作者:张政儒发布时间:2026-06-28 19:31:13 点击数:27960

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  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


祁治国在观看“3+N”控告申诉大数据模型矩阵系统运行情况

北京市人民检察院党组成员、副检察长祁治国

在北京市人民检察院的一间办公室里,一台以国产算力设备为支撑的人工智能一体机正高速运转。大屏幕上,成千上万的信息数据如潮水般流过,由北京市检察机关拥有自主知识产权的“3+N”控告申诉大数据模型矩阵系统逐一“思考”、解析。

不到一分钟,系统就从纷繁复杂的信息中捕捉到了存在潜在风险的社会矛盾纠纷、可以导入案件程序办理的线索信息并对执法司法工作情况实时开展反向审视——这不是科幻片场景,而是北京市检察机关日常工作中的真实一幕。

近几年,北京检察控告申诉部门一直在思索如何将大数据模型这种新质生产力与新时代“枫桥经验”相结合,打造出“数智枫桥·数治北京”这一北京样板。

如今,这种“大数据模型”已融入北京检察机关的日常工作之中,形成了“枫控智检”“索迹智见”“法脉智鉴”三大模型领衔的“3+N”数智检察模型矩阵,每天有数以万计的涉法涉诉数据被智能处理。检察官成为“数据指挥官”,从“办一案”走向“治一片”,从“被动应对”走向“提前预防”。“科技赋能,就是为平安北京赋能。检察官的办案思维与最新的人工智能技术相结合,提前预警预防矛盾纠纷,就是我们最大的成效。”北京市人民检察院党组成员、副检察长祁治国说。

大数据模型成为检察官办案“助手”矛盾纠纷化解率超九成

在北京市人民检察院里,不到半米高的人工智能一体机正在高速运转,一体机连接的大屏幕上显示,大数据模型正在对一条条检察信访信息进行分析、处理。没多久,系统就给出了信访信息中反映出的各类检察监督线索信息,供检察官进一步甄别。

“这是北京市人民检察院研发的‘索迹智见’涉法涉诉监督线索筛查研判大数据模型,检察官可利用这套系统,从群众信访材料中智能、准确、高效地探寻各类矛盾纠纷线索的‘蛛丝马迹’,迅速提取出信访事项中的具体涉法诉求。”北京市人民检察院第十检察部主任宋文国告诉北京青年报记者,通过运用“索迹智见”,检察官能够及时发现各类监督线索信息,导入司法程序办理,实现矛盾纠纷法治化实质化解,化解率超95%。

在祁治国看来,相比叠加大量人力去阅读、分析海量材料,“索迹智见”这样的大数据模型可以大大节约检察机关的时间成本,让检察官们“好钢用在刀刃上”,全力去解决、处理大数据模型发现的监督线索,从而在第一时间处理化解矛盾纠纷。

如今在北京市检察机关中,像“索迹智见”这样的大数据模型并不少见。在北京检察整个控告申诉条线的共同努力下,目前北京市检察机关已建设起“枫控智检”矛盾纠纷风险评估、“索迹智见”涉法涉诉监督线索筛查研判、“法脉智鉴”案事件反向审视三个主要大数据模型和多个应用于医保欺诈监督、预付卡规范治理等领域的小模型,形成了“3+N”大数据模型矩阵系统。

“枫控智检”大数据模型通过梳理海量的信息材料,对矛盾纠纷风险进行评估研判,高效、准确地发现高风险矛盾纠纷信息,并将相应的高、中风险矛盾纠纷及时通报相关单位,确保将矛盾纠纷的风险消灭于萌芽状态。

而“法脉智鉴”大数据模型则立足于查找引发矛盾纠纷的“缘由”,反向审视司法、执法机关工作人员的办案、执法情况。通过对大数据的分析,锁定出群众反映较多的矛盾纠纷、案件类型以及相关的司法或执法工作人员,这有助于检察机关追溯司法办案、执法工作中存在的问题,发现并移交违纪违法线索,并提出源头治理的意见建议。

化解矛盾纠纷于未然大数据模型每天处理信息数以万计

在大数据的帮助下,检察官们在调查、处理矛盾纠纷时,随时可以打开智能化的“工具箱”,用最合适的大数据工具辅助开展工作。

“以前检察机关往往是在矛盾纠纷出现之后再介入处理,现在有了大数据模型的帮助,我们可以在矛盾纠纷出现前,就将其化解于未然。”祁治国说,目前这些大数据模型已经全面覆盖了北京市检察机关刑事、民事、行政、公益诉讼“四大检察”业务,每天都可以处理数以万计的数据信息。

西城区检察院办理了一起西城区某小区居民因为停车纠纷而划车的案件。“按照传统的思维,这起案件判决后,检察官的工作就告一段落了。可引发这起案件背后的矛盾根源并未得到解决。”祁治国表示,检察官们调查后发现,那几年,西城区因停车纠纷引发的各类刑事案件共有48件,其中因停车引发的寻衅滋事类案件占到该罪名案件的61.22%,而故意毁坏财物罪中的占比更高,达到81.81%。

西城区检察院协调相关部门调取了大量相关数据,形成了一张西城区停车纠纷的热力图,所有需治理的风险点位一目了然。

有了这份热力图,检察官们联合街道建立专项协调机制,在部分胡同增设停车位,并设置了多个非机动车停放区。随后,这一协调机制在整个西城区铺开,随着工作推进,西城区检察院受理的因停车纠纷引发的刑事案件数量明显下降了。

“回顾这些工作,我们检察机关也思考了很多,得出三点总结。一是通过个案办理,到类案监督,再到溯源治理,就可以实现由‘案’到‘治’的转变。二是通过大数据模型,从批量发现案件线索、办理检察案件,到减少线索、降低案件,可以实现从办案到预防的转变。三是通过检察履职的‘我管’,到各有关职能单位、部门形成合力的‘都管’,可以实现从个案办理到系统性解决的转变。”祁治国说。

他表示,总结起来,检察机关践行新时代“枫桥经验”,就是坚持问题导向、系统解决、创新思维。据此,能帮检察机关更好地化解社会矛盾纠纷、融入社会综合治理。

大数据模型分析数据超22亿条为国家追回税款等超2.4亿元

这样的大数据模型,很快取得了成效。此前检察机关发现,部分加油站会通过“体外账户”收付款、账簿凭证弄虚作假、篡改税控软件数据等手段隐匿收入、偷逃税款。

北京市检察机关运用大数据模型,全面分析超过22亿条数据,发现了大量违法线索,督促相关企业补缴税款及滞纳金共计2.4亿余元。针对办案中发现的问题,北京市检察院向市税务局制发了检察建议,堵住了存在的税务漏洞。

如今,北京市检察院打造的大数据模型仍在根据各级检察机关的工作需要,不断孵化出新的模块或新的模型。祁治国认为,社会是一个系统,这就要求检察官用系统观念来解决社会所面对的问题。而大数据模型就是在海量数据中系统科学地发现问题、处理问题的绝佳帮手。通过不断创新,让检察工作不断走在时代的最前沿。

为预付卡商家“跑路”建起“防火墙”372家企业被责令整改

近年来,在北京市检察院的指导下,各级基层检察院也将人工智能和大数据模型变为了“数智”好帮手。在这些新质生产力的帮助下,检察机关能够有效地发现社会中问题的征兆,变“被动防控”为“主动预防”。

此前,商家向消费者兜售预付卡后“跑路”的情况,引发了不少消费者投诉。朝阳区检察院的检察官们想到了利用大数据模型来解决问题。

朝阳区检察院第六检察部副主任李静雯说,2024年初经过调研后他们发现,很多销售预付卡的机构“跑路”前,都是有征兆的。不少“跑路”企业的做法都违反了北京的相关备案规定。

李静雯表示,发现这一问题后,检察官们梳理了海量数据进行“碰撞”,发现了100多条发卡企业存在应备案未备案问题的线索。检察官们由此实地调查取证,确认企业是否存在违规行为。

朝阳区检察院根据收集到的证据开展了公益诉讼检察履职,制发检察建议。相关部门先后对372家企业责令整改,消费者预存资金的安全性有了显著提升。

大数据模型助检察官升级思维发现行政公益诉讼线索上千条

北京市检察院第三分院第一检察部副主任王金倩也在办案中尝试用大数据模型解决老百姓最关心的问题。

此前辖区基层检察院曾办理过一起交通肇事案件,事故发生在一所学校附近。承办人进一步调查后发现,平谷区内还有一些学校不同程度地存在周边道路交通基础设施缺失的情况,于是着手办理了相关行政公益诉讼案件。王金倩回忆,该案上报到北京市检察院第三分院后,引起了检察官们的关注。

“在全市范围内,是否还有其他学校周边的道路存在类似的安全隐患呢?”王金倩说,如果没有大数据模型,检察官就需要到各个学校实地调查,花费大量时间成本的同时,最后往往只能就某些个案进行处理。

但现在,检察官们有了大数据模型。检察官根据大数据模型发现的线索,去实地调查走访,工作效率得以大大提高。如今,这款大数据模型已部署到北京各区检察机关,最终发现行政公益诉讼线索1389条。

用数据发掘隐藏的线索查获犯罪嫌疑人180余人

除了通过应用大数据模型为民造福,还有一些以往难以被发现的犯罪线索借助北京检察机关大数据模型被发现。

“医保骗保是一类较特殊的犯罪,这种犯罪一般也不会有被害人报案,且为规避侦查通常使用现金交易,隐蔽性非常强,传统的侦查手段难以有效发现线索。”北京市检察院第一检察部检察官助理刘凡石介绍了这样一起案件。

公安机关抓获了一名利用医保买药后倒卖药品的犯罪分子,缴获的手机中发现了海量的涉嫌违规出售、收购医保药品行为的聊天记录。

检察机关在对案件进行研究后,意识到可以利用人工智能技术去深入挖掘这些聊天记录背后的犯罪线索。通过调查,检察机关发现了医保骗保犯罪行为的大量共性特点,设计开发了医保欺诈全链条监督大数据模型。

“我们把医保骗保行为的特点、共性总结出来,将这些共性特点转化为人工智能能够理解的技术路径,然后将海量的医疗大数据交给人工智能进行筛查,帮我们找出其中疑似医保骗保行为的线索。”刘凡石表示,检察机关此后通过检察建议等方式,督促相关部门尽快堵住了漏洞。

这期间,检察机关也得到了市医保局等相关部门的大力支持,通过这款大数据模型,北京市检察机关累计筛查出各类医保骗保线索1100余条,在公安机关支持配合下累计查获犯罪嫌疑人180余人。

大数据成为女童守护者医生履行强制报告义务落到实处

同样利用大数据模型发现隐藏犯罪的还有北京市检察院第一分院第七检察部检察官助理荣杰。他和团队成员通过数据筛查发现有女童遭到性侵后,知情人没有主动报案,这导致受害者无法及时得到法律的救助,也不利于未成年人的健康成长。

为了破解这个难题,检察机关和卫健委合作,通过大数据“碰撞”的方式发现疑似未成年人遭遇侵害的线索。在大数据模型的帮助下,数起隐藏的恶劣犯罪被发现。

12岁的小静(化名)不幸遭到侵害,由于医生没有履行强制报告义务,直到检察机关用大数据模型发现了蛛丝马迹,犯罪分子才被警方抓获,并最终受到了法律的严惩。

荣杰介绍,通过大数据模型的帮助,检察机关发现并向相关行政主管部门移送未履行强制报告义务线索12条,督促行政主管部门处罚9家单位、8名个人。

“让我倍感欣慰的是,今年以来的案件中,北京检察机关再没有发现一起医生未履行强制报告义务的情况。”荣杰说。

祁治国表示,北京市人民检察院非常注重“3+N”大数据模型矩阵系统在全国的推广应用。截至今年11月,北京市检察院“数智枫桥·数治北京”技术工作室已先后接待30多家相关单位参观调研。“模型采取模块化建设思路,可以方便地实现相关兄弟单位间的共建、共享、共用。”

文/本报记者屈畅摄影/马向峰统筹/孙慧丽

·对话·

祁治国:创新应变,数智赋能践行新时代“枫桥经验”的实践

北青报:打造北京检察“数智枫桥·数治北京”解决方案的初衷是什么?

祁治国:随着我国城镇化进程快速推进,人口流动频繁,城乡结构发生了深刻变化,传统治理模式已难以应对。这就要求我们主动去“识变”,根据这些变化调整我们的工作思路。北京检察机关在参与化解这些社会矛盾风险的实践中注意到,传统的化解方式还存在一些短板,比如,以往我们很多是风险爆发后才介入处理,是被动处理而非主动处理。在依靠传统方式开展工作的同时,我们也在主动思考,如何克服这些短板不足?我们注意到,人工智能大数据模型的高速发展,这种新质生产力已经在多个领域改变了原有的工作模式,极大地提高了工作效率与工作成效。能不能把智能工具和我们化解矛盾风险工作相结合,从而坚持好和发展好新时代的“枫桥经验”,这种思考就是我们打造北京检察“数智枫桥·数治北京”解决方案的初衷。

北青报:北京检察是如何打造出了“数智枫桥·数治北京”这一解决方案的?

祁治国:有了之前提到的“识变”,我们就要努力“应变”,用科技的手段,把我们的想法变为工作实效。这要求我们引入人工智能模型,用系统的、大数据的思维去思考。我们建立起了“3+N”控告申诉大数据模型矩阵系统,这个大数据模型矩阵系统可以让我们实现从“办一案”走向“治一片”,从“被动应对”向“提前预防”进行转变。应该讲,是科技的力量与北京检察官的大数据思维,让我们把曾经的不可能,变为了今天的可能。

举例说,拖欠税费的案件因为数据量很大,调查起来非常困难。但我们打造了检察监督税费大数据模型,聚焦水资源税等重点领域,以国有财产保护领域公益诉讼,推动了拖欠税费征缴工作的开展。这就是“科技赋能”给检察工作带来的质的飞跃。

北青报:能不能用一句最简单的话,概况北京检察“数智枫桥·数治北京”的核心内容?

祁治国:在我看来,我们的“数智枫桥·数治北京”的核心内容可以用16个字来概括:系统施治、科技赋能、协同联动、预防在前。这是北京检察机关勇于“求变”的生动体现。

我们通过转变思想观念,应用科技手段,实现了矛盾风险最大程度的预防与化解,这就是我们控告申诉工作的现实意义所在,也是我们坚持和发展新时代“枫桥经验”打造出的北京样板。王悦(EN103)

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