【与AI共创】在港中深学AI,有趣又有用

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作者：微信文章


在港中深学AI

有趣又有用





没有编程基础，怎么学AI？

兴趣是最好的“学术”导航？





如何运用AI打破科研探索的壁垒？

编者按

在香港中文大学（深圳）人工智能学院，大一学生们在一学期内给出了答案：有人从零开始做出可交互的 AI 校园模拟器，有人搭建起能解决实际问题的校园导航，还有人在虚拟空间里用 AI 做物理实验……

在香港中文大学（深圳）学习人工智能，既充满探索的趣味，更蕴含学习的意义。这里的 AI 课程，让学生带着兴趣探索，让想法落地，在项目里成长，让科研探索成为日常。

让我们一起走进人工智能学院大一学生的课堂和实验室。“人工智能探索（一）”课程主讲老师之一的朱熹教授，刘厚安、杨景瑞和蒋皓泽三位同学与您分享AI学习与应用。“人工智能探索（一）”是人工智能学院开设的特色实践课程系列中的一门课程，共有11个不同主题。

与AI共创



课程教师 朱熹教授

我曾在“人工智能探索（一）”的课堂上介绍了斯坦福大学的AI Town，同学们觉得我们的校园也需要这样的AI系统，以游戏的方式展现我们的校园文化，展示我们的教学科研优势。于是经过一学期的探索实践，我们构建了“CUHK-Shenzhen (AI)”校园系统。这是一套围绕真实校园生活搭建的可交互世界——你可以把它理解为一个 “AI 校园模拟器”：在里面生活、交流、学习，甚至做虚拟实验。













“CUHK-Shenzhen (AI)”校园系统

值得注意的是，这样一个链条复杂、模块繁多的项目，主要由没有代码基础的大一新生完成，而且其中大多数同学在入学前并没有系统的开发经验和编程基础。但在一个学期系统性的课程训练与项目制路径支持下，他们依然探索并得到了完整而扎实的成果：场景搭建、角色控制、交互 UI、对话系统、NPC行为、跨场景传送，以及将 大模型能力接入NPC对话与任务机制 等模块被逐一完成并形成一整套工程闭环。

在这个AI校园中，学习方式也被“重新点亮”了：学生可以生活在一个数字化的校园空间里，与各式各样的AI NPC交流互动——一起生活、一起学习；也能在系统中体验课程内容所对应的学习路径，并进一步延伸到跨学科应用：例如把 AI 工具与虚拟空间结合，尝试进行虚拟物理实验等探索。当学习被放进这样一个可探索、可交互、可持续扩展的系统里，它会变成一种可以不断生长的能力、一份会持续进化的作品，变成学生真正拥有的“第二种校园”。



朱熹教授（左一）与学生合影

教学与科研互相融合

我们专门开设了一门平行的特色课程，旨在培养能运用AI与机器人进行化学材料实验研究的下一代材料化学本科生。在这里，人工智能与机器人的引入改变了传统理工科的学习模式——学生不再只是按步骤完成实验，而是像真正的科研人员一样思考与探索。AI扮演着“科研伙伴”的角色，在设计实验时提供灵感、优化方案；机器人则如同一位精准可靠的“实验助手”，安全稳定地将想法转化为实践。整个过程模拟真实的科研流程：从用AI设计实验，到机器人自动执行并记录数据，再到AI辅助分析结果、总结规律。这使得学生能够将精力集中于提出优质问题、设计创新方案，并深入理解现象背后的科学原理。

通过这一智能平台，同学们能够完成以往在本科阶段难以接触的前沿跨学科项目，例如在虚拟环境中模拟复杂电化学过程、利用AI快速解析海量光谱数据，或是高效探索新材料的性能。这不仅是一次学习，更是一次完整的科研训练。学生将由此掌握的不仅是知识，更是一种面向未来的核心能力——学会运用最先进的AI与机器人工具，去发现并解决真实科学问题。我们希望借此让同学们在低年级阶段就接触前沿的科研模式，掌握智能时代的研究方法，从而逐步成长为具备独立探索与创新能力的未来研究者。



本科生郭子燧和博士生冷业成通过调式人形机器人和智能实验机器进行材料化学实验

课程体验



从零基础到做出

可供线上游玩的“校园大世界”

刘厚安

道扬书院、人工智能学院大一学生

高中毕业于上海市复旦大学附属中学



Q：刚踏入校园时，面对“AI开发游戏”这门课，你是什么状态？

A：说实话我一度挺迷茫的。Blender建模的精细操作、Unity的编程逻辑，对零基础来说都是全新挑战。直到真正上手之后，我才感受到这门课的节奏不是“讲完就算”，而是“理论+实践+AI辅助”一起推进。

Q：你是如何完成这些挑战的？

A：建模阶段我会借助Blenderkit资源库，也会用一些AI建模工具来拆解步骤、给参数建议；遇到复杂场景结构，AI能帮我把任务拆开，助教会在关键点给细节优化建议。到了Unity阶段更明显：从UI界面、人物移动与动作模组，到摄像机跟随、小地图、跨场景传送、时间控制系统，再到把大模型引入对话NPC——都是在“AI辅助 + 老师点拨”的方式下完成的。AI帮我梳理逻辑、排查C# bug，授课老师和助教则把关核心知识点，让我学得更快也更稳。

Q：一个学期后，你觉得自己最大的收获是什么？

A：我不仅学会了Blender和Unity，更重要的是学会了如何利用AI工具高效学习、解决实际问题。只要敢尝试、善于借助工具，就能在热爱的领域不断成长。



从“想做点有用的”到

做出校园导航原型

杨景瑞

第八书院、人工智能学院大一学生

高中毕业于浙江省镇海中学

Q：你为什么选择做“校园导航”？

A：我一开始就想做一个“真正能解决问题”的项目。老师和助教给了很关键的方向：大学校园线路复杂，新生初来乍到常常不清楚怎么走，于是做一个解决新生痛点的校园导航既有现实意义，也适合作为AI新手项目实践的起点。

Q：你当时几乎没有Unity基础，是怎么推进的？

A： 我从“最小可运行原型”开始，把需求拆解为“路网建模—路径规划—结果展示”，一步步搭场景、做Node/Edge建模、实现路径搜索与路线可视化，形成完整闭环。算法原本想用Dijkstra，后来在AI工具的帮助下系统学习并升级为更适合导航的A*算法（启发式搜索，能更快找到最优路线）。整个过程中，AI 还帮我快速搞懂算法原理、补齐实现细节、定位报错并迭代优化，最后做出了一个能用 Unity 2D 技术实现、能现场演示的校园导航原型。

Q：这门课让你感触最深的是什么？

A：老师提供真实问题与方向，AI工具提升学习与迭代效率，“课堂+项目”的实践导向会让新生更快把知识变成可落地的成果。我们做的不只是一次作业，而是在搭建一个更大的“游戏化校园”的雏形。



自主找到解决问题的思路

是前进的主旋律

蒋皓泽

逸夫书院、人工智能学院大一学生

高中毕业于浙江省镇海中学

Q：你在这里的AI学习经历和想象中一样吗？

A： 不太一样。我原来以为大学会更“标准化”——讲课、作业、考试，大家按同一套节奏走。但在港中大（深圳），大家很鼓励你从自己的兴趣出发——你想做角色AI、想做游戏交互、想做科研实验方向，都有人愿意支持你往前走。你会觉得自己是“被允许探索”的。

Q：听说你遇到了一个很特别的助教？

A： 我的助教老师叫赖镇海，和我的高中母校镇海中学同名，但我认为这不是巧合。他从不做“标准化教学“，带我们做事的方式给到我很大启发。他很会引导学生自主学习，不会直接给出标准答案，而是教学生怎么把想法拆成可以落地的步骤，怎么用最新AI工具去加速学习。

Q：你觉得这种氛围对你最大的影响是什么？

A：更敢做，或者说更能做出落地成果。比如我们会把AI运用到身边的场景里：做一个能互动的NPC、做一个校园里可用的功能原型、甚至把AI工具搬进虚拟空间做实验。你会发现AI不是“课本里的名词” ，而是生活日常和学习过程里可以随时调用的能力。

老师分享



课程助教 赖镇海

我喜欢和同学们一起探索AI

Q：你会如何形容港中大（深圳）的教学氛围？

A： 我觉得是“开放且务实”的。开放在于学生可以从兴趣出发，课程允许多样化路径；务实在于我们会不断把学生推向可交付的成果。AI变化太快，如果课程很死板，只教固定内容，学生毕业时学到的东西可能已经落后。但如果学生在大学里学会了追新工具、追新方法，学会快速构建与迭代，他就能一直跑在变化前面。正所谓“授人以鱼，不如授人以渔”。

Q：你是如何和同学一起探索实践的？

A： 我同时是AI探索课的TA，也是物理实验课的TA。有一次我突然想到：能不能把AI探索课的方法用到物理实验的项目里？于是我把两门课的同学联系在一起，一起做了“在虚拟空间中使用AI工具进行物理实验”的小项目。学生在过程中会很直观地感受到AI不是一门孤立的技术，而是一种能连接不同学科、能把想法变成系统的能力。



课程教师 朱熹教授

老师更需要学习

我们鼓励学生学习人工智能，其前提正是我们教师自身也必须积极拥抱学习。尽管学习的内容与路径或许与学生不同，但这份对新知保持开放、持续迭代的认知姿态，恰恰是教育生命力的来源。在人工智能融入教学的课堂中，单纯的存量知识传授已远远不够。教师可以引导学生理解技术如何重塑知识体系，如何在人机协同中推动思维的深化与人的全面发展——而这，首先要求我们自己对新兴技术具备深层的认知与反思。

为学生提供

更先进的学习方式

从零基础到项目落地



AI之所以迷人，是因为它一直在更新；AI之所以难学，也是因为它一直在更新。

我们鼓励同学们敢追新、会用工具、能做项目、跨界学习、展示自我。

如果你也期待在大学里进入这样一种开放、灵活、不断追新的AI学习氛围，欢迎加入港中大（深圳）。在这里，AI是一种能被你用来创造未来的能力。

THE END



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