永續的時間裏，建築的生命周期在不斷修繕維護的過程中得到延長，而這些 " 凝固的史詩 " 除了曆史、工藝、美學與文化多樣性的綜合價值外，現在又增加了高新科技的維度。
4 月 26 日，由聯想集團攜手清華大學建築學院共同開發、捐贈給應縣木塔景區使用的 " 智慧應縣木塔 " 方案首次亮相。屹立千年的木構奇觀與最新的空間計算 AIGC 組合技術碰撞出獨特的火花。
應縣木塔是世界上現存唯一最古老、高大的純木結構樓閣式建築，近千年曆史中受地震、風雨、戰亂等因素帶來逐漸累積的損傷，其内結構出現變形，承載力大爲降低，遊客已無法登塔參觀。
AIGC 則是指由 AI 自動創作生成的内容（AI Generated Content），即 AI 接收到人下達的任務指令，通過處理人的自然語言自動生成圖片、視頻、音頻等，ChatGPT、Midjourney 都是技術代表作。
" 以前我們的文物保護都是手工建模，業界第一次提出用神經輻射場技術來做三維重建，全球首篇論文誕生在 2020 年，聯想迅速引入了神經輻射場相關的技術，和清華大學一起探索如何用最新的空間計算來對木塔進行建模。" 聯想集團副總裁、聯想上海研究院院長毛世傑對華爾街見聞表示。
在數字世界中，一座 " 木塔孿生體 " 是聯想 " 新 IT，新文遺 " 戰略的标杆作品之一，也成爲技術賦能可持續發展的一種全新嘗試。
數字修複：10 小時，1500 萬面片
《應縣木塔》一書中對有過記載的木塔修理 曆史做過整理與統計，自木塔建成至 1949 年前共經曆過六次大修理，平均 150 年大修一次。
自 90 年代中期應縣木塔的修複工作正式提上議程，木塔保護與修複方案便成爲古建築研究的焦點。各種修繕方案包括局部修補、落架大修、全支撐方案、拆解式修補等莫衷一是。
清華大學建築學院建築曆史與文物建築保護研究所所長劉暢對華爾街見聞坦言，應縣木塔保護存在三大門檻，" 首先是大量的前期準備，資金投入、隊伍搭建、課題設置，非常困難，第二是對本體的認識，還需要更多頭腦的加入，第三就是廣泛收集新技術。"
此次 " 智慧應縣木塔 " 正是提供了一種 AI 話語體系下突圍式的解決方案。
" 過去兩年，我們每一次來到這裏都和傳統修複工作不一樣，以前是模型工程師來，我們是無人機來，攝像頭來，雷達相機來，使用各種各樣新型的無損傷探測手段采集圖像。" 毛世傑告訴華爾街見聞，研發過程中，項目累積運用基礎素材超過 1500 萬面片，完成近 6 萬行 unity 編程，渲染模型達 4.2G。
如果用傳統技術描繪臨摹，處理海量的木塔各角度照片的基礎分析素材将會耗費巨大的人力、物力，而聯想創新性地借助人工智能（AI）、神經輻射場（NeRF）技術、擴展現實（XR）技術的組合，大大提高了工作效率。
毛世傑對華爾街見聞解釋道，AIGC 技術的全球第一篇論文出現在 2020 年，目标是構建一個數字世界，在此之後聯想就開始投入研發該技術。
" 中間所産生的深度混合渲染的模型其實是不能夠直接使用的，和傳統構建的三維模型本質上不一樣，是一種神經網絡的模型，所以技術上有很多問題要解決，需要把它跟傳統模型進行混合渲染，包括這些模型之間互相進行拼接等等，這些都是除了算法本身以外所需要解決的問題。" 毛世傑表示。
據悉，在使用雷達相機、RGB Camera、360Camera 采集木塔内部的數據後，剩下的全部數據依靠人工智能算法計算，用 10 個小時就恢複成了一個三維模型。
清華大學建築學院則負責開展木塔内部木質結構的建模工作，并通過結構參數研究打造木塔參數數據庫；同時将研究成果轉化爲木塔的展示和科普内容，創作虛拟體驗的腳本。
最終 " 智慧應縣木塔 " 體驗應用還原複刻木塔一至五層 5 大探索場景，涵蓋對話梁思成、撿拾 AR 道具等 7 大交互設計，以及佛像藏經、禮佛盛景等 11 處大型動畫特效。
信息傳承：技術賦能的 " 第四階段 "
一位建築美學研究者分析稱，《威尼斯憲章》中肯定了建築作爲 " 曆史與時代見證者 " 的身份，爲保證建築的現狀與安全爲主，提倡不對建築形式做任意改動，而是讓其像标本一樣植根于曆史，傳承于後世并成爲全人類永恒的财富，然而這種 " 冷凍式 " 的傳承方法，更多體現了以磚石、混凝土爲主要材料的西方建築的保護視角，《奈良原真性文件中》指出了建築遺産是曆史文化信息承載者，提升了對 " 标本 " 以外的整體信息的關注，更适用于以木架構體系爲主的東方建築保護的語境。
以 AI 賦能智慧應縣木塔是聯想基于 " 端–邊–雲–網–智 " 的新 IT 技術架構所構建的 " 新 IT 新文遺 " 的數字化保護新範式，是在數字世界中延展了建築遺産整體信息的生命周期。
華爾街見聞了解到，目前聯想集團空間計算 AIGC 技術分爲三個核心階段：第一階段是啓用最新一代無人機設備和 360 ° 相機等多種采集設備，環繞木塔進行全景式掃描拍攝，完成木塔内外數千張圖像數據的采集，積累一定量基礎素材；
第二階段是利用 AI 技術，分析和處理收集到的基礎素材數據，并通過深度學習和神經網絡訓練其對三維空間信息的智能感知和理解，構建出高度仿真的三維場景，快速且精确地重現建築物的細節；
第三階段則是利用 XR 技術，将生成的三維模型與真實世界或虛拟世界進行無縫連接，通過碎片化信息的整合和重構，實現三維模型在不同場景下的靈活應用和交互。
而業内人士的技術期待可能标記了未來賦能的 " 第四階段 "。
" 針對數字技術來支撐文物保護，最重要的其實是解決信息提取，爲研究做基礎支撐的作用。以木塔爲例，木塔的很多信息雖然經過了持續不斷的手工測繪、三維掃描、全站儀的測繪，但還有一些信息是未知的。" 山西省古建築與彩塑壁畫保護研究院副院長王小龍對華爾街見聞表示，作爲研究者，更希望未來不管是通過大數據 AI 的算法，還是更精細化的測繪技術來提高對木塔真正的認知。
" 包括對它的尺度認知，甚至可能是從現有尺度的認知推向它原始設計尺度，還有不同階段尺度的認知，還有對它病害的認知，比如木材的腐朽面積是多大？腐朽程度是多深？如果數字技術能爲我們直接提取這些信息，後續的保護工作就有的放矢。" 他這樣分析道。
而在劉暢的暢想裏，期待未來 AIGC 技術可以爲木塔 " 畫骨 "，" 文物保護專業不僅需要看到一個人的面部長相，還要看到内部的骨骼，甚至裏邊的神經、肌肉的分布。數學，不但能夠實現 AIGC，還能夠實現不同數據之間的橋梁作用。所以在文保專業看來，AIGC 現在是畫皮，但未來希望它能夠畫肉、畫骨，希望和其他的數據媒介進行勾連。"
據悉，在已有數據檔案的基礎上，此次應縣木塔項目還結合 AI 技術新增了多項嘗試。例如以 AI 與 AR 技術輔助現場勘察，通過遠程操作在虛拟空間中查看建築基本情況和有效數據信息，輔助完成相關研究等。
