每年夏天，世界人工智能大会（WAIC）都像一个巨大的磁场，把关于未来的焦虑、想象和资本，统统吸到黄浦江边。
你甚至不需要走进会场，光是在会场门口的道路上，就能听到一堆堆的人在聊「趋势」、「赛道」、「赋能」和「生态位」。这些宏大又略显疲惫的词汇，被西装革履的成年人们熟练地抛来抛去，每个人似乎都手握一张通往未来的地图，寻找着下一个能被颠覆的行业。
而我的视线，却被一个展台吸引住了：当周围的大人们都在高谈阔论时，一群孩子正踮着脚，将一个展台围得水泄不通。
凑近一看，这是一家利用 AI 教小朋友编程的公司。但在「AI 生成一切」的今天，不管是 AI 编程还是少儿编程教育，都早已不是什么新鲜事。
真正让我感到「反常识」的是，这个展台里，没有一块屏幕。
孩子们手里摆弄的，是一块块颜色各异的实体模块。通过简单的拼接、磁吸组合，就能搭建出一段段可执行的程序，去控制一台积木小狗的奔跑和跳跃。
这和我们熟知的、需要正襟危坐于屏幕前的 Scratch 或 Python 课程，几乎是两个维度的产物。它剥离了语法的记忆负担，让程序的逻辑以一种可触摸、可组合的方式呈现出来。
更有趣的是，当孩子们遇到 bug，或者想实现一个新功能时，他们不用去求助身边的父母、展示人员，而是可以直接开口向一个「GPT 老师」提问。AI 在这里，不是生产代码的工具，而是一个循循善诱、只提供思路和启发的全天候助教。
在 AI 编程已经成为标配、甚至连成年人都在用 Copilot 来「偷懒」的情况下，我们还需要费尽心力，去学习编程语言那些复杂的语法和细节吗？我对此一直抱有怀疑。
直到在 WAIC 看到这群扔掉屏幕，却依然能清晰表达编程逻辑、并与 AI 协作的小朋友，我似乎看到了编程教育的另一种可能，一种更接近「教育」本质的可能。
忘掉键盘，也忘掉鼠标。
在这张展台前，你的全部工具，就是一堆被称为「编程拼图」的实体模块。它的工作逻辑被清晰地拆分成了两个部分：一个负责思考的主编程器「开始块」，和一个负责执行的「主控块」。
编程的起点，是把一块开始块拿到手中。而真正的魔法，发生在你把另一块代表「循环」或「判断」的模块靠近它时。
伴随着一声清脆的「咔哒」声，两块模块通过磁力严丝合缝地吸在了一起。几乎就在同时，编程模块上的一排小指示灯，马上开始运作，提示程序路径的「光标」已经准备好运作了。
这声「咔哒」，就是一行代码被写入的确认音。这种感觉确实「上头」：每一次拼接，都是一次即时的、物理层面的反馈。你不是在「写」代码，而是在「搭建」代码。
派呦科技开发的这款编程拼图，彻底抛弃了之前面对电脑学习编程代码的思维，而是将编程中最核心的几个「动词」——比如循环（Loop）、判断（If/Else）——全部做成了可以被物理触摸、可以被反复组合的编程模块。
比如最经典的 If/Else 模块，就可以是一个实体的「岔路口」，你可以用一个测距传感器作为判断条件：如果（If）感受到了有物体遮挡，就执行让小灯灭掉的指令；否则（Else），就执行让小灯常亮的指令。
而它的核心亮点，在于那条会流动的「光标」。
转动主编程器上的旋钮，一个小白点会被点亮，它就是你程序的「执行指针」，会沿着你刚刚拼接好的模块路径开始「流动」。这个设计，堪称神来之笔：比如遇到If/Else 模块，你能很明显的看到，程序是走了哪一条路。
而即使不懂什么叫循环的概念，小朋友也能很快理解到，放上循环模块，光点会从循环块的起点，流经嵌在其中的指令，抵达终点后，再「跳」回起点，周而复始。
如果说主编程器是「大脑」，那它思考的结果，则会即时地传递给作为「身体」的主控块。
主控块上连接着各种输出设备，比如一个 LED 灯，或是一个积木搭建的机器狗的电机。而你在主编程器上拼接的逻辑，正是为了控制它们。这便是魔法的最后一环。你可以即时观察你的程序反映在主控块上，效果如何。
程序的对错，不再是屏幕上一行行冰冷的报错信息，而是一目了然的灯光路径。你可以把旋钮拧得很慢，一步步观察光标的走向，看它在哪一步亮了红灯；也可以把旋钮拧到最快，欣赏整个循环逻辑如跑马灯般飞速运转。
想让一个测距传感器来控制小灯的亮度？在传统编程里，这可能需要你配置环境、调用库、编写十几行代码。而在这里，你只需要进行一次拼接：将「灯光亮度」这个参数，设置为「测距传感器的数值」即可。
就这么简单。
你随时可以把这个参数改成一个固定的数值，或者一个随机数。
派呦科技提供的编程的模块，正是编程里最基础的逻辑单元。但通过这种「逻辑」与「参数」的自由组合，一个孩子也能在几分钟内，搭出一个会根据距离远近自动呼吸的灯，或是一条不知疲倦巡逻的机器狗。
对于一个略懂编程的成年人，这依然像魔法。它剥离了所有与思考无关的「杂事」，让创造的能力变得前所未有的强，而路径变得前所未有的短。这也是我观察孩子们最初围在展台前的原因。
而真正让孩子们留在展台前的，是它的魔性手感和即时正向反馈。
派呦科技的这款编程拼图，不同模块之间的磁吸接口是有「防呆」设计的，代表「动作」的模块，就无法吸附在需要「判断条件」的接口上。当你忘记用「循环结束」模块来闭合一段循环时，一条刺眼的红灯会直接告诉你，逻辑断了。
你几乎是在一种零挫败感的探索中，就学会了编程的基本范式：什么是循环，什么是条件判断。这种「拼一下就学会」的魔性手感，才是它能让孩子们不肯撒手的真正原因。
而这套系统的设计者显然走得更远。当我发现它已经支持「函数」模块，甚至可以实现递归操作时，我意识到它绝不只是一个入门级玩具。它为孩子将来构建更复杂的项目，预留了清晰的「气口」。
从最基本的顺序执行，到结构化的函数调用，孩子在这套学习硬件中所能摸索出的编程路径，已经被延伸地足够长远。
当你沉浸在这种物理拼接的「上头感」中时，一个不可避免的问题会出现：如果我拼错了，卡关了，怎么办？
在传统的编程课上，答案通常是需要找到一个人类老师，定位你的错误并给进行针对化的纠正。而在这里，你只需要按住主控块上的一个按钮，然后开口提问。
「我的程序有什么问题？」
几秒钟后，一个声音就会从主控块里传来，并且能准确地叫出孩子的名字：
「好的，小朱迪小朋友，请让我想一想…… 你的程序里有个小错误哦。在编程世界里，每个『如果』都要有一个配套的『结束如果』来结束判断，你的程序里缺少了它，所以编译器会提示你有误。来，试试看把『结束如果』模块加上吧！」
这个 AI 老师最令人惊叹的地方，不是它能用语音回答，而是它真的知道你当前的程序是什么，甚至知道它错在哪一行、为什么会错。
这背后，是派呦科技团队长达五年技术积累的护城河——一套完全自研的编译器。
这个编译器，让实体模块的每一次拼接、旋钮的每一次转动，都被实时解析成结构化的数据。它赋予了这套玩具一种「上帝视角」的调试能力：当孩子慢慢转动旋钮，他能看到代表程序执行的「光标」在模块间一步步流动；当他没看懂，他甚至可以反向转动旋钮，让程序一步步「回溯」到之前的状态，亲眼看到自己是在哪一步走错了分支。
「这种单步调试，甚至是逆向回溯的调试能力，是我们自研的编译器才能做到的核心。」派呦科技的创始人叶博辰表示。
也正是因为有了这个坚实的地基，AI 老师才得以「站」在上面。当用户提问时，传递给大模型的，远不只是一个孤立的问题，而是一份包含了完整程序、光标位置、错误日志，乃至用户过去操作习惯的实时「体检报告」。
「AI 老师知道小朋友当前的程序是什么，知道他过去犯过什么错误，更知道他下一步的学习目标是什么。」这让 AI 老师的角色，从一个泛泛而谈的「博士」，变成了一个真正能实现一对一指导的「专属家教」。目前团队还在持续迭代，未来 AI 老师甚至能主动发现孩子的困惑，并给出引导性提示。
AI老师，不仅仅是一个技术亮点，它更是派呦科技撬动个人用户市场的关键商业支点。
传统的少儿编程，本质上是一个依赖师资的「重」生意。由于需要老师手把手教学、纠错，很难达成只卖一套硬件的商业模式。而派呦科技用一个永不离线的AI老师，拆掉了这堵横亘在产品和个人用户之间最高的墙。
这让它的 To C 业务有了极强的吸引力：
首先，无屏幕的设计，直接命中了当代家长对孩子视力健康的普遍焦虑；其次，直观的单步调试，让孩子能自我纠错，培养独立解决问题的能力；最后，也是最关键的，一个全天候待命、能精准解决问题的 AI 助教，也解决了家长「不会教、教不了」的后顾之忧。
在家长和孩子实际接触产品的场景下，这一吸引力被急剧放大。「每次参加展会，我们的展台都会被孩子们自发地围住，赖着不走。」叶博辰说，「当家长亲眼看到一个『学习硬件』能对孩子产生如此强的魔力时，购买决策就变得非常容易。」
派呦科技目前一套编程拼图的售价是 2399 元，主要目标群体是 4-12 岁儿童，商业化已经被初步验证。
在 To B 侧，人大附中本部、深圳、三亚等多个实验学校，已经开始采购其产品开设选修课，验证了其教育的专业性。而在 To C 侧，产品也已积累了数百套全款预售订单，并计划登陆海外众筹平台 Kickstarter，目标直指百万美金项目。
派呦科技的创始人叶博辰，出生于 1999 年。他的成长轨迹，本身就是对所谓的「教育红利」最生动的诠释。
作为一名在北京出生、长大的「95 后」，他几乎完美地享受了中国第一代「科技创新教育」的所有红利：从北大附小到人大附中，他一路在最顶尖的机器人队里摸爬滚打，跟着最好的老师，用着当时最先进的工具（如乐高机器人和 Scratch），在国内外的竞赛中攻城拔寨。
他和他的队友们，是那个时代的幸运儿。事实也证明了这条路径的「成功」——他身边许多昔日的队友，如今都已成为优秀的创业者和大厂工程师。
但正因为他是这条精英路径最深度的体验者，他才比任何人都更清晰地洞察到那个模式的天花板：他们的教育成功，依赖于少数名校的精英教师，难以被复制到更广阔的天地。
而他和他的团队如今正在做的事，本质上是对自己成长路径的一次「反思与重构」。当AI能够提供无限的教育供给后，教育应该可以发生怎样的变化？
回顾一下我们小时候的学习：
在我小时候，想学画画，唯一的路径似乎就是报班。如果小地方没有合适的兴趣班，靠着小卖部买的几本教材和廉价画材，一个人要想靠自己学好画画，需要极强的天赋和自律性。这是一个高门槛、慢反馈的过程。
后来，互联网带来了教育的第一次革命：平权和效率提升，我们可以在 B 站上免费观看无数画师的经验教程，学习的门槛从「找到一个好老师」变成了「找到一个好视频」。
而现在，AI绘画工具的出现，则开启了第二次革命。它不仅是进一步的平权，更是一场本质上的认知颠覆。当 AI 可以完美执行「怎么画」的指令时，人类的价值便彻底从「技法」转向了「思想」。你不再需要苦练三年素描，但你必须知道自己想表达什么——「绘画思想」变得比绘画技巧本身更重要。
编程教育的未来，似乎正在发生同样的变化。
当 AI 已经能帮我们写代码、改 Bug 时，编程教育的核心，就不该再是教会孩子背诵 while 循环后面需要加一个冒号。就像我们不再需要背诵复杂的对数表一样，对编程语法的死记硬背，其价值正在迅速贬值。
派呦科技的这套「编程拼图」，似乎正是理解了这样的逻辑而诞生的。它用物理拼接和AI老师，彻底剥离了语法的学习成本，让孩子从接触编程的第一天起，就直面其最核心的本质：逻辑、结构和创造力。
这种设计理念带来的效果，在孩子们自己的作品中体现得淋漓尽致。
这台复杂的「诸葛连弩」，是开心（9 岁）和栋栋（7 岁）在一些引导下合作完成的。他们只接触了这款产品一年，却已经能熟练地设计出让传感器检测到敌人时，马上进行连弩发射的程序。
在这个过程中，他们思考的不是代码语法，而是「如何设计机械结构与程序指令」这个更高维度的工程问题。
近期，我常常思考一个问题：AI 时代的教育应该是怎样的？
在 AI 时代，我们当然还需要学习。就像人类发明了计算器，但每个孩子依然要从加减乘除学起一样——我们需要理解事物的本质，而不仅仅是获得一个答案。因此，编程思维的重要性，对于下一代而言，非但没有减弱，反而愈发凸显。
然而，一个更尖锐的现实是：AI 的知识可以迭代继承，每一个新生的人类，都要艰难地从 1+1=2 学起。我们学习的速度，注定追不上机器。那人类的出路，究竟在哪？
当我看着那两个孩子，看着他们手中那套摒弃了「语法」、只留下「思想」的工具时，答案的轮廓，逐渐清晰起来。
当 AI 能解决所有「How」（如何实现）的问题后，或许我们唯一的胜算，就是不断提升自身的学习速率，将有限的精力聚焦在更高维度的思考上——学会思想，并最大限度地利用工具，去精准地定义「What」（做什么）和「Why」（为什么做）。
而这，就是所有下一代教育工具，必须回答的时代命题。