课堂实录 · 开营第一课（邱懿武 · 2026/7/6）
这是整门课的第一堂。原来这门课叫“计算机辅助工业设计”——十几年前教 PS、前几年教 Blender。今年邱老师把它彻底改成了一门 AI 时代的设计基础课。这堂课讲的是：为什么要改、AI 时代需要什么样的人、以及我们这两周到底要做什么。
这门课原来叫“计算机辅助工业设计”——十几年前教大家用 PS，前几年教大家用 Blender 做 3D 模型。但这几年最大的变化是：有了 Vibe Coding，AI 编程正在把原来“用软件”的方式彻底改掉。Vibe Coding 正在成为整个数字化工作的基础建设，所以这门课也要不断创新——今年直接改成更像未来几年设计的第一堂基础课。
一个判断：老的工业设计已经没有特别好的机会了。过去 20 年，浙大绝大部分同学毕业去了互联网公司做数字化产品，抓住了那一波时代机会；而进入人工智能时代，同学们最好的机会就是去做人工智能相关的产品。人工智能学院有三个方向：AI 科学（探索边界）、AI 工程（让技术进入真实生产环境）、AI 应用——而设计专业本质上就是一个应用专业。（所以从计算机学院分出人工智能学院，我们所也从“现代工业设计所”改名为“智能设计所”。）
课上先做了几个调研：经常用国外 AI 的、单次用 AI 超过 4 小时的、用过 Claude Code / Codex 这类 coding 智能体的、用编程工具做过项目的。为什么是 4 小时？4 小时约等于半天办公时间——如果半天都在和 AI 一起度过，就说明你已经把 AI 当办公软件在用了。今年一个明显变化是：非计算机背景的人，借助 coding 能力做出来的作品效果非常好。
以后找工作最重要的一个问题，可能就是：你为 AI 付了多少钱？
邱老师自己一个月大概花五六千块钱在 AI 上（约等于一个实习生的工资），但带来的价值相当于 10 个全职员工。未来一个人能调度多少算力，直接决定了他的生产力。所以这门课准备了很久、找了很多 Token 资源，把课时费几乎都拿去买 Token 了——就是要让同学们放开手用一把（当然也省着点，都很贵）。
深度用 AI 创作、写书写文章久了会发现：不同的模型有不一样的性格与价值观，差别就像人和人一样大。
作为人工智能学院的同学，全世界所有好的模型都要去体验、去用。一定要用最好的模型，才能感受到开源模型、第二梯队模型半年后的发展会是什么样。翻墙这些，浙大的同学自己搞得定。
邱老师面试了五个刚考上浙大研究生的同学，看下来觉得都不太行。一个来自不错设计院校的同学，作品集放在前两年是很优秀的，但今天看“索然无味”；问他为什么不用新的 AI 工作流改造方法，他说“老师不让用”——这就是个老顽固，老师在阻碍学生用新工具。另一个同学做了个“外贸询单智能体”，作品一大堆，看着不错；但一问，业务场景和流程全是他自己 YY 的，没跟任何企业校准过。
你这个作业，我用 AI 15 分钟就能做完，那凭什么觉得你有价值？
唯一让他觉得不错的，是一个生仪转来的同学：从大二就接了大量真实外包（比如中石油用 CAD 识别油田区域的活，转到他这儿已是第四、五层外包，可能只拿一点点钱）。但他真实地解决了真实需求，讲得出背后的 knowhow 和门道，工程能力强、图片视频 CAD 都做得好——这就成了他独一无二的价值。
所以 AI 时代的作品一定要跟真实世界校准：模拟一个作业，价值非常低；哪怕解决了真实环境里一个很小的问题，价值也很高。未来找工作最重要的一点是——证明你的工作，比起 AI 是独一无二的。
千万不能把 AI 只当工具。站在老板角度：今天到底是给 AI 花 1000 美金，还是招一个 1000 美金的实习生？很多场景下 AI 的价值更大——所以“人的价值该摆在什么位置”是必须思考的。同学们学习能力强，但缺真实行业场景的理解；而这些 knowhow 往往在行业里“中登、老登”的脑子里，他们有资源有理解，但过了 30 岁学习能力下降、思维守旧、转变很难。（所以教企业转型用 AI，还不如教小朋友——成人的 AI 是逆人性的，要先抛弃旧知识；学生还是白纸，是顺人性的。）
每个时代都有它的节点：90 年代敢开工厂、2000 年敢去广交会接订单、15 年前敢开淘宝店——踩中了就能起来。
AI 时代的人才画像，是“能编排智能产生价值的人”：面对真实世界，把真实问题、行业经验方法论化地提取出来，再用结构化的 AI 方法抽象、模型化，实现流程自动化与业务价值。真正有价值的智能体，应该像一座智能工厂——一条能自动产生价值的流水线；而我们就像厂长，把这座工厂打造出来。
调研下来，班里第一志愿填工业设计的很少，多是从计算机调剂过来的。但技术成熟之后，应用学科会变得非常重要——设计专业在 AI 时代很可能迎来一个黄金周期。
这个名字是 AI 起的，很像“活字印刷”。宋朝的文明，正是因为造纸术、印刷术成熟，知识得以很好地传播，才带来文化的复兴。今天是同样的道理：AI 就像一个个模块化的“活字”，把 Coding 的能力和这些模组结合起来，就能做出很多新东西。
今年 Vibe Coding 之后，邱老师把所有老师都“拉下水”，要求每人都会写、都自己做项目；自己今年也熬了十几个通宵、做了十几个产品。过去十几年招软件团队大约花了 2000 万，很多想法其实还不如今年自己用 Vibe Coding 做出来。
亲自做下来最大的体会：Vibe Coding 最重要的不是 Coding，而是 Vibe——是意图能力，是对需求的理解与表达。邱老师说自己一行代码看不懂，却能做出比程序员更好的作品，靠的就是“我知道需求是什么，并能很好地把它转达给 AI”。
给国央企上课也印证了这点：浙江移动的市场人员学完能自己做 demo 直接交给客户，不用再提需求给研发部；中国机械集团办公室的人自己搭智能体——反而是沟通能力好的人，用 AI 做出来的东西更有趣。
所以 Vibe Coding 看着像 AI 课，其实更像语文课，像设计里对需求的理解与表达。没选上计算机的同学，别气馁。
Vibe（氛围）也可以换成一串同义的词：模糊的、感性的、品味的、直觉的、意义的、形象的、意图的——道理都一样。越是理性的地方，要么用 AI 去突破理性边界（AI for science），要么去做那些 AI 解决不掉的、说不清道不明、靠直觉与判断的事——那反而会成为人类最重要的价值。
AI 时代一定要做自己认知范围之内的需求。因为你不了解别人的需求，就得不到反馈，AI 就无法自我进化，很容易纸上谈兵。而你认知范围内的场景是真实存在的——这也是为什么建议大家先做教育场景：我们每个人都这么过来的，未来的学校、未来的学习就在我们的认知范围之内。
AI 时代做产品很不一样：UI 不重要，重要的是智能体的内核，它需要更多人、最好是真实用户去打磨。今年做过一个让所有老师震撼的实验：让外甥女和 ChatGPT 聊了近 100 轮，AI 生成了她的一份认知人格分析报告。4 月又叫了几个小朋友到办公室现场用，用完让他们复盘、提意见，把这些反馈的录音丢回给智能体——那天晚上 AI 就开始自我批评、自我学习，第二天迭代出了新版本。下一步就是找 100 人、500 人、1000 人，不断扩大用户样本去迭代。
K12 小朋友的作品也印证了这一点：一个七年级同学做“虚拟乐器工坊”，因为真的懂音乐、真的喜欢，一路迭代了 150 个版本，细节做得比研究生还好。技术能力被 AI 拉平之后，创造力、想法、以及对真实需求的理解，变得尤为重要。
贴近同学、又天然能理解的，就是教育场景。浙大正在建三样东西：本科生院的未来学习中心、图书馆的未来图书馆、教育学院探讨的 AI 时代未来教育。所以这门课的主题就是——用 Vibe Coding 复活图书馆里的知识，去做学习 / 图书馆 / 教育场景里的应用。
课上还展示了大量可用的资料、工具与参考作品（站内都挂好了）：CADAL 数字图书馆、近 40 万张图库、AI 产品方法工具箱、opendesign.cc、以及一批很好的参考——资治通鉴知识图谱化、科举状元流动图谱、MIT / 哈佛同学的交互作品（如 MoMA 14 位艺术家 AI 化身逛展）、把一本书做深的“无界图书馆”等。邱老师自己做的“无界图书馆”还在跟浙大图书馆对接，若真被馆里用上，就是一个比 GitHub 项目更真实、更有价值的作品。
工业设计不考试、作品没有标准答案。邱老师不评分，而是把打分的权利交给全体同学——大家相互打分、按实际得分得出成绩（不套正态分布），有意见再提，力求公平。（详细机制见评选页。）
两周分两个阶段：第一周学会流程、自由选题（围绕未来学习 / 图书馆 / 教育），每人独立完成作品；分小组（三个大学生一组，可邀请一位小朋友加入）以便相互学习，既有团队分也有个人分。第二周转入命题——参观浙大图书馆、聚焦真实场景做作品，请馆方老师来点评，好作品有机会接入正在建设的未来图书馆项目。算力由公司赞助、3D 能力由 Tripo3D 赞助、图书馆提供数据与场景。上午分享交流（10 点开始），下午自己动手创作。
这个时代最重要的不是听多少，而是你今天能不能真的跟 AI 合作、用得好；老师最重要的角色，就是答疑。