为什么AI时代的黑客松，必须“真枪实弹”？先看一组数字：180多所高校和开发者社区、1800多份报名，层层选拔后只有33支队伍进入线下决赛，在24小时内完成从想法到可演示、可验证成果的转换，最终4支冠军队伍脱颖而出。
这些作品不是PPT里的构想。它们基于真实的安克智能硬件产品，在大赛现场真正“跑起来”了。
放在过去，24小时做出一个能跑的版本，本身就是黑客松最大的看点。但在AI的辅助加持下，快速写出一个Demo的成本已经趋近于零。Stack Overflow 2025年开发者调查显示，84%的开发者正在使用或计划使用AI工具。黑客松真正稀缺的，已经不再是代码能力，而是值得解的真问题、能接入真实世界的接口，以及作品做完之后的去处。
安克创新CIO Neil对AI的判断是：“互联网改变的是距离，AI时代改变的是时间。”这句话，安克自己先验证了一遍。
安克创新2026年半年度报告显示，过去一年公司总Token消耗达30万亿，员工日均Token消耗4500亿，同比增长30倍；AI承担了超过95%的基础代码生成，节省约80%的开发工时。
在黑客松的Workshop分享中，创客们可以用Launch平台快速上线路演作品，作品直接转化为可访问链接，从硬件360度拆解展示、产品使用模拟动画、像素风交互演示，到对接动态数据源生成实时更新的BI看板，平台功能一应俱全。
这套能力来自安克内部AI基础设施的高速迭代：基于AI辅助开发，2025年年中团队仅用数天完成第一版原型；今年清明节假期期间，团队仅用3天完成全功能上线，在全公司正式推广。
写代码的时间被AI压缩之后，选手之间拉开差距的不再是谁敲得更快，而是代码之外的东西——创意可不可行、使用场景选得对不对、用户痛点抓得准不准。
这场比赛的打分标准也印证了这一点：产品创新与AI原生性占比35%，用户价值与场景落地同样占比35%，两者相加近七成。
WaytoAGI创始人AJ的判断是：模型决定AI的上限，而场景决定AI的价值。
在智能录音赛道，“举手豆”团队利用安克Soundcore录音豆的功能，以及背后AI大模型的上下文理解、记忆、个性化服务能力，打造了一套AI辅助课堂学习方案。团队成员在实际学习中发现，很多学生因为担心打扰他人，羞于主动举手提问，影响了课堂内容的消化吸收。他们用AI技术和智能录音设备实现针对性的AI讲解答疑，同时让老师更好地了解学生学习状态，获得教学效果的及时反馈与分析。
评委中的安克录音豆团队相关负责人在现场点评时提到，这一作品所解决的痛点与他们实际研发中的功能高度一致。
在智能安防赛道，“驿站追迹”团队盯上了快递丢失这一物流难题。团队利用Anker eufy智能摄像头、开放的产品SDK以及AI技术，对多路视频流进行智能分析，实现对丢失快递的高效识别和追踪，解决传统物流监控中人工审核低效且不准确的痛点。团队成员提到，经过测试，安克摄像头有着安装简易、功耗低的特点，对人物的动态追踪和时间关键词提取功能最符合需求，借助产品已有功能简化了整个产品的落地流程，并解决了低功耗和多路并发的问题。
智能服务赛道的冠军OntoCare本体队，通过构建服务本体和决策本体，以图谱节点方式增加业务规则和SKU，实现SOP快速更新迭代。相比传统Workflow和Prompt方案，面对多国政策法规变化时，这套方案可以更好规避底层代码重构问题。团队还通过红蓝对抗和案例驱动开发了一套自进化系统，将客服问题解决率从83%提升至98%。这一项目的灵感来源于安克实际客服场景面临的挑战，团队从真实客服系统中找到痛点，在真实售后数据中得以检验。
这些作品之所以难得，源于四个关键方面。
- 赛题、场景、产品、技术到评价标准都紧密围绕“真实”。四条赛道的赛题都源于安克真实产品线与真实业务需求，智能录音、智能安防、充电储能、智能客服都是需要长期大量投入、扎实产品布局的赛道，是安克做了十几年、全球几千万家庭正在使用的真实产品。
- 敢把“家底”开放给参赛者。安克将正在服务全球上亿用户的接口向参赛者开放，这些SDK对Builder们来说好用、易用、实用，参赛者并非从零开始，而是站在成熟的技术和产品底座上创新。
- 对优秀人才的极致发掘。此次AI黑客松“报名即审”，不设学历、背景与专业门槛，只看创新能力与动手实践能力，招募范围覆盖180多所高校和40多个开发者社群。评审阵容包括安克创新创始人阳萌、极客邦科技创始人兼CEO霍太稳、WaytoAGI创始人AJ、线性资本创始人兼CEO王淮，以及亚马逊云科技中国区行业集群总经理田锋。
- 优秀的参赛者和作品都“有去处”。超过18万元的总奖池、各赛道冠军3万元奖金；优秀选手有机会直通终面，并获得SSP Offer保留机会，入围选手也将优先进入安克高潜人才池。更核心的吸引力在于，优秀作品有机会进一步进入真实产品线，或对接合作资源。
亚马逊云科技汽车与制造行业架构师总监黄鹏飞在开幕演讲中说，安克的基因就是“把一个品类做到极致，再把能力扩展到下一个品类”，这种“较真”的精神贯穿始终。
从一颗别在领口的录音豆、一台驻留快递站点的智能摄像头，到一套在欧洲家庭中高效运转的智能储能系统，24小时集中开发、路演之后，这些作品真的有机会进入真实产品研发。真实的硬件正成为AI的“感官”和“四肢”，AI也不再是贴在硬件上的一项功能，而是从一个具体场景里长出来的解法。
对个人Builder而言，能力坐标正在移动。“会写代码”已不是拉开差距的地方。从这次的冠军作品里能看到一条共同路径：从身边具体的问题出发，把方案放到真实的数据和设备上验证，并尽量复用已有的能力，而非从零重造。当写代码的时间被AI压缩，写得快不再是优势，判断得准才是。
对硬件行业来说，当模型可以租用、代码可以生成，硬件的价值不再只取决于参数和品类，而是越来越取决于它能把AI带进多少真实场景、解决多少真实问题。设备在哪里，场景就在哪里，AI带来的价值提升也就在哪里。
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