国家关键领域语言科技赋能创新项目百个案例公布

上海12个案例入选，9个来自高校

在AI大模型时代，语言不止听说读写，不再只是传统文科。教育部日前公布的“国家关键领域语言科技赋能创新项目案例”名单上，全国百个案例入选，上海共有12个案例，9个案例来自高校研发。

语言科技跨界渗透

语言其实是反映人类身心健康状况的外显标志物，语言障碍筛查可以作为人类身心健康问题的辅助检测手段。上海的项目案例中，不论是上海交大的“老年人语言障碍筛查系统：人工智能赋能老年人早期认知神经系统疾病筛查”，还是同济大学的“语智双擎：人工智能赋能老年语言健康创新实践”，均针对深度老龄化社会的大健康痛点，有助于早发现、早治疗神经认知系统疾病。

上海交通大学国家语言与健康研究中心教授常辉团队用时3年，完成国内首套“老年人语言障碍智能快速筛查系统”研发。这套筛查系统，可快速检测老年人的语言状况，判断其是否存在语言障碍风险，并提示风险等级，既用于医院或社区老年人例行检查，也用于养老院或家庭日常检查。

国家语委自去年起开展国家关键领域语言科技赋能创新项目案例征集活动。经集中申报、资格核验、专家遴选、网络公示等环节，确定这一案例名单。

在传统语言文字领域，AI也表现出“非同常人”的学习能力。作为现存唯一仍在使用的象形文字，东巴文犹如一小块一小块的微缩画，由居住在滇、川、藏交界地并以丽江为中心的纳西族先民发明，被誉为人类社会文字起源和发展的“活化石”。如今能看懂、能说清东巴文的人越来越少，如何整理和翻译现存3万多卷东巴典籍、如何在纳西族儿童中传授东巴文，成为亟待解决的难题。此次入选国家案例的“象形文字‘活’起来：AI赋能东巴文化数智传承”项目，正是基于华东师大研发的东巴文智能识别诵读系统，用AI实现东巴典籍识别与语音输出。

打通语料数据孤岛

当前，各行业海量语料数据如一座座“孤岛”，核心技术攻关常常分散在各单位，产学研用之间隔着一道“旋转门”，跨领域复合型语言科技人才更是稀缺。各高校、科研院所、行业企业独立布局，资源难以集中，难以形成系统化创新合力。这批国家案例库中的项目方，正结盟赋能。

在马王堆故地湖南长沙，中国语言资源保护工程成果展示馆开馆系列活动中，国家关键领域语言科技赋能联盟正式成立。设有国家关键领域语言科技赋能研究中心的东华大学，联合北京大学、同济大学、北京语言大学、鹏城实验室、国家图书馆、科大讯飞股份有限公司等数十家高校、科研院所和企事业单位，共同发起联盟组建。

据悉，国家关键领域语言科技赋能联盟坚持“大语言观”与“大科技观”深度融合，联盟各方锚定语言资源要素化的“转化器”、语言服务标杆化的“试验场”、安全发展规范化的“护城河”、国际协作项目化的“桥头堡”、语言赋能普及化的“研究室”，完成五大核心任务部署。

作为联盟秘书处依托单位，东华大学为语言科技赋能产业提供了丰富的应用场景。学校已建成国家语言文字推广基地、纤维材料语料库、纺织服饰数智百科系统等一系列基础平台，率先布局纺织服装垂直领域行业大模型研发。如此次入选国家语言科技案例的“爱·东华”AI辅导员系统，项目以METARAG技术及校本语料库为驱动，构建智慧育人新范式。

下一步，教育部、国家语委将以数字中文建设为重点，大力推进语言文字与信息技术深度融合，深化语言资源的科学保护、开发利用和服务赋能。

(来源：解放日报 记者 徐瑞哲)