未来大学的建设工地上塔吊林立，一派热火朝天的景象。而在未来智能庞大的科研体系中，AI的应用触角，也正以意想不到的方式，伸向了那些看似与尖端科技相距遥远的领域，比如——沉睡在厚重历史尘埃之下的考古学。
未来智能的慈善基金会与国内最顶尖的考古研究机构——华夏社会科学院考古研究所，达成了一项合作协议。未来智能将利用其强大的AI能力，协助考古学家处理分析海量的考古数据，试图从中发掘出人类自身难以察觉的、关于过去的蛛丝马迹。
考古，是一门需要极大耐心和细致功夫的学科。面对着堆积如山的陶器碎片、模糊不清的古代遗址测绘图、以及那些如同天书般难以辨认的古老文字，考古学家们往往需要耗费数年甚至数十年的时间，进行分类、比对、考证和解读。
而AI的加入，为这门古老的学科带来了全新的可能性。
未来智能专门为此项目训练了一个代号为“鉴古”（JianGu-AppraisgAntiquity）的AI模型集群：
AI视觉分析模块：利用先进的计算机视觉技术，对海量的出土文物图片或3d扫描模型进行处理。它可以：
碎片智能拼接与复原：将数以万计的陶器、青铜器碎片进行虚拟拼接，尝试复原器物的完整形态，效率远超人工。
纹饰风格比对与溯源：自动识别和比对不同遗址出土器物上的纹饰、铭文风格，寻找它们之间可能存在的文化传播路径或年代演变规律。
空间数据智能分析模块：整合处理考古遗址的地理信息、地层数据、遗迹分布、环境变迁等多维度信息。它可以：
识别聚落模式与功能分区：分析遗址内建筑基址、灰坑、墓葬等的空间分布关系，推断古代聚落的组织结构、功能分区和社会等级。
环境考古与人地关系：结合古气候、古植被等数据，分析环境变迁对古代文明兴衰、迁徙路线的影响。
古文字智能识别与辅助破译模块：这是本次合作的重点和难点。考古学家们提供了一批长期未能完全破译的、战国时期的楚系简牍。这些竹简上的文字因年代久远、书写潦草、部分残缺、加之楚文字本身体系复杂，一直困扰着古文字学界。
“鉴古”AI开始对数万枚简牍的高清扫描图像进行深度学习。它不仅学习单个文字的形态特征，更学习文字出现的语境、词语搭配的频率、以及与其他已知古文字（如金文、小篆）的潜在联系。