## 853｜三千年前的陨铁、钢铁机器的微弱异常：AI正在填上人类的感知盲区

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不知道你有没有去过三星堆。我第一次去的时候，整个人都受到了很大的震撼。很多出土物品的设计都让我感觉特别奇幻，跟我去过的其他博物馆气质完全不一样。所以最近看到一条三星堆研究方面的消息，我觉得特别有意思，拿出来跟你分享一下。

在三星堆7号祭祀坑里，研究人员发现了一件非常特殊的铁器。直到2026年5月，四川大学考古文博学院和四川省文物考古研究院联合在国际期刊上发表了一篇论文，才算正式揭开这个器物的谜底：这块铁，来自太空。

这件东西长约20厘米，形状像斧头，被埋了三千多年，锈蚀严重，出土时脆得根本不敢直接移动，考古队只能连周围的土一起切割打包，整块运回实验室。我把论文里这件器物的图片放在文稿里了，你可以看一眼。

![图片](https://piccdn2.umiwi.com/uploader/image/ddarticle/2026051723/1910220092898352064/051723.png)

然后研究人员对脱落的碎片做了成分分析，结果令人非常吃惊：铁含量77.80%，镍含量19.84%。

镍含量将近20%，这个数字意味着什么？在自然界的铁矿石里，这种比例极其罕见。更关键的是，在商代晚期的冶铸条件下，古人根本没有办法人工熔炼出成分如此均匀的铁合金。因为镍在铁里的扩散需要持续保持极高温度，当时的技术完全达不到。

当然，别说商代了，我特意去查了一下咱们出土的秦朝器物的铁元素含量成分。要知道，秦朝可比三星堆的鼎盛时期晚1000年左右。

而在秦陵西侧出土的大型铁铧，也就是农具，铁含量约93%-95%。河南新郑郑韩故城战国时期冶铁遗址出土的铁器，铁含量也在90%-95%。这基本就是战国和秦朝时期的冶炼水平：铁含量普遍都在90%以上，剩下的主要是碳、硅、锰、磷等杂质元素，基本没有出现过超过20%的镍元素。

唯一的解释只有一个：这块铁不是从地球矿石里炼出来的，它是陨铁。也就是说，古蜀人捡到了一块从天上掉下来的铁，然后把它打磨成器物，最后在某场隆重的仪式里，把它投入了祭祀坑。

这是中国西南地区迄今发现的最早陨铁文物，也是中国青铜时代已知同类文物中体积最大的一件。说到这里，你可能会说：不就是一块铁嘛，有那么稀奇吗？

还真的是很稀奇。在人类掌握成熟的冶铁技术之前，地球上几乎没有天然金属铁可以直接使用。铁矿石必须经过高温冶炼才能变成铁，而这个技术直到铁器时代才出现。所以在青铜时代，古人唯一能接触到的“现成铁”，就是从天上掉下来的陨石。陨铁是那个年代最稀缺的金属之一，珍贵程度可能比黄金还高。

三星堆这件东西更特别的地方在于：它是纯陨铁制品。

中国此前已确认的12件陨铁文物，不含这次发现的这个东西，大多数集中在北方，而且几乎都是“铜铁复合器”，也就是把陨铁锻成薄刃，镶嵌在青铜兵器上，增加锋利度。

但三星堆这件是单独的纯铁器，没有任何青铜部件，独立存在。这在全国范围内都极为罕见，说明古蜀人对陨铁的理解和使用方式，和中原文明走的是完全不同的路子。

那它被发现时，周围躺着的是什么？龟背形网格状器、青铜神树残件、大量象牙、精美金器，全是三星堆最高等级的祭祀重器。所以我觉得，古蜀人把它放在那里，大概不只是因为它硬，更因为它“从天上来”。

那么，三千年后的我们，是怎么“读”出这些信息的？

说实话，我这么一个理工生、完全的历史外行，在看这个研究的时候，都觉得特别有意思。这就要说到AI在里面扮演的角色了。

成分分析那部分相对直接：X射线荧光光谱仪打一遍，扫描电镜再看一遍微观结构，镍含量、晶粒分布、元素均匀度这些数据出来后，再让AI进行解读，结论也就有了。这套流程现在已经比较成熟，算不上什么新鲜东西。

真正让我感兴趣的，是AI在文物拼接上的应用。

三星堆散落在不同祭祀坑里的碎片，之前发生过这样一件事：2号坑、3号坑、8号坑，三个相隔数十年、先后发掘的坑里，各有一些碎片，没人知道它们其实属于同一件东西。这些碎片在地下埋了三千年，最后被考古人员用AI找到了彼此，拼出了一件通高1.589米的“铜兽驮跪坐人顶尊铜像”。

你看，这种工作如果靠人工来做，一件文物可能就要占用一个专家几个月的时间，而且越是跨坑、跨批次发掘的碎片，就越难对上。

2023年，四川省文物考古研究院和腾讯合作引入了AI：对碎片做3D扫描，让AI提取断口形状、纹路走向、器壁厚度等几何特征，然后自动计算匹配概率。碰到受压变形的碎片，AI还能在虚拟空间里先把它“掰回去”后再做匹配。专家只需要在AI给出的候选组合里做最终确认。

我把这个物品的原始碎片图和AI建模后的图也贴到文稿里了，你可以感受一下。

![图片](https://piccdn2.umiwi.com/uploader/image/ddarticle/2026051723/1910220093972059232/051723.png)

要知道，这还只是2023年的研究项目。以2026年的AI视觉能力，我觉得很多更有想象力的研究肯定已经在路上了。也许过不了多久，咱们这些80后、90后在历史书里学到的很多东西，都会因为AI最新的研究进展而被重新改写。

从这两个三星堆研究里，你其实就能发现AI在考古中的角色：它不替代考古学家做判断，但它把人类感知能力覆盖不到的部分补上了。在这个领域里，AI始终是一个最好的辅助，因为只有人类考古学家才能定义出真正值得研究的问题。

说完这件事，我想再说一个AI改造传统行业的案例。这是一个工程师朋友讲给我的。

主角是三一重工，就是做挖掘机、泵车、起重机的那家公司。这是一个在大家固有印象里再传统不过的重工业企业，产品是几十吨重的钢铁机器，卖给建筑工地、矿山、港口。而这些设备的运维方式，几十年来几乎没有变过：坏了，打电话，派师傅，现场修。

但现在不一样了。三一重工在设备上部署了AI振动信号分析模型，背后用的是DeepSeek的技术，持续采集液压系统的运行数据。以前这件事主要靠老师傅的耳朵和经验，在现场听、摸、看，但人的感知终究有限，很多细微异常根本察觉不到。

训练这个AI模型用的数据，来自超过100万台设备的历史运行记录。这其实跟大语言模型很像：数据量不大的时候，还看不出多大价值；但当数据量达到一定规模之后，就一定会涌现出很多人类无法察觉的规律。

模型学会了一件事：在设备真正发生故障之前，振动信号里会先出现某些微弱异常。这些微弱信号人耳听不出来，仪表盘看不出来，但AI能识别。

结果就是：设备可以提前72小时“自报故障”。

我觉得这个细节特别值得停下来想一想。不是坏了才报警，而是在坏掉前三天，机器就会主动告诉你“我这里有点不对劲”。这种能力，哪怕是最有经验、技术最强的老师傅也做不到，因为人类感知本来就达不到。

这让三一重工每年节省了几千万元的服务成本，非计划停机时间减少了20%。

那我们再拿着陨铁的案例对比一下。一个是3000年前的陨铁碎片，一个是流水线上运转的钢铁机器，表面上看毫无关系，但AI在这两件事里发挥的作用，本质上其实是同一件事：看见人类看不见的东西。

我觉得，这是理解AI最有用的一个角度。不要总去想“AI会不会替代我”这个问题。那个问题太大，也太空泛。更实用的问题是：在你现在做的事情里，有哪些部分是你的感知覆盖不到的？

比如，一个考古学家，感知覆盖不到散落在三个坑里的几千块碎片之间的几何关系；一个设备维护师傅，感知覆盖不到100万台机器积累下来的故障前兆规律；一个做质检的工人，感知覆盖不到0.1毫米的电路板缺陷。

这些地方，就是AI正在填进去，发挥作用的空间。

所以如果你在一个传统行业里工作，不妨认真想一个问题：在你每天做的事情里，有没有那种“主要靠经验靠感觉，但其实老是出错”的地方？有没有那种“数据量太大、处理不过来，只能靠抽查”的环节？

那些地方，不出意外，AI已经在路上了。

如果你或者你的企业，在这些细节上做出了有意思的事情，我特别期待你来跟我聊聊。欢迎你扫描文稿里的二维码填写实干家问卷，分享你的实践心得。当然，如果场景特别有意思，我也希望自己能去现场亲眼看看。

![图片](https://piccdn2.umiwi.com/uploader/image/ddarticle/2026051723/1910220095050488264/051723.png)

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

> 论文原文：
> https://www.sciencedirect.com/science/article/abs/pii/S2352226726000073?via%3Dihub

![图片](https://piccdn2.umiwi.com/uploader/image/ddarticle/2026051723/1910220132626799552/051723.png)
