懶人包重點：
・台灣學生 WWDC 入圍紀錄創新高： 2026 WWDC Swift Student Challenge 台灣學生獲入圍數創下歷年新高，展現了強勁的 AI 開發實力。
・邊緣 AI 與 Foundation Models 應用廣泛： 多款台灣學生的 App 巧妙運用 Apple 的 Foundation Models 框架和邊緣 AI 技術，開發出解決實際問題、具備高度「共感」與創意的應用，涵蓋心理健康、長者關懷、教育、生產力工具及無障礙輔助等領域。
趕在許多人期待的 Siri 2.0 上線前，台灣的年輕學生已搶先展現出不輸專業開發者的前沿開發實力，讓大家見識到所謂的邊緣 AI 應用在 Apple 裝置所能發揮的驚人實力。
緊跟在 WWDC26 日程的正式公佈，Apple 官方也正式公佈了一年一度的 WWDC Swift Student Challenge 的獲獎名單。今年台灣共有 8 位學生入圍，不僅創下台灣歷年入圍人數新高，其中更包含了 1 名能受邀前往 Apple 總部參與 WWDC 活動的「傑出獲獎者（Distinguished Winners）」。
《Jorsindo Tech》很榮幸受邀參加這次的 WWDC Swift Student Challenge 獲獎者訪談活動。不僅可以直接面對面聆聽作品介紹與獲獎者們的創作歷程。
更能藉此機會窺探 Apple 結合 Liquid Glass 介面再加上 Foundational model 邊緣 AI 應用，在這些充滿創意甚至是對社會與生活都能投以高度「共感」的年輕開發者手中所能發揮的驚人潛能，藉此解析 Apple 生態系發展的最新方向。
更有溫度與共感的「App」
這次入圍與獲獎的台灣學生作品中，個人認為相當的多元。其中給人更多一層感動甚至是出乎意料層次感的作品，個人認為是希望協助使用者釋放心理壓力與負面情緒的《ReMinder》，以及靈感來自希望透過應用分擔年長外婆辛苦透過手帳紀錄生活點滴的《LifeRings》。
「ReMinder 是一個雙關用詞，希望在提醒大家去釋放壓力的同時，也能夠去重塑自己的想法。」就讀台北護理健康大學資管系 2 年級的傅羿綸在介紹結合自己所學的作品《ReMinder》時這樣解釋。並提到，也是因為如此命名時才會特別將「M」以大寫的方式呈現。
這個 App 希望能陪著使用者進行類似學輔中心所能提供「理解、描述、擊碎、重塑」的心理學自我療癒過程。
透過引導使用者在介面上選擇符合自己當下所遭受的負面情緒的蠟筆顏色，並透過療癒的繪圖過程等設計，試著宣洩情緒並透過遊戲過程嘗試讓使用者獲得壓力釋放以及情緒昇華的效果，藉此找回生活的可控感。
利用 Pencil Kit 設計製作的《ReMinder》，不僅介面優美更十分重視「心流」也就是不讓情緒受到按鈕干擾的設計。
為了在 iPad 上呈現實際諮商時將紙張撕碎的「擊碎」步驟，他想到可以致敬 iPadOS 26 新引入的 Liquid Glass 效果，以十分句衝擊的擊碎玻璃效果釋放使用者的負面情緒。並將不會傷人的虛擬玻璃碎片重組為新的圖案，最終甚至還能產出可以留存帶有心靈雞湯標語的明信片做紀念用途。
筆者印象最深刻的是，傅羿綸還藏了一個彩蛋。也就是透過 Apple Pencil 的懸浮感應可以在畫面中「探照」出一顆美麗的星星的小彩蛋。
傅羿綸表示：「因為我在製作這個 App 的時候也壓力很大，就想透過繪製這顆星星來抒發... 如果我把它放進去 App 裡，也許能夠讓試用者產生共鳴發現開發者也是個人，而不會只是冷冰冰的程式碼。」這個神來一筆的細節，個人覺得真的讓 App 彷彿有了溫度。
在這次分享中，同樣給筆者這種溫度感的《LifeRings》的開發者吳浩瑋（目前就讀陽明交通大學資工系 2 年級），提到自己約莫在今年一月時訪美與外婆一同探訪已故阿姨的時候，聽到外婆很精準地說出這次已經是她第 62 次看阿姨了感到非常好奇。
詢問下才得知，外婆一直都透過小手帳來將生活鉅細彌遺地紀錄下來的習慣。便有了將《LifeRings》這樣的 App 作為禮物送給外婆的想法。吳浩瑋： 「因為主要是給長者使用，我在易用性下了很大功夫，盡量讓介面擬物化，並把重要的按鈕設計得非常大。」
《LifeRings》如其名，是透過年輪為應用的主題，搭配時間軸與層層年輪的優異視覺設計引導使用者更直覺地理解時間。並搭配設計成像是唱片機般的介面與直覺的錄音操作，搭配年輪介面以及由 Journal Suggestion Kit 輔助加入照片等資訊以及時間膠囊等功能。
而這個「給外婆的禮物」也成為了他這次入圍 WWDC Swift Student Challenge 的精彩作品。
因為吳浩瑋的 App 完成度真的不錯，所以會後訪談也有不少記者鼓勵他可以上架這個 App。不過對於在自我介紹中曾提到自己更偏好「玩框架」的他，《LifeRings》也許更偏向於給至親好友的心意，再加上最近課業壓力也漸漸變大，所以似乎對於上架 App Store 並沒有太大的興趣。
不過他倒是提到，後續會考慮為《LifeRings》加入更容易在親友間分享的功能。這樣看來也許可以期待，等到他有空可以新增功能的時候，會突然一個衝動就將這份對家人的心意成果分享給更多人囉。
驚人的開發效率與善用工具解決問題的實力
是說，如果各位有注意到吳浩瑋是在今年年初才開始構思這個 App 的話，應該也會發現他其實並沒有太多時間可以完成這個專案。實際上他也表示《LifeRings》也真的只做了 2~3 週的時間 - 蠻狂的！
不過藉由這次面對面訪談，我們也發現這次入圍與獲獎的台灣學生，很多也都是用這樣的高效率交出實力足以與全球參賽者競爭的優秀作品。
像是功能豐富到令筆者印象深刻的《RiffNode》，就讀海洋大學資工系 4 年級的梁祐嘉就透露，他也是只花了約 2 個月的時間，便完成了這個希望能為買不起昂貴實體吉他效果器的學生所開發的模擬效果器 App。
這個 App 厲害之處，在於它不僅能模擬各種吉他效果並提供 64 頻段、EQ 等支援。還能偵測顯示目前彈奏的和弦，甚至可以用簡單的聊天指令透過 Apple Foundation Model 框架協助使用者設置效果器的複雜設定。
雖然梁祐嘉很帥氣的表示，這個 App 基本上就是他想要什麼功能，就會直接捲起袖子來嘗試開發然後就搞定了 - 像是希望可以利用 iPad 代替以腳踩踏切換設定設備的 Stage Mode（就... 脫鞋用腳趾觸控囉～）。至於 App 中的視覺化效果介面，就是單純覺得好看這樣（XD）。
以上，好像一切都很簡單輕鬆。但他也透露在開發時遇到過相當大的困難。像是在最核心的效果器轉換功能的部分，就遇到即時音訊輸入處理的 Buffer 記憶體搶奪導致 Concurrency 的當機問題，後來則是在研究之後透過 Accelerate 框架（vDSP）解決了這樣的狀況。
在這次的 WWDC Swift Student Challenge 台灣入圍作品的分享裡，也包括同樣專注於分享音樂樂趣的《Blues Journey》。就讀陽明交大附中 2 年級的開發者朱家佑就是希望能像更多人分享影響現今許多流行搖滾的藍調音樂，希望透過遊戲的方式，向大家介紹各種音符所帶來的不同聽覺感受。
台灣大學資訊工程學系 3 年級林映辰所開發的《PhysicsQuest》則是希望解決物理學習，容易因實驗成本過高而導致學習門檻過高（就... 很多圖表之類的都太抽象了）的狀況。透過 ARKit、SpriteKit 等框架，以 3D 的方式具體示範如電流磁場方向的 AR 實驗室，還有可以更輕鬆理解牛頓擺等概念的遊戲協助學習。
逢甲大學資工系碩士 2 年級李柏霖所製作的入圍作品《ChipCraft》更是融入了台積電雲端課程，透過淺顯易懂的遊戲方式呈現高壓清洗晶圓、薄膜沉積、紫外線照射、蝕刻等步驟。
李柏霖：「AI 發展非常迅速，但我們通常只知道怎麼去呼叫 AI，卻不知道最底層的晶片是怎麼製造出來的。」《ChipCraft》透過科普模擬的方式，在遊戲樂趣中讓人可以理解那些賦能 AI 的晶片是如何製造出來的。
AI 釋放開發者潛能極限
在訪談過程中，這些年輕的開發者們也不約地提到，會以 AI 協助開發的流程。像是前段的《ChipCraft》開發者李柏霖就提到自己有利用 AI 來協助如何將艱澀難懂的晶片製造過程，轉化成更淺顯易懂的內容，並且也會利用 AI 檢視程式碼的問題。
深度解決會議記錄痛點的《Convolog》則是直接利用了蘋果系統內建的 Foundation Models 框架作為技術核心，不僅能記錄會議轉錄稿，還能透過介面一氣呵成完成摘要甚至是 To-do List 待辦事項。
根據 Apple 官方的介紹，「Foundation Models 框架讓開發者能打造既能保護使用者隱私、又可離線使用的新智慧功能，同時透過免費的 AI 推論實現這些功能。」
《Convolog》則是深度利用這個框架離線也可使用的邊緣運算特性，即便是在飛機或是遠洋航行的遊艇上都能保證功能可以順利運作並能以裝置端處理保證絕對的隱私。
深度利用了 AI 模型框架可離線運作的「即時性」以及「可訓練」特性，由逢甲大學資工系 3 年級學生周竑宇所開發的《WayFinder_AI》，則是希望能為視障者提供可以對應被外媒稱爲「行人地獄」，在世界上少見的特殊交通環境的台灣的輔助 App。
在分享會上，周竑宇提到台灣紅綠燈的無障礙提示聲經常有損壞的狀況，斑馬線等交通標示也常有角度偏移的問題，路上也很常有違停等障礙存在。
希望透過可即時反應的 AI 模型，提供可即時偵測道路狀況的能耐 - 雖然必須離線使用是 WWDC Swift 學生挑戰賽的規定，但在道路上如果還要等網路連線的話其實也很危險啊！而這也是所謂的邊緣 AI 運算能發揮價值的最佳場域之一。
透過 ARKit 搭配「Pro」版 iPhone / iPad 搭載的 LiDAR 感測器所提供的深度資料協助辨識交通的《WayFinder_AI》，其厲害之處是他還額外透過超過 16 萬張專屬台灣的免費圖資影像，搭配 CoreML 並透過可藉由語義分割來特別針對斑馬線與紅綠燈影像進行訓練的「雙」YOLO 模型。
希望能涵蓋全台灣多數的交通狀況，搭配可以即時偵測道路狀況的深度感測功能，提供可完整對應台灣交通環境的偵測提示功能（編按：不知道 WWDC Swift Student Challenge 評審會不會很好奇台灣交通到底有多地獄，需要這麼複雜的訓練與無障礙功能...）。
踩在（AI）巨人的肩膀上
自 WWDC25 正式發表 Foundation Models 框架後，約莫在去年 9 月時，我們已經透過 Apple 官方的介紹初步看到 Foundation Models 框架融入專業 App 之中的呈現方式。後續在台灣大學生 MAIC 行動應用創新賽也看到許多應用了 AI 的範例。
今年的 WWDC Swift Student Challenge 也因為生態系統導入 Foundation Models 框架以及 AI 潮流的關係，直接在規定中寫進了 AI 相關的規定 - 簡單地講，就是有完整揭露的話沒問題，但不能抄襲。
▲圖片來源：Apple
不得不說，也許過往會認為透過 AI 輔助會有些許的貶義，但如果能讓開發者更快速完成過往在參賽時限內很難完成的專案，那或許就是 AI 釋放開發者潛能極限的最好證明。
而從台灣的學生開發者在這樣的趨勢剛開始就創下入圍數新高來看。也許這種踩在（AI）巨人的肩膀上開發環境，或許非常適合我們台灣學生開發者也說不一定。總之，就讓我們期待這些才華洋溢的年輕開發者們未來的發展吧！
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