今年4月，国家档案局印发《关于开展人工智能应用试点工作的通知》，面向全国档案系统征集人工智能应用试点项目。近日，入选名单正式公布，57个项目从253个申报项目中脱颖而出。试点工作聚焦算力、大模型、高质量数据集、应用场景、安全管控五个方向，旨在深入推进人工智能与档案业务的深度融合，形成可复制、可推广的经验。
截至5月中旬，共收到71家推荐单位报送的253个试点项目，经专家评审，最终确定57个项目入选。评审过程中，专家组重点考察项目能否聚焦算力、算法、数据、场景等基础，结合档案业务需求推进创新融合应用；能否聚焦应用场景创建和算力基础设施建设；能否聚焦档案数据安全管控和人工智能风险防控；是否科学合理、实用适用，能够发挥新技术优势并取得预期效果。
未入选项目不同程度存在人工智能技术应用深度不足、实施科学性不强、档案业务聚焦度不够、风险防控考虑不充分、成果可复制性不强或推广价值不高等问题。
从入选单位分布来看，覆盖范围较广。省级档案部门方面，北京、山西、辽宁、黑龙江、上海、江苏、浙江、安徽、福建、山东、河南、湖北、湖南、广东、广西、重庆、四川、云南、陕西、甘肃、青海、新疆等22个省（区、市）档案馆均有项目入围。中央企业方面，中国石油、中国华能、中国华电、中国一汽、中国电子、中国交建、中国联通、南方电网、中国农业银行、中国中车、国家电投、华润集团等单位入选。
试点工作从五个方向推进人工智能与档案业务的融合，每个方向都对应着解决档案工作中的实际问题。
（一）算力基础设施方面。 试点要求探索建设区域算力中心或自建算力平台，采用成熟设备和主流架构，建立算力资源调度分配和动态调整管理机制，优先保障档案大模型训练和智能场景应用需求。优点是夯实技术底座，为档案系统的智能化运行提供稳定的计算能力支撑，避免因算力不足制约应用效果。
（二）通用档案大模型方面。 试点要求构建模型应用工作机制和安全风险评测体系，强化模型选型与本地化部署研究，验证档案模型核心应用的科学性。国家档案局此前印发的《关于推进人工智能在档案行业应用的意见》明确了“稳妥探索应用、确保安全保密、突出重点培育、不搞一哄而上、注重实效节约”的工作原则。优点是提升档案语义理解能力，让AI能够准确理解档案的专业语境和规范要求。
（三）高质量档案数据集方面。 试点要求加强数据整理与清洗标注，设计数据标注管理平台，完善数据质检，形成档案数据负样本集，构建小规模高质量训练与测试数据集。此前已有探索证明其价值——北京市朝阳区档案馆通过对人工审核的2.1万件档案样本数据进行比对测试，目前系统审核与人工审核的一致率已超过91.89%。优点是以数据质量保障应用质量，高质量数据是AI发挥作用的基础，这一方向直接提升了档案数据在智能化场景中的可用性。
（四）典型应用场景方面。 试点要求应用人工智能技术深化已有应用场景，重点探索开创新业务场景。从已有实践来看，内蒙古自治区档案馆完成的“机器辅助人工提升档案开放审核效率”科技项目，以2.2万件档案为实验对象，传统人工审核耗时13天，机器辅助人工审核仅耗时4.5天，速度提升近3倍。高可信度判断的吻合度达到95.46%。此外，杭州市档案馆通过人工智能质检模型，将档案数字化质检模式从“有限抽检”升级为“全量智能核查+人工精准复核”。优点是直接提升工作效率，将档案工作者从重复劳动中解放出来。
（五）安全管控体系方面。 试点要求研究档案数据应用、大模型训练、算法漏洞、伦理安全等方面的安全现状与实际需求，完善业务标准建设、技术应用可靠性验证、数据合规性监测管理等机制。优点是守住安全底线，在推动智能化的同时确保档案数据安全和合规。
这批试点的总体优点体现在几个层面：
一是系统性。 试点覆盖算力、模型、数据、场景、安全五个环节，不是零散的技术尝试，而是全链条的系统部署。五个方向相互支撑——数据集是基础，大模型是引擎，算力是保障，场景是出口，安全是底线。
二是可推广性。 入选单位覆盖22个省（区、市）档案馆和多家央企，兼顾了不同区域、不同层级的单位，为后续成果推广提供了多样化样本。
三是务实导向。 评审标准强调实用适用、科学合理，未入选项目普遍被指出“成果可复制性不强”或“推广价值不高”，说明试点更看重能否形成可操作的经验，而非单纯技术展示。
四是实证基础扎实。 此次试点并非从零开始，前期已有内蒙古、北京朝阳区、杭州等地的实践验证了AI在开放审核、数字化质检等场景中的可行性，试点是在已有经验基础上的系统推进。
57个试点项目的落地，是档案行业数智化转型的重要节点。试点结束后，国家档案局将对经验做法及时总结推广。这批试点最终能产出多少可复制、可推广的标准和规范，值得持续关注。