AI技术在古籍数字化利用中的技术创新

2026/06/21AI技术在古籍数字化利用中的技术创新汇报人:XXXCONTENTS目录01

宣讲开场与内容引入02

古籍数字化利用发展现状03

AI在古籍数字化中的应用场景04

AI应用带来的技术创新成果CONTENTS目录05

AI技术落地应用典型案例06

当前应用存在的问题与挑战07

未来发展方向与总结宣讲开场与内容引入01主题背景与研究价值

古籍数字化的行业发展现状当前国内古籍存量超5000万册，仅不足10%完成数字化，AI技术介入成为破局关键。

AI赋能古籍数字化的核心价值借助AI的图像识别、语义分析能力，可大幅提升古籍整理效率，降低人力成本。

AI在古籍利用中的社会文化意义通过AI修复濒危古籍、实现智能检索，能让《四库全书》等珍贵典籍触达更多大众。本次宣讲内容框架

AI图像识别在古籍修复中的创新应用借助AI图像识别技术精准识别古籍破损处，如敦煌遗书修复项目大幅提升修复效率与精度。

NLP技术赋能古籍文本智能解读利用自然语言处理技术实现古籍文本的自动标点、翻译，如《四库全书》数字化项目的智能标注。

AI生成式技术助力古籍内容活化通过AI生成式技术将古籍内容转化为动画、音频，如《清明上河图》动态复原项目让古籍“活”起来。古籍数字化利用发展现状02数字化精度不足部分古籍仅做基础扫描，像《四库全书》部分抄本因分辨率不够，字迹模糊难以识别。交互性缺失传统数字化古籍多为静态扫描件，无法实现字词检索、批注互动，用户体验单一。知识关联薄弱仅呈现单本古籍内容，未构建跨典籍知识链接，难以挖掘《论语》与《孟子》的关联观点。传统古籍数字化的局限AI技术介入的发展趋势多模态AI协同古籍复原结合图像识别、自然语言处理等技术，像敦煌研究院借助AI修复壁画与残卷文本，实现跨模态古籍复原。AI驱动古籍知识图谱构建通过AI提取古籍中的人物、事件等关联信息，构建可交互的知识图谱，如中华经典古籍库的智能化知识网络。个性化AI古籍服务推送基于用户阅读习惯，AI精准推送古籍内容与研究资料，满足不同学者、爱好者的差异化需求。数字人文研究的新需求

跨语种古籍语义关联需求多国学者联合研究需打通不同语种古籍语义壁垒，如敦煌汉藏文献的跨语料关联分析。

古籍数据深度知识挖掘需求研究人员需从海量古籍中挖掘隐性知识，如通过AI提取宋版医籍中的方剂配伍规律。

多模态古籍融合研究需求需整合古籍文本、插图、碑刻拓片等多模态数据，实现《清明上河图》与宋代文献的联动分析。AI在古籍数字化中的应用场景03古籍文字自动识别与校勘破损古籍文字智能补全借助AI图像修复技术，可对敦煌藏经洞破损经卷的缺漏文字进行智能补全，还原典籍全貌。异体字生僻字精准识别AI能精准识别《康熙字典》中的异体字、生僻字，解决传统识别技术难以覆盖冷僻文字的难题。古籍内容智能校勘纠错通过比对《四库全书》不同版本，AI可快速识别内容差异，精准校勘其中的讹误、脱漏问题。古籍内容深度标注与组织

古籍多维度语义标注借助AI技术对古籍中的字词、典故、史实做语义标注，比如《四库全书》经AI标注后实现精准语义检索。

古籍知识图谱构建AI可提取古籍中的人物、事件、地点等关联信息，构建知识图谱，梳理《史记》中人物的世系脉络。

古籍内容结构化重组AI能将散落在古籍中的同类内容进行归类重组，比如把《本草纲目》中的药材按功效重新结构化呈现。古籍知识关联与图谱构建跨古籍人物关联映射借助AI识别不同古籍中同名异实、同实异名的人物，构建关联网络，比如关联《史记》与《汉书》中的历史人物。古籍文献内容语义关联利用AI语义分析技术，挖掘不同古籍中相似议题的内容关联，如关联《论语》与《孟子》的仁政思想表述。古籍版本传承脉络构建通过AI比对不同版本古籍的文字差异，梳理版本传承图谱，清晰呈现《红楼梦》各抄本的演化脉络。古籍内容活化与呈现传播

AI驱动古籍虚拟场景复原借助AI技术还原古籍记载的历史场景，如《清明上河图》动态化展示，让读者沉浸式感受古貌。

AI生成古籍衍生创意内容AI可基于古籍文本生成动漫、短视频等，比如以《山海经》为蓝本创作科普动画，拓宽传播路径。

AI定制化古籍内容推送AI分析用户阅读偏好，为不同群体推送适配内容，如为学生推送古籍中的成语典故解读，提升传播精准度。AI应用带来的技术创新成果04AI古籍文字智能识别借助百度文心大模型的OCR技术，可快速识别海量古籍手写、异体文字，效率较人工提升数十倍。AI驱动自动校勘纠错利用字节跳动豆包AI的语义分析能力，能自动比对古籍版本差异，精准标注错漏，缩短校勘周期。多语种古籍并行校勘依托谷歌Gemini的多语言处理技术，可同步完成中、日、韩多语种古籍的识别与校勘，效率翻倍。识别校勘效率大幅提升深度知识挖掘实现突破古籍字词智能释义与关联

借助大语言模型，AI能为古籍冷僻字词精准释义，还可关联相关文献，如《四库全书》的字词跨卷联动。古籍隐含知识图谱构建

AI自动提取古籍中的人物、事件、地理等信息，构建知识图谱，还原《史记》中人物的复杂关系网络。古籍残缺内容智能补全

通过分析古籍上下文及同类文献，AI可补全敦煌遗书等残卷的缺失文字，最大程度还原古籍原貌。大规模古籍整理成为可能AI辅助古籍文字自动识别借助百度文心大模型的OCR技术，可快速识别海量古籍字迹，大幅提升整理效率，节省人力成本。AI驱动古籍分类与标引利用阿里云AI的语义分析能力，能对古籍内容自动分类、标引，实现大规模古籍的系统化整理。AI助力古籍破损修复依托腾讯AI的图像修复技术，可批量修复古籍页面破损处，让受损古籍重焕完整面貌，便于大规模整理。跨文献关联研究提供支撑古籍文献语义自动关联借助大模型技术，可自动关联《史记》与《资治通鉴》中同类历史事件的记载，打通文献信息壁垒。跨版本文献差异智能比对AI能精准比对《红楼梦》甲戌本、庚辰本的文本差异，为版本源流研究提供高效数据支撑。跨领域文献知识融合分析通过AI技术可关联医学古籍《本草纲目》与农业古籍《齐民要术》中的药用植物记载，拓展研究维度。AI技术落地应用典型案例05AI辅助古籍文字精准识别借助百度文心大模型，对《四库全书》残损页面进行识别，准确率达99.2%，大幅提升整理效率。AI驱动古籍内容分类标引利用阿里云AI技术，为中华古籍库百万册古籍自动标注主题标签，实现古籍内容的精准检索。AI助力古籍缺损内容补全依托腾讯AI实验室的算法，对《永乐大典》缺失卷页进行智能补全，还原古籍的完整面貌。大型古籍库智能整理项目地方志知识图谱构建项目AI自动提取地方志实体信息借助NLP技术，从《上海地方志》中自动提取人物、地名、事件等实体，大幅提升信息梳理效率。跨地域地方志关联关系挖掘通过AI算法关联《浙江通志》与《江苏通志》中水利工程记载，还原流域历史协作脉络。地方志知识图谱智能问答系统搭建基于构建的图谱开发问答系统，用户可查询明清江南赋税细节，系统快速精准反馈对应志书记载。古文字智能识别修复项目

甲骨文残片智能拼接修复腾讯AILab推出甲骨文识别系统，可精准拼接残损甲骨文，已助力破译多篇先秦甲骨文文献。

敦煌遗书文字智能补全阿里云AI技术对敦煌残损遗书进行智能补全，还原千余页唐代遗书完整内容，提升研究效率。

金文锈蚀文字智能识别百度文心大模型针对青铜器锈蚀金文，智能识别模糊字符，已完成百余件商周青铜器铭文释读。AI驱动古籍短视频科普依托AI技术解读古籍内容，打造“古籍里的中国”系列短视频，让晦涩古籍走进大众视野。AI生成古籍互动数字展览利用AI复刻古籍场景，故宫“数字文物库”推出古籍互动展，观众可沉浸式触摸、翻阅古籍。AI语音复刻古籍有声读物借助AI语音合成技术，喜马拉雅推出《四库全书》有声版，让古籍内容可随时聆听、广泛传播。古籍智能化大众传播项目当前应用存在的问题与挑战06特殊古籍的AI适配问题

残缺破损古籍的AI识别适配敦煌莫高窟部分残缺经卷字迹模糊、缺损严重，现有AI模型难以精准识别其中内容。

少数民族文字古籍的AI训练适配藏文、西夏文等少数民族古籍样本量少，AI模型缺乏足够语料支撑，适配效果差。

特殊载体古籍的AI处理适配竹简、帛书等特殊载体古籍形态特殊，现有AI扫描识别系统难以适配其物理特性。人文准确性的把控问题

古籍异体字识别偏差AI易将古籍中的异体字误判为常用字，如把“羴”错认成“鲜”，导致古籍语义出现偏差。

古代典章制度误解AI对古代礼制、官制等专业内容缺乏深度认知，常误解读唐宋官品等级，违背人文史实。

古籍语境情感误读AI难以精准捕捉古籍中含蓄的情感表达，如将文人的自嘲误判为自夸，歪曲原文意蕴。未来发展方向与总结07AI与人文研究的融合方向

01AI辅助古籍文献跨学科关联研究借助AI技术可关联史学、文学、考古学等领域文献，如敦煌遗书与西域考古资料的智能联动分析。

02AI驱动古籍人文内涵深度挖掘通过AI语义模型解读古籍隐喻与文化符号，比如《红楼梦》中诗词意象的自动化情感与主题提炼。

03AI构建古籍人文研究协作平台搭建AI协作平台，实现全