北京大学考古文博学院师生在考古年代学联合实验室里做实验。 北京大学考古文博学院供图
“95后”博士生冉智宇已经和1000多位古代先民有过“对话”了：最年长的，来自邓州八里岗遗址，距今6000多年；最年轻的，则是500多年前的明代人。
遗骸出土时，大多不完整。冉智宇会穿上白大褂，拿起软毛刷，轻轻拂去尘土，然后清洗、拼对、修复，把散落的骨骼按解剖部位归位，但这只是开始。
她要问的问题，藏在骨骼深处：史前的山东人，为什么偏爱睡出扁扁的后脑勺？为什么南方渔猎族群更容易被蛀牙困扰？要找到答案，她得亮出“十八般武艺”——三维激光扫描、CT扫描与成像分析、碳氮稳定同位素分析……
冉智宇攻读的是人体骨骼学方向，需要解剖学、分子生物学、考古学等多学科的知识。在冉智宇看来，考古学本身就是一个极其开放的学科。人类历史的厚重、博大，注定无法依靠单一学科的光芒照亮。
在北京大学考古文博学院，像冉智宇这样的师生正越来越多。他们主动拆掉思维的围墙，拥抱学科融合与科技革命的浪潮。
前沿引领
焕新课程体系
北京大学考古文博学院研究员宁超在生活中是个不拘小节的人，但一走进实验室，他就变成了“重度洁癖患者”。
古DNA的提取与分析，必须在专门的洁净空间中进行。在踏入实验区之前，每一个学生都会先被从头到脚打量一遍。浑身上下，必须被防护服裹得严严实实，即便是最基础的手套佩戴，新手也需经过反复训练，以最大程度避免实验人员自身DNA对古代样本的污染。
就是在这间实验室里，宁超及其国际合作团队的研究首次在全球范围内提供了新石器时代母系社会存在的遗传证据，为古代母系社会研究提供了重要数据。相关成果去年发表于Nature杂志。
这一发现，得益于宁超团队在古DNA研究中从具体科学问题出发、精心设计分析方案和高通量基因测序等技术手段。
现代考古学，早已从“铲子与刷子”的传统模式，迈入了“科技驱动、多学科融合”的新阶段。在北京大学考古文博学院副院长彭明浩看来，考古学是人文学科中与自然科学关联最紧密的。从微痕智能检测到碳十四测年，从古DNA分析到同位素分析，硬核科技正广泛渗透考古研究的各个环节。如今，学院科技考古方向的教师占比已超过三分之一。
翻开本科生课程表，记者注意到，既有动物考古、植物考古、微观考古等经典跨学科课程，也有水下考古、考古数据分析等前沿课程。宁超就在学院开设了“古DNA与人类历史”“分子考古学实践”两门课，为没有生物学基础的学生推开了一扇全新的大门。
依托北京大学多学科优势，学院鼓励学生跨院系选修，甚至采用跨院系联合培养等方式，为学生提供了广阔的成长沃土。学院副教授李锋研究旧石器时代考古，他指导的一名研究生目前正跟随城市与环境学院专家学习光释光测年技术。
在拥抱科技的同时，学院教师也保持着清醒的思考。“考古学的跨学科融合需警惕‘重理轻文’，避免技术手段脱离人文核心。”彭明浩说，如何在强化科技应用的同时，坚守考古学的人文本质，是未来人才培养需持续关注的问题。
田野为基
重构发掘现场
日头西斜，金色的余晖洒在山东临淄桐林（田旺）遗址的探方里。本科生王单逸直起腰，沁满汗珠的脸庞也被镀上了一层暖色。4个月的田野实习，让她对“考古”二字有了全新的体会。
与前辈们不同，她手中的记录工具不仅仅是纸笔，还有智能化的考古发掘地理信息系统。她和同学们发掘的每一袋土样、陶片、骨骼，都被贴上了专属的二维码，扫码即可了解相关信息。
北京大学盐池田野考古实习基地主任李云河对此深有感触。他回忆起十几年前自己参加本科田野实习时，库房管理全靠人工登记，由于工作量太大，不仅耗时，还容易出错。“如今，考古发掘地理信息系统已全面应用于考古工作全流程，极大提高了工作效率。”李云河说。
相比于前辈们“面朝黄土背朝天”的时代，现代技术正全方位融入田野考古。从每日对探方进行三维建模、实现发掘过程的可回溯，到使用搭载高精度雷达的无人机轻松生成遗址模型，再到学生们现场使用手持XRF检测仪对文物成分进行初检，技术的力量无处不在。
王单逸实习期间，学院还邀请了多个相关领域的专家开展讲座。环境考古方向的老师讲解如何结合地质学、古气候、古生态等领域的知识，分析古代人类选择聚居地的影响因素；文物保护领域的老师教授了脆弱文物出土后的应急处理和保护方法等。
北大考古田野实习拥有近70年的悠久传统。如今，所有考古学和博物馆学专业本科学生在完成基本理论学习后，都需要完成4个月的田野实习。这种理论结合实践的模式让学生全面熟悉考古工作流程，真正理解当代考古学的发展方向和基本需求。
“这种方式也促进了不同专业方向的有机衔接与融合发展。”李云河发现，有些学生在实习后转变研究方向，投身跨学科的综合研究领域，取得了不小的突破。
AI为翼
构建未来学习图景
初学者拖动鼠标，屏幕中一根根虚拟的木材便能移动起来，就像搭积木一样，但每一步都必须遵循古人的营造法式。斗栱要层层咬合，柱额要严丝合缝，稍有差错，系统便会发出提示。
当最后一片椽望稳稳落下，一座完整的清代官式大木建筑在屏幕中拔地而起。这门2019年上线的“清官式大木作虚拟仿真教学实验”，如今已是北京大学校级平台浏览量最高的教学资源之一。它用虚实结合的方式，让古老的建筑知识不再枯燥，让每一个学生都能在电脑前，亲手“建造”一座属于自己的宫殿。
AI遇上考古，会擦出哪些火花？在文物建筑方向的专业基础课“计算机建筑制图”上，本科生朱弘毅第一次尝试运用AI绘制建筑效果图，如今他正在学习用AI渲染建筑效果图。
“文化遗产学概论”课程自主开发了AI知识库和问答式助教，“文化遗产踏查与测绘实习”课程探索了基于实践教学的课程知识图谱构建……目前，考古文博学院已在多门课程中引入AI工具，正筹备开设“考古学与人工智能”课程，一场教学方式的变革正在悄然发生。
AI的浪潮也正席卷考古研究的深水区。宁超正带领学生探索利用AI进行高分辨率亲缘关系重建。通过输入数千组已知亲缘关系的DNA数据训练模型，AI能快速输出判断结果，效率远超人工分析。
“目前AI在考古中的应用仍处于初步探索阶段，但我们应该主动拥抱AI，在数据处理、遗址分析、文物识别等领域不断探索新方法。”李云河说。
北京大学考古文博学院院长沈睿文表示，未来将推动考古学与计算机科学深度融合，将机器学习、图像识别、自然语言处理等技术嵌入教学全过程，培养既掌握考古知识又具备AI技术的复合型人才。
《中国教育报》2026年03月31日 第03版
作者：本报记者 焦以璇