作者：梁姗 郭丹彤

来源：《历史评论》2026年第2期

随着埃及学研究的不断深入，数字化与人工智能将在未来埃及学研究中发挥更加基础性与结构性的作用，为历史材料的综合分析与学术阐释提供前所未有的支撑。

近年来，随着数字化和人工智能技术迅猛发展，埃及学研究内容与方法不断拓展，呈现出新发展趋向。人工智能技术显著提升古埃及文献处理效率与分析深度，推动埃及学研究由传统文本释读向多模态资料融合和智能解析发展，进一步拓展埃及学的研究路径与解释维度。

加速文献语料库构建

古埃及象形文字编辑器（Hieroglyphic Editors）是录入古埃及文字的有效工具。专为古埃及象形文字设计的开源软件JSesh是目前使用最广泛的编辑器之一，由法国学者塞巴斯蒂安·热瓦尔（Sébastien Jéhuard）开发，可提供直观图形用户界面，拥有数量可观的古埃及象形文字符号库，支持用户进行文字布局、排版，并提供文本分析工具。学者能够借此将象形文字文献从纸质、碑刻或其他载体转换为数字格式，便于文献的系统存储、整理与分析。光学字符识别技术（OCR）的应用进一步加速古埃及文献数字化进程，能够批量处理文档，实现文献数字化流程的自动化。德国柏林自由大学学者埃利泽-索菲亚·林克（Eliese-Sophia Lincke）成功将该技术用于科普特（Coptic）文字识别，准确率高达98.5%—99.6%。

在数字化技术持续赋能下，古埃及文献数据库建设取得显著进展，尤以大型文献数据库“拉美西斯线上数据库”（Ramses Online）和“戴尔-埃尔-麦地那数据库”（Deir el-Medina Database）为代表。前者由比利时列日大学研发，2015年8月在第11届国际埃及学家大会上发布测试版本，主要收录新埃及语（Late Egyptian）文献，系统整合拉丁化转写、语法解析、法文翻译等，是目前新埃及语文献数字化整理与解析程度较高的数据库之一。后者由荷兰莱顿大学开发，旨在系统整理新王国时期戴尔-埃尔-麦地那地区文献和考古资料。数据库借助现代语言处理技术，对古埃及语文本进行深度分析，包括关键词汇提取和语法解析，为基于语言模型的研究提供技术支持。

数字埃及语词典问世，标志埃及语言学数据库的创建。“埃及语词典”（Thesaurus Linguae Aegyptiae）是当前最系统的古埃及文字数字化文本语料库，集合圣书体、世俗体和祭司体文字在线资源，涵盖从早王朝到罗马征服时期的古埃及文献。“科普特语线上词典”（Coptic Dictionary Online）是另一大型埃及语言学数据库，功能与“埃及语词典”相近，集中于科普特语词汇检索与释义。通过检索数据库词汇，学者可深入了解同一词汇在不同历史时期文献中的应用情况，在文本语境中检索词汇、分析句法结构，获取相关文献和引证信息，从而支持词汇学、语言学及历史文化研究的系统开展。

第13届国际埃及学家大会上，瑞士巴塞尔大学埃及学学者马尔万·基拉尼（Marwan Kilani）介绍数字化时代古埃及语言学研究项目“像三角洲人与埃里芬提尼人一样对话”（LCDE Project）。2022年8月1日，项目启动，计划实施周期为4年，旨在考察新王国时期埃及各地方言，重点关注西亚黎凡特等地区外来词在埃及语中的吸收和使用。项目计划搭建3个核心语言学数据库：一是新王国时期黎凡特地区外来词数据库，包括各种数据子集和元数据，通过语言学算法（Linguistic Algorithms）和地理信息系统（GIS）对数据进行分析；二是中埃及语和新埃及语词汇数据库，根据最新普通计算语言学标准构建，与Concepticon、LexiBank等通用数据库建立关联；三是科普特语词源数据库，可与现代计算语言学工具库（如LingPy）兼容。

牛津大学与慕尼黑大学于2009年合作开发的“线上埃及学书目”（Online Egyptological Bibliography），是埃及学领域最权威的书目查阅数据库，目前收录超过17.3万条埃及学相关文章和专著，每年平均新增7000条记录，不仅包含英语文献，同时涵盖俄语、日语、希腊语和中文等多语种资源，并计划逐步纳入阿拉伯语文献。

革新文献解读路径

古埃及象形文字的AI识别与翻译项目开展，为革新古埃及文献数据记录和研究方法提供契机。“法布里修斯项目”（Fabricius Project）由谷歌艺术与文化实验室（Google Arts & Culture Lab）发起，2017年，谷歌与数字制作服务公司“心灵互动”（Psycle Interactive）合作开发，在大英博物馆启动运行。该项目旨在利用人工智能技术协助学者和公众翻译古埃及象形文字，包含3个翻译阶段：提取阶段（Extraction）是从源图像中提取象形文字符号并重构其文本序列，生成可操作副本；分类阶段（Classification）是通过训练神经网络（Training Neural Networks），准确识别1000多个象形文字；翻译阶段（Translation）是将象形文字序列与现有词典和已发表的翻译进行匹配。经研究团队测试，“法布里修斯”机器学习模型在识别象形文字图片方面，准确率虽然仅有27%，但已能够实现象形文字排序。随着后续版本不断更新，该项目将在更大数据集上进行训练，逐步提高识别率。

智能分类平台iClassifier由希伯来大学埃及学教授奥利·戈德瓦瑟（Orly Goldwasser）主持开发，旨在借助人工智能技术收集、分类并分析古埃及文字、楔形文字及古代汉语书写系统中的图形分类符号（Graphemic Classifiers），探讨古代人类的思维方式、文化认知与语言结构，研究重点聚焦于古埃及文字限定符号（Determinatives），目前以加德纳（Gardiner）限定符号分类体系为基础。该平台支持研究者利用智能算法深入理解古埃及象形文字中的图形分类符号及其语境和语义功能；通过网络分析构建分类器和索引词之间的知识组织网络，揭示符号所代表的语义类别及其联系，为古埃及文本和文化研究提供工具；而且为文化心理研究提供可能，通过分析图形分类符号类别，揭示古埃及人的概念组织方式，探讨其思维模式与文化特征。

古埃及文献中的神话隐喻（Mythical Metaphor），可借助数字化工具和AI技术进行研究。其中，正在搭建的数字化平台“神话承载者”（Mythophor）主要收集和分析有关神话隐喻及其他比喻词汇，其数据库结构由加拿大多伦多大学埃及学学者卡蒂亚·戈布（Katja Goebs）主持，旨在检索和分析神话隐喻类型、神祇和神话以及神话隐喻的演变。学者可借助此平台，结合神话研究与认知科学最新进展，揭示古埃及神话隐喻在文化表达与认知过程中的功能。

基于人工智能识别技术构建的古埃及文物与文献检索平台，正在改变传统文献获取与解读方式。荷兰学者海琳·威尔布林克（Heleen Wilbrink）主持开发“克利奥”（Cleo）平台，通过链接4个主要国际博物馆收藏，整合超过4.5万件文物，其中大量文物本身即为铭刻象形文字的文献载体；引入AI图像识别与语义分析技术，实现对铭文文物的智能检索、自动标注与分类，通过相似文物与文本的智能推荐，辅助研究者在不同藏品和语境中比对文本内容，拓展对古埃及文献的理解维度。借助AI对图像所承载文字及其语义信息的识别与解析，研究者得以更系统地把握文本之间的关联，为古埃及文献的语境重建和多角度解读提供新的技术路径。

推动文物数字复原

数字可视化为古埃及文物研究和保护提供全新方法。三维建模、图形仪表板和交互式数据展示，可直观呈现文物细节，揭示文物形制特征，对大量考古数据进行量化分析。美国罗诺克学院莱斯利·安妮·沃登（Leslie Anne Warden）开发的商业智能解决方案InfoArch，将埃里芬提尼（Elephantine）和科姆-埃尔-希斯恩（Kom el-Hisn）出土的陶器资料进行数字化分析，支持现场数据收集，通过图形仪表板进行即时分析，存储于云端或本地，为研究者提供便捷的数据获取与管理途径。

数字可视化技术不仅提升古埃及文物研究的精度和效率，也拓展研究对象和分析维度。意大利那不勒斯东方大学斯特凡尼亚·迈尼耶里（Stefania Mainieri）采用摄影测量与3D建模技术，对人形棺上的面部形象和装饰图案进行精细分析，记录面部形态细节，为人形棺研究提供详实数据，拓展传统分析视角，有助于揭示文物特征与文化含义。加拿大多伦多城市大学李珍妮（Jean Li）2016—2017年在埃尔-黑比（El-Hibeh）数字考古项目中，利用虚拟现实技术创建阿蒙神庙渲染图。2017年，加拿大蒙特利尔魁北克大学让·雷维兹（Jean Revez）团队使用无人机（ADJI Phantom 4 Pro UAV）对柱廊大厅（Hypostyle Hall）及其周边进行拍摄，重点关注柱顶、相邻墙壁顶部以及神庙的露天区域，通过多角度影像建立以前较少研究区域的3D模型，揭示相关区域装饰、结构和铭文的新信息。

利用摄影测量技术和数字化文本标注研究古埃及文物，可以在3D模型中实现交互式文本阅读。美国加州大学伯克利分校丽塔·卢卡雷利（Rita Lucarelli）和英国圣安德鲁斯大学马克-扬·内德霍夫（Mark-Jan Nederhof）在论文《古埃及棺木的数字化与标注：3D亡灵书》中以亡灵书为例，阐述文物数字化与文本标注方法。首先，摄影测量技术可多角度、高分辨率拍摄古埃及棺木，生成3D模型。其次，转录棺木上的古埃及文字，创建包括拉丁化转写、翻译和词汇分析在内的多层次文本标注，并存储在独立文件中。最后，通过文本标注系统与3D模型特定区域或符号关联，实现文本标注与视图的无缝切换。相较传统文献，数字化3D建模与文本系统，能够立体呈现象形文字及其书写结构，支持用户交互式获取原文与翻译，加深对文本含义的理解。

德国莱比锡大学“数字罗塞达石碑项目”（The Digital Rosetta Stone Project）不以文本释读为最终目标，旨在探讨古代语言转换、书写系统差异及信息编码规律。为此，项目首先对罗塞达石碑文本进行转录，依据古代文献和铭文标准化规范（EpiDoc），将文本编码为标准化XML数据格式，继而借助文本对齐技术（Ugarit iAligner），实现不同古代语言文本与现代语言译文（如英语和德语）对齐。在此基础上，项目进一步开展词汇、语法分析与树库构建（Treebanking），完成文本结构解析与标注，同时引入石碑的3D数字化技术，补充和强化传统考古研究方法。

数字可视化与虚拟仿真技术通过3D重建和交互展示文物，拓展埃及学研究的方法与对象，并支持教学应用。美国密苏里州立大学朱莉娅·特罗奇（Julia Troche）通过在项目“埃及学之魂”（The Spirit of Egypt）中应用虚拟现实技术（VR），将古埃及文物上展现的葬礼和来世场景以交互方式呈现。此外，数字重建有助于文物保护与修复。慕尼黑埃及艺术国家博物馆梅兰妮·弗洛斯曼-舒茨（Mélanie Flossmann-Schütze）主持“慕尼黑国家埃及艺术博物馆中的拉杰德夫雕像碎片数字重建与虚拟演示”（The Statue Fragments of Radjedef in the State Museum of Egyptian Art, Munich: Digital Reconstruction and Virtual Presentation）项目。拉杰德夫（Radjedef）为古埃及第四王朝国王，其雕像残片来自位于阿布·拉瓦什（Abu Rawash）的金字塔，目前分别收藏于卢浮宫、开罗博物馆和慕尼黑国家埃及艺术博物馆。雕像碎片数量逾千，目前仍未完成完整雕像拼接。慕尼黑国家埃及艺术博物馆拥有大约40件碎片，计划与鲁汶大学（University of Leuven）和阿布·拉瓦什项目（Abu Rawash Project）团队联合开展研究，通过3D扫描进行数字重建，分析雕像原有色彩，并在考古语境中呈现雕像视觉效果。

重现遗址空间

获取与分析空间数据，一直是研究古代遗址格局的重要手段，其精度与效率因数字化和人工智能技术的应用而显著提高。地理信息系统、遥感和三维扫描等技术提升古埃及遗址时空分析精度，使遗址空间格局得以精细重建。美国杜克大学内维奥·丹尼隆（Nevio Danelon）和大卫·杰林斯基（David J. Zielinski）整合考古学、语言学和地貌学方法，结合文本信息构建地图，对古埃及首都孟菲斯的地理空间进行复原，回应长期存在的古城地形地貌争议，通过虚拟现实技术，将地图、3D模型、卫星影像和文本材料加以整合，为古代城市空间布局研究及多学科交叉方法提供新研究路径。与此同时，美国布鲁克林博物馆摩根·莫罗尼（Morgan E. Moroney）基于地理信息系统和卫星数据，采用“最小成本路径”（Least Cost Path）分析方法，重建埃及中王国时期王室穿越埃及东部沙漠的路线，拓展数字人文在古代交通与空间研究中的应用范围。

2016年7月，英国伦敦大学学院埃洛伊丝·诺克（Éloïse Noc）启动项目“SIG萨卡拉”（SIGSaqqâra），利用地理信息系统及与数据库关联的语义数据，对前王朝时期至古王国末期萨卡拉（Saqqara）地区的空间占用进行研究，重点记录建筑类型、结构与墓地相关信息，以揭示陵墓区的空间分布及其历史演变。该项目有助于深化对城市结构、文化互动、人口迁徙模式的认识，通过在线发布研究成果，向公众、学者提供研究数据，推动萨卡拉地区考古数据的开放共享。

比利时鲁汶大学图恩·斯科拉（Toon Sykora）利用数字技术对中王国时期戴尔-埃尔-巴沙（Dayr al-Barsha）地区精英陵墓进行数据记录和场景模拟重建，项目命名为“令人费解的陵墓”（Puzzling Tombs）。研究团队依次采用结构光技术（Structured Light）精确记录陵墓出土碎片，通过地面激光扫描（Terrestrial Laser Scanning）捕捉尚存的建筑结构，辅助理解考古遗址地形与布局，再利用游戏引擎处理3D网格，生成可用于虚拟现实、增强现实及其他交互式应用的数字模型，以重建遗址的空间形态与布局。

数字化与人工智能技术已由早期辅助性工具逐渐发展为埃及学研究的重要技术手段与方法支撑。当下相关技术不仅实现考古遗址的系统统计、文本史料与图像史料的系统整合，而且通过三维重建、文本编码及语料库建设等手段，极大拓展了埃及学研究材料的呈现形态与分析路径，并在单词切分识别、自动转写及翻译等方面展现出初步应用潜力。然而，现阶段相关技术仍主要服务于资料整理层面，在历史解释与理论建构上的方法论价值仍有待深化。随着国际埃及学界对人工智能技术重视程度不断增强，我国埃及学研究也在推进数字化建设，上海大学埃及学研究中心正在建设埃及学数据库，是国内埃及学界探索数字化平台的一次尝试。可以预见，随着埃及学研究的不断深入，数字化与人工智能将在未来埃及学研究中发挥更加基础性与结构性的作用，为历史材料的综合分析与学术阐释提供前所未有的支撑。

面对人工智能技术的迅猛发展，埃及学学者或将迎接新一轮“史学危机”。但是，历史研究始终是高度依赖研究者主体意识的学术实践，因此，每部著作、每篇文献与对每件文物的解读，都承载着研究者独到的视角与理解。人工智能尽管能够整合大量现有研究成果，却难以复现历史学者所具备的主体性思考与批判性阐释。因此，未来人工智能无论发展到何种程度，都无法完全替代历史学者。

作者单位：哈尔滨师范大学历史文化学院   上海大学历史学系