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      本科生造火箭,博士做飯搭子:這屆奇績創壇的這10個項目,不太講道理

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      今年的奇績創壇 F25,是我近兩年看過“最不講道理”的一屆。

      不講道理,指的不是瘋狂,而是——這些年輕創業者不按產業邊界來想問題,而是從“真實手感”“極致熱愛”“強烈不滿”出發,直接把自己的世界觀造出來。

      這屆 54 個項目背后,你能看到三個非常罕見的趨勢同時出現:

      • 學歷集中度前所未有:清北復交、MIT、斯坦福、帝國理工、伯克利,密度堪比一場“青年諾獎候選人”聚會;

      • 輟學率更高:本科 / 碩士 / 博士全程 all in 的人顯著增加;

      • 創業方向極端“個人化”:用肩上寵物重寫社交,用飯搭子重塑飲食,用 AI 讀懂游戲,用靈巧手把機器人帶出實驗室,用翼撲機器人挑戰低空飛行。

      如果說上一代中國創業者的關鍵詞是效率、規模、供應鏈,那么這一代的關鍵詞,就是:真實痛點,極致熱愛,世界的邊界。

      以下,是我從 54 個項目里選出的最值得關注的 10 個創業項目。

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      1. 執宇航天 | 本科生造火箭,還是可回收的

      一句話:全球首個可回收復用的中小型運載火箭。


      點評:

      當大多數本科生還在為畢設焦頭爛額時,這個團隊已經把火箭做成了產品級。更關鍵的是,他們不是為了“造一枚火箭”而造火箭,而是抓住了一個過去幾年被忽視的縫隙市場:GW 與 G60 計劃之外的中小型載荷。這類需求占總量 20%,但受限于“拼車難、價格高、等待周期長”,基本沒人認真解決。

      執宇航天選擇自研液氧甲烷電泵發動機,并直接做可回收架構——這不是勇氣,是算得很清楚的商業判斷。因為只有這樣,才能把這一段市場從“不夠大、不夠值”變成“能被規模化服務”。

      從工程到商業,這支年輕團隊給出了一個真正不同的路徑,而不是重復已有玩家的路線。

      推薦理由:

      硬科技領域的“年輕團隊”往往被認為不夠穩,但在火箭這件事上,判斷準確比經驗更稀缺。他們不是夢想家,是精準研究了供需結構后切入的執行派。這類項目值得持續關注。

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      2. FoodPal | 清華博士做“飯搭子”,視覺AI的情緒價值

      一句話:陪你吃每一口飯的 AI 飯搭子。


      點評:

      清華博士、師從三星消費電子 VP,卻選擇做一個“看你吃飯”的桌面硬件。FoodPal 最有意思的地方不是“記錄飲食”,而是它把情緒與飲食行為綁在了一起——關注的不是你吃了什么,而是你為什么這樣吃。通過視覺識別、節奏分析和情緒感知,它試圖成為你的“情緒飯搭子”,在最恰當的時機給出一點點溫和的引導。

      但必須說,這是一個難走的方向:飲食行為背后是復雜的情緒與習慣,任何工具想改變它,都需要長期陪伴和高頻反饋。FoodPal 的真實挑戰是——如何讓用戶愿意長期放一個硬件在餐桌上,并真正從中感受到價值。

      推薦理由:

      在一堆“AI 做效率”的項目里,FoodPal 選擇做“AI 做陪伴”,這本身就是一種差異化。它瞄準的是情緒化飲食這個被忽視卻巨大的市場,如果模型與交互體驗能持續打磨,它很可能成為下一代飲食行為管理的入口。

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      3. Blinkko | 肩上 AI 寵物,社交破冰神器

      一句話:用一只 AI 寵物探索社交的新入口。


      點評:

      Blinkko 的想法確實別致:不是做聊天助手,也不是強調功能,而是用一個“待在你肩上的 AI 生物”去捕捉情緒、環境,讓線下的互動變得更自然一點。這和當下所有做“工具化 AI 硬件”的方向都不一樣——它更偏設計、氣質、社交意味。創始人背景也給產品定了調:既有設計師的審美,又有拳擊手的直接和野性,所以 Blinkko 身上確實有某種“Daemon 式”的外化人格感。

      推薦理由:

      它最大的價值不在技術,而在把 AI 拉回真實生活場景的嘗試。可穿戴、能表達情緒、具象但不依賴對話,這些要素讓它有可能切到一個更輕、也更容易被年輕人接受的線下社交場景。

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      4. 鷹瞰智翼 | 空中版的宇樹科技

      一句話:重塑城市低空飛行,空中版宇樹科技。


      點評:

      鷹瞰智翼的技術非常有趣——這不只是無人機,而是仿生撲翼機器人,試圖從“飛行物種”層面重構低空經濟。團隊由一群上交大的00后組成,目標不是簡單的航拍或快遞配送,而是像宇樹科技重定義四足機器人那樣,重定義“低空生物”。它的技術壁壘高,不僅挑戰了飛行的效率,還在做飛行形態上的突破。未來的低空飛行,或許不只有旋翼嗡嗡聲,還可以是仿生鳥翅的輕盈振動。

      推薦理由:

      視覺沖擊力滿分,技術難度極高。低空經濟的未來不應局限于傳統的旋翼無人機,鷹瞰智翼的仿生撲翼機器人有可能為這一領域帶來新的想象空間。它的商業潛力值得期待,但能否克服技術挑戰并落地,仍需進一步觀察。

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      5. KusaPics | 二次元的 AI 原生社區

      一句話:超高審美的二次元 AI 玩法社區。


      點評:

      這是一支典型的“年輕人懂年輕人”的團隊——00 后、國際化、審美一致性極強,而且真的跑出來了:ARR 已到 22 萬美金。很多人做 AI 繪畫都停留在工具層,而他們用審美品控 + 社區機制證明了二次元不是“副賽道”,而是一個能直接變現的強需求市場。坦白講,能在二次元用戶那里獲得 48 分鐘平均停留時長,這件事本身就非常難復制。

      推薦理由:

      AI 時代的競爭不是模型誰更強,而是誰更懂用戶的審美體系。KusaPics 的優勢不是“會做模型”,而是“知道什么好看”。越是年輕、越是小眾的文化,往往越容易成為新的商業爆點。這個項目就是典型案例。

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      6. 邊際領域 | 本科生下海,接管水下世界

      一句話:可快速落地的水下具身平臺。


      點評:

      又是本科生!這支來自大連理工的團隊,瞄準了水下機器人這一新興領域,目標是替代潛水員,完成高危水下作業。核心部件有 90% 由團隊自研,這樣的技術積累在海洋工程領域并不常見。他們不僅是想做一個工具,而是在通過水下機器人接管現實中的高難度場景,未來有可能讓水下作業變得更加自動化和高效。

      推薦理由:

      水下經濟是海陸空拼圖中的“最后一塊”。相比于已經逐步商業化的陸地和天空應用,水下機器人的落地可能更快、更迫切。團隊自研的技術優勢和對市場需求的敏銳洞察,讓這個項目值得期待。

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      7. 靈境引擎 | 3萬小時老玩家的復仇

      一句話:真正讀懂游戲的 AI 原生引擎。


      點評:

      創始人從 3 歲開始玩《生化危機》,累計 3 萬小時玩家時長——這樣的人做游戲引擎,是帶著怨氣和執念的。他們不是在修補舊流程,而是直接重構了 Godot,把策劃、美術、程序的斷鏈都抽成自動化的“連續創作流”。說白了,就是讓一個人也能實現過去只有大廠才能做出的體量和質感。

      推薦理由:

      只有狂熱者才會真的去改造生產工具。靈境引擎不是想做下一代“游戲 SaaS”,而是把游戲創作重新交還給創作者本身。如果 AI 真的要改變游戲行業,這類底層工具的誕生會是標志性事件。

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      8. Nxcode | 編程界的多領國,讓學習上癮

      一句話:Duolingo for AI Coding。


      點評:

      編程原本就像游戲,為什么學習編程還要那么枯燥?Nxcode 把編程轉化成“塞爾達”式的探索體驗,不教語法,而是教你如何“念咒語”(Prompt)。創始人做過一款 Steam 游戲,播放量 20 萬+,從游戲的降維打擊角度來做教育。這不只是一個編程學習工具,更像是一個能讓你上癮的互動式游戲。

      推薦理由:

      快樂是最好的生產力,尤其是在學習上。AI 已經降低了編程的門檻,Nxcode 做的是把這個門檻變得更平緩,讓編程變得像游戲一樣好玩。

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      9. AI 歷史模擬游戲《我的三國》:20年歷史愛好者的執念

      一句話:北大博士 + 騰訊游戲 5 年 + 北京三國文化學會會員。


      點評:

      《我的三國》這款游戲有個特別的亮點——它不僅僅是一個AI驅動的歷史模擬游戲,更是創始人對三國歷史的深度執念的結晶。創始人胡景皓是北大博士,騰訊游戲五年經驗的AI算法工程師,同時還是三國文化學會的會員,這種深耕歷史的背景,帶給游戲獨特的內容深度。他選擇做“歷史內容生成”,而不是通用工具,顯然是有意為之,畢竟這類內容生成的難度遠超大多數游戲的設定。

      這款游戲的玩法與眾不同,玩家不僅能自由創造歷史生物,觀察演變,每一局都是獨一無二的三國歷史重現。真正的挑戰不是AI技術本身,而是如何在內容的深度與歷史細節中找到平衡。在很多人依賴標準化AI應用時,他選擇了最難的路徑——讓AI在復雜的歷史背景下自由生成。

      推薦理由:

      這款游戲的最大吸引力在于創始人的歷史積累AI技術結合,不是為了做“快速上線的工具”,而是想讓這款游戲真正能帶給玩家全新的歷史體驗。無論是商業化還是口碑,它都有成為“經典獨立游戲”的潛力,尤其是在歷史愛好者和策略游戲玩家中,具有很大的市場空間。

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      10. 人類公園 | 把“造生物”這件事交給玩家

      一句話: 結合 AI 與模擬,讓玩家自由創造生物、觀察演化的全新物種沙盒。


      點評:

      《人類公園》最打動人的地方不是“AI 游戲”這個標簽,而是它解決了一個游戲行業多年沒解的問題:讓玩家真正參與到生命體系的創造里。團隊的背景很特別——CEO 是浙大竺院出身,8 年游戲策劃經驗;CTO 則是元胞自動機與生態模擬的硬核工程玩家。這類組合做的不是“AI 套皮游戲”,而是能讓你一邊創造生命、一邊感受生態規律如何在玩家決策下分岔演化。

      看得出這是團隊的執念:讓AI幫忙生成“骨骼、規律和變化”,讓玩家決定文明怎么走下去。這比做劇情生成難得多,也更具野心。它不是量產型 AI 游戲,而是想做一個“可玩版《人類簡史》”——這在全球范圍內都是少見的嘗試。

      推薦理由:

      如果 AI 游戲要出現新的品類,那么這種“玩家 × AI × 演化規律”的三角結構,很可能是最早跑出來的一類。《人類公園》有點像是模擬游戲里的“生物編輯器 2.0”,不僅有玩法創新,還有內容深度,是少數真正把AI當成“生命系統工具”的團隊。

      點個愛心,再走 吧

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