史骏：AI 技术在田野考古中应用展望
AI 辅助田野考古发掘（AI 生成）
在大数据技术驱动全球变革的当下，生成式预训练模型（GPT、DeepSeek等）的突破性发展正引领人工智能技术进入质变阶段。这场由算法革新与算力跃升共同推动的智能革命，正在重构人类社会的生产范式与生活图景。斯坦福大学《人工智能指数报告》预测，世界顶尖AI系统在特定领域的认知能力将于2025年底超越人类专家水平。国际先进人工智能协会（AAAI）研究显示，若保持现有发展速度，通用人工智能（AGI）在2027—2030年间或将实现群体性智力突破。
AI将深度助推考古学发展
考古学自诞生之初即展现出显著的跨学科特质，其理论建构始终与科学革命同频共振。达尔文1859年出版的《物种起源》揭示的生物演化规律，不仅为考古学提供了文化遗存历时性分析的理论范式，更直接催化了学科方法论的革新—地质学层位原理孕育了考古地层学，古生物分类思想催生了考古类型学，二者共同构成现代考古学的基石。
20世纪后半期以来，考古学与其他学科的发展密不可分，和新的科技方法不断融合升华。一方面，现代科技的进步乃至AI技术为考古学资料的记录、保护、展示等增加便利，提升精确性，从而提高研究深度与广度。另一方面，考古工作者需要了解最新科技进展，拓展考古资料维度，由微观研究（孢粉、植硅体、同位素、DNA等）上升至宏观视野的文明研究。
AI辅助考古数据分析（AI生成）
在考古学AI化发展中，构建多源异构数据智能系统是必然路径。通过算力集群与深度学习架构，AI重构历史认知的时空坐标：宏观层面，基于迁移学习的时空建模算法可整合多模态考古数据，构建文明演进的可计算模型；微观层面，从器物纹饰到土壤微结构，从已知探方到未勘探地块，高光谱成像与生成对抗网络（GAN）能突破传统采样局限，实现物质遗存的全息化解析。
具体来说，AI考古有以下意义：
第一，田野考古调查和发掘本质上是采集获取信息资料的过程。随着科技考古手段日新月异，田野考古数据呈几何式增长，存在不同类型的数据：陶瓷、金属、漆木、玉石等不同器物材质的数据，以及器物纹饰、古建筑结构、出土图像文字、地层等数据，还有遗迹遗物的二维数据图像、点云数据、三维数据建模等。不同类别的数据有不同的分析和建库方法，AI能助力考古数据体系的构建。
第二，目前大多数的田野考古工作方式对古代文化遗存来说是有损的，可能会导致部分信息流失。考古工作者需要谨慎对待被放弃的内容，当前无法研究的信息数据未来可能具有重要参考价值，因此应将其全部数字化，为后续研究提供支持。
第三，田野考古结合AI技术，可高效收集、整理和分析数据。AI通过聚类和分类算法梳理遗物信息，发现潜在联系；利用深度学习还原古代城市布局和功能分区；结合三维建模和交互功能，实现沉浸式数据可视化；模拟古代社会系统，分析贸易路线等复杂问题；最终生成考古报告，助力学术研究，推动考古成果普及。
AI机器人田野调查（AI生成）
实例探索
考古类型学是考古学研究的基本方法之一，其研究基础是器物形态的相似性和进化原理，但传统考古类型学依赖人工经验，存在主观性强、效率低、跨区域对比困难等问题。AI通过处理海量器物图像、三维扫描数据和属性标签，能突破人类视觉局限，利用卷积神经网络自动提取器物纹饰的拓扑结构、器形轮廓的几何特征，建立动态演进模型，并通过时间序列模型来模拟器物风格的跨时代演变规律，显著提升分类断代的客观性和效率。
AI 大模型训练（AI 生成）
数据层构建：多模态考古数据融合体系
第一，考古实体三维重建技术。通过激光雷达扫描与摄影测量技术实现遗物点云数据采集，采用器物表面重建算法构建毫米级精度的三维模型。针对陶器、青铜器等典型器物，建立包含形态参数（口径/腹径/底径）、纹饰分布、制作痕迹等多维特征向量的结构化数据库。通过激光扫描或深度学习算法，生成器物的三维模型。
第二，跨时空数据标准化处理。开发基于本体的考古类型学数据标注系统，采用文化遗产信息本体参考模型（CIDOCCRM）对器物的文化属性、地层关系、年代序列进行语义标注。运用生成对抗网络（GAN）解决区域文化差异导致的数据分布偏移问题，通过AI计算机视觉技术（StyleTransfer）实现不同考古学文化类型特征的域适应迁移。
第三，增强型考古数据仓库架构。构建分布式数据库存储实体关系网络，涵盖器物实体、遗址单元、文化层位等要素，定义时空关联、类型演变等关系。采用知识图谱嵌入技术（TransE算法）将离散的考古学文化要素转化为连续向量空间中的拓扑结构。基于深度学习的分类模型（如ResNet、VGGNet）可对器物进行自动分类，识别器物的型与式，并构建分类体系。
AI辅助考古类型学分析（AI生成）
模型架构创新：时空感知的深度类型学网络
第一，多尺度特征提取模块。设计双路径卷积神经网络，一条路径处理全局形态特征，另一条路径使用可变形卷积捕捉文物的局部纹饰细节。引入三维卷积层处理剖面序列，实现从二维纹饰到三维形态的联合建模。通过图像技术提取器物的形态特征（如器口形状、纹饰图案），分析其演变规律。
第二，文化语境嵌入层。开发基于Transformer的时空编码器，将14C年代数据、地理坐标信息转化为多维的上下文向量。通过气候模型与地理信息系统，分析环境变化对器物演化的影响。通过多头注意力机制建立跨文化区的类型学关联，利用位置编码技术保留器物在文化传播路径中的时空位置信息。利用社会网络分析工具，研究器物传播背后的人群互动与社会结构。结合文本、图像、地理信息等多模态数据，验证考古类型学研究的结论。第三，动态演化推理模块。建立层次化时间序列模型，模拟类型学演变过程。输入层接收器物特征，隐层建模文化因素交互，输出层生成演变概率矩阵。引入元学习框架，实现跨文化区域快速适应，使模型能根据新发现的遗物动态调整分类标准。通过时间序列分析模型（如LSTM），分析器物形态演变序列，确定其分期与年代。
实例：考古类型学智能分析系统实践
陶器类型智能判别系统 目前，已有高校利用包含数十万件跨文化区陶器样本的数据集，训练多任务学习模型。该模型通过共享主干网络提取底层特征，分支网络分别完成器型分类（ResNet-152）、纹饰识别（MaskR-CNN）和文化归属预测（GAT图网络）三项任务。在陶器分类任务中，模型准确率显著提升，效率远超传统类型学方法。例如陕西科技大学开发的“中国古陶瓷多元信息智能管理与应用系统”，应用于陕西省乃至全国出土陶器、白瓷、青瓷、黑瓷等古陶瓷器的综合断源断代。
陕西科技大学开发的“中国古陶瓷多元信息智能管理与应用系统”（陕西科技大学官网）
安阳殷墟牛尊的浇注与凝固过程（陕西卫视官方微博）
青铜器铸造技术演化模型 构建包含铸造痕迹、合金成分、范线特征的3D点云数据集，训练使用卷积神经网络进行铸造工艺分类。通过时序注意力机制剖析商周铸造技术传播路径，成功识别中原核心区与区域类型间的技术扩散梯度。如西北工业大学材料科学与考古研究团队首次使用铸造模拟对古代金属文物研究，成功复原了鼎的凝固过程，还复原了安阳殷墟牛尊的浇注与凝固过程，通过动画形式展示，让观众能直观了解青铜器的凝固机理。
跨区域文化传播模拟系统 整合多个考古学文化区、多个遗址单元的时空数据，训练时空图卷积网络（ST-GCN）模拟新石器时代文化传播路径。预测精度较传统GIS分析有所提升，为文化互动研究提供量化依据。
当前AI正加速与各行业融合发展，但在考古领域仍面临三大核心挑战：首先，数据标准化体系尚未建立，不同遗址和文物的扫描精度差异、文物数据库格式不统一等问题，导致AI模型难以进行标准化训练，直接影响数据价值的深度挖掘；其次，跨学科协作机制存在断层，考古学家与AI工程师的知识体系对接不足，容易造成技术应用与学术研究需求之间的错位；第三，三维数字化进程相对滞后，现有数字化资产的应用场景开发有限，且在场景复原过程中存在主观想象介入过多的情况，亟待建立基于考古实证框架的智能化推演标准。展望未来发展，随着深度学习、知识图谱等技术的突破，AI将在遗址智能测绘、文物断代分析、古代社会模拟重建等领域发挥更大作用。通过技术创新与学科融合的双轮驱动，AI必将成为破解历史密码、重建文明图景的核心技术力量，为人类文明研究开辟全新的认知维度。
