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2025年12月26—28日，首届中国计算机学会（CCF）人文智能大会成功召开。这是国内首次以“人文智能”为主题的大型学术盛会，旨在汇聚计算机科学与人文社会科学领域的顶尖学者、政策制定者与产业实践者，共同探讨前沿技术如何赋能人文研究、文化遗产保护、文化传播与文旅创新。本期专题的6篇文章从大会的参与者中邀约而成，力求向读者全景呈现这一新兴交叉领域的前沿动态与洞见。
长久以来，计算机科学与人文学科被视为2种迥异的知识生产范式。前者追求精确、可计算、可重复，后者珍视诠释、语境与历史感。然而，随着数字化浪潮与人工智能（AI）的爆发，二者之间的藩篱正在被打破。人文智能恰是一种双向赋能，正试图降低两者之间的壁垒，实现人文领域与智能技术的双向提升。本期专题从数据标准的基础层面，到具体学科（古籍整理、历史地理、文化旅游）的研究层面，讨论典型的人文领域大模型研究实践，层层递进，试图回答人文智能发展中的一些核心问题，包括人文智能需要什么样的数据、计算技术如何真正理解人文、人文场景如何反哺技术进步。
开展人文智能的基础是数据。首届CCF人文智能大会公开征集了一批高质量数据集，主要组织者西北大学教授高原与华为实验室研究员张宇共同撰写了《人文智能高质量数据集的建设与价值释放》一文，针对当前通用数据集往往忽视人文领域特殊性的问题，系统地界定了人文智能数据集的内涵。作者对标国家高质量数据集评测框架，构建了包含文化阐释、语境完整、敏感性可控、价值对齐、知识关联等特色指标的评价标准，并指出高质量人文数据不仅能支撑数字人文研究与文化遗产保护，还能通过场景驱动与数据驱动双模式，对接智慧旅游、文创知识产权（intellectual property, IP）、垂直大模型训练等产业应用，形成文化数据对文化新质生产力的完整转化路径。
本期专题还邀请了在人文智能领域深耕的学者就自身研究实践分享经验。北京大学中国古文献研究中心教授杨海峥及其团队撰写的《智能时代的古籍整理与研究》，将视角聚焦古籍整理这一人文智能的典型场景。文章指出，数智时代不仅使古籍材料变得易得，更重要的是改变了古籍整理与研究的方法论。作者主张在坚持原典主义的同时，充分利用AI技术拓展传统校雠学的维度，例如通过自动标点、命名实体识别、版本比对、知识图谱构建等方法，实现从文献载体数字化到文献知识关联化的跃升。文章特别强调，当前尚缺乏真正垂直服务文史学科的智能工具，而这类工具必须基于对文本本身的深度理解才能开发。复旦大学历史地理研究中心研究员张晓虹及其团队撰写的《时空数据的智能化处理：历史地理学的发展与挑战》，展示了历史地理学如何借助大数据和AI技术转变为时空科学。文章讨论了AI赋能历史地理的方法拓展与技术路径，指出AI在历史地理中的作用可以归纳为3个层次：数据结构化、跨模态融合与空间推理辅助。其核心目标是将分散于文本、地图与影像中的历史信息转化为可计算对象，并在此基础上支持更高层次的分析与解释。山东大学教授黄潇婷等撰写的《数智文旅的双向赋能路径》一文，提出了“双向赋能”的核心理念。文章用生动的案例说明了文旅场景不仅对非预设对话、跨文化理解、多模态感知有苛刻的要求，同时也推动着AI在情感计算、具身交互等领域的实质性跃迁。这一视角呼应了人文智能互促共生的本质。
中国工程院院士、西藏大学教授尼玛扎西及其团队撰写的《阳光清言：依托强基座模型的藏语通用大模型构建》一文围绕民族语言大模型的构建，系统梳理了构建藏语大模型的数据体系、依托强基座模型的训练路径、能力扩展与通用指令微调，以及面向典型场景的应用示范，对发展民族语言模型具有很大的启发作用。华南理工大学教授金连文及其团队撰写的《古籍图像智能处理：数据、方法与展望》，梳理了中文古籍图像智能处理研究中的数据集构建、图像增强与恢复、文字识别与智能理解等方向的技术现状、应用进展与面临的挑战，展现了古籍智能处理由底层感知向高层知识发现不断拓展的趋势。上述文章有助于读者了解当前与人文领域相关模型研究探索的最新进展。
本期专题文章的作者来自计算机科学、数据科学、古籍整理、历史地理和文旅管理等不同领域。我们期待他们分享的这些实践经验和观点可以激发更多计算机方向的科研人员关注人文领域，也期待更多人文领域的科研与从业人员主动拥抱计算技术，共同推动人文智能这一新兴方向走向成熟。
本文发表于2026年第7期《计算》。
袁晓如
CCF杰出会员。北京大学研究员，长聘副教授。主要研究方向为可视化与可视分析、人机交互及其在人文方面的应用。xiaoru.yuan@pku.edu.cn
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