海王系统重生后男神皆忠犬第269章 陈曦学习快速掌握科技知识

“科技+非遗”项目启动后陈曦很快发现作为项目核心统筹者仅靠“懂非遗、懂时尚”远远不够——AI设计的算法逻辑、智能硬件的参数配置、AR技术的实现原理这些陌生的科技知识成了她推进项目的“拦路虎”。

看着技术团队讨论“模型训练”“传感器适配”时自己插不上话的窘境陈曦暗下决心：“必须快速补上科技课既要做非遗的守护者也要做科技的懂行人。

” 她制定了“靶向学习计划”以项目需求为核心拒绝“泛泛而学”聚焦“能用、管用”的知识在实践中快速成长短短两个月就从“科技小白”蜕变为能与技术团队顺畅沟通、精准决策的“跨界统筹者”。

第一步：靶向选课只学“项目急需”的知识 陈曦没有盲目报班而是先与技术团队深度沟通梳理出三大核心知识缺口：AI设计相关的基础逻辑、智能硬件的核心原理、AR平台的应用场景与技术边界。

针对每个缺口她筛选出“最短路径”的学习资源拒绝冗余知识。

? 针对AI设计：她没有学习复杂的编程代码而是选择了“智芯科技”推荐的《AI设计入门：逻辑与应用》短视频课程重点学习“AI模型如何学习数据”“设计prompt如何精准下达”“AI生成结果如何优化”同时每天花1小时跟着技术团队实操AI设计系统在下达关键词、调整参数的过程中理解AI与非遗设计的结合点。

“比如要生成‘唐代宝相花+极简风格’的蜀绣纹样我需要知道怎么描述‘宝相花的花瓣层数’‘极简的线条要求’才能让AI精准理解需求。

”陈曦在学习笔记上写道。

? 针对智能硬件：她邀请“宜居科技”的工程师团队每周开展一次“一对一答疑课”不纠结于电路原理、芯片架构而是聚焦“智能模块与非遗手工的适配问题”——比如“温控芯片的功率如何匹配竹编灯架的散热需求”“柔性太阳能板的厚度如何不影响扎染面料的垂感”并实地走访生产线观察智能硬件的安装过程直观理解“手工与科技的融合逻辑”。

? 针对AR技术：她重点学习“幻境科技”提供的《AR应用场景设计手册》了解“虚拟试穿的技术限制”“AR互动的用户体验逻辑”并亲自测试AR互动平台的每一个功能记录下“操作不流畅”“知识科普不够直观”等问题结合用户反馈与技术团队沟通优化方向。

“学习AR不是为了懂技术而是为了知道‘哪些体验能实现’‘哪些需求技术暂时无法满足’避免提出不切实际的设计要求。

” 这种“靶向学习”让陈曦避开了“知识过载”的陷阱所有学习都围绕项目推进展开效率极高。

技术团队负责人感慨：“陈总学习能力太强了每次沟通都能精准抓住核心问题完全不像刚接触科技领域的人。

” 第二步：实践练兵在项目推进中消化知识 陈曦深知科技知识“纸上得来终觉浅”只有在项目实践中运用才能真正掌握。

她把每一次项目会议、每一个问题解决过程都变成“学习练兵场”。

在AI设计系统优化会议上技术团队提出“可以通过增加‘纹样风格权重’参数让AI生成的方案更贴合品牌调性”。

放在以前陈曦可能只会被动接受但经过学习后她立刻追问：“这个权重参数能否针对不同非遗技艺设置？比如蜀绣需要更高的‘传统纹样权重’而竹编可以适当提高‘创新纹理权重’这样能更精准地匹配不同产品的设计需求。

”技术团队当场采纳了这个建议后续测试显示针对性调整参数后AI设计方案的通过率提升了25%。

在智能竹编温控灯的量产调试阶段生产线反馈“部分竹编灯架的孔径过小导致温控芯片无法安装”。

陈曦结合学到的“智能硬件适配知识”提出“在竹编灯架生产时提前预留适配不同孔径的安装位同时优化安装底座的可调节范围”既解决了量产难题又保留了手工竹编的随机性与独特性。

工程师们纷纷点赞：“陈总的方案既懂手工又懂技术完美平衡了两者的需求。

” 在AR互动平台的用户测试反馈会上有用户反映“AR手工体验的步骤讲解太专业看不懂”。

陈曦结合学习到的“AR用户体验逻辑”建议技术团队“将复杂的工艺步骤拆解为‘傻瓜式’指令同时增加‘虚拟传承人手把手演示’的视频模块”并亲自撰写了部分步骤的讲解文案用“像穿针引线一样绕线”“像编麻花辫一样编织”等通俗比喻降低用户学习门槛。

优化后的平台用户留存率提升了40%。

“实践是最好的老师每次解决一个问题对知识的理解就加深一层。

”陈曦的学习笔记上贴满了项目问题的解决方案每一条都标注着“对应的科技知识点”形成了“学习-实践-复盘-巩固”的闭环。

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