“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。
第三步：借力团队，打造“身边的学习圈”
陈曦没有单打独斗，而是充分利用项目组的“技术资源”，打造了一个“身边的学习圈”，随时随地请教、学习。
她邀请“智芯科技”的AI算法工程师、“宜居科技”的硬件工程师、“幻境科技”的AR开发工程师，组成“一对一帮扶小组”，每个领域指定一位核心工程师，作为自己的“专属导师”，遇到问题随时沟通。有一次，她对“AI如何学习非遗纹样的文化内涵”产生疑问，AI导师用“就像学生背课文，不仅要背文字，还要理解课文的意思，AI通过学习纹样的历史背景、适用场景，才能生成有文化感的设计”的通俗比喻，让她瞬间明白。
她还把项目会议变成“技术分享会”，每次会议开始前，预留15分钟，让技术团队分享一个与项目相关的科技小知识——比如“AI模型的训练数据如何筛选”“智能传感器的工作原理”“AR虚拟形象的制作流程”。分享时要求“用大白话讲清楚，避免专业术语堆砌”，让所有人都能听懂。“这样不仅我能学习，整个‘忠犬联盟’的伙伴们都能了解基础科技知识，方便后续更好地配合项目推进。”陈曦说。
周教授、林砚舟等伙伴也成了她的“学习战友”——周教授从文化角度帮她判断“科技应用是否偏离非遗本质”，林砚舟从运营角度帮她梳理“科技落地的可行性”，大家互相交流、互相补充，形成了“跨界学习的良好氛围”。
第四步：总结复盘，形成“自己的知识体系”
为了避免“学了就忘”，陈曦坚持每天花30分钟复盘，每周做一次知识梳理，把零散的知识点整合为“自己的知识体系”。
她的复盘笔记分为三大模块：“今日学到的科技知识”“知识在项目中的应用场景”“尚未解决的疑问”，并标注出与非遗、时尚的结合点。比如学到“AI模型的过拟合问题”后，她在笔记中写道：“应用场景：AI设计蜀绣纹样时，避免过度模仿某一个传统纹样，导致创新不足；解决方案：增加更多元的纹样训练数据，调整模型参数。”
每周的知识梳理，她会用“思维导图”的形式，把学到的知识按“AI设计”“智能硬件”“AR技术”分类，再细分到“核心原理”“应用技巧”“注意事项”“项目案例”等子模块，形成清晰的知识框架。“这样以后遇到类似问题，就能快速从知识体系中找到解决方案，而不是重新学习。”
经过两个月的学习与实践，陈曦不仅能顺畅地与技术团队沟通，还能提出有建设性的技术优化建议，甚至能独立主导“科技+非遗”新产品的创意构思。在最新的“智能非遗配饰”项目研讨会上，她提出“将AI设计的个性化纹样，通过3d打印技术制作竹编模具，再由传承人手工编织，实现‘个性化+手工’的结合”，技术团队当场表示“这个想法可行，既保留了手工匠心，又通过科技实现了个性化需求”。
当张总看到陈曦在项目推进中展现出的科技素养时，忍不住称赞：“陈总不仅懂非遗、懂时尚，现在还懂科技，这种快速学习能力和跨界整合能力，是项目成功的关键。”
陈曦站在传承馆的AI设计屏幕前，指尖划过屏幕上生成的非遗纹样，心里满是成就感。她知道，自己的科技学习之路才刚刚开始，未来还有更多新的技术、新的知识需要掌握，但她有信心，只要保持“靶向学习、实践练兵、借力团队、总结复盘”的方法，就能不断突破自我，成为真正的“非遗+科技+时尚”跨界引领者。
夕阳下，智能竹编灯的光线柔和地洒在她的学习笔记上，上面写着一行字：“学习的目的，不是成为科技专家，而是更好地守护非遗，让科技为老手艺赋能，让传统在现代生活中永续传承。”这份初心，指引着她在跨界之路上不断前行，也让“科技+非遗”的未来更加值得期待。