嘉宾背景与海外任教经历
子瑜: 我们本期邀请来了清华大学深圳国际研究生院未来人居研究院的吕帅教授来参加我们这次的访谈。我们今天主要聊的是建筑学，以及 AI 如何在建筑学中的应用。同时呢我们也想请吕帅教授讲讲他自己高校的生活和工作是什么样的。
吕帅: 好的好的，谢谢子瑜，谢谢卢米的邀请。我是吕帅，现在是在清华大学深圳国际研究生院任教，我是 2022 年开始在这边工作。之前我是在悉尼大学工作过，在之前在深圳大学也工作过，在之前是在清华读的本科和博士，然后在亚琛工业大学交换了半年。
子瑜: 你是先在亚琛交换完之后，然后还在美国交换过一段时间是吧？
吕帅: 没有，美国是在亚琛前面。
子瑜: 美国是在亚琛前面，OK。那后来去悉尼大学，悉尼大学这段是一个什么形式的呢？是属于访问学者还是怎么样的一个形式？
吕帅: 是找到了那边的一个教职。正好他们那边有一个老师退休，所以就空出来了一个 Lecturer 的职位。我其实当时反正也是盲投吧，结果没想到就中了。那个时候也是比较搞笑，刚刚好是 2019 年的下半年，也就是说拿到 offer 之后新冠就蔓延了，交通就停滞了，所以我是一直到 2020 年的下半年才过去入职的。我在那边整个就在疫情期间，所以比较痛苦，2022 年年中我就回来了。
子瑜: 那段时间去之前就是上网课呗？
吕帅: 其实我也是到那个地方才开始给他们上课，但是到了之后发现也是上网课，上的还是比较多的。可能第一个学期还好一点，本土的学生是线下上课；等到第二个学期的时候，澳洲那边疫情也爆发了，大家基本上都是上网课。
在那边待的时间怎么说呢，也是个挺好玩的经历吧，跟我后来再去感受挺不一样的。疫情的时候好像各个国家都处在一个不是特别正常的状态，相当于中国学生基本上都过不去。当时给我的感觉就是悉大地方好宽敞呀，因为它只容纳了平常一半的学生。等到后面学生都回去了，包括后面我 2024 年的时候又过去待了一段时间，非正式的那种，就感觉其实也还是蛮拥挤的，好像哪都一样，学校里面都很拥挤。只是说那段时间我刚好碰上他们不是正常的状态，基本上只有一半的 capacity。
基本上工科专业可能一半是本国学生，一半是留学生。像商学院据说 80% 都是留学生，留学生里面又以中国和印度的为主。
子瑜: 是不是悉尼那边华人特别多？
吕帅: 悉尼那边华人还是挺多的，而且华人比较集中在几个区域。我当时在那边的时候反正感觉还挺喜欢的，实验室也还不错。悉大的实验室挺历史悠久的，可能跟 ITA 相比还是要晚了一些，但大概八十年代就开辟建筑声学这块了。
子瑜: 那你在那边教的也是建筑声学向的？
吕帅: 我教的课可能一半建筑声学、一半建筑学。当时我能拿到那个职位一个比较重要的原因，也是他们其实想招一个又做建筑声学、又能教一些建筑学内容的人。
悉尼的学校跟国内和德国的体制还是挺不一样的，他们主要的收入来源是留学生的学费。他们虽然说是公立大学，但实际上政府拨款大概只占 30% 左右。本地学生的学费要明显便宜很多，跟美国不太一样。美国可能国际学生四万美金，本地学生两万多，可能还有一半以上；澳洲可能本地学生是一万澳币，国外学生是四万甚至五万澳币。
这就是为什么后来他们会特别倾向于招留学生，也引起了很多争议。从学校来讲，招留学生对他们来说真的是太合算了。做高校这个事情，尤其是像澳洲这种国家的模式有点偏福利性质，不可能靠本地学生的学费把钱赚回来，这不太现实，而留学生就没有这个限制，其实我觉得绝对是 overpriced 的。而且他们那边的师生比没有想象的那么理想，一般在 1:20 左右。不管是美国、德国还是中国，比较好的学校一般都不可能到这个师生比，可能都在 1:10 左右的样子。
这段时间也有一些讨论，留学生问题甚至成为挺重要的政治话题，本地人会觉得留学生推高了生活成本。很多国家可能中国是个例外，经历疫情好像物价在下降，但像澳洲就特别明显，因为它本地不产什么东西，第四大出口产业就是国际教育。
建筑声学基础：空间、吸音与剧场音质
子瑜: 你刚才说到建筑声学，可能听众或者卢米也不太清楚，建筑声学到底是做什么的？你能简单介绍一下吗？
吕帅: 建筑声学其实是一个比较宽泛的概念，建筑空间当中跟听有关的都算建筑声学。这里面当然包括一些主动的声音，尤其现在还比较火的像声景（soundscape）这种东西：人听到什么声音会有什么样的反应，对人的情绪、工作效率、睡眠的影响等等。
像我做的其实更多的是建筑怎么去容纳人正常的声音。比如说在剧场、音乐厅里面，我们希望建筑跟声音是和谐的，能够跟音乐项目相适应；在办公室这种开放办公场景，可能希望建筑能够阻挡一下人的声音，同时语言清晰度也要高，老师讲话的声音要所有学生都能听得清。这些其实都是建筑声学的范畴。
建筑声学的几大泰斗之一，也是我跟子瑜共同的师爷，就是之前亚琛工大的库特鲁夫（Heinrich Kuttruff）教授。我们在亚琛工大还见过他一次，当时感觉就好像历史书里的人物活了一样，从书里面走出来了。
卢米: 我有个问题，对于我们这些不学声学的人来说，我们去参加很多 conference，听到不同的 speaker，有的人声音就特别有穿透力、特别清晰。在技术层面上，这个声音的清晰度是怎么造成的？以后的人怎么训练讲话方式来提高清晰度呢？
吕帅: 首先清晰度确实因人而异，不同人讲话有的特别清楚，有的不太清楚。但这还不是建筑学科关注的最重要的点。建筑学科关注的是：同一个人在有的房间讲话很清楚，因为房间吸声做得比较好；在有的房间就特别不清楚，吸声做得不好，混响呜呜的。
你可以想象一个极端的例子，在教堂里面或者在体育馆里面讲话，就会感觉非常不清楚，可能自己都听不清，别人也听不清。整个空间的混响特别强，清晰度就会比较低。
卢米: 我以前没有意识到这一点。如果想要让某种乐器或者讲话的人更清晰，在建筑材料的选择上是要选择更吸音的材料吗？
吕帅: 是的是的。你可以下次去浴室唱个歌，就会觉得自己唱歌的声音特别好听。因为浴室里面反射声特别强，而且有比较小的近似反射声，就会让人的声音感觉特别浑厚、特别有力。房间对人的声音影响确实蛮大的。
我之前在悉大给学生录过一个 demo，我就在自己家里的不同房间讲话，边走边讲。大家一听就会发现，原来建筑对声学的影响确实蛮大的。如果你一直在一个房间讲就听不出区别，但在不同房间连续讲并录下来，对比就很明显。
还有一个跟生活更相关的就是噪声控制。比如外面的声音，关上窗户希望能够挡出去；楼上比较吵闹，希望把声音挡出去，这也是建筑声学里面比较重要的一块。
卢米: 有哪些比较常见的吸音材料给大家科普一下？
吕帅: 最常见的就是十几二十年前三鹿拿来做牛奶的三聚氰胺。
子瑜: 这个我真不知道。最早是玻璃棉那种东西比较多，但那种东西不环保，会飘丝。
吕帅: 主要的吸声材料其实可以分成两种：一种吸声材料，一种吸声结构。结构其实特殊场合用得比较多，可能挖一个空腔之类，在日常生活当中用得不会特别多，日常还是吸声材料为主。
吸声材料一般是多孔的，吸声比较好。传统比较有名的是石棉，但石棉致癌。很多老房子里面有石棉，但不一定是为吸声，可能是为了隔热。后面就是玻璃棉，玻璃棉对人体伤害少一点，但如果接触一下会感觉特别扎手。
现在用得比较多的学名其实叫密胺树脂，化学上就是三聚氰胺。它是一种非常神奇的材料，捏一捏会感觉挺硬的，但极其轻，99% 都是空洞，纤维结构很强。它极其轻又有一定硬度，不会像棉质材料一捏就掉渣，是相对来说最常用的一种材料。
除此之外，现在欧洲用得比较多的是带环保概念的材料，比如废旧橡胶轮胎做的多孔材料。这算是一个趋势，大家讲循环经济，既然吸声材料只要有孔就能搞，那就用这种环保材料。
卢米: 我还有一个很好奇的问题。我妈妈是专业的小提琴手，从小会带我去听交响乐，来德国之后也去柏林听过。你会发现在一些交响乐厅，整个声学设置会让音乐听起来非常动听，背后有些什么设计原理吗？
吕帅: 我的理解这其实是一个相互适应的过程：乐器与建筑怎样相互配合让声音更动听，谱曲的角度怎么跟建筑环境相适合。再加上人本身也有审美演化，什么是“好听”是一个相对的概念，这几个东西是综合起来的。
清华建筑声学泰斗级的人物秦佑国老师写过一段话：建筑声学到底是技术还是艺术？如果它是技术的话，为什么直到现在大家公认音质最好的音乐厅都是 19 世纪末或者 20 世纪初建的？如果它是科学的话，难道不应该越变越好吗，为什么现在还达不到之前的效果？
这确实有一些艺术层面的因素在里面。文无第一武无第二，哪个小提琴最好听也很难讲。现在公认最好的比如维也纳金色大厅、波士顿音乐厅，还有阿姆斯特丹音乐厅。这里的音乐确实非常好听，感觉特别洪亮、特别有沉浸感。
卢米: 对于有专业知识的人，去音乐厅会选哪个位置效果最好？还是单纯看哪个位置价格更高效果就更好？
吕帅: 做剧场音质的这些人其实都不是音乐学家。包括刚才说的祖师爷库特鲁夫，还有美国的贝拉内克（Leo Beranek），他们都是物理学家。物理学家研究艺术的东西一定会给它定量化。
比如 Beranek 的一个贡献是他调研了世界上上百个著名的音乐厅，去问在里面演奏过或听过的著名音乐家哪个好，然后做物理测试，最后总结出规律：大概混响时间在某个范围大家普遍觉得比较好，双耳互相关系数在某个范围大家都觉得好，强行把艺术的东西定量化了。到了现在，按照规范设计可以做到“不失败”，但会不会极其成功就很难讲。好比伟大的艺术家不是训练出来的，美院科班出身的人画画不会难看，但能好看达到什么程度就看天赋了。
声学实验、心理声学与视障回声定位
卢米: 在声学实验室里面，你们大概做怎样的实验？我学医学的完全不能想象你们平时做什么实验。
吕帅: 主要还是测量比较多。比如当时在悉大我和另一个老师做了一个关于逆向反射体（retroreflector）的研究。一般建筑表面是平面的，声音过去之后就反射走了；我们做了一个逆向反射体，其实是一个三面角，这个角能把声音从入射方向反射回来。但它跟频率有关，因为声波波长较长，不是光线那种。就像自行车后面的反光板，车灯打上去它会原路返回给司机，让司机看到前面有人。
这个技术一个比较重要的应用是在开放办公空间。在开放办公里，我们不希望自己的声音被其他人清晰听到，清晰听到会打扰工作、降低效率。把逆向反射体应用在开放办公隔断上，当时做了比较多的工作。偏物理的研究范式主要还是做数值模拟仿真，做个七七八八，最后通过少量的实测去验证一下仿真是否准确。
还有很多实验是跟人相关的。比如我们大师姐做的实验，会找很多被试者，让人听不同的声音，特别是不同距离、不同位置的声源，通过可听化（auralization）的方式播放给人听，让人去判断声源定位，看人能不能判断准确；或者测试不同声音对人情绪的影响，你喜不喜欢等等。
当时在亚琛工大声学所分了两个大方向：一位是 Michael Vorländer 教授，就是我跟子瑜的导师，做跟物理相关的物理世界声音模拟；另一位是 Janina Fels 教授，做心理声学与听觉技术（Psychoacoustics and Hearing Technology），偏医疗声学，跟医疗比较相关。
我们现在也在尝试做一些跟医疗结合的方向。最近在想做一个针对视障人群的回声定位（echolocation）研究。视障人士很多时候靠自己发出声音听回声来判断周边有没有障碍物，这需要非常漫长的训练过程。我们就想是不是可以把逆向反射体用上，因为它能把声音较强地反射回去，看看能不能帮助人更快掌握回声定位。
子瑜: 埃因霍温理工大学的 Maarten Hornikx 教授大概十来年前做过 echolocation 的研究，当时还上了荷兰电视台。一个视障人士在口里面发出 tongue click（弹舌音），通过这个做回声定位，他们也用了 auralization 可听化技术。这一块相当于既训练盲人，也研究怎么设计空间让盲人更好地定位。
吕帅: 我们可以去借鉴一下他们的实验范式，把我们新做的一些反射体加进去。
卢米: 你们做实验招募志愿者是从身边的人下手，还是有正规的招募？
吕帅: 两条腿走路。会走伦理审批（ethics approval），正常发广告，一般也会给被试者一点劳务费。在国内还好一点，在澳洲非常难招募，很多时候只能从身边的人下手。我记得一个同事发了个招募：“Who want to help science using some interesting app and get a 50 dollar gift card?” 写得非常搞笑，但基本上还是以身边人为主，同事、同学、朋友。
AI 与建筑学的结合：从模拟加速到多专业 Agent
卢米: 能简单说一下，现在 AI 是怎么跟建筑声学结合的吗？
吕帅: 我一直都在做机器学习那套东西，2022 年回国以后逐渐往这方面转。AI 能干的事很多，但在传统学科结合上还缺乏一个确切有效的体系。
它能干的一件比较基础的事情是加速模拟。学习很多物理模拟的结果，然后去做预测。不管是声学还是建筑其他领域，我们都做了一些尝试，效果确实蛮好的。但它的问题是泛化性上有难度，需要做大量的模拟、涵盖大量的 case，模型还没有真正理解底层物理逻辑。
现在很多人做 PINN（Physics-Informed Neural Networks，物理信息神经网络），尝试把物理公式融合进来，但目前效果还比较一般。数据驱动（data-driven）和机理理论（theory）怎么融合，大家都在探索。从零开始训练 AI 观察成千上万个数据去拟合，其实不是最高效的方式，前人花了那么多脑细胞把物理模型总结出来了，但怎么有效融入先验知识现在还没有完全解决。
另一个方向，因为我有建筑学背景，AI 对于方案设计非常有帮助。比如自动生成方案，或者用大语言模型解析文本需求。修改方案非常繁琐，可以用大模型来做处理。总的来说我比较技术乐观，AI 能帮我们做很多事情，但传统行业需要明确目标去结合。最近我们跟两家龙头企业谈好了合作，希望能够真正跟产业结合，毕竟数据和真实需求都在他们手里。
卢米: 你理想中 AI 跟建筑行业结合的终极状态是什么？
吕帅: 终极状态肯定还是 AI 能够真正理解人。我一直在想，AI 的终极优势在于：不管干的活是高深还是简单，它不知疲倦。
建筑建造中有大量的脏活累活。大家想象中的脏活累活可能是砌砖，但其实设计协调中更大的痛点是隐蔽的错误。一个建筑项目传统上有五个专业：建筑、结构、给排水、暖通空调、强电弱电，现在又加上室内、景观、上位规划等等。把每个专业的工作对齐协调极其困难，现实中经常是前面某个小错误没发现，后面要花巨大代价填坑。
AI 恰恰可以干这个事。它可以不知疲倦地不断 check 各专业图纸和模型是否对应，只要发现冲突就预警；施工过程中监理可能等一道工序完成了才看一眼，容易产生误差积累，而 AI 可以持续校验。
AI 现阶段更可行的形态像一个 Agent。多专业协调就像 Multi-Agent 架构，把大任务拆解给不同的专业智能体。前阵子我们跟一家还在拿地的房地产企业聊，看做可行性研究（可研）的过程中能不能用上 AI。我旁听了一下发现，可研的核心难点是把不同专业视角的诉求取最大公约数。这种反复对比、校验的工作，不知疲倦的 AI 具有巨大优势。
子瑜: 你刚才说的多专业协同特别像 AI 里的 Multi-Agent 概念。把大任务拆解成很多子任务分配给 Agent，可以避免单一模型 context window 不够大或者 hallucination（幻觉）的问题。让建筑师 Agent、结构 Agent、暖通 Agent、声学 Agent 分工协作。
国内传统建筑行业对 AI 的接受度有多高？他们愿意结合 AI 吗？
吕帅: 从 2025 年开始，特别是借助了 DeepSeek 的热度，情况有了很大变化。2022 年我们刚开始做的时候还很不主流，房地产行情不好大家都在讲降本增效。但 DeepSeek 出来之后，我跟地产企业交流起码参加了十次研讨会，大家都在想怎么结合 AI。
虽然真正落地的好场景大家还在寻找，但最直接受益的反而是大厂，像腾讯和阿里。房地产企业哪怕还没找到具体场景，也先把云平台搭建好、先把 DeepSeek 部署上，蓄势待发，导致大厂的算力甚至都供不应求。大家其实有一种恐慌心理，生怕自己被时代落下，但具体的场景确实还需要想得更细致。
居住声学痛点与 AI 生成式建筑设计
子瑜: 说回到建筑声学，大家对居家建筑也很好奇。家里有没有什么小技巧可以让卧室更安静，或者让开会的工作间声音更好？
吕帅: 我可以讲一个我自己的经历。我之前楼上邻居家有个小孩，经常半夜在上面蹦跳，我想了各种办法都没能解决。这就是建筑声学的痛点，受物理规律限制，有些问题真的极难解决。
之前有调研显示，住宅里面住户最不满意的就是隔声；开放办公环境里大家最不满意的也是声音干扰。大家对声学最不满意，但往往很难根治。南方还有一个问题：北方因为供暖需要，对外墙和窗户的气密性有强制要求，隔声反而更好；南方的建筑隔声普遍偏弱。
经常有人问我卧室吵或者办公室吵怎么隔音。之前我们做过一个项目，深圳一家五星级酒店的一二楼要开 KTV，这是一个充满矛盾的决定。最后花了几千万做了一个巨大的“房中房”隔振系统，一二层 KTV 浮筑在楼面上，下面铺减震垫，这样上面的客房才达到了隔声要求。做完赶上疫情，到了 2022 年就倒闭了。
声学问题有时候就像蚊子一样，很烦人，但真想彻底解决可能要“拿大炮轰”，成本极高。目前物理材料和结构上有其极限，我也希望能等待理论框架或者声学超材料的革新来突破这些物理限制。
卢米: 我看你们的论文里有做 AI-generated design，通过 AI 做建筑设计。你们网站上还有一个 3D building forms generation 工具，传一个 2D 图就能生成 3D 建筑形态。你能介绍一下这个方向和应用前景吗？
吕帅: 我们最早接触 AI 做的工作主要有两个：一个是平面生成，输入一个建筑外轮廓、房间功能需求或一些固定的结构部件，自动生成住宅平面布局；另一个是三维形体生成，手绘一个二维草图，输入建筑高宽和轮廓意图，自动生成三维建筑形体。
当时做这个研究的人还比较少，发了一些论文。这两年大家一窝蜂都开始做了，我就希望转向更贴合实际工程的方向。底层的算法核心还是借用计算机视觉领域的框架，比如扩散模型（Diffusion Models），加上一些三维重建技术（如 3D Gaussian Splatting 或 NeRF 等架构）。
我们的核心贡献在于结合具体的建筑专业场景做模型架构调整、数据集与知识库构建。这也符合目前 AI for Science 的常态：大算法思路借鉴计算机领域，结合垂直领域的专业数据和规则进行改造。更理想的是未来能融入深度的领域专业知识，不过目前能真正融合行业知识的模型还比较少。
跨学科背景、博士深造与学术表达的思考
子瑜: 如果有高考生考完想学建筑，或者想做建筑与 AI 结合，按您的经验，是先学建筑再学编程和 AI 吗？跨学科结合有多难？
吕帅: 我当年是误打误撞进了建筑系，一开始不怎么会画画，也没什么审美，在建筑系迷迷糊糊待了两年半。大三的时候做了一个参数化设计的 studio，才发现建筑原来可以跟计算机编程结合，后面就一直往这个方向走。从参数化设计，到声学、能耗等建筑物理模拟，再到后来的 AI。
十几年来我一直在这个交叉方向探索，但直到现在我也觉得自己的 AI 处于刚入门的水平。我更多的是理解技术能干什么，提出想法和实现路线，具体的算法攻关非常依赖团队里有计算机背景的博士生和成员。
跨学科最重要的有两点：第一是理解新技术的边界，明白它能干什么；第二是深耕本专业，准确判断哪些问题是有实际价值的。学术界和产业界的结合国内还有很长的路要走。有时候高校过度看重发论文，但好论文和对业界有实际帮助的技术往往不是一回事。AI 的到来是一个契机，可以把很多以前只有理论专家才懂的技术门槛降低，推向业界普及。
卢米: 你们团队里做 AI 的是自己的博士生，还是跟计算机系的组合作？
吕帅: 两个都在尝试，但更多还是靠自己组里招收有交叉背景的学生。年轻教师面临考核压力，需要快速出成果，而跨学科合作从长远看最好，但短期沟通成本高、效率偏低。
德国在跨学科合作上做得很好，博士生通常有两三个不同学科的导师共同指导。国内在这方面还在发展，真正的跨学科融合需要更多探索。
卢米: 现在的建筑学学生，AI 普及到什么程度了？是学校开设了课程，还是学生自学？
吕帅: 研一的专业课上我会讲一些，另外大部分靠学生自学。现在学 AI 的门槛比以前低太多了，网上的开源教程和 GitHub 项目非常丰富。我们研究生课程的内容更新自由度比较大，只要课程大方向不变，可以引入最新的前沿内容。现在的学生大部分都有跨学科甚至转行的想法，对新知识都很欢迎。
子瑜: 组里的学生有多少选择留高校，多少去业界？
吕帅: 硕士肯定都去业界。现在高校的教职坑位越来越少，未来博士生去业界的比例也会大幅增加，可能会像德国一样，大部分博士都流向工业界。
但跟德国相比有一个差异：德国很多博士课题本身就是工业界出资资助的，非常面向产业，德国人均博士数量也多。我们国内传统工科的博士进入工业界后，相比硕士的核心竞争优势在哪里，其实很多人还没完全想明白。计算机或医学领域博士的专业壁垒很清晰，但传统行业博士进企业如何体现独特价值，是个值得探讨的问题。
卢米: 我跟子瑜刚才也在聊读博到底值不值。如果是去工业界工作，硕士毕业直接去工作积累经验，跟读完博士再去干一样的活，博士的优势在哪？
吕帅: 我之前看到一个很有意思的说法：读博最大的好处，就是让你以后遇到任何问题时，再也不会想通过提升学历去解决它了。
从个人心态上讲，读博会让你更深地挖掘内心，学会自洽地走过一段孤独的探索。科研经历能磨练人的心态，接受实验的失败与不确定性，心态会变得非常稳定。
子瑜: 有时候参加学术会议，很多教授的研究很有意思，但 presentation skill（演讲表达能力）不够好，听下来让人索然无味。对于高校老师来说，吸引优秀学生也需要良好的展示能力。
吕帅: 我自己对生活要求比较低，名家建筑作品很少能直接在感性上打动我，所以我后来转向了偏技术的路线。
你提到 presentation skill 非常关键。怎么让自己做的东西既有学术先进性，又能让别人听得懂、产生共鸣，这是个矛盾的平衡点。郭德纲说过一段话：“艺”是能耐本身，“术”是把它卖出去的能力。学术其实也是这样。工业界有市场检验，学术界很多时候全看你怎么讲故事。读博时导师就强调讲故事的能力，但现在的学生往往忙于赶文章毕业，顾不上打磨这些。
我们研究院的外籍院长总结过学术成长的四个阶段：Frontier（前沿探索）、Technology（转化技术）、System（系统化集成）、Design（机制设计）。年轻时容易追求 Frontier，觉得做技术渐进不够高级，后来才明白把技术做成成熟系统并在现实中落地，是需要深层智慧与权衡的。
子瑜: 感觉美国在 presentation skill 培养上很重视，美国同事讲故事的能力通常很强。
吕帅: 这需要平衡。科学研究必须以求真为根基，不能本末倒置搞成纯粹的自我包装；但在科学做扎实的前提下，清晰的自我表达极其重要。
卢米: 美国偏向低语境文化，习惯不厌其烦地把背景和推导逻辑讲明白；东亚偏向高语境，倾向于直接把结论和公式摆出来让你自己体会。我读博做报告时也曾堆满复杂公式，结果被台下提问：“你做这个研究的实际意义是什么？”这对我触动很大。
子瑜: 这跟成长环境也有关。我们从小接受教育往往是按部就班，缺乏对真实世界的广泛认知和探索。
吕帅: 是的，应试上的 academic smart 培养很多，但 street smart 和对自我的认知在年轻时往往是不足的。
未来展望与招生
子瑜: 吕教授接下来有什么招生计划吗？帮您宣传一下。
吕帅: 我们每年招收一名大陆博士生，以及两名港澳台或海外博士生指标。大陆博士申请竞争非常激烈，港澳台和海外经常招不满。硕士研究生是学院统一招生后再选导师。
另外我们非常欢迎博士后加入，我的在站博后马上出站了，急需招人。深圳和实验室给博士后的待遇很好，年薪大概在 35 万人民币左右。博士生也有学校宿舍、食堂和助研津贴。对于博士生，我非常欢迎有计算机背景的同学报考，能跟我的建筑背景形成互补。
研究方向依然聚焦于生成式设计、AI 在建筑全流程中的协同，以及生物信号与建筑声环境结合等交叉课题。我非常希望能走通产学研闭环，跟真正有技术需求的行业龙头企业合作，把 AI 真正落到建筑实处。
卢米: 感谢吕老师，今天聊了一个多小时，收获特别多！
吕帅: 谢谢子瑜，谢谢卢米！