引言：古彝文保护的时代命题

古彝文作为中国西南地区少数民族的重要文化遗产，承载着千年历史记忆与文化基因。其独特的象形符号体系与复杂的字形结构，使其成为世界文字史上珍贵的活化石。然而，由于古彝文原籍多以手写、碑刻等非结构化形式存在，加之保存环境恶劣、传承断层等问题，其数字化保护面临严峻挑战。传统的人工录入方式效率低下、错误率高，而通用OCR（光学字符识别）技术又因古彝文字符的特殊性难以适配。在此背景下，合合信息凭借其在智能文字识别领域的深厚积累，创新性地将AI技术应用于古彝文原籍数字化，为文化遗产保护开辟了新路径。

一、古彝文数字化的痛点与挑战

1.1 古彝文字符的独特性

古彝文属于自源文字体系，字形结构复杂多变，包含大量异体字、合体字及象形符号。其字符集规模庞大（约8000-10000个），且部分字符存在笔画粘连、方向旋转等特征，导致传统OCR技术难以准确识别。例如，古彝文中“山”与“水”的象形符号可能因书写风格差异呈现完全不同的形态，增加了模型训练的难度。

1.2 数据稀缺与标注困境

古彝文原籍多散落于民间或博物馆，数字化样本数量有限，且缺乏标准化标注。现有公开数据集规模不足通用文字的1%，导致模型训练面临“小样本学习”难题。此外，古彝文专家资源稀缺，人工标注成本高昂，进一步限制了数据积累的效率。

1.3 场景适配的复杂性

古彝文原籍的应用场景多样，包括碑刻拓片、手写经卷、竹简文书等，不同介质的文字特征差异显著。例如，碑刻文字可能因风化导致笔画断裂，而手写文字则存在连笔、简写等问题。传统OCR技术难以同时适配多场景需求，导致识别准确率大幅下降。

二、合合信息的技术突破：智能文字识别的创新实践

2.1 多模态特征融合算法

合合信息针对古彝文字符的复杂性，研发了基于多模态特征融合的识别算法。该算法通过融合字形结构、笔画顺序、上下文语义等多维度信息，构建动态特征模型。例如，在识别“日”与“月”的象形符号时，模型不仅分析笔画形态，还结合上下文语境（如“日月同辉”的固定搭配）进行综合判断，显著提升了识别准确率。

技术实现示例：

class MultiModalFeatureFusion(nn.Module):
    def __init__(self):
        super().__init__()
        self.shape_encoder = ShapeEncoder()  # 字形结构编码
        self.stroke_encoder = StrokeEncoder()  # 笔画顺序编码
        self.context_encoder = ContextEncoder()  # 上下文语义编码
        self.fusion_layer = FusionLayer()  # 多模态特征融合
    def forward(self, input_image):
        shape_feat = self.shape_encoder(input_image)
        stroke_feat = self.stroke_encoder(input_image)
        context_feat = self.context_encoder(input_image)
        fused_feat = self.fusion_layer([shape_feat, stroke_feat, context_feat])
        return fused_feat

2.2 小样本学习与迁移学习框架

为解决数据稀缺问题，合合信息采用小样本学习（Few-Shot Learning）与迁移学习（Transfer Learning）相结合的技术路线。首先，基于通用文字数据集预训练模型，提取基础特征；然后，通过少量古彝文标注数据（如1000个样本）进行微调，实现快速适配。实验表明，该方法在保持高准确率的同时，将标注成本降低80%以上。

2.3 场景自适应优化技术

针对不同介质的古彝文原籍，合合信息开发了场景自适应优化模块。该模块通过动态调整图像预处理参数（如对比度增强、去噪阈值）、识别模型结构（如卷积核大小、池化策略）及后处理规则（如字符纠错、语义校验），实现“一场景一模型”的精准适配。例如，在处理碑刻文字时，模型会自动增强笔画边缘特征，抑制风化噪声；而在处理手写文字时，则优先优化连笔识别逻辑。

三、应用成效：从实验室到文化遗产保护的落地实践

3.1 云南彝族古籍数字化项目

在云南省图书馆的古彝文古籍数字化项目中，合合信息的技术实现了单页识别时间从30分钟缩短至2分钟，准确率从65%提升至92%。项目共完成5000余页古籍的数字化，构建了国内首个大规模古彝文标注数据集，为后续研究提供了基础支撑。

3.2 四川凉山州碑刻保护工程

针对凉山州多处古彝文碑刻的风化问题，合合信息通过无人机采集高清图像，结合场景自适应优化技术，实现了对断裂笔画的智能修复。例如，某块碑刻中“天”字的上部横画因风化缺失，模型通过上下文语义推断及字形结构分析，成功补全了缺失部分，修复准确率达95%。

3.3 学术研究与公众教育的赋能

合合信息的数字化成果已广泛应用于学术研究领域。例如，中央民族大学古文字研究中心利用其数据，揭示了古彝文与甲骨文在象形符号上的渊源关系；同时，通过开发古彝文在线学习平台，公众可便捷查询字符释义、练习书写，推动了文化遗产的活态传承。

四、未来展望：技术驱动的文化遗产保护新范式

4.1 多语言交叉识别技术的探索

合合信息正研发古彝文与甲骨文、东巴文等古文字的交叉识别模型，通过共享底层特征空间，实现跨文字体系的联合学习。例如，模型可同时识别“日”在古彝文、甲骨文中的不同形态，为比较文字学研究提供工具支持。

4.2 3D点云识别与虚拟重建

针对立体介质（如石刻、陶器）上的古彝文，合合信息计划引入3D点云识别技术，结合VR/AR实现虚拟重建。用户可通过佩戴设备，360度观察文物细节，甚至“触摸”修复后的文字，提升沉浸式体验。

4.3 开放生态与社区共建

合合信息将推出古彝文数字化开源平台，提供模型训练工具、标注规范及数据集，鼓励学术机构、民间组织参与共建。通过社区化运营，加速技术迭代与数据积累，形成“技术-数据-应用”的良性循环。

结语：智能识别，让古老文字焕发新生

合合信息以智能文字识别技术为桥梁，连接了古彝文的过去与未来。其创新实践不仅解决了文化遗产保护中的技术难题，更探索了AI赋能人文研究的全新路径。未来，随着技术的不断演进，我们有理由相信，更多沉睡的古老文字将通过数字化“重生”，为人类文明传承贡献独特价值。