机会 · 把想法拿出来试
让好奇心有一个落点
从社团的一次麻烦、家人的一个需求开始，借助 AI 做出可体验的原型，交给真实用户试用。学生可以更早发现，自己的想法能怎样帮助别人。
面向高中生的科技创业孵化项目
把自己的想法，
做成真实
可用的科技产品。
学生不是真的去创业，而是用创业者的思维和方法，在导师指导下借助 AI，把想法孵化成真实可用的科技产品。典型 18 周 · 2–3 人线下小班 · 无需编程基础
学生不是真的去创业，而是用创业者的思维和方法，在导师指导下借助 AI，从真实问题出发，完整经历分析、构思、制作和评估，把自己的想法做成可运行或可体验的科技产品。
无需先有编程经验或成熟想法 · 按批开班 · 开班前确认导师、时间与地点
典型 18 周可在 16–20 周之间调整
每周线下见面约 2 小时，工作日晚间或周末
2–3 人小班每位学生推进自己的项目
每周 5–6 小时以真实制作、试用和改进为主
你想先了解什么？
按需点开，一次看一个主题。
01 / NOT AN AI TOOLS CLASS
这不是一门 AI 工具课。
是一次完整的真实创造。
AI 显著降低了原型制作、编程和设计的门槛。但真正困难的不是“会不会用工具”，而是找到值得解决的问题，做出第一版产品，交给真实的人使用，再根据反馈继续改进。
能力 · 对自己的选择负责
练习没有标准答案的判断
谁需要它？先做哪个功能？AI 给出的结果可靠吗？在访谈、测试和修改中，学生练习找证据、做取舍，也学会解释一次失败。
方向 · 在投入中认识自己
把“感兴趣”变成亲身经历
真正做过设计、开发和用户交流，才更容易判断自己喜欢什么、愿意在哪件事上继续投入。这些经历，也能帮助学生思考大学里的学习方向。
学生、AI 和导师各自负责什么？
学生负责关键判断
提出问题、访谈用户、做关键决定、推进制作并解释结果。不能把任务全部交给 AI，也不能等导师替自己完成。
AI 帮助实现和分析
协助查资料、整理、写代码、做设计、测试和分析，但不替学生决定什么问题值得做、产品是否真正有效。
导师提供方法和把关
帮助缩小范围、识别风险、审查方案并组织三次评审。导师不代写、不代做，也不会把自己的作品包装成学生成果。
项目档案会保留访谈、决策、制作、试用和修改的全过程，学生还要说明自己如何使用 AI。可追溯的过程，比一份光鲜的成品更重要。
02 / WORK THAT SHOWS WHO YOU ARE
先为真实成长负责，
再让申请材料有据可查。
真正有价值的，不是多一个项目名称，而是一段学生自己做过、讲得清楚、能够核实的经历：关注了什么问题，做了什么，遇到什么困难，如何判断，最后带来了什么变化。
活动与经历
证明持续投入与个人职责
一个学期的推进记录、明确的个人职责、真实用户和具体产出，可以用来说明兴趣的持续性、主动性和责任感。
文书与面试
用自己的经历回答问题
真实的困难、失败、取舍和改进过程，让学生能够讲清楚为什么做、怎么想、依据什么修改，以及最后学到了什么。
作品集与补充材料，要看具体规则
可体验的产品
软件、智能硬件原型或其他核心版本，展示学生真正完成了什么。
看得见的过程
版本记录、用户反馈、修改依据，以及学生本人的贡献说明。
更早判断方向
在真实任务中接触产品、技术、设计和用户研究，判断自己是否愿意继续投入。
以 MIT 为例，当前 Maker Portfolio 是完全可选的补充材料，只适合对申请者有重要意义、由本人设计制作、具有实质性、原创性和技术创造性的作品；代码项目还需提供代码库和可运行演示。是否提交、以什么形式提交，要以具体院校和专业当年的要求为准。AI 创造者不保证录取，也不代表任何院校对本项目的认可。 MIT 作品集说明 ↗
03 / SIX DIRECTIONS TO EXPLORE
六个方向样例：
边研究，边做出能验证的产品。
这些方向参考近期探究式学习与“做中学”主题研究，再按高中生一学期项目升级：围绕真实问题，接触更多用户，用更严格的方法验证，并至少完成一轮修改。以下均为示范方向，不是学生成果。
FOCUS / 用眼提醒
该休息一下了
20:00 远眺 2 分钟 ↗
记录 · 提醒 · 回顾
课间护眼提醒
同样是提醒休息，什么时间、什么方式更容易让同学真正行动？做一个可按个人习惯设置的用眼提醒与记录工具。
可以研究
连续用眼场景、提醒方式和行动阻力。
验证方式：试用一周前后，比较连续用眼时长和提醒完成率。
连续用眼场景、提醒方式和行动阻力。
验证方式：试用一周前后，比较连续用眼时长和提醒完成率。
校园垃圾分类助手
学校和社区的分类规则不完全一样，哪些物品最容易被分错？做一个依据本地规则给出分类和解释的工具。
可以研究
高频易错物品、规则差异与解释方式。
验证方式：比较同学使用前后的分类正确率，并记录仍会出错的情况。
高频易错物品、规则差异与解释方式。
验证方式：比较同学使用前后的分类正确率，并记录仍会出错的情况。
PLAN / 一周安排
先做最重要的事
周二 19:00 · 数学错题
时间 · 任务 · 薄弱点
复习计划助手
考试前任务很多，AI 生成的计划真的能执行吗？做一个根据时间、任务和薄弱点生成安排，并能记录完成情况的工具。
可以研究
计划约束、优先级和“看起来合理但做不到”的安排。
验证方式：真实使用一周，比较计划完成率并分析未完成原因。
计划约束、优先级和“看起来合理但做不到”的安排。
验证方式：真实使用一周，比较计划完成率并分析未完成原因。
CHECK / 辨真假
这条消息可信吗？
查来源看证据
判断后说明理由
辨真假训练站
群聊消息、图片和 AI 生成内容越来越难判断。收集公开案例，做成一个要求用户说明依据的辨别练习。
可以研究
信息来源、证据质量和容易误导人的表达。
验证方式：比较同学练习前后的辨别正确率与理由质量。
信息来源、证据质量和容易误导人的表达。
验证方式：比较同学练习前后的辨别正确率与理由质量。
“AI 会错在哪”评测站
AI 查资料时会不会编造？选择一个自己熟悉的学科或爱好，设计题目并比较多个 AI 的回答、证据和错误类型。
可以研究
模型幻觉、来源核对和不同提问方式的影响。
验证方式：统计同一组问题的正确率，并归类最常见的错误。
模型幻觉、来源核对和不同提问方式的影响。
验证方式：统计同一组问题的正确率，并归类最常见的错误。
实验数据记录器
实验数据记在纸上很难比较。为正在进行的物理、化学、生物或环境课题做一个记录条件、结果并自动出图的工具。
可以研究
变量控制、数据质量和图表怎样帮助判断。
验证方式：用真实实验数据检验记录是否更完整、比较是否更清楚。
变量控制、数据质量和图表怎样帮助判断。
验证方式：用真实实验数据检验记录是否更完整、比较是否更清楚。
学生也可以自带方向，但要能说清它解决谁的什么问题、怎样知道它有用，以及 AI 在哪里可能出错。实际范围根据学生基础、可接触的用户和 18 周内可完成的核心版本共同确定。
04 / FROM IDEA TO PRODUCT
一个学期，
完整走过四个阶段。
典型周期为 18 周，可在 16–20 周之间调整。三次评审分别安排在问题分析完成后、核心版本做出后和结项时，每个项目单独评审。
01 / 明确问题并分析
判断问题是否值得解决
访谈真实用户，亲自体验同类产品，形成问题定义、访谈记录和同类产品对比。约第 6 周进行第一次评审。
02 / 构思方案
比较方案并做取舍
确定目标用户、核心价值和第一版只做哪些功能，留下产品方案、原型及功能取舍的理由。
03 / 制作
做出可运行的核心版本
借助 AI 编程、设计和自动化工具，把大问题拆成可检验的小步骤。约第 11 周进行第二次评审。
04 / 评估
让真实用户试用并修改
收集反馈，判断方案是否有效，完成修改和最终展示。约第 18 周进行第三次评审并结项。
05 / PEOPLE & SUPPORT
做过产品的人，
陪学生走过第一次。
每个 2–3 人小班有一位长期导师，负责每周线下见面和全程跟进；每位学生推进自己的项目，并获得课外单独反馈。遇到设计、AI、软件或硬件的关键问题时，再按项目需要请专项导师介入。第一期付款前，家庭会收到书面方案，确认导师人选、职责和投入方式。
Mason Liu 刘淳
人才培养 · 项目孵化
曾负责腾讯星火计划，拥有六年人才培养实践；曾发起腾讯内部孵化器，参与过《摩尔庄园》《赛尔号》等产品的制作。团队曾在深圳中学高中部连续两个学期开设产品经理选修课。
Kiwi Tian 田玮
产品设计 · 创造力
前 OPPO、腾讯高级设计师，有指导实习生的经验，帮助学生理解真实用户、梳理使用场景和审查产品体验。
Jimmy Liao 廖泽立
硬件工程 · 原型
机器人公司 CTO，有独立硬件设计工作室经验，曾在富士康参与生产流程设计，支持智能硬件技术路径和原型制作。
Yizhou Zheng 郑屹洲
AI 产品 · 专项顾问
曾任职腾讯、波士顿咨询和 Stability AI，为 AI 产品和应用方向提供专业意见。
小班见面，项目独立推进
每周一次约 2 小时线下见面，导师检查进展、讲解方法并讨论下一步。每位学生有自己的项目、课外单独反馈和三次独立评审。
长期导师、专项导师介入条件、见面时间和地点在书面方案中确认。家长看得见过程
定期同步阶段进展；关键评审和最终展示可邀请家长参加。结项提供导师书面评价，记录学生的投入、判断、执行和反思。
以上名单代表可匹配的专业方向和导师网络，不构成每位导师固定参与的承诺。06 / IS THIS FOR YOU?
兴趣和持续投入，
比先会多少代码更重要。
项目面向高中生。没有编程基础也可以，但学生需要愿意借助 AI 边学边做，并能在一个学期里持续推进自己的项目。
- 对现实中的某个问题、某类人群或某项技术有持续兴趣
- 愿意主动访谈、制作、试错和修改，而不只是听课
- 学业之外每周能稳定投入约 5–6 小时，并按时参加线下小班
- 有一台可以稳定使用的个人电脑，以及基本网络条件
只来见面、课外不推进，效果会明显受限。只想短期学几个 AI 工具、快速拿证，或希望导师直接给出题目、答案和成品，暂时不适合。
07 / WHAT STUDENTS TAKE AWAY
一个学期后，
孩子真正带走什么。
项目不以证书、获奖或“看起来很厉害”的包装为目标，而是留下真实可用的产品和能够核实的完整过程。
一件可运行或可体验的核心版本
软件或智能硬件原型 · 范围在启动方案中确认
- 尽可能在结项前完成至少一轮真实用户试用
- 能够演示核心流程，并说明为谁解决什么问题
- 项目遇到困难时，优先缩小范围，把核心功能做完整
一份可核实的项目档案
从问题定义到最终展示
- 访谈、同类产品对比、方案取舍和每周进展
- 每一版产品的修改、用户反馈与个人贡献说明
- 一次完整表达，以及基于真实合作的导师书面评价
学生创作的代码、设计、产品和项目文档归学生所有。服务器、API、工具订阅、硬件维护、结项后的继续迭代和持续导师支持不默认包含，具体范围以书面方案为准。
08 / QUESTIONS
决定之前，你可能还想知道。
没有编程基础，可以参加吗？
可以。项目不要求已有编程能力，但学生需要愿意学习、动手和解决问题。导师会根据学生的基础控制项目范围。
为什么是小班，而不是一对一？
小班里每位学生仍然做自己的项目、单独评审，导师也会在课外单独反馈。同时，同学之间可以互相试用、互相提意见，比一个人闷头做更接近真实的团队交流。
能保证录取吗？
不能。项目提供的是一段真实、持续、可核实的经历。它能起多大作用，取决于院校和专业、申请者的整体背景，以及学生能否诚实、清楚地讲出自己的贡献。
是不是一定要成立公司或赚到钱？
不是。“创业”在这里指一种面向真实问题创造价值的方法。学生需要理解用户、做出产品并检验效果；项目不要求注册公司，也不承诺融资、营收或商业成功。
如果最初的想法被证明不可行，怎么办？
及时缩小范围、调整方向，或者放弃一个站不住的假设，本身就是有价值的学习。我们看重学生能否依据证据做判断，而不是硬把最初的想法做到底。
怎么证明成果不是 AI 或导师代做的？
项目档案会保留访谈、决策、制作、试用和修改的全过程，学生每周记录自己如何使用 AI；评审和展示时，学生还要解释每个关键选择。
课业忙了可以暂停或退出吗？
因学业需要可以协商暂停或退出；未开展的服务可退，已完成的指导和事先确认、已经实际发生的材料成本按书面明细结算。正式期限和流程以报名前条款为准。
项目成果和后续维护怎么处理？
学生创作的代码、设计、产品和项目文档归学生所有；对外展示需另行取得学生及家长同意。服务器、API、工具订阅、硬件维护及结项后的持续支持不默认包含。
09 / LET’S TALK
先做一次学生项目交流，
再决定要不要开始。
家长可以参加开场和结尾，但交流的主体是学生。我们会了解学生真正感兴趣的问题、可接触的用户、时间基础和自主推进意愿。
01 · 家长初步咨询
确认基本情况和时间条件
02 · 学生项目交流
由学生自己表达兴趣和想法
03 · 双向判断适配
讨论项目范围和所需支持
04 · 确认书面方案
明确方向、开班、导师、范围和费用