Apple 每年都会表彰那些用 Swift 创作、兼具创造力、技术力和表达力的学生开发者。
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这一类作品通过互动技术让学习更有参与感，帮助用户在亲手探索中理解科学与语言相关的概念。
Bai Zihan, Tianjin
我把 Shadowless 做成了一个结合 ARKit、SceneKit 和 SwiftUI 的互动式物理实验，希望让更多人直观理解无影灯到底是如何工作的。
在作品里，我先用单一光源展示清晰硬阴影是怎样形成的，再一点点增加光源，让用户亲眼看到阴影如何逐渐变得柔和、模糊。
继续调节亮度后，剩下的柔和阴影会几乎消失。我想用这种可互动的方式，而不是课本式讲解，去解释无影灯背后的核心原理。
Wu Jiarui, Shanghai
我把 WordWise 做成了一款基于机器学习的阅读辅助应用，它可以扫描文档、找出用户可能不熟悉的单词、提供解释，并自动完成收藏。
对我来说，最难的一部分之一是处理那些字段缺失、格式混乱的词典数据，所以我专门写了代码，把它们统一整理进 SwiftData 数据库。
我把文本识别、自然语言分词和词汇等级筛选结合在一起，让那些可能不认识的单词直接标注在扫描页面上，希望整个阅读体验更直接、更贴近个人学习过程。
Guo Yuhan, Beijing
我做 BioLens 的初衷，是希望即使没有真实显微镜，用户也能通过 AR 去探索微观生物世界。
为了实现这种体验，我先把显微镜模型加载进 SceneKit，在关键部件上设置可互动节点，再通过 ARKit 把整个场景带入真实相机空间。
我还加入了在学校实验室拍摄的真实载玻片，让用户在观察过程中一边调节显微镜，一边更具体地理解每个部件到底在做什么。
Zexuan Li, Dongguan
我做 DroneGo，是想通过 AR 把一架写实风格的 FPV 无人机带进用户的房间，让初学者可以边看边学，更直观地理解飞行。
我想同时解决两个新手常见问题：很多 FPV 应用在用户还没建立三维运动理解之前，就直接把重点放在刺激体验上；而无人机硬件本身，也很少被完整地解释为一个系统。
在 DroneGo 里，我希望同时服务飞行新手和硬件爱好者，一方面让飞行概念变得更可视化，另一方面也为 DIY 制作者分享自己的 3D 模型留出空间。
通过把 AR 学习和类似模拟器的体验结合起来，我希望 DroneGo 能让 FPV 的第一步既友好、又足够让人想继续探索。
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这一类作品更强调文化叙事与沉浸式体验，常常借助 AR 把故事讲得更鲜活、更容易被记住。
He Chengyi, Chengdu
我做 CopperTales，是想让那些没有去过成都的人，也能通过 AR 更真实地感受到这座城市地面铜版画里的文化细节。
项目中的一个部分围绕一家历史小吃店展开，我用 SwiftUI 小游戏和 AR 展示，让用户在体验中了解四果汤是如何制作的。
另一个部分则讲四川变脸表演。我用 AR 面部追踪和头部追踪，把戏曲脸谱带到用户脸上，让他们更直接地感受这种表演方式。
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这一类作品围绕情绪和健康展开，通过更有温度、可参与、以用户为中心的互动支持个人 wellbeing。
Luo Lizi, Shenzhen
我把 SmileSnap 设计成一款适合低落时刻使用的情绪日记应用，希望人们可以在这里记录自己的感受，并慢慢把情绪带向一个微笑。
因为这种记录本身非常私人，所以我让界面能够适配左手或右手的使用习惯；每次成功记录一个笑脸时，我也会用一个小小的粒子动画给用户一些鼓励。
在技术实现上，我使用了 AR 面部追踪来识别表情。当用户的微笑持续足够长时间时，应用会自动把文字和笑脸状态一起保存到 SwiftData 中。
比起别的，我更希望 SmileSnap 能帮助更多人留住那些其实很小、但值得被记住的快乐瞬间。
Xu Haijie, Shenzhen
我把 PuffChamp 做成了一款 AR 游戏，结合 iPad 前置摄像头、麦克风、芯片端机器学习和 3D 肺活量计体验，来估算用户的肺活量。
通过这个项目，我想探索几个问题：3D 是否能让传统界面更有吸引力，AR 模型应该怎样与用户互动，以及 AR 是否能让整体体验变得更自然。
在引导设计上，我用 AR 面部追踪驱动一个会跟随用户反应的 3D 角色；测试麦克风时，我还设计了会随吹气强弱变化的蜡烛动画，帮助用户学会稳定吹气。
Shaohong Qiu, Shenzhen
我把 PB-Hero 做成了一款互动游戏，主角是一位长期承受压力的上班族，在收到高血压警告后，被迫重新面对自己的生活方式。
在游戏里，玩家需要帮助他运动、养成更健康的习惯，并在一次次日常选择中慢慢把生活拉回正轨。
我最在意的是把一个严肃的健康议题做得更容易接近，同时也想表达：真正的改变并不轻松，它仍然需要自律和坚持。