## 734｜考古用算法发掘遗址，识别35万块石头：AI变革浪潮中没有冷门专业

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当你听说有人学考古专业，脑海里会浮现什么画面？

我想不少同学的脑海里大概率是这样的：用手铲逐一清理泥土，用小刷子仔细除尘，用卷尺和全站仪测量每一块石头的位置。一整天下来，能完成的工作量有限。当然，还有更极端的情况，有些同学被《鬼吹灯》或者《盗墓笔记》影响太深，以为学考古的人野外做项目，真的需要带上蜡烛和黑驴蹄子。

如果是地质专业呢？你可能想象的就是风餐露宿，几个月不回家，用地质锤敲击岩石取样，用罗盘测量岩层走向，在野外记录地质构造，回到实验室后再分析数据。这些画面不能说错，但它们都停留在过去。

最近，以色列海法大学发布的一项研究，让我对“AI考古”这个词，有了新认知。研究团队用无人机和深度学习算法，成功训练出一套能自动识别并测绘地下及地表建筑遗迹的系统。在测试中，这套系统识别并测绘了约35万块独立建筑石材。

说实话，当我看到这个数字时，我的第一反应是：这还是我认识的那个考古吗？你可以想想，要是人类研究员人工分析35万块石材，需要多长时间？

我先和你说说海法大学的这个项目。它解决了一个考古学里最头疼的问题，就是如何记录倒塌的建筑遗存。不说国外，光咱们国内，因历史积淀深厚，许多城市里很多看似不起眼的土堆或残破城墙，如果追溯起来，往往藏着很多让你大吃一惊的地方。举个例子，我上大学时，曾去同宿舍兄弟的家乡玩，他家在河南驻马店上蔡县。那天他骑车带着我，指着不远处的一个大土堆模样的地方，跟我说，“你知道吗？那里就是李斯墓。”没错，就是辅佐秦始皇统一六国的李斯。直到2000年，李斯墓被列为第三批河南省文物保护单位。

而在地中海区域，考古学家面对的往往也不是保存完好的古城，而是经地震、侵蚀或战争破坏的坍塌石堆。对于我们这些普通人来说，可能这就是一堆乱石；但对考古学家来说，这些石头里藏着建筑的原貌，需要探究哪些是原位的墙基，哪些是滑落的坍塌物，哪些是无关的自然石块。

过去的传统做法是，考古学家要用精密仪器逐一测量关键石块的坐标，再手工绘制每一块石头的形状。这项工作通常要耗费数周甚至数月的时间。更棘手的是，由于时间成本过高，许多发掘项目往往只能记录核心区域，大量非核心区域的数据仅靠低精度照片草草存档，造成了永久性的信息缺失。

这就是考古学的“西西弗斯困境”——你必须详尽记录，但时间永远不够。就像推着石头上山的西西弗斯，越想把记录做扎实，越会觉得时间不够用，始终陷在这种两难境地。

海法大学团队的解决方案，是让AI算法来统计石头。他们用消费级无人机在低空对遗址进行高重叠率拍摄，获取亚厘米级超高分辨率影像。这些影像经过处理后，会生成两类关键数据：一是去除了透视变形的正面影像，二是记录了地表每一像素点的数字表面模型。

接下来，他们采用了一种叫Mask R-CNN专业深度学习算法，这种算法能做到两件事：不仅能检测到石头，还能为每一块石头生成精确的像素级轮廓。即便多块石头紧密堆叠在一起，它也能将它们识别为独立个体——就像你能在一堆乐高积木里分辨出每一块的形状。为什么要用这种特殊模型算法？简单来说，我们平时常看的一类监控视频，对人像或物体的识别，往往只需标出物体所在的矩形框就足够了。但考古不同，仅识别出物体是远远不够的，必须明确物体具体的宽高形状，才有实际意义。

为了确保算法具备泛化能力，研究团队在以色列境内九个不同遗址做了测试。这些遗址涵盖了从沙漠黄土到地中海红土等多种地质背景，也包含了不同的植被覆盖度和石材类型。测试结果显示，系统成功识别并测绘了约35万块独立的建筑石材，其中约20%被算法进一步归类为“墙体结构”的一部分。

这意味着什么？意味着原本需要数周甚至数月的测绘工作，现在几小时就能完成。更关键的是，算法能做到人眼做不到的事——通过分析这35万块石头的倒塌方向，系统能极其精确地识别出古代地震造成的破坏层，甚至推断震中方向。你看，有了AI，算法看到的不再是一堆乱石头，而是隐藏在混乱背后的规律和模式。

当我看完这个案例，我开始查找国内的类似项目，发现一个有意思的现象：在考古领域，国内的AI应用更多集中于文物保护和修复；而在地质勘探领域，国内公司已进入商业化落地阶段，而且数据规模和成效都相当惊人。

先说说地质勘探，它和海法大学项目的技术路径高度相似，都是用遥感影像、无人机和深度学习算法“找东西”，只是一个找遗址，一个找矿藏。

有一家名为“凌云智矿”的公司，创始人是地质学家王选策博士。他们开发了一套“星-空-地立体化勘探矩阵”：卫星遥感负责宏观地质解析，无人机高光谱负责中尺度特征捕捉，地面传感网络负责精准矿藏定位。

这套系统背后是一个多模态地质数据库，包含200多万份矿床档案、50GB成矿模型数据，以及210TB多模态地质数据。注意这个数字，210TB，相当于1亿张高清照片，或是10万部高清电影。前面提到的海法大学处理的是九个遗址的影像数据，凌云智矿则处理全球重要成矿区域的海量数据。

当然，我列举这些数据不是为了炫耀规模，而是想要说明一个问题：当数据量足够大时，AI能看到的内容和人类完全不在一个维度。这就像前几年AI大模型的突破，主要源于规模提升，当几十亿参数的模型被上万亿参数的模型取代，很多之前实现不了的功能就涌现出来了。

那么效果如何？传统矿产勘探周期长、效率低，数据处理滞后以及对专家的过度依赖，勘探成功率仅0.5%。而这个团队的AI驱动的勘探解决方案，目前已在多个国际矿区实现找矿突破，推动靶区识别效率提升300%、勘探成本与周期降低超过50%。这意味着，AI不只是帮人类找得更快，更能帮人类找到原本可能找不到的资源。

再看考古和文保领域，国内的应用方向有所不同。

云冈石窟用AI让消逝千年的第20窟西立佛“重生”。这座佛像早在北魏时期就已坍塌，没有任何形态记载。研究团队对100多块造像残块进行三维激光扫描，再用深度学习算法开展造像聚类研究，在虚拟空间完成残块重组。算法通过学习同期其他佛像的特征，生成缺失的头部和衣纹，最终成功复原了这座佛像。咱们不少同学应该都去过石窟，当你参观石窟时不难发现，很多佛像都存在残缺。但借助这种技术，我们就能在虚拟世界重见大佛全貌。

还有一个例子，川渝石窟部署了AI视频监测机器人，24小时自动捕捉图像并智能分析，精准识别风化剥落、生物侵蚀等表面病害，实现毫米级动态追踪。这些病害多是人眼难以察觉的岩体变化，算法却能清晰捕捉。这就相当于每天24小时不间断监测文物，然后由AI去分辨哪怕一毫米的裂痕变化。这种操作的好处是什么？就是能把问题出现后的“事后抢修”，转变为“提前预防保护”。

说到这里，这几个案例，从海法大学用AI识别墙体石材，到国内用AI找矿、复原大佛、保护石窟，看似方向各异，但本质上它们都在用AI做同一件事：在海量、混乱的数据中，寻找隐藏的模式。虽然场景不同，但算法捕捉的都是人眼看不到的信息。

看完这些案例，我对“冷门专业”有了新理解。

很多人常把考古、地质这类专业归为“冷门”，因为它们听起来离互联网、AI，还有那些“高薪热门”行业很远。但事实可能恰恰相反——这些看似“传统”的领域最需要科技，也最有可能被科技彻底改写。

你想想看，互联网行业的核心问题是什么？是信息的生产、分发和匹配，这些问题在过去二十年已基本解决得七七八八了。而考古和地质领域的核心问题，也就是在海量、混乱、高维度的真实世界数据中寻找有意义的模式，这个问题直到AI时代才刚刚有了真正的解决方案。

海法大学研究团队介绍这个项目时，强调他们的系统“节省了大量研究时间”，让遗址数据“瞬间变得连贯有序”。但这并不意味着考古学家会被取代，而是大量的时间被解放了。AI接管了数石头这类枯燥工作，让专家能回归考古学核心——阐释那些被发现的遗迹背后的意义。

在前不久结束的新年十日谈直播里，常有用户问我某个职业可以用AI吗？今天这个案例，我就是想告诉你，不要再这样提问了，比如“我是做考古的，我的职业能用AI吗？”这类问题本身就有问题。

你不应该再问“我的职业能不能用AI”，而应该问“我今天要完成的这项任务能不能用AI”。职业是一个宽泛的大框，但工作却由无数具体任务组成的——就拿前面的案例来说，记录石头位置、分析钻孔数据、识别病害、复原残缺图像等等，每一项任务都可能有对应的AI解决方案。

更关键的是，你要强迫自己凡事先用AI试一试。不是“想起了再用”，而是“先用起来”。只有这样，你才能培养出用AI的感觉——清楚自己哪些任务适合AI、哪些不适合，明确AI的边界在哪里，你的价值在哪里。

那天我在直播里，偷偷看了眼手机屏幕，看到有位用户留言说“我是一名43岁的保安，我能用AI吗？”就像我前面说的，不要被保安这个岗位限制住思路，重点是拆开每天的工作任务，比如有巡检任务，你就可以用免费的豆包，用口述的方式，把自己的巡检过程变成结构化的巡检报告，再加上提醒和备注，时间长了，同事也会觉得你很靠谱。你也可以用拍照的方式，发现问题时就记录下来、存档反馈。再比如原本小区门口贴的粗暴的提醒文字，你也能让AI改成人性化文案或海报。这些都是可以让AI完成的一些具体工作任务。当然，保安还有不少值守时间，那么你完全可以让AI当你的兴趣导师，快速学会几门小手艺。现在有了AI，想要快速了解、入门一项手艺，直接向AI求助就行。

所以我想说的事，在如今的AI大潮里，没有冷门专业，只有冷门思维。那些固守舒适区的“热门专业”，哪怕是“人工智能专业”，如果不能跟上最新发展趋势，也可能被AI取代。你想想当年的“电子商务”专业，很多人毕业后才发现，京东、淘宝、拼多多构建的电商世界，早已和课本里的电商世界截然不同。而那些愿意拆解任务、主动尝试应用AI的“冷门专业”从业者，必然会迎来前所未有的新机会，因为AI能帮他们完成大量过去仅凭自身力量难以完成的工作。

毕竟，当35万块石头都能被AI算法精准识别，还有什么是不可能的呢？不妨试想一下，如果《鬼吹灯》里的胡八一、王胖子和雪莉杨这个摸金三人组，有了AI加持会怎么样？比如他们再抵达新地点后，胡八一不用再对着罗盘、古籍苦思冥想。他只需掏出搭载AI的便携终端，输入当地山川走势、水文数据、卫星地图，系统就能快速对标《十六字阴阳风水秘术》的理论，生成三维风水格局模型。再比如遇到“九曲回环煞”这种容易让人迷路的地形，AI能直接规划安全绕行路线，避免胡八一因罗盘受磁场干扰而判断失误等等。

> 相关链接：
> 海法大学项目论文
> https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0305440325002791

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最后，再和你预告一场直播，面对AI浪潮，我们该如何培养面向未来的孩子？

1月26日晚6:00，我和罗老师组了一个局，请来了10位教育大咖。我们不讲空话，只想把关于孩子天赋识别、专业选择、学科辅导、家庭教育、课题研究、兴趣探索和解决问题能力的真知灼见，毫无保留地分享给你。

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好，今天的广播就到这里。如果你觉得有帮助，欢迎分享转发给朋友。明天咱们接着聊AI。

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