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售后服务上门服务电话，智能分配单据：假如大英博物馆的文物都回家 90后博主AI视频火了
三维动态作品《假如大英博物馆的文物都回家》火爆网络
90后“Rui同学” 用AI圆了一场文物归乡之梦
如果让现如今收藏在大英博物馆的来自世界各国的文物尽数踏上归途，会是怎样一番景象？90后青年创作者、中国留学生、自媒体博主“Rui同学”用一款自己制作的三维可视化应用产品，给出了最直观、最震撼的答案。
“Rui同学”名叫瑞贤，来自东北。他用AI工具收集了散落在大英博物馆里来自99个国家的近5000件文物的家乡坐标，其中涉及中国的文物有330件，并以全球三维地图为载体，将它们与故乡的位置相匹配。只要点击文物图片，观众就能了解某件文物的“身世”，包括它此刻放置于大英博物馆哪一个展厅；再搭配动态三维画面，就可以让不同时期流落到大英博物馆的世界各地的文物“踏上归乡之路”。他又依托这份三维动态地图创作了一条名为《假如大英博物馆的文物都回家》的视频，发布在社交平台。作品很快引发网友们的广泛关注，还被很多人搬运到海外社交平台，迅速在多个国家取得巨大反响，被多名科技工作者、艺术家，甚至外国大使馆的官方账号转发。
当文物流失这一宏大且沉重的议题被大众清晰直观地感知，这个带着全人类共通情感的作品，正在跨越地域、语言与文化的壁垒，收获全球网友的共鸣。
“每个光点背后都是一段离家的故事”
作品在海外视频平台的单条浏览量达数百万
2025年12月底，瑞贤开始在自媒体账号上更新自己用AI制作的《治愈打工人的赛博花园》《跟着电影看遍世界》等一系列三维可视化动态作品，而《假如大英博物馆的文物都回家》是2026年3月初发布的。从更新第一个系列视频到“文物回家”的海外“出圈”，瑞贤用了不到三个月。
“有做文物回家这个主题的想法是过年的时候，从着手开始到制作完成，大概花了2周时间。”瑞贤说。在这个应用中，人们可以看到它清晰还原了大英博物馆近5000件馆藏文物的来源国别、收藏时间与源流概况，让大众以全景视角看清全球流失文物的分布脉络与漂泊轨迹。没有刻意煽情，没有主观评判，以大英博物馆的公开资料为依据，采用沉浸式视觉语言，还原了文物流散的历史图景。
正是这份独特性，让这条视频迅速爆火海外，在某视频网站中，单条浏览量就达到数百万。视频中，他的旁白真挚又克制：“你可以看到他们以卡片的形式矗立在自己真正的故乡，让整个星球被文明的光点覆盖。比如埃及的罗赛塔石碑，是解读埃及象形文字的关键；比如荷鲁斯之眼；如果大家去过大英的话，相信大家对这些原本在帕特农神庙上的藏品会有很深的印象；比如在中国的区域，我们可以看到顾恺之的画作。”
瑞贤还特意增加了一个动画功能，显示的是藏品按照被大英获取的时间先后顺序，依次移动到大英博物馆。但如果再次点击“回家”，可以看到他们又移动了起来，从伦敦出发，沿着当年去到英国的路线返回，在三维空间划出了一道道弧线，跨越山海、慢慢散开。回家的路途或远或近，但在这幅三维地图上，他们最终安然“飞”回了自己的故乡。这一刻，这些文物以这样独特的赛博方式“回家”了。
“这不是一个冰冷的数据项目，每一个光点的背后，都是一段离家的故事。希望能通过这种方式，让更多人看到值得被记住的国宝们。”瑞贤说。在这近5000件文物中，来自埃及的罗塞塔石碑引起了他强烈的情感共鸣。19世纪初，它被当作英法战争的战利品辗转来到英国。它的出土对古埃及象形文字的破译有过巨大帮助，是大英博物馆的镇馆之宝之一。瑞贤了解到，这些年，埃及的考古学家等各界人士一直未曾放弃过将它接回家的愿望，曾集体呼吁大英博物馆将其归还。
本科学校就在大英博物馆旁边
常年沉浸式观察让他跳出单一视角
谈及这部爆款作品的创作初衷，瑞贤告诉北青报记者，灵感源于自己的生活体验。本科在英国伦敦求学期间，他的学校就在大英博物馆旁边，相距仅三四百米，日常散步、吃饭的间隙，他就会经常进大英博物馆参观。“进去之后就先看到埃及馆，然后慢慢逛到希腊馆、中国馆……”常年的沉浸式观察，让他对馆内来自全球各地的文物、不同文明的文化印记有着深刻的印象，也直观感受到文物流散是全球性的历史议题。
不同于以往相关话题的探讨里仅聚焦中国文物流失的单一视角，瑞贤选择了更宏大、包容的视角。他认为，“文物回家”所承载的家国情怀是全人类文明共通的一份情感，“如果单独做一个国家，我相信这个作品也不会在世界范围内受到如此程度的欢迎。单一国家文物回归的视角下，其实很容易陷入一个对抗的叙事”，瑞贤说，他希望剥离主观情绪，站在人类文明共生的角度展现这个议题。
他还计划将该项目打磨为公开可浏览的线上产品，免费向全球大众开放，让所有人都能直观查阅全球文物源流，同时也在积极对接各大博物馆，探索线下落地展示的可能性，让技术真正服务于文化传播。
18岁出国学设计 毕业回国转型程序员
34岁“大龄裸辞”又赴麻省理工深造
很多人对这个令人震撼的作品背后的作者产生好奇。在接受北青报记者采访时，瑞贤简单介绍了自己的人生履历，一个跨界青年的人生路就这样被勾勒出来：
他1990年出生在辽宁，18岁赴英国的中央圣马丁艺术与设计学院学平面设计。完成本科学业后，瑞贤舍弃了英国皇家艺术学院的硕士深造资格，选择回国入职头部互联网企业，成为了一名程序员。入职初期，他负责产品设计相关工作，十年前又主动突破职业边界，从设计转到深耕研发与算法领域。
2024年，34岁的他又做出了让大家意外的决定：“裸辞”。当时的瑞贤，手握互联网大厂的优厚薪资，对于年过三十的他来说，放弃现有生活重返校园，“大龄裸辞”需要承担风险的勇气。经过反复思考与权衡，他最终遵从内心，果断辞职全力以赴备战留学。
事实上，这并不是他第一次与麻省理工结缘，在工作时期，他就曾成功申请到该校的研究员岗位，积累了顶尖院校的科研经验。在申请麻省理工学院城市研究与规划系硕士项目时，他提出了AI 大模型与数据可视化展示融合研究的创新方向，新颖且落地的研究规划，获得了招生导师的充分认可。之后，瑞贤成功拿到麻省理工的录取通知，以及含金量极高的全额学费奖学金及专项生活补助，彻底解除求学的后顾之忧，得以全身心投入专业研究与技术深耕。2025年，瑞贤从麻省理工毕业，决定再次回国，安家上海开始创业之路。
从正统艺术生转型程序员，再到玩转AI技术，显而易见，瑞贤的人生始终围绕着沉淀与破两个关键词展开，这也让他走出了一条区别于大多数创作者的跨界之路：艺术设计专业打底、互联网实战经验沉淀、顶尖名校AI科研深造，带着沉甸甸的收获，回国扎根人文原创创作。
用AI解锁更多人文表达
电影地图、诗词山河等系列作品获10万+点赞
《假如大英博物馆的文物都回家》并不是瑞贤的第一个“爆款”可视化作品，在此之前的一个月，他的另一条《跟着电影看遍世界》的视频已经在社交平台获得10万+的点赞量。之后4月份推出的《跟着诗词去旅行》也轻松成为点赞量将近二十万的爆款。《跟着书籍去旅行》《我把AI新闻种植在赛博花园》等可视化作品也是数万点赞的高流量作品。
他专注AI三维可视化创作，始终围绕人文题材做内容，不追逐短期流量，先后完成世界神话地图、世界电影地图、中国诗词山河、当代情绪治愈等多个主题的三维应用作品，都是他用AI技术解锁的人文表达领域。
“你是否在看某个国家的电影的时候，突然对那里的风土人情产生浓厚兴趣，想要一探究竟？如果有一个可以按照电影国家和区域来划分、并标注在世界地图上的工具，只要点击相应国家就可以快速查询浏览。”作为一个电影爱好者，瑞贤分享了《跟着电影看遍世界》的创作初衷。
在《跟着诗词去旅行》中，他把165首古代诗词与祖国的大好河山联系在一起。“点击这些悬于山河之上的诗词，就能看到李白醉于庐山之上，飞流直下三千尺；崔颢登临黄鹤楼，远眺黄鹤一去不复返；苏轼纵马密州郊野，老夫聊发少年狂。”他依托AI技术，结合地理坐标，甄选经典古诗词，还原庐山、赤壁、姑苏等诗词地标对应的山水意境，采用写意水墨风格，将文字中的晚风、钟声、飞雪、江流具象化，让它们动起来，在他的作品里人们便能跟着诗词踏遍华夏山河。
同样，他也给作品设计了很多细节：鼠标移到《望庐山瀑布》时，会有瀑布从天而降；在《过零丁洋》中，他加上了“拍在岸上的海浪”；点击《枫桥夜泊》时，会响起阵阵钟声；他还让武汉的黄鹤楼有白鹤鸣声飞过，让大漠升起孤烟、东北下起大雪。
瑞贤透露，这个作品做了两个月，“框架几天就搭好了，但细节很花时间，比如庐山瀑布飞流直下三千尺的感觉，用的是水墨画风格，配色使用的是千里江山图的风格。我希望每一帧截图出来都能够当屏保，只有这样宣传我们的文化，才能让人们认识到我们的文化可以这么美。”
很多人问他为什么不直接用现实的地点照片来搭配诗词，他说，他想保留中国古诗词字数少、留白多却意境悠远的感觉，这才是对古诗词精神内核的还原。
全程使用vibe coding人工智能方法制作
制作时间从数月缩短到几周
作品爆火后，来自海内外的多元讨论让瑞贤深有感悟。不少网友被视频背后所展现的家国情怀与文明的共通性打动，也有不少网友聚焦于他每条视频里都会提到的vibe coding这一新兴名词。
vibe coding，正是辅助瑞贤完成所有复杂AI作品的核心方法，也是他最想分享给网友们的关键概念。“用AI帮助你去实现什么内容、去做开发，在以前可能是一个非常难的事情，离普通人很远，但是现在vibe coding让普通人也可以实现。”
Vibe coding是一个2025年2月才诞生的新兴概念，如今已经被众多科技爱好者争相学习和应用。资料显示，vibe coding意为氛围编程，是一种由人工智能辅助的编程方式。该方式以开发者向AI提出自然语言需求为核心流程，通过大型语言模型生成代码，在代码能运行时直接应用，出现问题时再通过自然语言反馈要求AI修改。
“自然语言就是像我们现在说话聊天的感觉。”瑞贤解释道，vibe coding就是依托各类AI工具帮自己代码，也能帮忙搜索数据，他只需要在其中一直修正AI所做的工作就可以了。瑞贤每一部作品的诞生，都经历了创意构思、史料梳理、数据校对、技术建模、细节打磨、美学优化的完整vibe coding流程。
比如，大英博物馆馆藏数据虽然公开可查，但如果采用传统人工方法，光资料整理收集这一步可能就要花上数月甚至更长的时间。但他借助vibe coding技术，使用各种AI工具实现了高效筛选、抓取、整理海量数据，从800余万件馆藏中，精准筛选出99个国家和地区的近5000件代表性文物，逐一核对、校准每一件文物的属地坐标、入藏年份、文化背景。整个创作周期大幅压缩，只用了两周时间就完成了从数据梳理、场景搭建、动态渲染等全流程工作，将成品制作了出来。
只有人的审美才能赋予AI温度和厚度
“AI的意义是治愈人而非制造焦虑”
在这个时代，AI技术的优势显而易见，但瑞贤始终保持着清醒的认知与独特的创作理念。在他眼中，AI从来不是颠覆创作的工具，而是赋能创作的好伙伴。作品里的每一朵花、每一座山、每一幅地图，都体现的是创作者的审美。
网友们惊讶于他将天马行空的奇妙点子幻化成三维视觉产品的超强能力，不仅是主题新颖，作品在线条、色彩、结构等方面的审美也十分考究。“AI能够高效完成数据整合、模型搭建、画面渲染等基础性工作，而真正决定作品生命力的，永远是创作者的审美、思想、情怀与态度。”瑞贤说，审美的设计和美学的呈现正是AI无法给予产品的东西，他要不断判断和修正AI呈现的效果是否完美兑现了他的想法，从平原、丘陵和山脉的颜色，云彩、海浪的形状，到地图的肌理。
给AI“喂”指令时，它给出的效果可能不符合预期，要判断是明暗问题，还是配色、肌理问题。比如一开始，AI生成的庐山瀑布只是实心的白色水柱，他让AI“不要用全实心”，瀑布要“有雾气”，还要“有渐变”；《跟着诗词去旅行》敲定最终版本前，他至少换了11个主题配色。
这也是瑞贤区别于其他AI创作者的核心特质。他不依赖AI流水线式生成内容，而是以自己扎实的艺术审美把控画面质感。AI为他提速增效，而他为AI作品注入温度与审美，真正实现了技术、艺术、人文三者的交融。
关于时代焦虑，瑞贤还打造出AI可视化作品《治愈打工人的赛博花园》。他觉得，当下AI快速迭代，相关新闻层出不穷，各类“不学习AI技术就被淘汰”的焦虑言论充斥网络，加剧人的内耗，“技术的终极意义是服务人、治愈人，而非制造焦虑”。他的账号“麻省理工Rui同学”不吝分享艺术生如何掌握AI工具的内容，以及他在麻省理工的学习收获。在这个人人都在谈论AI的时代，他希望更多年轻人意识到AI技术正在改变人的生活；他也想告诉人们，技术从来不是冰冷的工具，创作也从来不是流量的追逐，而是传承文化、传达审美、治愈人心，更是连接全世界共通精神的温暖载体。
记者手记
面对这个18岁出国留学，艺术专业科班出身，还不断转换身份、突破界限成为“技术大牛”的采访对象，我总是试图挖掘出他更感性的一面，比如孤独、比如身份认同。但瑞贤却告诉我，他更希望用一种更正面积极、更实际的叙事方式去看待同龄人中常见的人生困境。他告诉我，比起说自己孤独，不如说自己学会了观察。异乡多年的求学、生活经历，塑造了他包容、平和、通透的特质。“我享受自己去看展，享受自己在英国走不同的街，那时你会听见自己，也会发现自己真正想要的是什么”，也正因如此，他练就了敏锐的感知力与独立的思考能力。
可以感受得到，他文科生的外壳下，是一颗理科生的大脑。他向我强调，自己也不希望把精力放在文科思维下常有的精神内耗中，拒绝自怨自艾的牢骚。因为这样反而会忘记了去解决问题，“困难来了，就解决它，将来还会有其他的困难出来，那就继续解决将来的困难，只有不断学下去，才能有更多的内容产出和收获。”这与他现在偶尔陷入选题和流量焦虑时的处理方法一样，“当你知道自己需要去控制焦虑的时候，虽然焦虑还是会来，但你就知道去怎么解决它、面对它了。”
这样的处事逻辑，支撑他一次次主动跨界、规避内耗、持续实践，最终拥有艺术审美、算法技术和AI应用三重专业背景。
他的主页置顶了一篇自己写的文章：《34岁去MIT(麻省理工)读书晚吗？》瑞贤是这样回答的：“对‘大龄’来说，当有想去读书的这个念头时，我也时常会有这样的想法。但在和很多的麻省理工和哈佛实验室同学和教授聊过后，大多数人都觉得年纪大了也无需太过焦虑，毕竟是带着现在的经验去做这件事情。每个阶段有每个阶段的优势。”
作者：雷若彤
来源：北京青年报
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90后“Rui同学” 用AI圆了一场文物归乡之梦
如果让现如今收藏在大英博物馆的来自世界各国的文物尽数踏上归途，会是怎样一番景象？90后青年创作者、中国留学生、自媒体博主“Rui同学”用一款自己制作的三维可视化应用产品，给出了最直观、最震撼的答案。
“Rui同学”名叫瑞贤，来自东北。他用AI工具收集了散落在大英博物馆里来自99个国家的近5000件文物的家乡坐标，其中涉及中国的文物有330件，并以全球三维地图为载体，将它们与故乡的位置相匹配。只要点击文物图片，观众就能了解某件文物的“身世”，包括它此刻放置于大英博物馆哪一个展厅；再搭配动态三维画面，就可以让不同时期流落到大英博物馆的世界各地的文物“踏上归乡之路”。他又依托这份三维动态地图创作了一条名为《假如大英博物馆的文物都回家》的视频，发布在社交平台。作品很快引发网友们的广泛关注，还被很多人搬运到海外社交平台，迅速在多个国家取得巨大反响，被多名科技工作者、艺术家，甚至外国大使馆的官方账号转发。
当文物流失这一宏大且沉重的议题被大众清晰直观地感知，这个带着全人类共通情感的作品，正在跨越地域、语言与文化的壁垒，收获全球网友的共鸣。
“每个光点背后都是一段离家的故事”
作品在海外视频平台的单条浏览量达数百万
2025年12月底，瑞贤开始在自媒体账号上更新自己用AI制作的《治愈打工人的赛博花园》《跟着电影看遍世界》等一系列三维可视化动态作品，而《假如大英博物馆的文物都回家》是2026年3月初发布的。从更新第一个系列视频到“文物回家”的海外“出圈”，瑞贤用了不到三个月。
“有做文物回家这个主题的想法是过年的时候，从着手开始到制作完成，大概花了2周时间。”瑞贤说。在这个应用中，人们可以看到它清晰还原了大英博物馆近5000件馆藏文物的来源国别、收藏时间与源流概况，让大众以全景视角看清全球流失文物的分布脉络与漂泊轨迹。没有刻意煽情，没有主观评判，以大英博物馆的公开资料为依据，采用沉浸式视觉语言，还原了文物流散的历史图景。
正是这份独特性，让这条视频迅速爆火海外，在某视频网站中，单条浏览量就达到数百万。视频中，他的旁白真挚又克制：“你可以看到他们以卡片的形式矗立在自己真正的故乡，让整个星球被文明的光点覆盖。比如埃及的罗赛塔石碑，是解读埃及象形文字的关键；比如荷鲁斯之眼；如果大家去过大英的话，相信大家对这些原本在帕特农神庙上的藏品会有很深的印象；比如在中国的区域，我们可以看到顾恺之的画作。”
瑞贤还特意增加了一个动画功能，显示的是藏品按照被大英获取的时间先后顺序，依次移动到大英博物馆。但如果再次点击“回家”，可以看到他们又移动了起来，从伦敦出发，沿着当年去到英国的路线返回，在三维空间划出了一道道弧线，跨越山海、慢慢散开。回家的路途或远或近，但在这幅三维地图上，他们最终安然“飞”回了自己的故乡。这一刻，这些文物以这样独特的赛博方式“回家”了。
“这不是一个冰冷的数据项目，每一个光点的背后，都是一段离家的故事。希望能通过这种方式，让更多人看到值得被记住的国宝们。”瑞贤说。在这近5000件文物中，来自埃及的罗塞塔石碑引起了他强烈的情感共鸣。19世纪初，它被当作英法战争的战利品辗转来到英国。它的出土对古埃及象形文字的破译有过巨大帮助，是大英博物馆的镇馆之宝之一。瑞贤了解到，这些年，埃及的考古学家等各界人士一直未曾放弃过将它接回家的愿望，曾集体呼吁大英博物馆将其归还。
本科学校就在大英博物馆旁边
常年沉浸式观察让他跳出单一视角
谈及这部爆款作品的创作初衷，瑞贤告诉北青报记者，灵感源于自己的生活体验。本科在英国伦敦求学期间，他的学校就在大英博物馆旁边，相距仅三四百米，日常散步、吃饭的间隙，他就会经常进大英博物馆参观。“进去之后就先看到埃及馆，然后慢慢逛到希腊馆、中国馆……”常年的沉浸式观察，让他对馆内来自全球各地的文物、不同文明的文化印记有着深刻的印象，也直观感受到文物流散是全球性的历史议题。
不同于以往相关话题的探讨里仅聚焦中国文物流失的单一视角，瑞贤选择了更宏大、包容的视角。他认为，“文物回家”所承载的家国情怀是全人类文明共通的一份情感，“如果单独做一个国家，我相信这个作品也不会在世界范围内受到如此程度的欢迎。单一国家文物回归的视角下，其实很容易陷入一个对抗的叙事”，瑞贤说，他希望剥离主观情绪，站在人类文明共生的角度展现这个议题。
他还计划将该项目打磨为公开可浏览的线上产品，免费向全球大众开放，让所有人都能直观查阅全球文物源流，同时也在积极对接各大博物馆，探索线下落地展示的可能性，让技术真正服务于文化传播。
18岁出国学设计 毕业回国转型程序员
34岁“大龄裸辞”又赴麻省理工深造
很多人对这个令人震撼的作品背后的作者产生好奇。在接受北青报记者采访时，瑞贤简单介绍了自己的人生履历，一个跨界青年的人生路就这样被勾勒出来：
他1990年出生在辽宁，18岁赴英国的中央圣马丁艺术与设计学院学平面设计。完成本科学业后，瑞贤舍弃了英国皇家艺术学院的硕士深造资格，选择回国入职头部互联网企业，成为了一名程序员。入职初期，他负责产品设计相关工作，十年前又主动突破职业边界，从设计转到深耕研发与算法领域。
2024年，34岁的他又做出了让大家意外的决定：“裸辞”。当时的瑞贤，手握互联网大厂的优厚薪资，对于年过三十的他来说，放弃现有生活重返校园，“大龄裸辞”需要承担风险的勇气。经过反复思考与权衡，他最终遵从内心，果断辞职全力以赴备战留学。
事实上，这并不是他第一次与麻省理工结缘，在工作时期，他就曾成功申请到该校的研究员岗位，积累了顶尖院校的科研经验。在申请麻省理工学院城市研究与规划系硕士项目时，他提出了AI 大模型与数据可视化展示融合研究的创新方向，新颖且落地的研究规划，获得了招生导师的充分认可。之后，瑞贤成功拿到麻省理工的录取通知，以及含金量极高的全额学费奖学金及专项生活补助，彻底解除求学的后顾之忧，得以全身心投入专业研究与技术深耕。2025年，瑞贤从麻省理工毕业，决定再次回国，安家上海开始创业之路。
从正统艺术生转型程序员，再到玩转AI技术，显而易见，瑞贤的人生始终围绕着沉淀与破两个关键词展开，这也让他走出了一条区别于大多数创作者的跨界之路：艺术设计专业打底、互联网实战经验沉淀、顶尖名校AI科研深造，带着沉甸甸的收获，回国扎根人文原创创作。
用AI解锁更多人文表达
电影地图、诗词山河等系列作品获10万+点赞
《假如大英博物馆的文物都回家》并不是瑞贤的第一个“爆款”可视化作品，在此之前的一个月，他的另一条《跟着电影看遍世界》的视频已经在社交平台获得10万+的点赞量。之后4月份推出的《跟着诗词去旅行》也轻松成为点赞量将近二十万的爆款。《跟着书籍去旅行》《我把AI新闻种植在赛博花园》等可视化作品也是数万点赞的高流量作品。
他专注AI三维可视化创作，始终围绕人文题材做内容，不追逐短期流量，先后完成世界神话地图、世界电影地图、中国诗词山河、当代情绪治愈等多个主题的三维应用作品，都是他用AI技术解锁的人文表达领域。
“你是否在看某个国家的电影的时候，突然对那里的风土人情产生浓厚兴趣，想要一探究竟？如果有一个可以按照电影国家和区域来划分、并标注在世界地图上的工具，只要点击相应国家就可以快速查询浏览。”作为一个电影爱好者，瑞贤分享了《跟着电影看遍世界》的创作初衷。
在《跟着诗词去旅行》中，他把165首古代诗词与祖国的大好河山联系在一起。“点击这些悬于山河之上的诗词，就能看到李白醉于庐山之上，飞流直下三千尺；崔颢登临黄鹤楼，远眺黄鹤一去不复返；苏轼纵马密州郊野，老夫聊发少年狂。”他依托AI技术，结合地理坐标，甄选经典古诗词，还原庐山、赤壁、姑苏等诗词地标对应的山水意境，采用写意水墨风格，将文字中的晚风、钟声、飞雪、江流具象化，让它们动起来，在他的作品里人们便能跟着诗词踏遍华夏山河。
同样，他也给作品设计了很多细节：鼠标移到《望庐山瀑布》时，会有瀑布从天而降；在《过零丁洋》中，他加上了“拍在岸上的海浪”；点击《枫桥夜泊》时，会响起阵阵钟声；他还让武汉的黄鹤楼有白鹤鸣声飞过，让大漠升起孤烟、东北下起大雪。
瑞贤透露，这个作品做了两个月，“框架几天就搭好了，但细节很花时间，比如庐山瀑布飞流直下三千尺的感觉，用的是水墨画风格，配色使用的是千里江山图的风格。我希望每一帧截图出来都能够当屏保，只有这样宣传我们的文化，才能让人们认识到我们的文化可以这么美。”
很多人问他为什么不直接用现实的地点照片来搭配诗词，他说，他想保留中国古诗词字数少、留白多却意境悠远的感觉，这才是对古诗词精神内核的还原。
全程使用vibe coding人工智能方法制作
制作时间从数月缩短到几周
作品爆火后，来自海内外的多元讨论让瑞贤深有感悟。不少网友被视频背后所展现的家国情怀与文明的共通性打动，也有不少网友聚焦于他每条视频里都会提到的vibe coding这一新兴名词。
vibe coding，正是辅助瑞贤完成所有复杂AI作品的核心方法，也是他最想分享给网友们的关键概念。“用AI帮助你去实现什么内容、去做开发，在以前可能是一个非常难的事情，离普通人很远，但是现在vibe coding让普通人也可以实现。”
Vibe coding是一个2025年2月才诞生的新兴概念，如今已经被众多科技爱好者争相学习和应用。资料显示，vibe coding意为氛围编程，是一种由人工智能辅助的编程方式。该方式以开发者向AI提出自然语言需求为核心流程，通过大型语言模型生成代码，在代码能运行时直接应用，出现问题时再通过自然语言反馈要求AI修改。
“自然语言就是像我们现在说话聊天的感觉。”瑞贤解释道，vibe coding就是依托各类AI工具帮自己代码，也能帮忙搜索数据，他只需要在其中一直修正AI所做的工作就可以了。瑞贤每一部作品的诞生，都经历了创意构思、史料梳理、数据校对、技术建模、细节打磨、美学优化的完整vibe coding流程。
比如，大英博物馆馆藏数据虽然公开可查，但如果采用传统人工方法，光资料整理收集这一步可能就要花上数月甚至更长的时间。但他借助vibe coding技术，使用各种AI工具实现了高效筛选、抓取、整理海量数据，从800余万件馆藏中，精准筛选出99个国家和地区的近5000件代表性文物，逐一核对、校准每一件文物的属地坐标、入藏年份、文化背景。整个创作周期大幅压缩，只用了两周时间就完成了从数据梳理、场景搭建、动态渲染等全流程工作，将成品制作了出来。
只有人的审美才能赋予AI温度和厚度
“AI的意义是治愈人而非制造焦虑”
在这个时代，AI技术的优势显而易见，但瑞贤始终保持着清醒的认知与独特的创作理念。在他眼中，AI从来不是颠覆创作的工具，而是赋能创作的好伙伴。作品里的每一朵花、每一座山、每一幅地图，都体现的是创作者的审美。
网友们惊讶于他将天马行空的奇妙点子幻化成三维视觉产品的超强能力，不仅是主题新颖，作品在线条、色彩、结构等方面的审美也十分考究。“AI能够高效完成数据整合、模型搭建、画面渲染等基础性工作，而真正决定作品生命力的，永远是创作者的审美、思想、情怀与态度。”瑞贤说，审美的设计和美学的呈现正是AI无法给予产品的东西，他要不断判断和修正AI呈现的效果是否完美兑现了他的想法，从平原、丘陵和山脉的颜色，云彩、海浪的形状，到地图的肌理。
给AI“喂”指令时，它给出的效果可能不符合预期，要判断是明暗问题，还是配色、肌理问题。比如一开始，AI生成的庐山瀑布只是实心的白色水柱，他让AI“不要用全实心”，瀑布要“有雾气”，还要“有渐变”；《跟着诗词去旅行》敲定最终版本前，他至少换了11个主题配色。
这也是瑞贤区别于其他AI创作者的核心特质。他不依赖AI流水线式生成内容，而是以自己扎实的艺术审美把控画面质感。AI为他提速增效，而他为AI作品注入温度与审美，真正实现了技术、艺术、人文三者的交融。
关于时代焦虑，瑞贤还打造出AI可视化作品《治愈打工人的赛博花园》。他觉得，当下AI快速迭代，相关新闻层出不穷，各类“不学习AI技术就被淘汰”的焦虑言论充斥网络，加剧人的内耗，“技术的终极意义是服务人、治愈人，而非制造焦虑”。他的账号“麻省理工Rui同学”不吝分享艺术生如何掌握AI工具的内容，以及他在麻省理工的学习收获。在这个人人都在谈论AI的时代，他希望更多年轻人意识到AI技术正在改变人的生活；他也想告诉人们，技术从来不是冰冷的工具，创作也从来不是流量的追逐，而是传承文化、传达审美、治愈人心，更是连接全世界共通精神的温暖载体。
记者手记
面对这个18岁出国留学，艺术专业科班出身，还不断转换身份、突破界限成为“技术大牛”的采访对象，我总是试图挖掘出他更感性的一面，比如孤独、比如身份认同。但瑞贤却告诉我，他更希望用一种更正面积极、更实际的叙事方式去看待同龄人中常见的人生困境。他告诉我，比起说自己孤独，不如说自己学会了观察。异乡多年的求学、生活经历，塑造了他包容、平和、通透的特质。“我享受自己去看展，享受自己在英国走不同的街，那时你会听见自己，也会发现自己真正想要的是什么”，也正因如此，他练就了敏锐的感知力与独立的思考能力。
可以感受得到，他文科生的外壳下，是一颗理科生的大脑。他向我强调，自己也不希望把精力放在文科思维下常有的精神内耗中，拒绝自怨自艾的牢骚。因为这样反而会忘记了去解决问题，“困难来了，就解决它，将来还会有其他的困难出来，那就继续解决将来的困难，只有不断学下去，才能有更多的内容产出和收获。”这与他现在偶尔陷入选题和流量焦虑时的处理方法一样，“当你知道自己需要去控制焦虑的时候，虽然焦虑还是会来，但你就知道去怎么解决它、面对它了。”
这样的处事逻辑，支撑他一次次主动跨界、规避内耗、持续实践，最终拥有艺术审美、算法技术和AI应用三重专业背景。
他的主页置顶了一篇自己写的文章：《34岁去MIT(麻省理工)读书晚吗？》瑞贤是这样回答的：“对‘大龄’来说，当有想去读书的这个念头时，我也时常会有这样的想法。但在和很多的麻省理工和哈佛实验室同学和教授聊过后，大多数人都觉得年纪大了也无需太过焦虑，毕竟是带着现在的经验去做这件事情。每个阶段有每个阶段的优势。”
作者：雷若彤
来源：北京青年报
摘要：随着人工智能技术的快速发展，金融风险管理正经历从经验驱动向智能化决策的转型。AI能处理海量数据，并通过机器学习与深度学习识别复杂风险特征，使信用评估、欺诈识别与市场预测更加高效精准，显著提升了风控体系的自动化与前瞻性。然而，算法黑箱、数据偏差、隐私保护及监管适配等问题也带来新的挑战。本文从技术基础、应用价值与主要困境三个方面进行分析，为人工智能在金融风控领域的规范化、深度化应用提供参考。
关键词：人工智能金融风险管理大数据机器学习智能风控
在金融行业风险不断变化的背景下，传统风控方法难以满足实时化与高维数据处理的需求，人工智能的应用因此变得尤为关键。AI能通过机器学习、自然语言处理等技术处理来自交易、舆情与社交平台的多源数据，使风险识别更及时、全面。有观点指出：“随着人工智能(AI)技术的飞速进步，金融风险管理领域正经历着深刻的变革”，同时“AI可从多源数据中提取有价值的信息”。在此背景下，探讨人工智能在风控中的作用、价值与面临的挑战具有重要意义。
一、人工智能赋能金融风险管理的技术基础与应用模式
(一)人工智能重塑金融风控的核心技术基础
人工智能兴起前，金融风险管理主要依赖人工经验、线性模型与规则系统，这些方法虽然稳定，但难以应对高维度、实时性强且结构复杂的数据。随着AI技术的应用深化，风控体系的技术结构开始全面升级，使风险识别更加智能化和自动化。其中，机器学习成为推动变革的核心技术之一，通过训练海量数据，模型能够自动识别风险特征并预测潜在风险事件。对于贷款审批场景而言，模型可以同时引入用户行为数据、交易数据和外部征信数据，使信用评估更加精准。在市场风险管理中，机器学习模型能够分析市场波动规律，预测价格变化，提高投资组合的稳健性。
自然语言处理(NLP)技术同样在金融风控中发挥着越来越重要的作用。金融机构面临大量非结构化数据，如政策信息、财经新闻、企业公告、社交媒体舆情等，这些信息与市场风险高度相关，但传统系统处理效率低下。AI技术的引入使得系统能够自动提取文本中的关键信息，实现舆情监测和风险预警。有观点认为，AI通过自然语言处理(NLP)、机器学习等技术，能够自动从社交媒体、新闻网站、财务报表、交易记录等多源异构数据中提取有价值的信息。这句话直观展示了AI在提升信息获取效率和风险识别能力方面的重要作用，可帮助金融机构更早发现潜在风险，从而采取及时措施减少损失。
(二)人工智能在各类金融风险场景中的典型应用
在信用风险管理方面，人工智能使得用户信用评分更加多维与实时化。过去的评分体系主要依赖财务数据和历史记录，而如今AI可以实时分析用户行为轨迹，如消费习惯、资金流动规律、社交行为信号等，从而构建更为细致的信用画像。例如，机器学习可以根据用户的小额交易模式、还款规律及平台互动行为预测逾期概率，提高贷款审批的精准度。在互联网金融业务中，这种模型的价值更为突出，因为平台用户数量巨大、行为类型复杂，传统规则难以完成精准识别，而AI弥补了这一痛点。
在欺诈风险管理方面，人工智能的作用更加直接。传统的反欺诈方法依赖固定规则，如异常交易频次或账户异常登录位置，但欺诈手段不断演变，规则难以快速更新。AI模型能够通过深度学习掌握“正常行为模式”，一旦出现偏离即可触发警报。例如，在支付业务中，AI可以实时监测交易路径、设备指纹及操作轨迹，并迅速判断是否存在欺诈特征。此外，在市场风险管理中，机器学习模型可以识别多市场间的深层关联，提前发现异常波动，从而帮助投资机构优化风险识别。面对日益复杂多变的金融风险环境，企业如何借助人工智能技术提升金融风险管理的能力与效果，已成为亟待攻克的关键议题。这句话表明AI不是补充工具，而是金融风控未来发展的核心方向。
二、人工智能提升金融风险管理能力的价值与实践效果
(一)AI提升风险识别效率与精准度的关键驱动力
人工智能赋能金融风险管理的核心价值在于显著提升风险识别的速度与准确性。相较于人工作业和传统规则系统，AI模型能够在极短时间内处理大量数据，识别复杂的非线性关系并实时输出风险判断。例如，在信用审批场景中，AI模型能够同时整合用户行为数据、支付记录、社交特征等多源数据，为信贷机构构建更加细致的信用画像。这种多维度的数据整合能力使信用风险识别不再依赖单一变量，而是更加全面、动态。在信用卡反欺诈系统中，AI能够在交易发生的毫秒级时间内完成风险评分，从而有效阻止欺诈行为的发生。过去需要人工逐条审核的流程，如今几乎完全实现智能化处理，大幅降低了时间成本和人力成本。
此外，AI强大的模式识别能力使风险预测更具前瞻性。在市场风险管理中，AI能够基于历史交易数据、宏观指标、市场情绪等信息预测价格走势与风险暴露点。例如在股票波动预测中，机器学习模型可以识别历史模式中难以被人工察觉的隐含关系，并据此推测未来可能的波动风险。在复杂度更高的衍生品市场中，AI可以帮助评估极端情况下的尾部风险，改善机构对系统性风险的应对能力。通过高维度数据、多源信息融合与动态模型学习，AI能使金融机构更快察觉市场异常并提前调整策略，这种反应能力在当前风险复杂化的背景下尤为重要。
(二)AI让风控从“静态判断”转向“动态监测”与“智能决策”
传统风控体系往往依赖固定的规则和历史经验，如设置信用额度、设定交易报警阈值等。这种做法在互联网金融与新型交易场景中逐渐失效，因为风险本身具有动态演化的特征。AI的引入使风控由静态判断转向实时动态监测。以互联网银行为例，系统可以实时记录用户资金流动与账户活动，AI模型根据行为模式的变化自动识别“异常路径”，一旦发现风险信号便立即触发风控策略。这种实时性是传统方法难以达到的。
更重要的是，AI正在推动金融风险管理向“智能决策”迈进。模型不仅可以判断是否存在风险，还可以基于历史数据学习最佳处理方式。例如，检测到疑似欺诈交易时，系统可以根据类似案例的历史处理结果生成最优行动建议，如暂时冻结账户、要求二次验证或自动终止交易。在信贷领域，智能审批系统能根据违约概率自动生成合理的贷款额度，并动态调节利率结构，使信贷决策更加科学与精细化。投资机构也利用AI模型进行风险暴露管理，且模型能够自动调整资产组合比例，减少市场波动带来的损失。此类“自动判断+策略生成”的能力体现了AI在风险管理链路中的深度参与，使风控工作从被动响应转向主动防御。
三、人工智能在金融风险管理中的主要挑战与未来发展方向
(一)人工智能风控面临的技术难点与制度风险
尽管人工智能为金融风险管理带来了显著提升，但其在实际落地中仍面临多方面挑战，其中最突出的问题是模型透明度不足。许多深度学习模型属于“黑箱模型”，难以解释其决策依据，这使金融机构在模型审查、风险报告及对监管机构的合规说明中面临困难。若模型对部分用户群体产生偏差，例如因为训练数据不均衡导致的信用评分不公，金融机构将承担较高的法律与社会责任风险。透明度问题不仅影响模型可信度，也影响风控团队对模型的理解与优化能力，使得模型难以在高合规要求的金融行业中完全发挥作用。因此，加强模型可解释性、确保算法公平性成为人工智能风控的核心挑战。
其次，数据质量与数据安全问题同样阻碍着AI风控的深度应用。金融场景中的数据来源复杂，既包括结构化数据，也涉及大量非结构化信息，如新闻文本、政府公告等。如果输入模型的数据存在缺失、偏差或噪声，AI模型的输出结果就会受到影响，导致“垃圾进、垃圾出”的状况。此外，随着数据规模不断扩大，金融机构必须面对数据安全和隐私保护的严格要求。隐私泄露不仅会损害消费者信任，还可能导致金融机构遭受处罚。AI模型在训练过程中需要大量数据，如果缺乏严格的数据隔离与加密措施，就可能被恶意攻击或窃取模型参数，影响系统稳定性。
(二)AI风控的监管适应性与未来发展趋势
随着人工智能在金融领域的广泛应用，监管体系也面临重新构建的问题。当前，大多数金融监管制度仍基于传统风控逻辑，而AI技术的引入打破了原有风险识别与处理流程，使监管难度显著增加。例如，“算法歧视”“模型黑箱”“自动化决策的合规边界”等问题目前仍缺乏成熟的监管规范，导致金融机构在使用AI时，常需要在效率与合规之间寻找平衡点。监管机构既希望金融机构提升风控能力，又需确保用户权益不受损害，这对如何制定“可解释性要求”“数据来源要求”“模型评估标准”等提出了新的挑战。在这种背景下，部分国家尝试引入AI模型审查制度，要求风控模型经过风险测试后方可使用。未来，建立透明、标准化的AI风控监管体系将成为全球趋势。
展望未来，人工智能在金融风险管理中的发展方向将更加注重“智能化+安全化+可解释化”的综合平衡。一方面，随着技术进步，更多可解释AI(XAI)方法将被应用于风控模型，使机构能够理解模型的决策逻辑，提高模型的可控性与合规性。另一方面，联邦学习、隐私计算等技术将被用于提升数据处理的安全性，使机构能够在不泄露隐私的前提下完成跨机构的数据协同，增强风控模型的训练效果。此外，未来AI风控系统将更深度融合实时监测、行为分析与智能策略生成，通过强化学习等方法进一步提升应对复杂风险的能力。
四、结语
整体而言，人工智能已成为金融风险管理的重要驱动力。它提升了信用、市场与欺诈等多类风险的识别效率，使风控更加主动与智能，但其应用仍受模型透明度、数据质量、隐私安全及监管要求限制。未来，金融机构需提升模型可解释性，加强数据治理，并推动AI与风控策略深度融合。随着隐私计算与可解释AI的发展，智能风控将更加成熟，为金融体系稳定运行提供更坚实的技术支撑。
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张艳霞
作者简介：
张艳霞，女，汉族，1984年6月生，对外经济贸易大学，国际经济贸易学院硕士在读，金融学专业。