创新研究成果发布：新一代数字孪生和人工智能为古建筑保护注入新活力

古建筑承载着过去的故事、文化特征和艺术风格，通过它们能够窥见历史的发展和人们生活方式的变迁。古建筑具有文化、经济、景观和社会价值，需要对其进行保护工作。公众对于古建筑有着特殊的情感和关注。然而，古建筑的专业特性给公众理解和认知带来了一定的难度。解读古建筑需要专业知识和背景，这使得公众难以深入了解古建筑的文化价值。

古建筑的专业知识---广州石室圣心大教堂（哥特式）

古建筑的数字化和智能化为古建筑知识和价值的传播提供了新的方向。香港科技大学博士后张佳莹带领团队成员梁振宇、陈泽富发布研究成果：在缺乏结构化数据的情况下，利用多模态大语言模型（Multimodal Large Language Models -MLLMs）和3D Gaussian Splatting (3DGS) 构建了一个用于遗产建筑保护的数字孪生智能体。以3DGS技术为基础，实现了高效、精细的古建筑数字模型重建，高度还原了古建筑真实场景，解决了复杂建筑物三维模型轻量化的问题，并支持使用者虚拟参观体验。以往将非结构数据转成结构化数据需要耗费大量人力，特别是对于古建筑，其数据需要领域专家进行处理。然而，这一创新的数字孪生方法仅使用少量数据样本就可以准确地演示场景，并将信息添加到3D场景中，从而实现高效的可视化、数字孪生构建和数据管理。所提出的策略可以轻易地将建筑几何模型转换为具有丰富语义的3D组件模型，用于促进遗产数据的编目和咨询，并支持3D场景中的导航和查询。该成果在广州石室圣心大教堂上得以验证。所提出的方法对历史建筑构件识别的验证准确率高达95.6%。此外，团队利用大语言模型AI为古建数字模型构建了对话互动的智能体。这一数字孪生智能体具备与用户进行对话和互动的能力，用户只需输入模糊的查询指令，数字模型便会亮起相应的构件并呈现相关的信息。这项成果提高遗产数字孪生中组件的文档记录和查询能力，方便用户对遗产进行导航和信息检索，使得公众能够更加深入了解古建筑内涵。

通过3DGS技术重建高还原度的古建筑数字模型

基于MLLMs的自动古建筑构件识别与语义分析

大语言模型AI的出现为许多领域带来了革命性的变化，包括古建筑研究和知识传播。以前需要长时间学习、翻阅大量文献资料，才能获取的古建知识，现在直接将现场眼见所得的相关资料输入给大模型AI，便可以轻松实现专业级古建构件的识别和分析。公众通过与大模型AI的互动，可以了解和学习古建筑的历史背景、建筑风格和文化意义。这种技术降低了专业领域知识的门槛，为古建筑领域注入了新的活力，促进了知识的传播和共享，使更多人有机会参与到古建筑的文化保护与传承这一有意义的工作中。

数字孪生智能体与用户进行对话互动

研发团队

张佳莹博士Dr. Jiaying ZHANG，2016年进入University College London攻读可持续遗产专业的硕士研究生，随后在清华大学和香港科技大学从事建筑与工程智能化方面研究。多年来从事古建筑保护理论、方法与政策研究。古建筑研究活动跨越了中国大陆、中国香港、英国伦敦、马耳他等地不同气候区。张佳莹博士所创建的古建筑数字孪生智能体不仅为古建筑当前状态的保护提供支持，也为未来古建筑的更新改造，应急管理提供准确的数据库。

梁振宇Zhenyu LIANG，香港科技大学博士研究生，本科毕业于华南理工大学。主要研究方向包括轻量化数字模型的构建，擅长利用图像、点云等技术重建古建筑等复杂场景的三维模型，并通过人工智能技术进一步生成BIM等语义丰富的信息化模型。

陈泽富Jeff Chak Fu CHAN，香港科技大学硕士研究生，本科毕业于清华大学。目前研究方向为建筑业领域的多模态大语言模型开发与应用，擅长利用有限数据对多模态大模型进行行业场景训练、对建筑数字孪生实现可视化与智能化，并在古建筑保护领域成功构建原型。

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