給文物“做CT”？沒錯！
當高校依托學科優(yōu)勢為文物保護注入科研力量，會收獲怎樣的驚喜？12月8日，記者了解到，西安科技大學“數護瑰寶”團隊深耕文物保護數智化創(chuàng)新，歷時兩年跨越十二省，構建起“掃描-推演-監(jiān)測”智能防護體系，以高校科研力量推動文物保護從“被動修復”向“主動防御”升級，為文化遺產守護注入科技力量。
“守護之難”破題 科技“硬核”護寶
傳統保護模式在文物保護中積累了寶貴經驗、發(fā)揮了重要作用。團隊工作人員介紹，隨著保護理念升級與技術發(fā)展，其可優(yōu)化空間逐漸顯現：修復人力物力成本偏高，文物遺存的唯一性與脆弱性導致部分損傷難以完全復原，復雜場景下依賴人工經驗的保護模式可能引發(fā)二次破壞風險。
為回應這一行業(yè)需求，西安科技大學秦立科、陳少杰、任建喜三位老師指導、周瑞欣同學負責的“數護瑰寶”項目團隊歷時兩年開展系統性調研，足跡覆蓋陜西、甘肅、山西、河南等12個省份，先后走訪秦始皇帝陵博物院、陜西省文物研究院等多家文博單位，深入西安城墻等文物現場采集一手數據。最終，團隊創(chuàng)新構建“掃描識別－模擬推演－監(jiān)測評判”閉環(huán)的預防性保護一體化方案，可實現古文化遺址、古城墻、古墓葬、石窟寺、石刻、陶俑、彩塑等多類型文物古跡的“全生命周期保護”，為文物保護注入科技動能。
AI賦能 文物病害可預測
據介紹，項目團隊摒棄單一掃描技術的局限，創(chuàng)新采用多模態(tài)數據融合掃描技術，整合激光掃描、傾斜攝影、地質雷達與紅外技術，開展高精度協同數據采集。通過先進配準算法實現多源數據精確對齊，再結合智能數據融合技術提升微小病害識別能力。最終構建的三維模型可精細呈現古遺址內外部結構及表面病害，建立了包含6類文物古跡、22種常見病害的病害庫，有效解決了單一掃描技術精度與無法識別微裂縫等細微病害的問題。
能否智能預測文物的病害，并量身定做一個加固方案？據了解，該項目團隊首先通過大量實驗，系統測試古建筑青磚、石窟巖石、彩塑泥土等不同文物材質的物理力學性能，建立起文物專屬材料強度數據庫；隨后基于該數據庫，進一步構建彈塑性損傷本構模型及接觸界面力學模型，在模型構建中充分考慮溫度場、濕度場、應力場等多物理場耦合作用，使其能夠精準模擬古遺址破壞特征、科學評估文物安全性能；最終依托AI技術，實現文物病害預測與加固方案智能推薦，成功彌補了傳統通用模型無法匹配文物材料特性、模擬結果偏差大的缺陷。
全天候監(jiān)測 文物保護更智能
在監(jiān)測評判環(huán)節(jié)，團隊打造了一個機器視覺智能監(jiān)測系統。融合物聯網與智能算法，搭配項目研發(fā)的掃描產品，實現對古遺址的非接觸式、超高精度實時位移監(jiān)測。系統具備全天候運行、多點整體監(jiān)測及成本效益優(yōu)勢，可針對模擬推演得出的高危易損區(qū)域重點監(jiān)測，實時計算安全系數，并基于云平臺提供從數據采集、分析到風險預警的全面支持，解決了傳統監(jiān)測成本高、精度低、預警滯后的問題。
為推動技術落地，團隊研發(fā)出手持式掃描儀“古跡衛(wèi)士-智掃儀”。它集核心技術于一體，內置多光譜鏡頭與微型雷達。設備可在現場快速采集數據，一鍵生成透明三維模型，并自動識別、標記表面病害。通過對比不同時期數據，直觀評估文物安全趨勢。掃描數據可直接導入系統進行病害發(fā)展模擬，為現場決策提供即時支撐，真正讓數智技術服務于保護一線。
憑借對文物保護領域的深度探索與技術突破，團隊斬獲中國國際大學生創(chuàng)新大賽(2025)陜西賽區(qū)銀獎、第十九屆iCAN大學生創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)大賽西北賽區(qū)三等獎等多項獎項。面對多項榮譽，一位教師表示，這些榮譽不僅是對學校深耕數智化文物保護的專業(yè)認可，更彰顯了該新興學科以學科建設為引領、破解傳統保護困境的創(chuàng)新實力。我國文物古跡預防性保護領域在學科賦能下邁入“數智驅動”的全新發(fā)展階段，為文化遺產保護學科的交叉融合與實踐轉化提供了鮮活范例。(記者 任娜)
（責任編輯：盧相?。?/span>
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