2025年12月2日，辽宁大学历史学部考古文博学院“东北亚考古新视野”（第十二讲）于蒲河校区文华楼356会议室举行。本次讲座以“基于文物的智能考古研究进展及展望”为主题，邀请吉林大学人工智能学院杨溪副教授担任主讲。本次讲座由徐廷教授主持，赵海龙教授、郑钧夫副教授、白杨老师及考古文博学院本科生、硕士研究生等40余人参与了本次学术交流。

讲座伊始，主持人徐廷教授简要介绍了人工智能与考古学交叉融合的时代背景，指出引入人工智能理论与方法是推动考古学研究创新发展的重要路径。

在报告中，杨溪副教授系统梳理了人工智能的发展脉络。他指出，自20世纪60年代首次提出，人工智能领域经历了深刻转变。特别是近年来，深度学习技术已成为主流，大模型也开始在考古研究中展现潜力。

杨溪副教授重点介绍了其团队在多个方向上的探索与实践。在青铜器智能断代方面，团队构建了“知识引导的神经网络”，将专家关于器型、纹饰演变规律的先验知识融入模型，并开发了“吉金识辨”微信小程序，实现拍照断代与决策依据可视化。在文物碎片拼合上，团队创新性地提出“海量检索模式”，使研究更贴近考古现场的真实情境。面对报告中陶器线图排版不规则、目标小、图文混杂等难题，团队因此设计了“神经网络 + 知识规则”的混合架构，实现了图像与文字信息的精准关联，显著提升了资料处理效率。在古文字识别方面，团队直面金文图像质量退化、采集方式多样、字符分布极端长尾等挑战，构建了大规模数据集，并提出两阶段检测识别框架与混合专家模型，有效提升了模糊、低质铭文的辨识率。在陶器演化分析中，团队基于深度学习模型对陶器线图进行特征提取与聚类，不仅验证了专家已观察到的器形演变规律，还发现了若干传统方法未能明确捕捉的形态变化趋势，展现出AI在形态细部演化规律挖掘方面的潜力。在文化遗产传播与体验层面，团队也利用3D扫描与VR技术，构建了青铜器虚拟博物馆环境，并设计了融合文本、视频与互动任务的策展游戏，让用户在沉浸式漫游中主动探索青铜器知识，突破了传统展厅依赖文字讲解、互动形式单一的局限。

杨溪副教授也坦言，当前智能考古研究仍面临一些挑战。一方面，现有工作在一定程度上呈现“碎片化”与“工具化”特点；另一方面，高质量考古数据的稀缺仍是制约模型性能与实际应用的关键瓶颈。展望未来，他认为智能考古应超越工具属性，走向“人机协同”的研究新范式。

在随后的互动环节，与会师生围绕AI与考古基本功的平衡、AI在文物真伪鉴定中的适用性、二维数据存在缺陷难题等议题展开了热烈讨论。