一步連接，吳天禹始終朝著讓機器人離普通人更近的目標前行。