一、命题背景与趋势

随着新高考改革深化，跨学科融合与核心素养导向成为命题核心方向。人工智能（AI）与文化遗产保护的结合，既是科技前沿热点，也是文化传承的创新实践，符合高考“紧跟时代背景、聚焦社会议题”的命题逻辑。近年来，高考文综命题频繁涉及科技、文化传承、数字化创新等主题，例如2024年高考语文全国卷以“AI与问题”为作文题，2025年预测考点中“非遗数字化保护”“文化遗产知识图谱”等方向被多次提及。这一趋势要求考生不仅掌握学科知识，还需具备跨领域综合分析能力。

二、核心融合领域与典型案例

1. 文化遗产的数字化保护与修复

  • 技术应用：AI通过3D扫描、激光雷达、无人机航拍等技术实现文物的高精度建模（如敦煌莫高窟的毫米级三维重建），并通过深度学习修复褪色壁画或破损文物图像。
  • 案例：武汉大学文化遗产智能计算实验室利用AI构建敦煌壁画知识图谱，实现语义化标注和智能分类；意大利庞贝古城通过AI无人机扫描还原建筑细节，结合VR技术展示历史场景。

    • 2. 文化遗产的传播与教育创新

  • 沉浸式体验：AI驱动的VR/AR技术让用户“穿越”历史，例如故宫数字文物库和敦煌球幕影院，通过动态动画重现壁画故事。
  • 教育赋能：AI个性化推荐系统（如“简单AI”工具）为传统文化教育提供定制化内容，结合用户兴趣推送学习资源。

    • 3. 文化遗产的可持续管理

  • 风险评估与预防：AI分析环境数据（如湿度、风蚀）预测遗址受损风险，例如箭扣长城的实时监测系统。
  • 知识共享平台：全球文化遗产数据库（如中国简帛文献平台）通过AI实现多语言转录与语义解析，促进跨学科研究。

    • 三、高考命题特点与备考方向

    1. 跨学科命题逻辑

  • 知识交叉：可能结合历史（文化遗产价值）、地理（遗址保护与环境）、政治（科技政策）等学科，例如分析AI在乡村振兴中的文化保护作用。
  • 真实情境设计：以具体案例（如“AI修复长城”“数字敦煌”）为材料，考查学生提取信息、关联学科知识的能力。

    • 2. 核心素养考查

  • 科学精神：评价AI技术的优势与局限（如数据隐私、技术依赖性问题）。
  • 文化传承责任：探讨科技如何平衡“保护传统”与“创新表达”（如国潮文化中的AI设计）。
  • 实践创新：提出AI赋能文化遗产的新路径（如区块链+AI的文物确权方案）。

    • 3. 开放性题型预测

  • 论述题：“人工智能是否会让文化遗产失去‘真实性’？”需辩证分析技术修复与历史原貌的关系。
  • 材料分析题：提供某地非遗数字化项目的实施报告，要求从经济、文化、技术多角度评价其社会价值。

    • 四、备考策略

    1. 积累典型案例：重点掌握敦煌、故宫、庞贝古城等AI应用项目，关注其技术原理与社会意义。

    2. 理解技术逻辑：梳理AI关键技术（如深度学习、知识图谱）在文化遗产中的具体作用，避免泛泛而谈。

    3. 培养辩证思维：从“人机协同”“边界”等角度切入，例如讨论AI修复是否削弱人工技艺传承。

    4. 关注政策动态：链接“文化强国”“数字中国”战略，将微观案例与宏观政策结合分析。

    五、参考素材与拓展

  • 作文素材：AI复原阿房宫、机器学习解读甲骨文、虚拟现实重现圆明园等。
  • 名言引用：“科技是文明的火种，人文是传承的根基”——可结合AI与传统文化的关系论述。

    • 通过以上分析可见，AI与文化遗产的融合不仅是技术革命，更是文化命题的现代性重构。考生需以“科技为器，文化为魂”的视角，展现跨学科思维与人文关怀，方能在高考中脱颖而出。