从目前来看，AI在文化遗产保护中的应用路径广泛且多样，从考古研究到数字化保护，再到非物质文化遗产的传承与创新设计，以及建筑文化遗产的保护与利用等各个方面，AI技术都展现出了巨大的潜力和价值，同时，AI的发展也为文化遗产内容的可访问性提供了新的方向，为提高博物馆文物资源利用率，提升人与文物、数据、机器之间的互动性做出突出贡献。未来，随着AI技术的不断进步和发展，其在文化遗产保护中的应用将更加深入和广泛。

一、目前AI在考古研究中的最新应用案例

人工智能（AI）在考古研究中的应用已经取得了显著的进展，涵盖了从数据收集、分析到修复等多个方面。

（一）自动化记录和对象检测。AutArch项目利用AI辅助的工作流程，通过对象检测神经网络和进一步的分类网络，加速、自动化并标准化来自大型未排序PDF文件中考古图纸和照片的数据收集。这种方法能够识别常见的考古目录对象，如坟墓、骨骼、陶瓷、装饰品、石制工具和地图，并在页面上空间相关地分析这些对象，提取真实属性，如基于北箭头和比例尺的坟墓大小和方向。

（二）出土文物的考古年代学。开发了一个AI应用程序，用于青铜鼎的考古年代学，该应用程序采用分类模型预测输入鼎的时期，并使用检测模型显示特征部分以做出考古年代学的决定，用户可以通过微信小程序轻松地通过拍摄青铜鼎的照片来获取智能考古年代学的结果。

（三）考古遗址检测。使用预训练的语义分割深度学习模型，在美索不达米亚泛滥平原环境中检测考古遗址。这些模型使用公开可用的卫星图像和矢量形状进行微调，以提高检测准确性。这种方法结合了人类专家的领域知识，通过创建热图或矢量化预测结果，使考古学家能够更好地组织现场调查并细化数据集。

（四）城市保护角度的应用。例如，罗马城市规划遗迹的新发现。通过整合深度学习和计算机视觉技术，从航空图片中识别古代罗马的城市规划遗迹，这种方法支持考古学家发现难以手动识别的遗迹，因为它们可能需要在广阔的领土上寻找或隐藏于直接观察之外。

（五）古代遗址保护方面的应用。古人类遗迹保护过程中，AI的深度学习算法被用于发现古人类遗迹，例如在美国东南部发现了多处距今3000～5000年前的美洲原住民生存遗迹——贝环（Shell Ring）。这一发现有助于进一步了解美国原住民的社会经济结构。

（六）考古遗址的自动检测。利用监督深度学习方法对遥感数据进行自动分析，以检测和绘制不同类型的考古遗址，即使在数据量相对有限的情况下，也能通过简单的八层全卷积网络有效地训练模型，以识别和分类考古遗址，并成功区分具有相似特征的其他特征。

（七）古器物的计算重建。使用自动器物重建系统的开发，这些系统能够处理真实世界几何难题，不仅仅是找到匹配的碎片并随后对齐这些匹配的碎片，这些系统可以同时解决多个未知数量的多个谜题，为科研数据的统计和研究节约了时间，一定程度上固定了量化单位。

二、利用AI技术实现文化遗产的数字化保护

利用AI技术实现文化遗产的数字化保护，并确保其长期保存和可访问性，可以通过以下几个方面进行：

（一）数字化采集与存储。例如《内蒙古河套文化博物院馆藏文物预防性保护项目》，建立了文物、文化遗产资源的数字化分类体系，并使用3D数据标准采集技术。其原理是使用3D扫描技术来捕捉文物、文化遗产的详细图像和三维坐标，这些技术能够高效地收集文化遗产的数据，为后续的保护和研究提供基础。

（二）虚拟现实与增强现实技术的应用。通过虚拟现实（VR）和增强现实（AR）技术，可以创建沉浸式的环境，使用户能够以逼真的方式体验文化遗产。例如，内蒙古河套文化博物院线上3D文物展厅，使用VR技术可以用于将库房和展厅的文物、濒临消失的文物呈现在社会公众的面前，而AR技术则可以在现实世界中叠加虚拟信息，增强用户的体验。

（三）知识可视化与交互平台的构建。AI技术也可以用于探讨非物质文化遗产知识的可视化表达，并构建多媒体交互体系平台，包括开发数字图书馆和在线展示平台，使文化遗产能够被更广泛地共享和传播。

（四）自动化监测与管理。利用AI技术对文化遗产进行自动化监测，特别是对于不可移动的文化遗产，通过比较不同时间点创建的3D点云，AI可以帮助追踪文化遗产的变化，从而及时发现并处理潜在的问题。

（五）社区参与与包容性设计。鼓励社区参与文化的保护和使用工作，并通过AI技术支持包容性的档案和记录系统，包括铸牢中华民族共同体意识的开展，以促进社会的整体进步和发展。

跨学科融合与人才培养：推动数字化技术与多学科交叉融合，培养复合型人才，以支持文化遗产保护与传承的技术体系。这需要计算机科学、人工智能、历史学、艺术学等多个领域的专家共同合作，开发出创新的解决方案。

（四）非物质文化遗产通过AI技术的创新案例

非物质文化遗产通过AI技术的创新设计成功案例包括：

景泰蓝制作工艺的数字创新设计：通过人工智能的应用，对景泰蓝的传统制作工艺进行了数字化创新设计。这种设计不仅丰富了传统设计方法，还提高了参与者的主动性和热情，为观众提供了更好的观赏体验。

秦淮灯彩的数字化产品创新设计：以国家级非物质文化遗产"秦淮灯彩"为例，通过深入分析其历史、材料、工艺和造型，结合民俗文化内容，进行了数字化创新设计实践。这一实践通过艺术再现和交互装置设计，展现了灯彩从实用形态到审美象征的文化价值转变过程，并验证了内容交互的可行性。

基于AR技术的非物质文化遗产活态化设计：利用增强现实（AR）技术，探索了非物质文化遗产活态化设计的方法与策略。这种方法旨在解决非遗文化展示途径枯燥单调的问题，通过新的技术手段使人们更易于接触和理解非遗文化，从而实现非遗传承和保护的目的。

（五）AI如何在建筑文化遗产保护与利用中的技术手段

人工智能（AI）在建筑文化遗产保护与利用中发挥着越来越重要的作用，主要通过以下几种技术或方法实现：

自动化监测与3D建模：利用激光扫描、3D摄影测量技术结合AI和地理信息系统（GIS）交互，开发软件以检测和比较不同时间段的同一文化遗产对象和地点的2D和3D数据。这种方法能够有效地、客观地监测文化遗产的状态，并及时采取行动。

智能识别与评估：AI技术在建筑文化遗产的调查测绘、识别评估方面展现出巨大潜力。例如，基于3D卷积神经网络（CNN）的短视频边界检测模型，可以提高非物质文化遗产视频中剪辑镜头检测的准确性，从而辅助文化遗产的数字化记录和分析。

虚拟现实技术：通过采集珍贵建筑的照片并使用Agisoft PhotoScan、Xnormal、Autodesk Maya、Unreal Engine 4等软件创建虚拟环境，实现街景漫游。这种技术不仅提高了建筑保护领域的研究水平，也为文化遗产的传承提供了新的途径。

建筑设计与修复：AI技术如条件生成对抗网络（GANs）和深度神经网络被应用于旧建筑的翻新过程中，帮助建筑师标准化平面图和生成设计模块。这些技术能够分析现有建筑的数据，创建最佳的建筑计划，同时考虑到能源效率和可持续性，从而提高住宅的可持续性和整体环境效益。

数字化复原与保护：数字化技术，包括计算机技术和三维建模，为建筑遗产的复原和保护提供了新思路。通过收集相关资料并制作成三维建筑漫游动画影片，再进行虚拟现实制作，实现了损毁或消失建筑的三维立体可视化再现，同时也为研究者提供了身临其境的体验，有利于长期安全保护。

（六）博物馆文物资源管理中AI技术的现状和趋势

在博物馆文物资源管理中，人工智能（AI）技术的应用现状和未来趋势表现为多方面的探索和发展。目前，AI技术在博物馆领域的应用主要集中在数据数字化、智能导览、观众互动、文物保护修复及鉴定等方面。例如，通过计算机视觉和机器学习技术，可以对博物馆藏品进行更深入的研究和展示。此外，智慧博物馆的概念也在逐步发展，这包括利用物联网、大数据和云计算等技术来提升博物馆的服务、保护和管理能力。

未来趋势方面，随着AI技术的不断进步，其在博物馆中的应用将更加广泛和深入。生成式人工智能如ChatGPT等技术将进一步推动博物馆服务的智能化，改善文化研究、宣传教育和观众服务等方面的工作。此外，AI技术也将帮助博物馆更好地进行资源管理和数据分析，从而提高策展质量和观众参与度。

然而，尽管AI技术在博物馆领域的应用前景广阔，但也面临一些挑战和困难。例如，如何有效地整合和利用大量的文化遗产数据，以及如何处理和保护这些数据的安全性和隐私性问题。此外，还需要解决技术与传统博物馆文化的融合问题，确保技术应用不会破坏或改变文化遗产的本质和价值。

总之，AI技术在博物馆文物资源管理中的应用正处于快速发展阶段，未来有望实现更高效、智能化的管理和展示方式。

作者简介：高奇峰（1991.11），男，汉族，内蒙巴彦淖尔市，大学本科，现任内蒙河套文化博物院。主任职务，文博中级馆员职务，学术研究领域主要为文化遗产保护、文物修复工作等。