作者:程明辉发布时间:2026-06-28 12:28:49 点击数:76192

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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


原佳星

摘要:互联网行业的迅速发展使数据成为企业核心资源,统计学专业的重要性随之提升。企业在产品运营、用户分析和商业预测中高度依赖统计能力,因此对统计人才的技术水平、工具应用和模型分析能力提出了更高要求。随着数据规模扩大,统计技能呈现复合化趋势,薪资水平也反映出岗位价值的持续上升。互联网情境下的统计分析正在向更深层次延展,其作用不仅体现在技术执行,还体现在推动业务优化和战略判断方面。本文从需求特点、能力变化和薪资反馈三方面展开分析。

关键词:统计学互联网行业人才需求大数据薪资反馈技能结构

在互联网深度渗透社会发展的背景下,数据分析成为企业竞争的关键力量。统计学人才因能处理复杂数据、支持业务判断而需求旺盛。正如相关观点所强调:“互联网快速发展,使得各行各业对应用统计学人才需求量越来越大,复杂的大数据也对应用统计学人才的各项素质要求越来越高。”与此同时,“互联网融合背景下,社会对应用统计学专业学生的素质需求发生了根本的转变和更高的要求。”这说明行业对统计人才的期待日益多元。基于此,本文探讨互联网行业对统计学专业的技能需求与薪资变化,以期为人才培养提供参考。

一、互联网行业对统计学技能的现实需求

(一)互联网行业的数据场景及其对统计技能的基础要求

互联网企业的业务范围广、数据来源多样且结构复杂,从产品运营到平台算法,从供应链优化到内容分发,都依赖多维度的数据支撑。企业在面对海量数据时,需要精准理解用户行为、预测商业趋势、监测增长指标并识别潜在风险,而这些核心任务都与统计学密切相关。因此,统计学专业人才在进入互联网行业时,首先需要具备扎实的统计基础,包括概率论、数理统计、回归分析、时间序列模型、抽样设计与假设检验等核心课程内容。这些基础能力能够帮助人才在面对实际业务问题时进行科学建模,从而得出可靠的数据结论。

在具体实践中,统计学人才往往需要处理高维数据,数据结构包含文本、图像、日志行为、时间记录等多种形式。这类数据需要统计学方法与机器学习算法的综合处理,才能实现有效挖掘。基于统计思维的建模能力成为互联网岗位中高价值能力之一。例如,产品用户留存分析需要利用生存分析、分层模型等技术;营销活动评估需要基于对照实验、A/B测试、因果推断;用户画像构建则需要聚类分析、主成分分析等多变量统计方法。因此,统计学的经典知识体系不仅未过时,反而在互联网企业中持续发挥重要作用。

(二)互联网业务特征推动统计学技能的复合化发展

互联网行业特点决定了统计学人才的能力不能停留在理论层面,而必须实现跨领域融合与工具化表达。

首先是编程能力成为必须项。数据处理规模巨大,传统计算方式难以满足业务需求,因此统计人才必须熟练掌握Python、R、SQL等语言,并能够使用pandas、numpy、sklearn、TensorFlow等完成数据清洗、特征工程、模型训练与线上部署。没有编程能力,统计理论难以在互联网场景中真正落地。

其次是理解业务逻辑的能力。互联网行业节奏快,需要统计分析人员能够快速理解产品指标体系、用户行为链路、平台算法逻辑与商业化模式,在此基础上构建合理模型。如果数据分析缺少业务理解,再复杂的模型也难以产生价值。此外,跨团队协作能力也成为重要要求。互联网企业的产品经理、运营人员、技术工程师、算法团队之间协作频繁,统计学人才需掌握将复杂的模型结果转化为可理解的业务语言的能力。

此外,互联网行业推崇“增长驱动”“数据决策”文化,这要求统计人员具备敏捷分析能力,能够根据实时数据变化快速调整模型与方案。例如,在增长运营中,统计团队需要实时监测用户漏斗数据,帮助企业判断推广策略是否有效。在推荐算法中,模型效果需要根据点击率、转化率等指标不断更新。

二、统计学专业技能的新趋势与能力结构升级

(一)互联网时代推动统计技能向技术化与工程化延展

在互联网行业的大规模业务环境中,统计学人才所需的能力结构已远超传统统计模型的范畴。海量数据的产生方式、数据结构的复杂程度以及实时处理的需求,使统计技能向技术化方向迅速扩展。企业需要的不仅是掌握概率论与回归分析等基础知识的人才,更是能够熟练操作Python、SQL等工具、能够利用算法框架处理千万级数据的复合型分析者。数据从文本、日志到用户行为链路不断丰富,使统计人员在面对实际问题时必须具备更强的数据清洗能力与建模效率。正是在这种变化中,“互联网快速发展,使得各行各业对应用统计学人才需求量越来越大,复杂的大数据也对应用统计学人才的各项素质要求越来越高。”这句话精准概括了当前统计人才技能全面扩展的趋势。互联网企业希望统计人才既能设计模型,也能将模型整合进业务,提高产品决策的准确性。

随着数据规模持续增长,统计学的理论价值越来越体现于实际应用场景中,例如用户增长分析需要利用生存模型、因果推断与实验设计,算法业务需要多变量分析与聚类技术,商业预测则需要时间序列模型与机器学习方法的综合应用。因此,统计专业需要向工程能力、算法能力和自动化分析方向延伸。企业强调“数据驱动”,这要求统计人员不仅会建模,还要确保模型解释性与业务可用性。在这种背景下,统计学专业人才必须具备更高水平的技术工具应用能力,使统计学理论在互联网场景中真正实现落地,而不只停留在课本上。

(二)行业融合推动统计人才素质向综合型与业务型提升

在互联网与各行业深度融合的背景下,统计岗位所需能力不再只依赖技术本身,而是向沟通能力、业务洞察与跨团队协作不断扩展。统计人才需要能够把模型结果转化为业务语言,使产品、运营与决策层能够据此调整策略。例如,当数据分析发现用户留存下降时,统计人员不仅要解释模型结果,更要能够提供业务推断与行动建议,使数据真正参与决策流程。也正因此,“互联网融合背景下,社会对应用统计学专业学生的素质需求发生了根本的转变和更高的要求。”这句话表明统计人才正从技术执行者转向“数据与业务的连接者”。

与此同时,统计人员必须掌握结构化思考方式,能够在业务复杂、信息庞杂的情况下迅速拆解问题、识别关键变量,并将分析过程清晰呈现给不同职能团队,使数据成为逻辑推理的一部分。这类能力在互联网公司尤其重要,因为多数企业依赖数据决策进行快速迭代,统计人员是否具备沟通能力与业务理解能力,直接决定数据价值是否能够真正发挥出来。此外,统计人才还需具备灵活适应变化的能力,能够在活动效果评估、实时监测、用户行为预测等场景中迅速调整模型、快速给出结论。

三、互联网行业的薪资反馈机制与统计学人才的价值体现

(一)薪资水平映射统计技能的市场价值与稀缺性

在互联网行业中,薪资结构能直观反映岗位价值与人才稀缺程度。当前市场环境中,统计相关岗位薪资待遇优于传统行业,这说明数据分析能力在价值链中具有关键地位。随着互联网企业对数据依赖度的不断提高,统计人才的薪资呈现稳定上涨趋势,这与岗位要求的难度、技能复杂性以及决策参与程度密切相关。统计岗位不仅包含传统意义上的数据分析师,还涵盖算法分析、商业分析、数据产品等分支方向,其中每一个方向都要求统计人员具备更高的综合能力。

互联网企业的薪资还具有“能力分层明显”的特点。初级统计人才主要承担数据整理、分析报告等工作,其薪资反映出基本技能的市场价值;而中高级人才则参与核心业务模型搭建、商业策略制定和算法优化,薪资结构随责任扩大显著提升。特别是在算法方向,掌握统计基础并具备机器学习能力的分析师往往能够进入高薪范围,因为他们既能理解模型原理,又能实现工程部署,属于典型的“统计+技术”复合型人才。互联网行业激烈的竞争推动企业不断追求更精准的预测模型和更高效的数据工具,这进一步提升了统计人才在团队中的话语权与薪资回报,从而形成技能越深、回报越高的正向循环。

(二)薪资反馈背后的行业逻辑与统计人才的未来发展路径

互联网行业的薪资反馈不仅是岗位技术价值的体现,也蕴含着行业发展逻辑:企业希望通过数据驱动实现更加精准的决策,而统计人才正是这一逻辑的执行者。随着互联网企业进入存量竞争阶段,对用户精细化管理、增长分析、风险预测的需求不断增长,统计岗位逐渐从辅助部门转变为战略性岗位。统计人才的价值不再局限于“提供数据报告”,而是参与商业模式的优化,为企业寻找增长突破口。正因为统计设计、模型判断和数据解释能够影响企业策略,统计岗位具有更高的薪资天花板,尤其是那些能够从数据中提炼业务逻辑、推动产品迭代的分析者,其薪资增长速度远高于纯技术岗位。

从行业发展趋势来看,统计人才未来的发展路径将更加多元化,不仅可以走向算法模型岗位,还可以转向数据产品、数据战略、商业智能等方向,甚至有能力成为企业的经营管理者。这种多层次的职业发展路径让统计学专业具备可延展性强、选择范围广的显著优势。随着企业越来越重视数据决策文化,统计技能不再被视为单一技术,而成为企业运营结构中的基础能力。在这样的趋势下,统计学专业人才只要能够不断提升技术能力、强化业务理解,并具备主动融入企业战略的意识,就能在互联网行业中获得更高的薪资回报与更广阔的职业未来。互联网薪资反馈机制的核心在于“价值可量化”,而统计人才正是帮助企业量化业务、优化策略的重要力量。

四、结语

综上,互联网行业对统计人才的需求不断提升,岗位能力从单一统计技能转向技术、模型与业务结合的综合结构。统计岗位在数据驱动决策中作用显著,因此,薪资反馈具有明显优势。未来统计人才将更重视编程能力、业务洞察和沟通表达,以适应行业升级趋势。统计学专业若能在培养体系中强化这些能力,将进一步提升统计人才的就业竞争力和发展空间。

参考文献:

[1]孙荣,唐海婷.“互联网+”背景下统计学专业课程混合式教学模式研究[J].内江科技,2022,43(05):102-103+129.

[2]杨清华.“互联网+教育”背景下的统计学专业英语教学改革的初步探索[J].才智,2020,(02):116.

[3]王越.互联网融合背景下应用统计学专业培养与班级建设模式探索[J].才智,2018,(35):106-107.

[4]吴群英,蒋远营,张浩敏,等.互联网融合下构建新的统计学专业课程体系的改革与实践[J].高教学刊,2016,(18):129-130.

[5]丁少玲.互联网融合新形势下应用统计学专业实践教学体系的重构[J].广西教育,2016,(35):156-157.

作者简介:

原佳星,女,汉族,1993年10月生,对外经济贸易大学统计学院在职人员,高级课程研修班学员,统计学专业。

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