第二届人文智能前沿论坛：人文智能与文化大数据论坛 | CNCC2026

个人简介｜中央宣传部原文化体制改革和发展办公室副主任、一级巡视员，财政部中央文化企业国有资产监督管理工作领导小组办公室原副主任。参与文化体制改革配套政策、文化产业振兴规划、文化产业促进法、文化产业统计标准、金融支持文化产业、文化和科技融合、文化数字化和文化大数据等文件制定，出版《文化数字化：关键词与路线图》、《国家文化数字化战略怎样落地落实》、《实施国家文化数字化战略操作指南》等著作。

报告题目｜国家文化大数据体系建设：顶层设计与实践探索

报告摘要｜人文智能快速发展，目前面临的挑战主要来自数据基础设施建设的缺失，业界呼吁构建国家级人文数据共享平台，以解决人文领域尤为显著的数据孤岛问题。人文智能当下遇到的挑战与文化强国建设进程中遇到的问题高度同源，数据孤岛、数字鸿沟问题同样严重制约了文化强国建设进程。国家文化大数据作为政策范畴，首次出现在2019年科技部和中宣部等部门印发的文化和科技融合文件中。2020年，原中央文化体制改革和发展工作领导小组办公室专门就国家文化大数据体系建设工作作出部署。2022年，中共中央办公厅、国务院办公厅印发《关于推进实施国家文化数字化战略的意见》，提出以国家文化大数据体系建设为抓手，采取夯实文化数字化基础设施、搭建文化数据服务平台等举措，为解决上述挑战提供了具有操作性的思路和方案，特推荐给人文智能领域的研究人员作为参考。

个人简介｜北京大学智能学院研究员/长聘副教授，北京大学教材建设博雅特聘教授，博士生导师，大数据分析与应用技术国家工程实验室常务副主任。研究方向为可视化通用基础方法及其在社会、人文领域的应用。多次获IEEE VIS, EuroVIS，PacificVIS, ChinaVIS等可视化国内外学术会议最佳论文或提名奖，其中高动态范围可视化获2006年 IEEE VIS最佳论文奖，智能交互标注古籍目录工作获IEEE VIS 2024 最佳论文提名奖，历史地图标注语法工作获ChinaVIS 2025 最佳论文提名奖，对历史学者使用可视化的实证研究获EuroVIS 2026最佳论文提名奖。任IEEE VIS 2017/2021大会论文主席，ChinaVis，PacificVis 指导委员会委员，曾任IEEE VIS指导委员会委员。CCF杰出会员，中国图像图形学会可视化与可视分析专业委员会名誉主任。

报告题目｜数据驱动的历史与考古资料可视分析

报告摘要｜传统数据分析主要聚焦于大规模数值的统计处理，并逐步拓展至文本数据，形成了主题分析等常见技术手段。大量文史考古资料长期处于分散、异构的状态，更加难以进行系统分析。我们将通过一些案例介绍通过收集不同模态的较大规模的数据，揭示跨时代、跨地域的深层结构与演变模式。通过讨论依托交互和可视化的数据研究策略，将离散的多模态数据通过采集、标注、量化分析与相互比较，进而为研究者开展工作提供辅助路径。报告将围绕采集与整理、标注与分类、解读与分析等关键环节，介绍所涉及的方法及其实现过程，希望能对历史、文化学者有所帮助。

个人简介｜南京大学历史学院暨中华民国史研究中心教授、博导，兼任历史学院院长、江苏省历史学会副会长、中国现代史学会理事。入选国家高层次人才特殊支持计划哲学社会科学领军人才（2023年）和青年拔尖人才（2019年）。主要从事量化历史研究、社会历史学、近现代高等教育与知识群体研究等。曾在《中国社会科学》、《历史研究》、《社会学研究》、《近代史研究》、《教育学报》、The China Quarterly等刊物发表学术论文数十篇，出版《无声的革命——北京大学、苏州大学学生社会来源研究》等专著3部。研究成果曾获教育部高等学校科学研究优秀青年成果奖、江苏省哲学社会科学二等奖等。

报告题目｜从人际合作到人机合作：AI时代史学研究进路的转变

报告摘要｜从落地兴起到辗转演进，量化史学的发展与计算机技术的迭代应用密不可分，是人文研究与技术革新互动的典型代表。通过对比分析笔者团队过往二十年量化研究实践和近两年新技术使用的尝试，笔者认为随着大数据时代和人工智能时代的相继到来，技术对量化史学的影响正呈现出新的动向：新技术进一步拓展了量化研究适配的材料范围，使得量化研究能够逐步从侧重社会史、经济史研究推进到多个核心分支领域；新技术正在改变量化史学的团队构成和发展门槛，从高度依赖人力与资金投入的模式，转变为低投入的人机合作模式。两方面的影响在为量化史学乃至整个历史学的未来发展提供新机遇的同时，也对历史学者掌握与使用人工智能的能力提出了挑战。

个人简介｜四川大学教授，博士生导师，四川省学术与技术带头人，宝钢优秀教师，CCF物联网专委会副主任委员，高性能计算专委会执行委员，CCF杰出会员。

报告题目｜从“残片”到“字形”：文化遗产图像的智能复原、解析与生成

报告摘要｜古文字作为人类文明的核心载体与历史密码，是连接古代与现代的文化纽带，也是文脉传承的重要基石。然而，受文物残损、背景复杂、字形多变及缺失等因素制约，古文字的智能分析仍面临诸多挑战。本报告聚焦甲骨文、青铜铭文、骨签文字等古文字数据，系统介绍了团队在古文字图像智能研究领域的最新探索。一是文物残片的智能缀合与形态复原。综合利用残片的轮廓、文字与纹理等多模态信息，实现大规模骨签残片的高效匹配与精准重组。二是古文字智能感知与结构解析，面向复杂的文物图像，深入开展古文字检测、弱监督组件分割。三是古文字形态演化与缺失字形生成，融合跨时代字形关联、局部区域特征与组件先验知识，探索特定历史时期缺失字形的智能生成技术。相关研究贯穿了文物残片复原、古文字感知解析与缺失字形生成等全流程环节，为古文字研究提供了全新的智能化技术支撑。

个人简介｜四川省文化大数据有限责任公司副总经理，长期从事文化数字化建设与产业运营工作，深度参与四川省文化大数据体系建设，聚焦特色文化数据治理、高质量数据集建设、产教融合校企合作、数字文旅场景落地等方向，推动文化数据要素价值转化与产业应用落地。工作期间，牵头推进与省内多所高校的产教融合战略合作，共建重点实验室、实训基地与联合研发项目；作为核心成员参与自贡彩灯等多项四川文化高质量数据集团体标准研制；主导落地多个数字文旅、文化IP数字化项目，在文化数据标准化建设、校企协同育人、数字文化场景运营等领域具备丰富的实操经验。

报告题目｜人文智能赋能特色文化高质量数据集建设的实践与校企协同路径——以诗酒文化专题数据库为核心案例

报告摘要｜为落实国家文化数字化战略及四川省相关工作部署，推进特色文化资源的标准化治理与活态传承，人文智能技术为非遗文化的数据加工、价值挖掘与活化利用提供了重要技术支撑。四川省文化大数据有限责任公司作为全省文化大数据体系的建设运营主体，按照全省统一工作安排，围绕诗酒文化、传统手工技艺、民间美术、民族非遗等多个领域，分类推进特色文化高质量数据集建设，逐步形成“标准引领-数据治理-AI赋能-场景落地”的通用建设路径，联合高校、行业机构研制多项专项团体标准。

报告以公司与四川轻化工大学共建的中国历代诗酒文化专题数据库为核心案例，介绍校企双方优势互补的协同建设模式，分享项目在多模态数据汇聚、诗酒知识图谱构建、多模态内容智能生成等方面的阶段性进展。同时结合开江瓦雕、夹江手工竹纸制作技艺、凉山彝绣三类不同属性的非遗数字化实践，分别介绍人文智能在纹样智能提取与重组、传统工艺数字留存、民族文化语义关联等场景的落地应用，呈现四川特色文化数字化的多领域探索成果。

结合项目实践体会，报告将从特色文化资源共建、技术联合攻关、产教融合人才培养、成果转化应用四个维度，探讨深化校企协同的方向与空间，与参会各方交流实操经验，共同助力四川特色文化的数字化传承与产业赋能。

CNCC是一个宏观论述技术趋势的大会，具有规格高、规模大、内容丰富等特点，会议形式包括大会特邀报告、大会论坛、专题论坛、特色活动及展览。大会汇聚两院院士、国内外顶尖学者、知名企业家等亲临大会，展望前沿趋势，分享创新成果。ACM、IEEE CS、IPSJ、KIISE等国际计算机组织的代表也多次获邀现场参加这一盛会。CNCC2026将于10月21-24日在四川省成都市举办，大会主题是“数聚驱动，智算未来”，欢迎各界前来参会。