基于人工智能大模型的档案展览方式方法创新研究

一、引言

档案展陈作为文化传播的核心载体，是连接历史记忆与现代认知的桥梁。传统展陈模式依赖物理空间布局与静态展品陈列，存在三大痛点：（1）单向传播导致用户被动接受，认知参与度低；（2）单一模态（文本/图像为主）难以激活多元感官体验；（3）缺乏个性化适配，难以满足不同用户的认知需求。随着深度学习、自然语言处理（NLP）、虚拟现实（VR）等技术的成熟，AI 为档案展陈带来新机遇：通过多模态交互技术（文本、语音、视觉、体感等）构建沉浸式体验场景，结合认知科学理论（如记忆编码、注意力机制、具身认知）优化信息传递路径，可显著提升档案知识的传播效果与用户留存率。

本文以“技术赋能—理论融合—场景落地”为主线，构建 AI 驱动的档案展陈创新框架，旨在解决以下关键问题：（1）如何通过多模态交互技术重构档案展陈的信息输入模式；（2）认知科学理论如何指导展陈内容的结构化设计；（3）技术系统如何实现从原型验证到规模化应用的落地。

二、理论框架：多模态交互与认知科学的融合逻辑

2.1 多模态交互理论：打破展陈的模态壁垒

多模态交互通过整合文本、图像、语音、手势、空间定位等多种输入输出模态，实现人机双向互动的自然化与情境化。在档案展陈中，其核心价值体现在：

模态互补：文本提供精确信息，语音增强情感传递，VR/AR 构建空间沉浸感，触觉反馈（如文物复制品）强化具身认知，多模态协同降低单一模态的信息衰减。

用户适配：通过用户行为数据（视线追踪、手势交互、语音语调）实时识别认知状态（如困惑、兴趣），动态调整展陈模态组合，实现“千人千面”的个性化体验。

2.2 认知科学视角：优化知识的编码与记忆

认知科学揭示，人类记忆形成依赖“多重编码理论”，即同时通过语言与非语言通道处理信息可显著提升记忆留存。档案展陈的认知优化路径包括：

注意力捕获：利用视觉显著性检测（如 AI 图像分析）识别展品关键区域，通过动态聚焦（如 AR 高亮）引导用户注意力；

记忆锚定：将档案内容转化为“故事化”叙事，结合时间轴可视化、人物关系图谱等结构化工具，构建长期记忆的语义网络；

具身认知：通过体感交互（如手势操控历史场景切换）、空间导航（如 VR 中的时空穿越），让用户通过身体动作深化对档案情境的理解。

4E 认知模型（Embodied,Embedded,Enacted,Extended）：强调认知是身体、环境、工具与行动的动态协同过程。例如，用户通过触摸档案复制品触发 AR 叙事，实现“具身—嵌入—施行—延展”的认知闭环。

2.3 融合范式：构建“技术—认知”双驱动模型基于上述理论，本文提出“AI+档案展陈”的三层融合模型

数据层：通过 OCR、语音识别、3D 建模等技术实现档案资源的多模态数字化，构建包含文本、图像、音频、视频、3D 模型的异构数据库；

认知层：利用 NLP 解析档案语义，结合知识图谱构建展陈内容的逻辑关联，通过情感计算（AffectiveComputing）识别用户情绪状态，动态调整叙事策略；

交互层：整合 VR/AR、智能导览机器人、手势交互设备等硬件终端，形成“用户输入—系统处理—多模态反馈”的闭环交互系统。

三、技术架构：从数据处理到智能展陈的系统实现

3.1 多模态档案资源处理模块 跨模态特征提取

文本：采用 BERT 预训练模型提取语义特征，结合档案领域术语库进行实体识别（如人名、机构名、时间点）；

图像/视频：通过 FasterR-CNN 检测视觉对象，利用 CLIP 模型构建“文本-图像”跨模态关联，实现展品的语义标注；

音频：基于 MFCC（梅尔频率倒谱系数）提取语音特征，结合情感分类模型识别音频中的情绪倾向（如庄重、悲怆、激昂）。

 知识图谱构建

通过图数据库整合档案实体（如“人物—事件—时间—地点”）、展陈逻辑（如主题关联、时间顺序）与用户认知路径（如高频检索关键词、停留时长），构建动态更新的展陈知识图谱，为智能导览与内容推荐提供底层支撑。

同时，还可以借助大模型驱动的知识图谱构建，通过融合大规模预训练语言模型与图数据库技术的智能知识处理系统，其核心在于通过大模型强大的语义理解、跨模态关联和逻辑推理能力，自动化构建、优化并应用知识图谱。在档案展陈场景中，该技术首先利用大模型对档案文本、图像、音频等多模态数据进行深度解析，精准提取人物、事件、时间、地点等实体及关联关系，并通过跨模态对齐技术消除数据异构性；继而借助图神经网络（GNN）对稀疏图谱进行关系补全与逻辑推理，例如从“某烈士遗书”推导其所属战役及历史背景；最终形成动态更新的语义网络，为智能导览、个性化推荐、历史场景还原等功能提供底层支撑，实现档案资源从碎片化存储到系统化关联的跃升，显著提升知识检索的深度与展陈叙事的逻辑性。

3.2 多模态交互界面开发

 沉浸式空间展陈

VR 历史场景还原：通过数字孪生技术重建档案形成场景（如古代书房、革命旧址），用户可通过手柄操作“翻阅”虚拟档案，触发语音讲解与动态注释；

AR 文物叠加：在实体展品旁投射增强现实层，显示档案背后的关联事件（如时间轴动画、人物对话气泡），实现“实物+数字”的混合现实体验。

 智能导览系统

语音交互：基于 T5 模型开发档案问答机器人，支持自然语言查询（如“查找 1949年上海解放相关档案”），并根据用户年龄/知识水平调整回答深度；

手势导航：通过 LeapMotion 传感器识别手势指令（如滑动切换年代、捏合放大细节），实现无接触式交互，降低设备操作门槛。

 情感化叙事模块

利用大模型生成个性化叙事脚本，结合用户画像（如历史爱好者、学生群体）调整叙事风格，对专业研究者提供档案原文对比、版本演变分析等深度内容；对普通观众生成故事化音频，通过角色配音、环境音效增强情感共鸣。

 AI 数字人导览

利用 AIGC 技术生成 AI 主播，结合多语言交互与全息影音技术，为游客提供智能导览与个性化推荐，提升文化传播的沉浸感。

四、实施路径：从试点到规模化应用的关键步骤

4.1 阶段一：需求分析与资源数字化

① 开展用户调研，明确核心展陈目标（如教育普及、学术研究、文化传播）

② 建立档案资源多模态标注规范，完成首批重点档案的数字化（OCR 准确率≥95% ，3D 建模误差 ⩽0.5mm ）；

③ 构建领域专用语料库（包含 10 万+档案原文、500 小时专家解读音频），为 NLP模型微调提供数据基础。

4.2 阶段二：模型训练与系统集成

① 基于 HuggingFace 框架微调跨模态检索模型，实现“文本查图像”“图像查视频”的精准匹配（ mAP@50≥0.85 ）；

② 开发认知状态感知模块，整合商用传感器（如 Tobii 眼动仪、EmpaticaE4 手环）API，构建用户行为数据库；

③ 完成硬件终端适配（VR 一体机、导览机器人、交互展台），实现各模块的低延迟数据交互（响应时间 ⩽200ms ）。

4.3 阶段三：用户测试与迭代优化

开展小范围试点，收集两类数据：

① 交互数据：操作热力图、路径跳转频率、错误操作次数；

② 认知数据：记忆测试得分（前测/后测对比）、主观难度评分（NASA-TLX 量表）

4.4 阶段四：标准化与生态构建

① 制定《档案展陈多模态交互技术规范》，明确数据接口、安全隐私、用户体验等标准；

② 开发低代码配置平台，允许非技术人员通过可视化界面自定义展陈主题、交互逻辑；

③ 构建“档案机构—技术厂商—用户”协同生态，持续标注优化知识图谱。

五、挑战与对策

5.1 技术成本与实施门

挑战：VR/AR 设备、认知传感器等硬件投入较高，中小档案机构难以负担；AI 模型训练需要专业技术团队支持。

对策：推出“轻量化解决方案”，如基于 WebXR 的浏览器端 VR 展陈（降低硬件依赖），提供 SaaS 化 AI 服务平台（按需付费，支持零代码接入）。

5.2 认知适配的精准度不足

挑战：现有情感计算模型对复杂情绪（如“敬畏”“缅怀”）的识别准确率仅 70% 左右，难以完全匹配档案展陈的文化传播需求。

对策：构建档案领域专用情感词典（包含 500+ 文化情感词汇），结合小样本学习（Few-ShotLearning）技术，针对特定展陈主题微调情感分类模型。

六、结论与展望

本文构建了 AI 驱动的档案展陈创新框架，通过多模态交互与认知科学的深度融合，实现了三大突破：（1）技术层面：建立从档案数字化到智能展陈的全链条技术体系，解决传统展陈的模态单一与交互被动问题；（2）理论层面：将认知科学理论引入档案传播领域，为展陈效果评估提供新的分析维度；（3）应用层面：通过具体场景验证，证明该模式可显著提升用户参与度与知识留存率，具有明确的技术落地价值。

未来研究可从以下方向深化：（1）结合脑机接口（BCI）技术，直接通过神经信号识别用户认知状态，实现更精准的展陈适配；（2）探索跨地域的“元宇宙档案展”，利用区块链技术实现数字展品的确权与流通；（3）开展长期跟踪研究，分析 AI 展陈对用户历史认知、文化认同的深层影响。

人工智能不仅是档案展陈的技术工具，更是重构档案价值的认知媒介。通过持续推动“技术—内容—用户”的三角协同，档案事业有望从“历史保存者”转型为“文明体验者”，让沉默的档案成为激活集体记忆、连接未来想象的动态载体。

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国家档案局科技项目，编号：2025-X-062，