考古发掘与文物保护技术 - 创新性地提出“精细化发掘+应急保护+复原研究”一体化工作范式 成功科学复原出包括髹漆马铠甲以及国内唯一的唐代金甲实物——鎏金铜铠甲在内的多件（套）珍贵文物 [1] - 以都兰出土唐代扎经染色织物为核心进行研究 确立了中国作为扎经染色这一世界性古典纺织技术主要发源地的历史地位 [1] 农业起源与早期文明研究 - 聚焦中国北方旱作农业起源关键遗址 通过多学科合作研究系统总结了旱作农业与早期文明发展的三个关键时间节点 [1] - 通过科技手段确定浙江余姚施岙遗址出土的古树遗存约为公元前2520年良渚文化时期的杨梅古树 并首次将古树从“杨梅属”鉴定到了“杨梅种” 这是国内最早、最为明确的杨梅树种 [2] 数字技术与史前工程研究 - 创新集成卫星遥感、无人机航拍、遗址三维重建等前沿信息技术 从防洪、灌溉等角度提出良渚古城外围、江汉平原等史前聚落治水模式 [2] - 研究揭示先民掌握气候、水文特征 通过合理整治管理水资源以应对气候变化 从而推动史前文明的诞生与发展 [2]

研究核心发现 - 研究将中国大型水利工程建设的历史向前推进了近3000年 证实早在5000年前中国先民就已开展大型水利工程建设[1] - 史前治水是长江中下游地区的普遍模式 先民通过主动整治、管理、调配水利资源来抵御局部气候变化 实现稳定农耕与家畜饲养 为复杂社会分工和中华文明诞生奠定基石[1][3] - 研究从防洪减灾与农田灌溉双重视角切入 深刻揭示史前聚落“因水而兴、循水而建”的演进逻辑[4] 研究方法与技术 - 研究创新集成卫星遥感、无人机航拍、遗址三维重建、激光雷达扫描、空间模拟等前沿信息技术[3] - 深度融合田野考古成果与区域数字高程模型等数据 将重要史前聚落遗址置于流域大环境与局部小环境的双重维度中开展系统研究[3] - 通过解析高分辨率遗址数字信息 精准还原史前聚落的微地貌特征与形成演化轨迹 构建起史前人地关系研究新范式[4] - 团队使用无人机拍摄与三维重建技术获取了30多处史前聚落遗址的三维空间信息[7] 研究区域与实证 - 系统研究区域包括浙江良渚古城外围、湖北江汉平原、湖南澧阳平原、江西抚河流域等重要史前聚落遗址[3] - 研究结论已在浙江良渚古城外围水利系统、湖北屈家岭遗址水利设施、石家河遗址蓄水与引水工程、城河遗址拦河蓄水灌溉工程等多处重要遗址的田野考古工作中得到充分印证[6] - 刘建国研究员10多年前通过分析遥感影像 首次提出浙江良渚古城外围存在一系列大型史前水利工程 相关论文以“5100年前中国最早的水利设施”为题发表[7] 历史背景与全球意义 - 长江中下游地区土壤肥沃、雨水充沛 但季风气候导致初夏易洪涝、夏秋易干旱 严重影响农业种植[3] - 史前先民从家庭式挖掘水塘蓄水灌溉、修筑圩垸治理洪涝开始 逐步联合起来因地制宜修建规模复杂的水利工程 用于雨季防洪和旱季灌溉[6] - 世界四大早期文明都诞生在北纬30度附近的大河流域 都需要面对洪水、干旱等挑战 先民依靠智慧与自然抗争以确保粮食丰收和社会发展 为人类早期文明奠定基础[6]

科技考古与文化遗产保护领域重大成果发布 - 中国历史研究院与中国社会科学院科技考古与文化遗产保护重点实验室于1月14日联合发布了6项重大研究成果 [1] 成果一：中国动物资源标本库 - 创建了全球领先的科技考古资源标准库 [1] 成果二：田野考古与文物保护新范式 - 以2018血渭一号墓实验室保护项目为例，创新了田野考古发掘与文物保护的新范式 [1] 成果三：唐代扎经染色织物修复 - 在纺织考古实验研究方面取得新进展，完成了唐代扎经染色织物的修复与研究 [1] 成果四：中国北方旱作农业史 - 在燕山南北地区发现了中国北方万年农业文化史的科技考古新证据，揭示了早期旱作农业的三个阶段 [1] 成果五：最早的杨梅古树遗存 - 在施岙遗址良渚文化时期遗存中，考古发现了中国最早的杨梅古树 [1] 成果六：史前治水文明研究 - 通过数字考古技术，揭秘了中国距今5000年前后的水利工程，推进了我国史前治水文明研究 [1]

行业动态：数字考古技术培训与交流 - 首届中亚数字考古人才培训班在西安举办 来自中亚五国的12位青年学者参与并顺利结业 培训为期10天[1] - 培训班聚焦实用、高效、可推广的理念、技术和方法 整合了西北大学考古学、遥感与GIS等优质资源 并邀请国内高校、科研院所及科技企业专家组成教学团队[1] - 培训采用“课堂理论+现场实训+沉浸式体验”相结合的形式 旨在提升学员在数据采集、三维记录、空间分析等方面的数字素养、创新思维和实践能力[1] 培训内容与技术应用 - 课堂教学系统介绍了数字摄影与数字影像、遥感考古、考古地理信息系统等相关理论及应用 以及数字考古设备与软件的使用方法[3] - 现场实训在多家数字考古领域知名科技企业支持下开展 采用“理论筑基—实操淬炼—场景赋能”三位一体教学范式 帮助学员快速了解前沿技术并掌握实用技能[3] - 在西安云图信息技术有限公司 专家讲授“田野考古数字化方法与技术”和“考古GIS应用案例” 并联合一线考古团队在发掘现场开展“易考古”平台的实战化操作[3] - 在陕西十月文物保护有限公司 专家讲解考古常用绘图软件并指导操作 学员借助专业设备沉浸式体验文化遗产虚拟展示互动 通过虚拟漫游等方式观察文物出土状态及遗址地层[5] 企业参与与实地教学 - 西安云图信息技术有限公司联合西安市文物保护考古研究院 在考古发掘现场开展遗迹快速三维建模操作[5] - 培训班组织学员赴秦始皇帝陵博物院了解核心文物毫米级精度数字化信息采集工程 赴陕西考古博物馆体验杨官寨遗址互动设施、考古现场数字影像及文物保护移动实验室等[5] - 陕西十月文物保护有限公司为学员提供了VR虚拟仿真体验[7] 合作成果与未来展望 - 培训班结业仪式上 西北大学及丝绸之路考古合作研究中心为学员颁发结业证书 并为相关企业代表颁发感谢状[7] - 学员代表表示会将所学知识应用于丝绸之路考古和文化遗产保护工作 并欢迎中国专家到哈萨克斯坦现场指导[7] - 此次培训班由陕西省文物局、西北大学和联合国教科文组织国际自然与文化遗产空间技术中心指导 由丝绸之路考古合作研究中心与HIST西安分中心联合主办[7]

研究核心突破 - 北京大学团队推出了全球首个面向古希腊陶罐的3D视觉问答数据集VaseVQA-3D，并配套开发了专用视觉语言模型VaseVLM [1] - 该研究标志着AI正从通用“识图机器”向专业的“文化考古Agent”演进 [2] - 传统视觉语言模型在文化遗产领域存在明显不足，而新方案通过构建高质量、结构化的专业数据解决了这一问题 [3][4][5] 数据集构建方法 - 团队从现有资源中收集了3万多张古希腊陶器2D照片，经过多道筛选后保留了3880张高质量图像 [7][9][12] - 利用TripoSG技术将2D图像转换为664个高保真的GLB格式3D模型 [11] - 通过GPT-4o生成并增强了4460组“问题-答案”对，并为每个3D模型撰写了详细说明 [11] - 为确保3D模型质量，选取了24个高质量3D陶器作为标准样板进行检验 [14] 专用模型训练 - 以Qwen2.5-VL为基底，训练了专用模型VaseVLM [15] - 训练分为两个阶段：第一阶段为SFT监督微调，使用360度旋转视频和考古描述训练基础识别能力 [16][18] - 第二阶段为RLVR强化学习，将考古知识拆分为六个语义维度，模型根据每个维度的回答获得奖励 [16][18][19] - 该模型涵盖陶罐的六大核心属性：材质、工艺、形制、年代、装饰、归属 [17] 性能表现评估 - 在多项Vase-3D视觉问答任务上，VaseVLM的表现大幅超越现有基线模型 [20] - 相比最强基线模型，VaseVLM在R@1准确率上提升了12.8%，词汇相似度提升了6.6% [20] - 在专家人工评分中，VaseVLM-7B-RL模型获得了10位考古专家平均4.57分（满分5分）的高评价 [20][22] - VaseVLM生成的描述在自然度和学术准确性上显著优于通用大模型 [21] 未来应用与影响 - 该项目计划未来拓展到更多文化遗产领域，并建立更完善的数字遗产展示形式 [22] - 该研究为数字考古提供了全新的技术路径 [22] - 相关论文、官方网站、代码及数据集均已公开 [23]