珠江防總、珠江委啟動Ⅳ級應急響應
2026-01-08 02:03 8,325次浏览陝西省考古研究院院長、周原考古隊領隊種建榮幾十年潛心考古發掘與研究—— 探秘周原遺址的「三重城」(賡續歷史文脈·考古故事) 人物小傳 種建榮，1972年生，陝西渭南人，陝西省考古研究院(陝西考古博物館)黨委書記、院(館)長，陝西省考古學會會長。他先後主持或參與周原、周公廟、清澗辛莊、澄城劉家窪遺址等考古項目30餘項，其中5項入選「全國十大考古新發現」，主持完成國家級和省部級科研項目5項。 在陝西省寶雞市扶風、岐山兩縣的交界處，有一處被稱為周原的考古遺址。這裡面積達30平方千米，是目前發現的規模最大、遺存最豐富的先周、西周時期遺址，也是周原考古隊領隊種建榮傾注半生心血的地方。 對種建榮來說，「周原遺址」像一位相識多年的老友。 找 城 「無論遇到什麼困難，找城都是我們念茲在茲的使命」 「周原」一詞，在古代文獻中作為周人崛起的都城曾多次出現。據文獻記載，3000多年前，居住在豳(今陝西省彬州市、旬邑縣西南一帶)的姬姓部落，在首領古公亶父的率領下，舉族遷徙到「岐下」，他們將這片肥沃的土地稱為「周原」。周人在這裡積蓄力量，最終覆滅了商朝。 種建榮介紹，周代與商代文明路徑迥異。商代以武力徵服四方，周代則秉持「和而不同、求同存異」的理念。「文化、民族、體制的認同，就是在這個時候奠定的。」種建榮說。 找到傳說中的「周人聖地」，成為幾代周原考古人的共同使命。20世紀40年代，考古學家石璋如根據文獻記載的大致位置展開田野調查，由此揭開了周原考古的序幕。2003年，周原李家西周鑄銅作坊遺址出土了數以千計的西周陶範，讓周原遺址首次入選「全國十大考古新發現」。2015年，考古隊整合多年成果，包括鳳雛建築群等重要發現，以及系統揭示的周原水網體系，讓周原遺址再次入選「全國十大考古新發現」。然而，一個關鍵問題始終縈繞在周原考古人心頭。「都邑，肯定要有城嘛。」種建榮說，「無論遇到什麼困難，找城都是我們念茲在茲的使命。」 2020年，考古隊在分析王家溝水庫區域航拍影像時，發現了重要線索：周原地勢北高南低，水系多呈南北走向，而王家溝一條支流卻呈現出異常的東西向直角轉折。他們對照圖紙實地勘測，發現北邊還有一條平行的水渠，與直角部分形成一個方方正正的區域。一個想法隨即在種建榮腦海中閃過——這會不會是環繞在城外的城壕？ 「如果這是城壕，裡面肯定有牆！」種建榮帶領隊員們繼續尋找，終於發現一座「小城」。考古隊循著「小城」城牆的方向向外探查，發現西牆和北牆都有向外延伸的跡象。經過勘探，一座規模更大的外城逐漸顯現，這就是後來確認的「大城」。 在對「小城」內部進行精細鑽探時，考古隊又發現了一道東西向的牆和兩道南北向的牆，在「小城」北部合圍成方形。他們將這座新發現的「小小城」稱為「宮城」。至此，周原遺址「宮城—小城—大城」的三重城垣結構完整呈現。憑藉這一發現，「周原遺址」在今年年初再次入選「全國十大考古新發現」。「這圓了幾代周原考古人的夢！」種建榮說。 破 局 「考古學主要講證據鏈，當許多線索指向同一個地方，就可以達成共識了」 提到和周原結緣，種建榮說：「我小時候想當警察，大學期間陰差陽錯被調劑到歷史系，那時心裡不太樂意。」1996年9月，種建榮畢業後進入陝西省考古研究所，在辦公室從事文書工作。有一次去考古工地現場，他發現考古有點像破案——根據發掘到的零散信息，對照文獻尋找答案，推理還原歷史的真實面貌。他瞬間來了興趣，不久便主動申請加入考古隊。 2002年，種建榮加入周原考古隊。他回憶，世紀之交，儘管周原考古積累了一定成果，卻缺少能夠確證這裡是文獻記載中古公亶父所遷「周原」的決定性證據。一名考古隊員坦言：「很多學者認為這裡不是文獻記載中的都城，而是某個異姓貴族的家族採邑。」考古隊內部也出現了質疑的聲音——發掘了幾十年，這裡究竟是不是真正的周原？ 面對周原性質難以判定的困局，考古隊決定到田野間找答案。從研究角度看，需要關注的應該是這附近的同時期遺址。綜合判斷後，考古隊覺得周公廟符合條件。自2004年起，周原考古隊重點開展周公廟遺址的考古發掘。考古證實，周公廟遺址正是周公家族的採邑所在，但規模遠不及周原。周公是周武王的弟弟，他的家族採邑規模應該很大，或者說僅次於「都城」。如果周公廟規模遠不及周原，那周原很大可能就是「都城」。這一發現重新堅定了考古隊對周原的信心，中斷多年後，他們再次將目光投向周原。 「重返周原」後，周原考古工作迎來了全新局面。團隊將遺址視為一個有機整體，系統研究聚落結構和功能分區，還結合手工業考古和實驗室考古成果，建立了地理信息系統。 多年積累終於在2020年迎來重大突破。自這年起，周原南部區域陸續發現了一批戰國至漢代的墓葬，出土了多件刻有「美陽」「美亭」字樣的陶器。《漢書·地理志》記載：「美陽，《禹貢》岐山在西北。中水鄉，周太王所邑。」也就是說，當年古公亶父所遷之地，可能就在漢代的美陽縣。因為陶質的東西，在當時不會經過太遠距離的運輸。此次出土陶器上的「美陽」字樣，或許能成為「周原即漢代美陽」的有力佐證。 更直接的證據出現在王家嘴區域的發掘中。2020年至2022年，考古隊在這裡發掘出一座建築面積2500平方米的夯土建築基址，這是目前所見先周時期最大的宮殿建築遺存，這個周人曾經修建的高等級建築，為「周原遺址」就是古公亶父遷岐之地提供了關鍵證據。種建榮說：「考古學主要講證據鏈，當許多線索指向同一個地方，就可以達成共識了。」 接 續 「一寸一寸丈量，一寸一寸發現，這是我們共同的堅持」 「如果從石璋如先生算起，到我這裡，應該都算四代或四代半周原考古人了。」種建榮說。如今，由陝西省考古研究院、北京大學考古文博學院和中國社會科學院考古研究所三家單位聯合組建新的考古團隊，正在接力發掘。「我們住在一塊兒，一起發掘，共享成果。」青年考古隊員閆永強說。 目前，團隊成員的年齡大多在二三十歲，除正式隊員外，團隊還吸引了很多研究生前來實習。 別看這些年輕人愛鬧愛笑，工作起來個個都很較真。剛挖出一座墓葬、正在記錄人骨形狀的王昱霖，是剛畢業的95後女生；在實驗室專注做植物遺存鑑定的周輝也是女生，去年碩士畢業來到這裡。當被問及男女生是否有室內室外的分工時，她們回答：「雖然各有分工，但都要參與田野發掘。」周輝說：「野外的工作環境雖然辛苦，但那種發現歷史遺存的震撼，用任何語言都難以形容。」去年入職的閆永強，今年「五一」假期剛結婚，婚後很快就回到了考古基地。他說：「媳婦兒支持我工作，也理解我。」 面對這些年輕隊員，種建榮很欣慰。他說，如果還有什麼需要告訴他們的，那就是：「一寸一寸丈量，一寸一寸發現，這是我們共同的堅持。」 烈日炎炎，接受完採訪後，考古隊員又拿上手鏟，戴上草帽，前往各自的探方。 延伸閱讀 周原遺址田野考古工作是如何開展的 周原遺址位於關中平原西部，今陝西寶雞市岐山、扶風兩縣北部的交界地帶，是目前所知遺存最豐富的先周文化遺址、面積最大的西周遺址。在這裡，當時的人們從偏居西陲的「小邦周」發展壯大，最終建立了西周王朝。 周原的考古工作始於20世紀40年代石璋如先生的調查，至今已有80餘年歷史。上世紀50年代至80年代初，周原遺址的田野考古工作主要是對遺址範圍和內涵進行初步了解，明確了周原遺址的重要價值；1999年至2005年，考古工作基本建立了周原遺址商周時期較為詳細的考古學文化譜系；2012年起，考古工作在「聚落考古」理念指導下展開；2020年至今，周原遺址在王家嘴發現了一組先周文化大型夯土建築，填補了以往周原遺址先周時期高等級遺蹟的空白，並發現了布局方正、規劃嚴謹的三重城垣。 人民日報客戶端 《國家人文歷史》記者 胡心雅
天津8月14日電(記者 孫玲玲)記者13日從南開大學獲悉，近日，南開大學計算機學院媒體計算實驗室取得最新研究成果，不僅從評估的角度揭示了現有AI檢測方法的性能不足，並創新性地提出了「直接差異學習」(Direct Discrepancy Learning，DDL)優化策略，教會AI用「火眼金睛」辨別人機不同，實現AI檢測性能的巨大突破。相關成果論文已被計算機多媒體領域國際頂級會議ACM MM2025(ACM International Conference on Multimedia)接收。 圖為南開大學研究團隊提出的DetectAnyLLM檢測框架以及MIRAGE基準數據集亮點全析。(南開大學 供圖) 近日，OpenAI發布新一代人工智慧模型GPT-5，再次引發全球關注。隨著DeepSeek、ChatGPT、通義千問、豆包等AIGC大模型逐漸從「新奇玩具」變成學習、工作中不可或缺的「生產力工具」，其伴生問題也日益凸顯：AI經常會「一本正經地胡說八道」，生成看似合理的虛假信息，造成「AI幻覺」；依賴AI工具代寫作業甚至畢業論文，極大衝擊著學術誠信和規範；論文AI率檢測系統有待完善，論文被誤判的問題時有發生……如何精準識別AI生成內容，成為亟待解決的熱點問題。 據了解，目前AI生成內容檢測主要有兩種路線，一種是「基於訓練的檢測方法」，使用特定數據訓練一個專用的分類模型；另一種是「零樣本檢測方法」，直接使用一個預訓練的語言模型並設計某種分類標準進行分類。 圖為AI生成內容檢測示意圖。(南開大學 供圖) 多項研究表明，現有檢測方法在應對複雜的現實場景時常顯不足。此前也曾有權威媒體報導，《荷塘月色》《流浪地球》等經典作品被某常用論文AI率檢測系統檢出高AI率。 為何現有的AI檢測工具會「誤判」？論文第一作者、南開大學計算機學院計算機科學卓越班2023級本科生付嘉晨解釋道：「如果把AI文本檢測比作一場考試，檢測器的訓練數據等同於日常練習題，現有檢測方法是機械刷題、死記硬背答題的固定套路，難以學會答題邏輯，一旦遇到全新難題，準確率就會顯著下降。」 「要想實現通用檢測，理論上需收集所有大模型的數據進行訓練，但在大模型迭代飛速的今天幾乎不可能。」付嘉晨說，讓檢測器真正學會舉一反三，即提升檢測器的泛化性能，是提升AI文本檢測性能的關鍵。 為此，研究團隊提出了DDL方法另闢蹊徑，通過直接優化模型預測的文本條件概率差異與人為設定的目標值之間的差距，幫助模型學習AI文本檢測的內在知識，可以精準捕捉人機文本間的深層語義差異，從而大幅提升檢測器的泛化能力與魯棒性。 「使用DDL訓練得到的檢測器如同有了『火眼金睛』，即便只『學習』過DeepSeek-R1的文本，也能精準識別像GPT-5這樣最新大模型生成的內容。」付嘉晨說。 團隊還提出了一個全面的測試基準數據集MIRAGE，使用13種主流的商用大模型(如豆包、DeepSeek、Kimi等)以及4種先進的開源大模型(如Qwen等)，從AI生成、潤色、重寫三個角度構造了接近十萬條人類-AI文本對。 「MIRAGE是目前唯一聚焦於對商用大語言模型檢測的基準數據集。直觀地說，之前的基準數據集是由少而且能力簡單的大模型命題出卷，而MIRAGE是17個能力強大的大模型聯合命題，形成一套高難度、又有代表性的檢測試卷。」論文通訊作者、南開大學計算機學院副教授郭春樂說。 在MIRAGE的測試結果顯示，現有檢測器的準確率從在簡單數據集上的90%驟降至約60%；而使用DDL訓練的檢測器仍保持85%以上的準確率。與史丹福大學提出的DetectGPT相比，性能相對提升71.62%；與馬裡蘭大學、卡內基梅隆大學等共同提出的Binoculars方法相比，性能相對提升68.03%。 「AIGC發展日新月異，我們將持續迭代升級評估基準和技術，致力於實現更快、更準、更低成本的AI生成文本檢測，以AI之力，讓每一篇成果更出彩。」研究團隊負責人、南開大學計算機學院教授李重儀說。(完)
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