文物点、图斑、核查记录和现场照片散在几个系统里,查一个数、写一份报告都要跨环节手工汇总。这套 AI 智能体把它们接成一份,业务人员问一句话,就能拿到结论、统计图、报告或巡查路线。
文物安全监管这件事,数据其实早就有了:一个省的文物点基础资料在库里,每个核查期次会有一批省级巡查图斑,市一级再报变化图斑、核查结果和现场照片。问题在于,这些内容分属不同系统、不同表单,谁想用,都得自己去凑。
想知道全省国保单位有多少处,先进基础资料库按级别筛选,导出表格再自己数;想知道某个市这一期变化图斑核查到什么程度,要先调图斑表拿清单,再逐条对核查详情,还要翻现场照片确认是否属实;要出一份上报材料,把前几步的结果复制进 Word,补上分析和建议。统计分析、报告编写、外业核查路线安排,基本都靠人工,耗时,成果形式也因人而异。
更麻烦的是口径与边界。同一批图斑,按保护范围算和按建控地带算不是一个数;照片按对象编号关联,不能把地址直接发出去,要走受控入口;权限是刚性的——省级看全省、市级看本市、县级看本县,落地时容易走样。这些事不是靠某个功能解决的,得靠数据组织和规则。
中安数码在文物安全智慧监管平台之上加了一层 AI 智能体。它不替换原有业务系统,而是把系统里的数据接过来,让业务人员用一句话把事问出来:全省文物点按保护级别有多少、这一期各市图斑怎么分布、给我出一份某市的资源概览报告、从车站出发把三处国保串成一条巡查路线。
能力分四类:问数据(文物点与图斑的查询统计)、看图斑(空间范围与属性组合查询)、写报告(按模板回填,或自由提问生成)、跑外业(多点巡查路线与导航)。四类能力都以标准接口提供,平台其他模块同样能调用。
架构分五层:数据层接住业务数据,算法层把查询、统计、制图、文档写入封装成工具,模型层负责理解问题和编排工具,接口层对外开放并管权限,应用层是用户看到的问答界面。层与层之间按约定交互,换一层不影响其他层。

收数据不是把表搬过来。平台建了一份资源目录,逐项登记每个业务对象的接口、表名、主键、字段、索引与列表和详情的关系,新增一类数据只扩目录条目,不改架构。同步用影子库:整份同步完、校验通过,再整体切成新的业务快照,避免用户查到一半数据变了。结构化数据和图片原文件分两个入口同步。
同名字段最容易出错——不同表里的「面积」「状态」含义不同,平台把这些语义连同表用途、取值范围、单位一起写给模型,减少查错字段。照片则按业务对象组织:先按城市、期次、图斑编号或文物名称定位到具体对象,校验访问范围,再返回带图注与来源的照片;图片走同源接口加签名,链接 24 小时有效。
目前的规模是这样:文物点 2,239 处、省级图斑 776 个、市级图斑 2,390 个、市级巡查结果 871 条、省级核查详情 776 条、问题台账 871 条,缓存图片 7,954 张,原始资料约 6.05 GB(截至 2026 年 10 月)。
让大模型算数,最怕它编。这套系统的做法是把两件事分开:模型理解问题、决定查什么、把结果说清楚;真正的查询、统计、面积计算、文档写入,全部交给确定的程序执行。模型说「要查某市这一期的图斑」,程序去查,查出多少就是多少,模型没有机会改动数字。
每一步都留痕:每次问答生成一个追踪编号,记录问题怎么被理解、调用了哪些工具、数据取自哪张表。答案里的证据分三类标注——库里的数据、网上检索的公开资料、基于两者的分析推断;库里的结论会注明是哪一期、哪个快照时点。这样一份报告交上去,被问到「这个数从哪来」,能当场翻出链条。
具体到一次问答,走的是三步:先理解——把问题、表结构、字段含义、用户权限、位置和历史对话一起交给模型,让它输出「要调哪些工具、带什么参数」;再执行——服务端校验参数和权限,跑查询或统计,证据不够就再来一轮,轮次有上限,到顶就交出已经查到的部分并说明;最后表达——把真实结果、来源和图表交给模型组织成结论。规划时让模型稳一点,表达时让它自然一点,两段的温度参数是分开的。
权限在第一道就卡住。身份按行政区划编码分四级:全国账号看全国,省级看本省各市县,市级只看本市各县,县级只看本县。这个判断在理解问题时就介入,后面的查询、详情、报告生成、文件下载都跟着这条范围走。

下面六组取自系统实际运行结果,不是演示数据。
一、按保护级别统计全省文物点。问「请按保护级别统计山东省文物点数量,并展示统计图」,得到 2,059 处:市保 991 处(约 48.1%)、省保 782 处(约 38.0%)、国保 286 处(约 13.9%),同时给出结构分析、统计图和来源说明,并自动延伸出各设区市国保分布、知名国保明细等问题。

二、统计一个季度的图斑分布。问「请统计 2026 年第二季度核查图斑在各市的数量」,得到 14 个地市、293 个图斑:潍坊 61 个、济宁 57 个、日照 41 个、临沂 35 个、济南 21 个、青岛 18 个,其余各市 3 至 15 个;回答同时指出潍坊与济宁合计约占 40.3%。

三、生成一份市级资源概览报告。问「请生成一份济宁市文物资源概览报告,包含统计图、资源结构分析和保护管理建议」,报告显示:文物点 519 处,国保 66 处、省保 243 处、市保 210 处,任城区 90 处、曲阜市 78 处为主要分布区;省级巡查图斑 122 个、总面积 109,599.58 平方米,保护范围内 65 个、建控地带 57 个,疑似新增建筑 45 个、疑似新增建设 27 个;市级变化图斑 631 个、总面积 1,250,777.03 平方米,覆盖三个期号。报告据此对重点区域提出常态化遥感核查建议。
四、排一条外业巡查路线。问「从泰安站出发,规划泰安市 3 处国保文物点的驾车巡查路线」,得到:泰安站 → 萧大亨墓地石刻 → 泰山古建筑群—灵应宫 → 冯玉祥墓,总里程约 28.6 公里、预计 1 小时 3 分钟,可一键跳转导航。

五、照模板批量生成核查报告。真实业务请求是「请参考这个模板,针对第二季度疑似变化图斑核查情况,帮我填写这一期潍坊市的核查情况」。成果覆盖 10 个文保单位、61 个图斑,按文保单位与图斑两级成章,包含坊子德日建筑群图斑-192、高密故城遗址图斑-201 等章节,章节层级与编号连贯,生成过程可看进度,成果可直接提交。
六、查现场照片并写进附件。问「请查看洛阳市 2026 年 1 月 2 期图斑-3 的现场照片」,系统定位到邙山陵墓群(瀍河回族区)、期号 2026-01-2、图斑-3,取回并展示 3 张现场照片;随后上传模板要求把真实照片插入附件,成果文件实际嵌入 3 张图片,从查照片到出图文报告一段走通。

项目按立项、需求确认、需求变更、开发实施、测试验收五个阶段推进。截至 2026 年 11 月,平台已部署并开通外网端口对外服务,需求对应的接口全部上线。
直接的变化有四个:分散在几个系统里的文物点、图斑、核查记录与照片,变成可以被一句话调用的数据;统计口径由程序统一计算,不再因人工汇总出现两套数;报告从人工整理变成模板回填与自由提问两条路径;外业从凭经验排点变成按里程排序并直接导航。
没做完的也清楚:接入的还只是文物点、省市级图斑、核查详情、问题台账与照片,更多监测数据与历史档案没进目录;移动端适配和与既有办公系统的对接还要继续;工具好不好用取决于业务人员会不会提问,培训得跟上。
这套做法可复用的地方在于:换一类业务对象,扩资源目录、注册工具即可,架构不动。它验证的是「模型负责听懂、程序负责算准、权限提前卡住」这条路径——对监管类业务,这三点比模型本身有多强更关键。
文物点、图斑、核查记录和现场照片散在几个系统里,查一个数、写一份报告都要跨环节手工汇总。这套 AI 智能体把它们接成一份,业务人员问一句话,就能拿到结论、统计图、报告或巡查路线。
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