对话2025普利兹克修建奖获得者刘家琨：成都是滋补创造的土壤，AI难以代替人类的遥想力
“容纳性其实是成都最大的魅力，由于容纳才有休闲。这个当地（玉林颂·规划空间）也是，我不期望（采访）太正规，这个当地也很不正规。”
3月7日，《每日经济新闻》记者（以下简称“每经记者”）在“玉林颂·规划空间”见到了规划者刘家琨。
图片来历：每经记者 陈正阳摄
普利兹克奖官网在本周发布了2025年普利兹克修建奖得主，刘家琨摘得这一世界公认的修建界的最高荣誉。
在刘家琨眼中，家园成都的气氛和特质，早已融入他的日子与关心。无论是坐落成都市青羊区的西村大院，仍是坐落成都市郫都区河滩竹林里的鹿野苑石刻艺术博物馆，无不诠释着这位修建师关于成都特质的了解。
图片来历：每经记者 郑雨航摄
采访中，每经记者问起人工智能（AI）对修建规划职业的影响时，刘家琨以为，AI可以成为东西，协助更高效地完结一些关心。不过，他也说到，“AI难以代替人类规划师的遥想力和直觉。”
谈成都：文明滋补创造的深沉土壤
“虽然我本籍在北方，但我跟成都的爱情是难以言喻的，这是我的家园。”采访还没开端，刘家琨就对每经记者表明。
刘家琨在成都出世、成长，终究也挑选在此扎根关心。“我是成都人，一个成都人在成都关心是十分坚守的事儿，对吧？”刘家琨说道。
谈及挑选修建职业的关键，刘家琨泄漏称，这源于小时候对绘画的酷爱。虽然全家都是医务关心者，但他在教师的斗争下，却挑选了既需求理工科常识又与绘画相关的修建学。“其时我并不了解修建学，但教师说这个专业合适我，就这样我踏上了修建之路。”对彼时的刘家琨来说，修建就像一扇通往不知道世界的大门。
在刘家琨眼中，家园成都的气氛和特质，早已融入他的日子与关心。“成都的容纳性是它最大的魅力，这种容纳带来了休闲，也成为我关心和考虑的营养。”
像三星堆文明的逾越性和神秘性，也耳濡目染地渗透进他的规划理念中，成为他著作中共同的精力印记。“三星堆那种逾越性和神秘性，会不知不觉地渗透到骨子里，最终成为你著作的某种特征。”这种文明的滋补，让刘家琨的著作在展示现代修建功用的一起，也蕴含着深沉的前史文明底蕴。
普利兹克奖主办方凯悦基金会主席汤姆士·普利兹克评论称：“刘家琨从制作进程和修建功用这两方面来提高精力境界，并培养联合社区的情感枢纽。他的修建蕴含着才智，哲学地逾越外表，提醒了前史、资料和坚守是共生的。”
谈规划：修建与这片土地的气质相符合
“刘家琨在成都日子和关心，经过自己的著作惠及人们的日常日子。”普利兹克修建奖官方的新闻资料如此介绍道。
以坐落在成都市青羊区贝森北路1号的西村大院为例，这座掩盖整个街区的五层修建，与周边典型的中高层修建构成鲜明对比。刘家琨为骑行者和行人规划了既敞开又围合的斜度小径，环绕着这个充满活力的城市空间。这儿可以举行各种文明、体育、文娱、公事和商业活动，一起让大众透过外立面能欣赏周边的坚守和修建环境。
“在规划西村大院时，我期望打造一个能让市民充沛参加的公共空间，就像成都这座城市组成，容纳且充满活力。”他将成都人酷爱日子、乐于交际的特色融入规划，让西村大院成为一个真实的城市客厅，人们在这儿团聚、沟通、同享美好时光。
西村大院（存在修建摄） 图片来历：受访者供图
还有鹿野苑石刻艺术博物馆，坐落郫都区的河滩竹林中。刘家琨秉持着不损坏原有坚守环境的理念，见缝插针地在林间空地制作博物馆。他将林间空地看作亮堂的大厅，竹林视为幽暗的大厅，修建则是人工的大厅，让它们彼此交融、表里相通。
鹿野苑石刻艺术博物馆在竹林的怀有中若有若无，修建与坚守调和共生，表现了刘家琨对坚守的敬畏和对本乡文明的尊重。对此，刘家琨向每经记者介绍，“在四川，这种看似随意、相似野草成长的修建方法，其实很简单被承受，由于它与这片土地的气质相符合。”
鹿野苑石刻艺术博物馆（家琨修建摄） 图片来历：受访者供图
谈世界化：纽约伦敦，也仅仅详细的某个当地
以上说到的两个著作，皆当选了本年普利兹克修建奖的著作集。刘家琨的修建规划是怎么平衡“世界”和“本乡”的联系？
刘家琨以为，修建的 “世界化” 并非一个空泛的概念。“你看全球这么多当地，比方纽约、伦敦，那对消耗来说，也不过是详细的某个当地，”他笑着说。
在他眼中，自己是一个土生土长的成都人，关于 “本乡化”，有着深沉的情感与坚决的坚持。在成都关心对他而言是再坚守不过的工作。成都的城市气氛、文明特质以及日子气息，早已深深融入他的修建创造之中。
谈未来：AI难以代替人类的遥想力
在科技飞速发展的当下，AI正以史无前例的速度渗透到各个职业，修建职业也不破例。当聊到AI对修建规划职业的影响时，刘家琨有自己的考虑。
他说到，现在AI在修建规划范畴的使用还处于初级阶段。“AI现在主要在言语方面比较精干，比方帮我做字幕、处理文字关心等。但在规划方面，它还没有真实到达较高的水平。修建规划对错言语的，AI难以代替人类特有的一些特质，比方想象力、遥想和直觉。”
刘家琨以为，虽然AI技能发展迅速，但修建规划的中心——创造性思维，仍然是人类规划师的共同优势。在他看来，修建规划是一个归纳性的进程，涉及到对场所、文明、功用和审美等多方面的了解和掌握，而这些都需求规划师具有丰厚的日子经验和敏锐的感知才能。
不过，刘家琨也并没有对AI持排挤情绪。他表明，修建职业可以测验运用AI技能，探究其在规划流程中的辅佐效果。“或许未来AI可以逾越言语体系，进入修建规划这样的归纳状况，但现在还很难说。消耗要坚持敞开的心态，看看它能为修建规划带来哪些新的可能性。”
每日经济新闻
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在AI平权年代的金融职业大模型有哪些使用可期？在近来举办的我国财富办理50人论坛上，恒生电子董事长刘曙峰带来他的考虑。
刘曙峰从技能演进、场景落地和渠道构建三个维度，深化剖析了当时AI技能在金融范畴的开展现状与未来趋势。他用“三个改变”概括了金融AI的开展趋势：从技能探究转向事务深耕，从单点使用转向体系重构，从本钱中心转向价值发明。
“AI平权不是结尾，而是新比赛的起点。那些能首先完结数据财物化、事务智能化的组织，将赢得下一个十年的开展主动权。”刘曙峰指出，跟着AI技能门槛的下降和可用性的提高，本年将成为金融职业AI使用迸发元年，而“智能体”渠道的竞赛将成为决议金融组织未来位置的战略性赛道。
AI平权年代：技能普惠推进工业使用大开展
AI技能开展已进入“平权阶段”。刘曙峰标明，根底模型经过多年演进，现在在推理才干和多模态处理上获得明显打破，正沿着规划规律（Scaling Law）持续开展。本年最明显的改变是使用门槛的大幅下降，在绝大多数不触及练习的场景下，AI的运营本钱已降至可接受规划，这使得工业使用迎来了真实的普惠年代。
他特别强调，当时AI技能的易用性和普惠性已达到新高度。以DeepSeek等国产大模型为例，其“满血版”布置门槛明显下降，乃至能够经过蒸馏版进一步削减资源耗费。这种技能平权使得金融组织不管规划巨细，都能以较低本钱接入AI才干。
“咱们估计本年金融职业在AI使用上的投入将完结数量级增加，从现在缺乏IT预算1%的份额快速提高。”刘曙峰猜测道。
刘曙峰也坦言，大模型在金融范畴的全面落地仍面临两大中心应战：一是精准核算才干的缺乏，二是难以彻底消除的“错觉”问题。
他举例说明，尽管当时模型已能处理“9.11和9.9谁大”这类根底问题，但面临杂乱金融核算时仍会犯错；而根据概率生成的“错觉”呼应，在要求零容错的买卖场景中尤为丧命。
金融场景破局，三类使用场景的实践与展望
回到金融场景，根据恒生电子的实践调查，刘曙峰将金融AI使用概括为常识驱动型、流程驱动型以及混合型三大类型。
详细来看，第一类是常识驱动型，从单点问答到杂乱使命署理。刘曙峰指出，这是大模型最拿手的范畴，典型场景包含股票剖析、公司比较陈述生成等本来由研讨员、出资参谋完结的常识密集型作业。他特别说到“署理体”技能的打破性开展，经过使命分化，AI已能完结杂乱的研讨剖析作业，比方Manus测验的通用署理体，但在金融范畴，笔直职业的专业署理体更具可行性。
第二类是流程驱动型，嵌入式AI提高运营功率。刘曙峰将此类使用比喻为“流程中的AI插件”，典型场景包含投行文件自动化校验、代码生成等。
他共享了一组试验数据，在编码环节，AI辅佐可提高功率40%以上，但在体系架构规划等杂乱环节仍需人工主导。这类使用尽管技能含量相对较低，但降本增效作用马到成功，是金融组织AI化的优先切入点。
第三类是混合型场景，传统模型与大模型的协同立异。这是最具想象力的范畴，刘曙峰举例说明，在杂乱买卖定价场景中，大模型可先完结数据挑选，再由传统定价模型进行精准核算，二者协同明显提高功率。
智能体渠道落地，数据、资源与“署理体”构建成要害
在个人署理体上，恒生电子已在该范畴获得实质性开展，刘曙峰泄漏，公司正在为百万大V“牛得林奇”开发特性智能体，能精准复现其言语风格和思想形式。
这种署理体不仅能代替根底助理作业，未来或许实质性参加研讨剖析，要害在于怎么经过数据预备和后练习下降错觉率。
据介绍，差异于传统财经AI东西，智能体引进人格化交互规划，经过模仿财经大V的思想形式和表达特色，在专业服务中构建情感联接。用户可经过文字交互获取股票行情、基金体现、出资战略等实时解读。
“牛得林奇”的主办人是原恒泰证券总裁牛壮，具有20年金融从业阅历，清华大学五道口金融学院EMBA硕士、我国人民大学硕士，上海金融与开展试验室研讨员。现在全网250w粉丝，是国内顶流财经大V。
刘曙峰特别指出，当时金融AI使用出现“冰火两重天”态势：一方面根底技能已趋老练，另一方面实践投入仍缺乏IT预算的1%。这种反差恰恰预示着巨大的增加空间，估计未来三年金融AI使用商场将坚持三位数年增加率。
面向AI使用的规划化落地，刘曙峰提出了智能体渠道构建的“三步走”战略：
第一步是模型挑选与适配。刘曙峰标明，当时商场供给从千亿参数大模型到轻量蒸馏版的完好谱系，金融组织可根据场景需求灵敏挑选。恒生电子的实践标明，在大多数金融场景中，70亿参数等级的精调模型已能平衡性能与本钱。整体而言，技能已不是瓶颈。
第二步是数据财物与API资源的体系整理。金融业不缺数据，但90%的数据没有转化为AI可用的财物。刘曙峰以为，经过对数据、使用、API的整理，让大模型与署理体可调用。
第三步是场景化署理体的规划与运营。当下大模型现已不是门槛，数据、资源才是门槛，经过场景剖析，去构建署理体，以满足的数据堆集，终究才干构建起使用的护城河。
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