夜雨聆风当冰冷的算法与温暖的社区生活相遇，会碰撞出怎样的火花？4月12日下午，四川大学“AI赋能社区美育”大创团队带着这个有趣的命题来到成都市爱乐园社区。
这不是一场单向的“送美育下乡”，而是一场双向奔赴的“共创实验”，让居民从社区美化的“旁观者”转变为“共创者”。短短三小时，笑声、讨论声与AI生成的奇妙画面交织在一起，为爱乐园的春天增添了一抹独特的色彩。
一、前期理论准备
团队在项目初期就完成了社区公共美育微更新的系统性文献梳理，指出“参与式设计”与“艺术介入”在居民持续性参与上的共同困境。在此基础上还构建了“共创-滋养”理论模型，其核心理念是：以AI降低参与门槛，推动美育从外部输血式介入，向内生造血式滋养转型。
这是对社区美育生产关系的一次系统性重构，美育从“艺术-居民”的单向输出，变为“人-AI协同”的共创生态。
二、AI工具开发
该团队开发了一款轻量级AI软件，核心功能包括上传照片（居民拍摄社区公共空间，如闲置角落、老旧墙面、待改造绿地等）、AI 3D化处理与色块标注（将二维图像转化为可理解的空间构成分析）、生成可视化报告（含扇形图、指标达标情况、具体改造建议）、一键封装（仅设“评估”和“建议”两个按钮，零学习成本）。
技术路径上，该团队没有进行底层算法开发，而是运用成熟开源技术（如Media pipe、Open Pose等）与现有AI平台，确保技术门槛可控、成果可落地。这款工具的核心定位是降低居民参与艺术设计的门槛，无需专业背景，只需随手一拍，AI便能帮你完成专业级的空间诊断与创意生成。
三、前期实地实践
1.场地勘察与需求对接。
去年十一月，团队成员就来到社区，与社区负责人深度交流，明确可改造片区（艺术长廊、儿童片区、亲子片区、植物共创板块等），了解社区历史、治理痛点与过往美育实践的经验教训等，为之后的中期实践打下坚实的实践基础。
2.无人机低空航拍。
团队采用无人机低空航拍采集社区全貌的物理数据与视觉数据，并生成高清正射影像与三维模型，为后续空间分析奠定基础。
3.美育活动
团队通过和社区负责人沟通，在社区集市活动中获批一个美育互动摊位，活动氛围热烈，团队成员观察到居民（尤其是儿童）对美育活动的参与兴致与敏感程度高，并收集初步问卷获得反馈。
四、中期实地实践：与爱乐园社区的深度共建
4月12日下午，活动以简短的开场介绍开始，团队向居民说明来意，并试图了解居民对社区的真实感受与想法。随后进行的破冰环节邀请居民分享在爱乐园的居住时长与最喜欢的空间位置。活动正式开始前，志愿者协助居民完成了前测问卷。
随后，团队将社区无人机俯拍图打印铺开，向每位居民发放三种颜色的贴纸：红色代表“最需要改变的地方”，橙色代表“每天经过的地方”，黄色代表“最喜欢的地方”。志愿者协助居民贴贴纸，并在旁边记录贴纸集中区域及居民的即兴发言。这一环节未使用任何数字工具，目的是获取居民未经技术中介干预的原始空间感知。
无AI环节过后，志愿者以一对一方式协助居民操作团队自研的AI软件。居民上传社区空间照片或描述改造想法，AI生成相应的效果图与改造建议。志愿者遵循“不替居民做选择，只辅助操作”的原则，记录居民的反应。
团队在活动场地角落设置安静访谈区，对部分居民进行了深度访谈。访谈问题涵盖：对AI工具的预期与实际体验、生成图的第一印象、AI是否帮助表达了原本难以描述的想法、未来参与意愿等。
三小时的工作坊虽然结束了，但“AI赋能社区美育”大创团队的探索才刚刚开始。传统的美育往往是“项目制”的，活动结束即终止。而该团队正在尝试构建一种“流程化滋养”的新模式：将本次活动收集到的所有数据与方案，导入正在开发的“社区美育共创APP”，并整理出《爱乐园设计成果汇总报告》反馈给社区。