【文章来源】《民族学刊》2026年第6期

[摘要] 人工智能是新质生产力的核心引擎,将有效赋能中华民族共同体学这一新兴交叉学科实现突破发展。中华民族共同体学的理论内核与人工智能技术具有深层契合性，通过人工智能的数据驱动，能够推动重构传统的知识生产、人才培养、需求响应与学科边界体系。为此，须构建起融合文化内核与智能技术,涵盖数据框架、技术架构及多元应用场景的专属大语言模型。从根本上说，人工智能赋能中华民族共同体学这一新兴交叉学科的建设就是要促进技术逻辑与价值逻辑的深度融合，实现学科建设从“技术附加”（+AI）到“范式融合”（AI+）的质性飞跃，进而构建一个具有人机协同、价值对齐与因果推理相统一的智能特性的科学研究新范式，为构建中华民族共同体自主知识体系提供理论与技术支撑。

[关键词] 人工智能；中华民族共同体学；学科建设；大语言模型；学科范式

基金项目：云南省哲学社会科学规划社会智库重点项目“中华民族共同体建设成效评估指标体系研究”（SHZK2025208）阶段性成果。

作者简介：阮朝奇，云南民族大学中华民族共同体学院研究员，博士生导师，博士，研究方向：中华民族共同体研究；邵爱容，云南民族大学云南省民族研究所（民族学与历史学学院）博士研究生、云南交通职业技术学院马克思主义学院讲师，研究方向：中华民族共同体研究。

一、引言

人工智能作为新一轮科技革命与产业变革的核心驱动力，正深刻重塑社会科学研究范式与学科建设路径。国务院2025年发布的《关于深入实施“人工智能+”行动的意见》明确提出：“强化人工智能跨学科牵引带动作用，推动多学科融合发展。”[1]这为人工智能与社会科学的融合发展提供了国家层面的政策支撑。在此背景下，中华民族共同体学作为聚焦国家认同建构、各民族交往交流交融的新兴交叉学科，亟须借助人工智能技术突破传统研究局限，实现学科的高质量发展。

2024年5月，中央民族大学获批首个中华民族共同体学交叉学科建设试点；2025年4月，国务院学位办复函支持中国人民大学等15所高校开展该学科建设，形成“1+15”战略布局，标志着学科进入系统化建设阶段。[2]从一般意义来看，中华民族共同体学主要是以中华民族共同体的形成机制、演化规律、结构特征与认同建构过程等为研究对象的新兴交叉学科，[3]其核心问题在于阐释“多元”如何聚为“一体”、“一体”如何包容“多元”的动态辩证关系。这一研究对象是历时性演进与共时性结构交织的复杂系统，需要整合历史学、民族学、政治学等多学科的理论与方法，形成整体性、关系性、过程性的研究范式。目前来看，中华民族共同体学的基础理论、方法论体系等尚在探索之中，正面临着知识生产碎片化、研究方法单一化、服务需求精准度不足等问题，而人工智能的多维度建模、跨时空连接能力，为解决这些问题提供了技术路径。

从现有学术研究的成果来看，一些学者从交叉属性[4]、体系构建[5][6]、路径探索[7]等多个方面探究中华民族共同体学交叉学科建设的基本问题；有的学者则从一般意义上探究人工智能赋能学科建设，聚焦知识生产革新[8]、教育模式转型[9]等主题；还有的学者探究了人工智能与铸牢中华民族共同体意识的结合，成果集中于方法论[10][11][12]、风险防控[13][14][15]、路径设计[16][17][18][19]等方面。但综合来看，现有的研究成果尚未系统构建起人工智能与中华民族共同体学学科建设融合的理论框架，尤其是缺乏从机理、模型、范式等综合维度的整体性分析。基于此，本文结合人工智能的技术特性与学科建设的实践需求，尝试构建多维度的融合分析框架，为中华民族共同体学的人工智能赋能发展提供理论参考。

二、人工智能赋能中华民族共同体学学科建设的机理

在云计算、物联网、大数据与元宇宙等新一代数字技术迅猛发展的背景下，中华民族共同体学作为一门新兴交叉学科，也迎来前所未有的理论创新与方法论突破的时代机遇。人工智能的技术逻辑与中华民族共同体学的学科价值内核之间，具有深层次的契合性。这种契合不仅体现在技术赋能与人文关怀的互补上，更反映在二者的系统性、关联性与演化性等思维范式上的一致性。人工智能与中华民族共同体学的交叉融合，本质上是借助技术手段打破传统学科壁垒，融合科技与社会创新的研究路径，超越西方民族理论的认知局限，重构新质生产力推动下的传统知识体系、人才培养机制、传播方式与学科框架，从而为构建具有中国特色的中华民族共同体理论体系提供坚实支撑。这一融合旨在以自主性、原创性的学术话语阐释中国历史、中华文明与中国道路，推动构建具有国际影响力的哲学社会科学体系。

从理论基础来看，人工智能与中华民族共同体学的深度融合具备坚实的学理依据。以深度学习与复杂网络为基础的人工智能技术，本质上是系统科学在信息处理领域的具象化。神经网络通过多层节点间的连接与信息传递，模拟复杂系统的整体行为与涌现机制，其核心在于把握变量之间的非线性关联与系统演化逻辑。中华民族共同体学强调中华民族作为“多元一体”的历史命运共同体，其形成与发展是各民族在长期交往交流交融过程中系统性演化的结果，倡导以整体史观理解民族关系的动态结构。

在技术哲学层面，具身智能理论为理解中华民族共同体的建构机制提供了新视角。该理论主张智能行为产生于机体与环境的持续互动，与中华民族共同体意识在实践交往中生成的逻辑具有哲学层面的同构性。[20]就民族研究理论而言，中华民族共同体学强调共同性与差异性的辩证统一，在尊重文化多样性的基础上，更加注重中华民族的整体统一性。人工智能技术能够对文字、图像、音频、视频等多模态数据进行采集与分析，精准识别民族文化中的共性要素与差异特征，为“多元一体”理论提供数据支持与可视化呈现。[21]在教育学领域，建构主义学习理论强调知识是学习者在互动中主动建构的产物。人工智能通过个性化学习路径设计与沉浸式的环境创设，促进学习者对中华民族共同体知识的意义建构与情感认同。[22]在技术深度渗透的当代，人工智能与中华民族共同体学的融合，本质上是技术逻辑与价值逻辑在数字时代的深度融合。[23]二者在系统建模、网络分析、文化传播路径与识别等方面具有高度一致性，为铸牢中华民族共同体意识提供了数据驱动的系统化解读框架。

（一）数据驱动与知识生产机制的重构

作为新质生产力的核心引擎，人工智能正在深刻重塑传统的科研范式与知识生产模式。中华民族共同体学作为交叉学科涉及历史、文化、经济、政治、哲学、社会学等多学科交叉，[24]该学科的传统研究主要依赖文献梳理、经验阐释与田野调查，强调研究者的个体经验与价值判断。然而，此类方法往往面临数据分散、整合困难、多维度割裂与跨域关联不足等问题。人工智能凭借其在知识图谱、自然语言处理、数据挖掘与信息推荐等方面的技术优势，有利于推动中华民族共同体学从经验驱动向数据智能转型，从定性分析向定性与定量融合发展。

具体而言，人工智能能够处理海量多模态的非结构化数据，如历史档案、政策文本、民族志、社会调查与社交媒体内容，从中提取语义信息与情感演化特征。通过构建结构化知识图谱，人工智能可清晰呈现各民族交往交流交融的历史脉络与现实图景。同时，结合地理信息系统分析民族分布与迁徙轨迹，有助于超越个案局限，实现对民族关系与文化融合的动态监测。

此外，借助多智能体建模技术，可模拟不同民族群体在经济互动、教育融合、语言传播等场景中的行为演化。不仅如此，通过图神经网络构建“民族—文化—制度—空间”多维关系网络，能够识别文化枢纽与各民族之间交往交流交融等关键节点，揭示中华民族共同体建构过程中的非线性动力机制。通过量化验证与规律挖掘，人工智能能够系统识别影响中华民族共同体意识的关键变量（如语言共通性、经济依存度与文化认同度），推动学科从经验总结迈向数据驱动的理论建构。同时，人工智能技术也有助于构建虚拟学术社区与协同研究平台，打破地域与学科界限，促进学术资源共享，实现研究范式的根本性革新。

（二）数据驱动与复合型人才培养机制的优化

在人工智能背景下，中华民族共同体学的学科建设亟须培养既掌握民族理论又熟悉技术应用的复合型人才。传统人才培养模式往往存在“重理论、轻技术”“强学科分化、弱跨界融合”等问题，难以适应人工智能时代的学科发展与社会需求。国务院《关于深入实施“人工智能+”行动的意见》明确提出：“完善符合人工智能人才职业属性和岗位特点的多元化评价体系，更好发挥领军人才作用，给予青年人才更大施展空间，鼓励积极探索人工智能‘无人区’。”[25]在这样的政策背景下，中华民族共同体学的学科发展须结合人工智能技术，构建以多源异构数据为基石的全模态采集体系、自适应知识图谱与预测性建模系统，塑造人才培养的新机制。

具体路径包括：第一，整合实践平台、行为日志与外部反馈数据，构建人才能力画像，精准追踪复合型人才的培养轨迹；第二，运用自然语言处理技术解析学习表达，识别思维模式类型，并借助计算机视觉挖掘人才具备的潜在素质；第三，将学科知识转化为节点网络，利用图神经网络动态优化知识关联，生成跨学科培养方案建议。通过构建人才成长数字孪生体，结合循环神经网络进行模拟训练，提升培养策略的适配度。从基本意义上看，人工智能的算法推荐系统能够实现教育资源从“普适性灌输”向“个性化滴灌”转变；遗传算法可优化理论课程与实践环节的配比，生成可视化能力评估报告。[26]

此外，中华民族共同体学的人才培养可依托元宇宙平台构建沉浸式学习场景，使学生得以“亲历”共同体实践；基于大语言模型的智能导师系统可提供全天候学术支持；学习分析系统则能动态评估知识掌握情况，调整教学内容并强化跨学科整合能力。数据驱动的人才培养并非以技术替代教师，而是通过人工智能增强教育者的洞察力、预测力与干预力，实现科技与教育智慧的有效融合。

（三）数据驱动与社会需求响应机制的完善

在中华民族共同体学的学科建设过程中，构建“需求感知—智能分析—动态适配—效果反馈”的闭环响应机制，是实现社会需求精准对接的关键。该机制通过多源数据融合与智能算法支撑，将定性认知与定量分析相结合，以数字技术赋能民族文化传播与教育实践。针对不同群体在认知层面的差异，人工智能可通过用户画像技术识别其年龄、地域、教育与文化背景特征，并利用自然语言生成与情感分析技术，实现内容的个性化推送与精准传播。例如，面向边疆地区各民族群众，可借助方言识别与语音合成技术提升政策传达效能；通过舆情监测系统实时捕捉社会舆论动向，识别片面强调差异而忽视共性的认知偏差，为精准化价值引导提供依据。

具体而言，一是通过多维度数据采集与分析，构建民族文化认知图谱。例如，结合地理信息系统热力图与人口分布、基础设施、数字经济等指标，识别认知断层区域；利用夜间灯光数据评估文化交流活跃度；通过皮肤电反应传感器与眼动仪量化情感共鸣强度及视觉关注热点，促进各民族间的深度交往交流交融。二是运用智能建模解析复杂社会需求结构。建立滚动调查机制，融合问卷、访谈与行为轨迹数据，保障民族文化数据的时空精度；采用层次分析法确定政策资源的配置优先级；利用双重差分法评估宣传项目的边际效应；通过随机对照实验比较不同叙事方式的传播效能。三是实现内容生产的精准化与矩阵化。建设涵盖文字、符号、音像等要素的中华民族文化元素数据库，借助生成对抗网络创作高质量内容，并依据群体画像实现多平台精准分发；在教学平台中嵌入交互式时空演变模型，增强认知体验。需要强调的是，数据驱动的需求响应并非单纯的技术应用，而是通过人工智能实现民族文化的深度联结，使中华民族共同体意识在数字空间中深入人心。

（四）数据驱动与学科边界体系的重构

数据驱动已成为推动相关学科边界系统性重构的重要力量。面对铸牢中华民族共同体意识的战略需求，传统人文社会科学的研究模式难以全面回应复杂的社会现实。依托新质生产力赋能的新文科理念，通过数据驱动实现传统学科体系的重构，既是学术发展的内在要求，也是服务国家战略的实践需要。中华民族共同体学这一新兴交叉学科具有系统性、动态性与多维性特征，涉及社会结构、语言传播、历史演进、文化融合与经济互动等多个层面。在构建中华民族共同体学知识图谱的过程中，需整合历史文献、民族语言库、民族志、人口数据、社交媒体、地理信息等多源异构数据。这一整合过程本身即构成对民族学、历史学、政治学、社会学、语言学与经济学等学科边界的重构，推动形成以铸牢中华民族共同体意识为核心的跨学科研究范式。

传统学科的科学研究主要依赖理论阐释与个案分析，而数据驱动使得大规模、长时段、跨区域的定量分析成为可能。例如，利用自然语言处理技术提取历史文献与民族志中的语义演变信息，再现各民族交往交流交融的空间轨迹，从而在时空维度上重构共同体的历史生成逻辑；引入计算社会科学与复杂网络分析方法，通过机器学习识别民族地区发展的影响因素，绘制经济社会关系网络拓扑图，揭示各民族间社会关系的结构特征，使中华民族共同体意识的测量从模糊感知走向可量化、可追踪与可比较；此外，通过对民族文化遗产进行数字化保护与语义标注，探索其与中华民族共同体意识的关联机制，形成定性、定量与计算相结合的混合研究范式，实现学科方法论的创新。这一实证化路径不仅能提升研究的科学性与说服力，也有助于识别各民族间合作典范与文化共性，为国家相关政策的制定提供更为精准的学术支持。

不过，需要注意的是，人工智能在赋能中华民族共同体学学科建设的同时，也内在蕴含着技术逻辑与价值逻辑之间的张力，需正视并有效防控相关风险。首先，是意识形态安全风险。人工智能训练数据的选择性建构、算法模型潜在的隐性偏见、内容生成的叙事倾向，都可能成为意识形态渗透的隐秘渠道。若在预训练阶段过度依赖或未充分过滤西方主导的语料库，或在微调过程中价值观对齐不足，模型可能在不自知的情况下内嵌西方中心主义、历史虚无主义等预设，冲击“多元一体”的主流叙事。其次，是算法偏见与“黑箱”问题。数据样本的不均衡可能导致分析结论的系统性偏差，强化刻板印象；而复杂模型的不可解释性则可能掩盖推理过程中的错误关联，影响学术研究的严谨性与公信力。再次，是技术应用对研究主体性的潜在冲击。人工智能在知识生产、内容生成、教育传播等环节的深度介入，可能使研究者与学生过度依赖技术结论，弱化批判性思维与深度理论思辨的能力，导致人的主体性地位被侵蚀。为防控这些风险，必须坚持价值引领的核心原则，在模型研发、数据采集、内容生成全链条嵌入价值观对齐与安全审计机制；推动算法透明与可解释性，建立人机协同的校验与修正闭环；强化“人在回路”的主导作用，明确人工智能的辅助工具定位，确保技术始终服务于学科的人文使命与学术自主性。

三、中华民族共同体学大语言模型的构建

在人工智能深度融入社会治理与学术研究的时代语境下，中华民族共同体学新兴交叉学科建设须构建融合文化内核与智能技术的专属大语言模型。其“专属”内涵并非简单的领域数据叠加，而是从中华民族共同体学的核心理论与学科需求出发，设计模型必须具备的四大核心学科能力：一是“多元”与“一体”层次关系的理解能力，能够精准识别民族文化差异性与中华民族整体共同性的辩证关系，把握在差异性中强调共同性的叙事逻辑；二是历史与现实关联的推理能力，能够从历史文献与现实数据中建立历史事件与当代民族发展的因果关联，阐释共同体格局的历史生成与现实演进；三是政策话语与生活语言的转译能力，能够将规范性的民族政策文本转化为不同民族、不同文化背景群体可感知的生活语言，提升政策传播的可接受性；四是多语言与多模态文化生成能力，能够生成符合各民族审美习惯、文化习俗的多模态内容，兼顾文化多样性与共同体共识。

在模型构建中，须以铸牢中华民族共同体意识为根本遵循，聚焦中华民族共同体的历史演进、文化传承、社会互动、政治建构与心理认同等核心维度，支持文本、图像、语音、视频等多模态输入输出，具备跨越民族界限的语言理解、情感认知、趋势预测与逻辑推理能力，最终形成集知识整合、文化阐释、政策支撑、教育传播与智能服务于一体的智能学术与治理工具。结合人工智能技术特性与新文科建设理念，中华民族共同体学大语言模型构建可分三阶梯度推进：一是构建涵盖历史维度、现实维度与智能维度的多源数据框架，夯实学科研究的科学性与预见性；二是搭建数据资源层、基础模型层与领域增强层三位一体的技术架构，推动中华民族共同体理论的动态演化与国际传播；三是围绕国家战略需求与社会治理痛点，落地可持续、可操作、可推广的应用场景，实现技术赋能与学术创新的双向转化。在推进上述技术构想时，必须清醒认识并着力破解关键的现实难题：数据可得性与敏感性问题、价值观对齐的可操作性问题、跨文化语境下的精准转译问题。只有将这些现实难题纳入模型构建的全过程进行针对性破解，才能使大语言模型真正服务于学科建设的核心需求。

（一）建立基于历史、现实与智能维度的数据框架

中华民族共同体学是以铸牢中华民族共同体意识为核心目标的新兴交叉学科，中华民族共同体学科体系共形成９个主要研究领域，涉及法学、哲学、文学、历史学、教育学、经济学、管理学、艺术学等８个学科门类，民族学、社会学、政治学、马克思主义理论等19个学科，跨学科特点显著。[27]该新兴交叉学科融合了多学科理论与方法，其学术研究与实践应用对数据的系统性、多维性与动态性提出了极高的要求。在人工智能时代，构建服务于该学科的专属大语言模型，既具有重要学术价值，又承载了国家战略的意义，而系统化、多层次、动态演进的数据框架是模型构建的首要前提，可从历史、现实与智能三个维度协同搭建。

从历史维度来看，应深入挖掘中华文明发展进程中各民族交往交流交融的历史文献、民族档案、地方志、口述史资料等，系统梳理中华民族共同体形成与演进的文化基因、制度基础与价值共识。可借助自然语言处理技术对民族地区的古籍、碑刻、契约文书、族谱等进行高精度文本识别、结构化处理与语义关联分析。同时，应用机器学习算法识别历史叙事中的民族互动模式、身份认同建构逻辑与共同体话语演变轨迹，从而揭示中华民族多元一体格局的历史生成机制及其深层动力。

从现实维度出发，应依托大规模社会调查、行为观测与多源异构数据，开展实证导向的理论研究，精准把握各民族在城市化、信息化、全球化背景下的融合轨迹与现状、心理认同结构与发展趋势。综合运用物联网传感器设备与社交媒体平台，采集并分析各民族的互动行为与情感倾向。通过深度神经网络对问卷调查、深度访谈等质性材料进行主题建模、情感计算与话语分析，识别影响铸牢中华民族共同体意识形成的关键变量。借助知识图谱技术整合各民族人口、语言、教育、文化、经济等多维信息，构建动态更新的民族关系社会网络模型，揭示各民族互动的结构特征与融合路径。

从智能维度而言，应推动人工智能技术从“描述”走向“推演”与“预测”。可通过构建多智能体仿真系统，模拟不同政策干预（如双语教育、区域协作、文化共享工程等）下各民族群体的行为响应与融合效果。利用深度学习与强化学习技术，对民族地区在教育公平、文化传承、经济发展、媒体传播等领域的政策实施进行效果预测并提出优化建议，为铸牢中华民族共同体意识提供数据驱动的决策支持与智能治理方案。同时，梳理中华民族共同体学的基础性概念与标识性概念（如“多元一体”“交往交流交融”“石榴籽共同体”等），构建中西概念互通数据库，对西方民族、族群等概念与本土共同体概念进行语义对比、内涵阐释与对话分析，构建植根中国历史土壤、彰显中华文明特质的概念体系，自主阐释“民族”“多元一体”“民族区域自治”等核心概念，突破西方“民族国家”“民族自决”等话语的概念陷阱，[28]明确本土概念的理论内涵与话语边界，为模型的跨文化阐释与国际传播奠定概念基础。这一融合历史纵深、现实感知与智能推演的三维框架，能为中华民族共同体学的理论创新与实践应用注入强大动能。

（二）搭建集数据层、基础层与领域层于一体的大模型

中华民族共同体专属大语言模型的构建，是前沿技术工程、国家战略意志、中华优秀传统文化传承与学术范式创新的深度融合，不仅有利于更好承载推动民族团结进步、铸牢中华民族共同体意识的时代使命，还能为中国特色哲学社会科学自主知识体系构建提供智能基座。为此，需系统设计数据资源层、基础模型层与领域增强层协同演进的技术架构，实现从通用智能到领域专用智能的跃迁。

在数据资源层，要构建全维度知识底座。作为模型的知识根系与信息基础，数据资源层需覆盖历史纵深、文化厚度与社会广度，形成多模态、高质量的专用数据集。历史数据涵盖正史、地方志、民族档案、碑刻文献及口述史资料，精准还原中华民族“多元一体”格局的历史脉络。文化数据整合各民族的民间故事、神话传说、节日习俗、服饰艺术、音乐舞蹈等非物质文化遗产资源，凸显共同体的文化多样性与共享性。社会数据纳入社交媒体言论、主流媒体报道、田野调查笔记、结构化问卷、政策执行反馈等当代实证材料，动态反映各民族交往交流交融的现实图景，为模型训练提供全面、鲜活的知识输入。针对民族地区田野调查数据、边疆历史档案、民族语言语料等敏感数据，设计“分级采集、脱敏标注、授权使用”的合法合规路径，即对公开可获取的历史文献、文化资料进行开放式采集；对涉及民族地区民生、田野调查的非公开数据进行匿名化、脱敏处理后分级标注；对边疆历史档案、珍稀民族语言语料等核心敏感数据，建立授权访问机制，仅向经审核的科研团队开放，筑牢数据安全屏障。

在基础模型层，要立足国产自主可控基座。坚持安全可控原则，可选用通义千问、华为盘古、百度文心一言等具备千亿级参数规模的国产大模型作为预训练底座。此类国产基座模型具备强大的语言理解、生成、推理与跨模态分析能力，为领域适配提供坚实技术支撑。在此基础上，通过知识注入与模型优化，实现从通用大语言模型向中华民族共同体专属模型的转型，即构建高度结构化的中华民族共同体知识图谱，对国家的民族政策文本、文化符号体系、历史典故、法律条文等非结构化知识进行实体识别、关系抽取与语义对齐，并将其转化为可计算、可推理的向量表存入向量数据库，作为外部记忆库嵌入底座模型，提升模型的领域知识精准度。如中南民族大学依托该自有语料库，通过对基于Transformer架构的千亿级别基础模型Qwen2—7B—base进行增量预训练、指令微调和检索增强生成，打造面向中华民族共同体意识理解与价值观对齐的大语言知识模型，并基于强大的自然语言生成能力，实现对中华民族共同体学领域知识体系的准确理解。

在领域增强层，要实现专用功能模块化升级。基于精准标注的中华民族共同体专用语料库（包含民族政策解读、双语教育案例、民族团结典型事迹等），对模型进行监督微调与指令优化，训练形成多个专业化功能模块，包括历史事件因果逻辑推理模块、民族政策精准解释与生成模块、多民族语言与汉语高质量互译模块、共同体叙事情感引导模块等。尤为关键的是，嵌入全流程价值观对齐机制，即组建由民族事务专家、历史学者、思政课教师、语言学家构成的跨学科标注团队，从历史观、民族观、文化观等维度对模型输出内容进行多维度评分与反馈，通过强化学习持续校准模型输出，确保其叙事准确、情感真挚，成为服务国家战略、弘扬中华文化、促进民族团结的可靠智能引擎。

（三）打造具有可持续、可操作和可推广的应用场景

大语言模型的类人会话能力已经被广泛用于个性化反馈，诸如智慧学伴、智能导师和智能生物。[29]中华民族共同体大语言模型在研发与训练成功之后，就必须从理论走向实践、从技术走向服务，切实落实到可持续、可操作、可推广的应用场景当中，真正实现“技术赋能治理、智能服务人民、文化凝聚共识”的目标。如内蒙古师范大学成立了“中华民族共同体建设与边疆治理智能实验室”，研发了中华民族共同体学数智化平台大模型，从中华民族共同体意识大数据分析、边疆治理智能决策、民族文化数字传承与VR沉浸体验、民族舆情智能监测、铸牢中华民族共同体意识教育数智化场景等五个方向开展教学科研工作。

在高速发展的现代社会中，数字技术的迭代重构了人类社会的认知模式与实践场景。[30]中华民族共同体大语言模型可在多个关键场景实现深度应用。在民族团结进步教育智能化方面，模型可构建个性化学习路径，基于学生年龄、民族背景和认知水平，自动推荐与兴趣契合的民族团结故事、共同体主题短视频及互动问答。通过集成多语言虚拟助教系统，部署于中小学智慧教室、高校思政课堂及在线学习平台（如国家智慧教育公共服务平台），实现全天候、跨地域的教育支持。例如，当用户输入“彝族传统节日”，模型不仅能生成包含节日历史渊源、仪式演变、当代庆祝方式的结构化文本，还能联动图像生成模块输出节日场景插图，或调用视频合成引擎制作微纪录片，并嵌入多民族参与共庆的生动案例。

在主流话语智能生产与传播方面，大语言模型致力于增强主流意识形态话语的传播力、引导力、亲和力与穿透力。自动生成面向不同受众的宣传文案，并智能适配社交媒体的内容风格与传播规律。支持一键化成片功能，将政策要点、民族团结典型事迹自动转化为脚本、配音、字幕与背景音乐融合的主题短视频。同时，具备跨文化传播能力，将民族政策解读、中华文化故事精准翻译为英语、阿拉伯语等外语版本，并进行文化转码与语境调适，以供国际传播平台、外宣机构使用，面向世界讲好中华民族共同体的故事。此外，可依托中西概念互通数据库，在对外翻译与文化转码中，实现本土概念与国际话语的精准对接，例如将“石榴籽共同体”转化为符合国际认知习惯的话语表达，同时保留本土文化内涵。

在民族事务治理与政策支持方面，大语言模型可助力提升民族地区事务治理体系和治理能力现代化水平。可对政策文件进行智能化解读，自动生成图解长图、问答卡片、音频或短视频，嵌入各级政务平台、社区公告屏和广播系统。通过构建政策仿真推演系统，模拟教育均衡、双语教育推广、乡村振兴项目、文旅融合工程等政策在不同民族地区的实施路径与社会反响，预测潜在风险与协同效应，为决策部门提供数据驱动的政策优化建议。

在文化传承与文化创新方面，大语言模型成为活化中华优秀传统文化、推动各民族优秀文化创造性转化与创新性发展的智能引擎。基于民族史诗或地方传说，智能生成适合儿童阅读的绘本故事、适合舞台演出的剧本、适合动画制作的分镜脚本。对非遗项目进行数字化建档，自动提取技艺流程、文化内涵与传承谱系，生成标准化数字档案与多模态传播素材。提供民族艺术融合的创意方案，例如生成融合彝族火把节节奏与电子音乐风格的曲目，激发文化创新活力。

在多语言公共服务与民生支持方面，大语言模型可嵌入医疗、法律、社保、就业等民生场景，提供实时多语言翻译与智能问答服务。例如，在民族地区医院部署人工智能导诊系统，该系统可实现自动翻译并生成诊疗建议。在公共法律服务平台上，提供民族语言版的法律条文解读与维权指南，切实保障各民族群众的合法权益。

四、中华民族共同体学新研究范式的塑造

学科建设既是知识体系系统化、学术研究规范化的核心载体，也是推动理论创新、服务国家战略的重要依托。中华民族共同体学是新时代民族工作理论创新的重要承载，其研究对象聚焦中华民族在长期历史演化中形成的经济互嵌、政治一体、文化交融、社会共生、生态共依的复杂结构与运行机制，横跨经济、政治、文化、社会、生态等多个领域，具有鲜明的综合性、整体性和跨学科性。[31]习近平总书记曾强调指出：“要优化学科设置，加强学科建设，把准研究方向，深化中华民族共同体重大基础性问题研究。”[32]作为一门新兴交叉学科，中华民族共同体学的学科建设无现成经验可循，应遵循由基础到应用、由试点到全面、由工具到范式的渐进式发展逻辑，沿着夯实基础、核心突破、构建生态、防控风险的分阶段演化路径稳步推进。

从科学研究范式的演进脉络来看，人类先后经历了以观察归纳为核心的经验范式、以数学建模与逻辑推演为特征的理论范式、以计算机模拟为基础的计算范式、以海量数据挖掘为驱动的数据密集型科学研究范式。当前，随着人工智能与科学研究全过程的深度融合，以AI for Science（AI4S）为代表的新范式正在成为以上范式之后的“第五科研范式”。这一范式依托社会物理信息系统（CPSS）的“三个世界”理论框架，整合物理世界的描述性知识、精神世界的预测性知识与人工世界的引导性知识，通过数字人科学家、机器人科学家与人类科学家的协同联动，实现知识的自动化生产与创新。在此背景下，中华民族共同体学亟须构建契合AI4S特征的智能研究范式，将智能技术深度融入铸牢中华民族共同体意识的核心使命，具体则需通过构建智能知识基座、发展智能分析体系、建立应用研究闭环三个维度，实现研究范式的系统性塑造。

（一）构建从多源异构到结构化再到向量化的智能知识基座

构建从多源异构到结构化再到向量化的智能知识基座，是人工智能驱动下中华民族共同体学新研究范式塑造的基础性工程。这一基座既承载着中华民族共同体的历史记忆、文化基因与现实动态，也是实现智能分析、价值引导与政策推演的前提条件，其核心目标是通过系统化采集、智能化处理与结构化组织，将非结构化的多模态知识转化为可读、可计算、可推理、可扩展的“数字基因库”，为学术研究、教育传播与治理决策提供坚实的数据支撑。

首先是多源异构数据的系统整合。数据采集需覆盖历史、文化、社会、政策等核心领域，形成全方位、多层次的异构知识网络。一是全面采集正史、地方志、民族档案、碑刻契约及田野调查报告等历史文献资源，重点挖掘边疆民族地区的一手史料；二是广泛收集各民族神话传说、史诗歌谣、节日习俗、服饰纹样、建筑形制等非物质文化遗产资料，涵盖音视频、图像、数字化记录等多模态形式；三是系统整理社交媒体言论、新闻报道、田野调查笔记、结构化问卷、访谈转录文本等反映民族交往交流交融的动态数据；四是有序梳理民族团结进步创建政策、双语教育文件、乡村振兴与边疆发展纲要等官方文本。多类型、多形态的数据资源相互补充，为构建全面的知识体系奠定基础。

其次是多源异构数据的智能化处理与知识提取。依托人工智能技术实现数据的深度加工与知识提炼，在自然语言处理领域，针对古籍文献与民族语言文本，开发适配少数民族文字的光学字符识别技术、词性标注与句法分析模型。对政策文本与新闻报道，采用命名实体识别技术抽取民族、地区、政策、事件等关键要素。对社交媒体言论，结合情感分析与主题建模识别公众对民族议题的关注焦点。在知识组织领域，运用知识图谱技术将离散知识点转化为语义网络，以中华民族共同体为核心节点，延伸历史事件、文化符号、制度安排、人物群体等子图谱，通过参与、传承、影响、融合等关系实现跨域关联，形成动态演化的语义地图。

最后是结构化知识的向量化转化。通过向量嵌入技术将结构化知识映射为高维向量空间中的可计算表示。利用大语言模型将文本片段、实体名称、政策条款等转化为稠密向量，使语义相近的概念（如“民族团结”与“石榴籽”）在向量空间中形成聚类，为相似性检索、类比推理与知识补全提供支持。向量数据存储于高性能向量数据库，支持快速语义搜索与大规模相似性计算，为大语言模型提供外部知识增强。最终形成的“数字基因库”兼具静态知识（如历史事实、文化定义）与动态演化信息（如认同变迁、政策反馈），并具备多语言支持、价值观标注与安全审计机制，既是学科的数据底座，也是人工智能大语言模型训练的知识粮仓，更是连接学术研究与社会实践的智能桥梁。

（二）发展人机协同、价值对齐与因果推理的智能分析体系

发展人机协同、价值对齐与因果推理的智能分析体系，是实现从数据处理到深度理解、从现象描述到机制解释的核心环节。这一体系既需要提升技术应用能力，更需要坚守意识形态安全、学术伦理与国家叙事的精准表达，目标是在文化认同、交融机制、政策效应等重大议题上，构建兼具科学性与人文性的分析框架，使人工智能成为铸牢中华民族共同体意识的认知增强器。

首先是坚持人机协同的核心原则。《教育强国建设规划纲要(2024—2035年)》明确要求,打造人工智能教育大模型，探索数字赋能大规模因材施教和创新性教学的有效途径。[33]大语言模型支持的人机协同学习,作为人工智能助力教育变革的一种新方式。[34]在知识爆炸与技术迭代背景下,传统高等教育需以人工智能重构“教、学、研、管”全流程,通过人机协同实现“规模化教育”与“个性化培养”的平衡,为国家战略需求输送高素质人才。[35]要注重将人类专家的领域知识深度融入AI大语言模型的研发与应用全过程。中华民族共同体学的历史纵深与价值属性，决定了单纯依赖数据驱动的模型易陷入表面关联而忽视深层逻辑，甚至产生历史虚无主义或文化误读。因此，需建立专家引导、模型学习、反馈优化的闭环机制。比如，在研究各民族交往交流交融的历史动因时，民族史学者提供关键事件节点与因果链条，指导模型聚焦有效变量。在分析双语教育对民族认同的影响时，教育学专家定义核心评估指标（如语言能力、文化归属感、国家认同度等），帮助模型构建合理框架。人机协同既体现在训练阶段的知识注入，也贯穿推理阶段的交互验证，通过自然语言指令引导模型进行假设检验、反事实推演或跨案例比较，构建起“人在回路”的智能模式。

其次是嵌入价值对齐的保障机制。当前教育实践领域存在对人工智能等技术价值认知偏差的现象，即对人工智能即时作用的高估与对长期效应的低估。[36]而价值对齐是确保模型契合国家立场、主流意识形态与中华民族共同体叙事的关键，需通过制度化人工干预实现。在模型训练阶段，引入价值观对齐微调技术，在监督学习过程中加入专家标注的正向样本。要组建由民族学研究者、思政教育专家、民族事务政策制定者、语言文化学者构成的跨学科团队，对模型生成的分析结论进行多维度评分，重点核查是否体现“多元一体”“平等团结”“共同繁荣”等核心理念，确保技术应用不偏离正确方向。需要强调的是，抽象的“铸牢中华民族共同体意识”原则，需要转化为可标注、可训练、可评估的细分维度。具体而言，可从以下几个层面构建对齐目标：一是“多元一体”的层次关系理解能力，要求模型能够准确识别文本中“多元”（各民族特色）与“一体”（中华民族整体性）的辩证呈现，避免片面强调一方；二是叙事逻辑的准确性，能够识别并生成符合“在差异性中强调共同性”原则的叙事，避免历史虚无主义或文化误读；三是政策话语与生活语言的转译能力，能够将规范性政策话语转化为不同群体可感知的日常表达，并且不偏离政策本意；四是情感引导的恰当性，在生成内容时能够传递正向情感，促进民族团结与文化认同。跨学科标注团队需依据这些细化维度，对模型输出进行评分，并将评分结果作为强化学习的反馈信号，持续校准模型行为。

最后是构建多功能核心分析模块。在人机协同与价值对齐基础上，打造三大核心功能模块。一是历史因果推断模块，结合时间序列分析、贝叶斯网络与大语言模型的逻辑推理能力，从海量史料中识别地理连通性、制度整合度等长期结构性因素，以及重大政策、民族迁徙等关键转折点对中华民族共同体形成的影响路径。二是跨民族的情感识别模块，构建覆盖多民族语言与文化语境的情感词典与语义模型，识别社交媒体中民族话题的情绪极性与类型，追踪其在不同群体间的传播与转化规律。三是政策模拟推演模块，基于强化学习或多智能体仿真技术，构建包含社区、学校、家庭等多尺度的虚拟社会系统，模拟国家通用语言文字推广、民族地区乡村振兴、民族文化进校园等政策的实施效果、反馈机制与潜在风险，为决策提供前瞻性预判。

通过发展人机协同、价值对齐与因果推理的智能分析体系，最终形成一个开放且可解释的大语言模型。研究人员不仅能获得分析结果，还能追溯推理路径、查看证据来源、评估不确定性，并在必要时介入修正。唯有如此，人工智能才能真正成为中华民族共同体学研究的技术利器，在尊重历史、服务人民的前提下，推动学科从经验归纳走向智能推理，从静态描述迈向动态预测，为新时代党的民族工作提供兼具学术深度与实践温度的智力支撑。

（三）建立场景驱动、任务导向与模块集成的应用研究闭环

建立场景驱动、任务导向与模块集成的应用研究闭环，是实现学术价值向社会价值转化的重要路径。这一环节以真实社会需求为出发点，将理论研究与技术成果转化为可落地、可复用、可评估的智能服务，通过需求牵引、技术响应、迭代优化的动态闭环，推动中华民族共同体意识从理念倡导走向更加深入的实践嵌入。

首先是场景驱动的精准定位。聚焦四大核心应用场景，实现技术与需求的精准对接。在民族团结进步教育场景，针对思政课资源不足、双语教学支持薄弱、培育形式单一等问题，开发智能教育助手。在主流话语智能传播场景，应对传统宣传吸引力不足、跨平台适配性弱、国际传播文化隔阂等挑战，构建智能叙事引擎。在民族事务智慧治理场景，围绕政策理解门槛高、基层执行反馈滞后、跨区域协同不足等痛点，搭建政策智能解读与推演平台。在民族文化数字传承场景，回应非遗技艺断代、民族语言濒危、表达形式老化等问题，建设多民族文化遗产智能活化系统，确保研究不脱离实践土壤。

其次是任务导向的模块拆解。将宏观场景拆解为可感知、可执行、可评估的模块化智能任务。教育场景可设置中华民族共同体故事自动生成、个性化学习推荐、多民族语言互译等模块。传播场景可开发跨平台宣传文案生成、民族主题短视频一键成片、对外宣传内容文化适配等模块；治理场景可构建政策图解生成、政策效果模拟等模块。文化传承场景可设立非遗数字化建档、民族史诗智能改编、跨民族文化融合创意等模块。各模块功能明确，既可独立部署，也可组合调用，提升应用灵活性。

再次是模块集成的系统化服务。依托微服务架构将智能任务封装为标准化功能组件，集成至统一的中华民族共同体智能服务平台，实现一次开发、多端复用。平台可对接学校智慧教育系统、政务服务平台、文化馆数字资源库、融媒体中心等终端，为不同用户提供定制化服务。教育系统可调用助教模块部署于在线课堂，宣传部门可一键生成民族团结主题短视频，社区工作者可使用政策图解模块解读惠民措施。模块化集成既提升资源利用效率，又确保输出内容在话语体系、价值导向上的高度一致性。

最后是闭环反馈的迭代优化。建立研究、应用、评价的一体化反馈机制，通过用户行为日志、满意度调查、专家评估、政策效果追踪等方式收集反馈数据，反向驱动模型优化、任务迭代与场景拓展。例如，通过分析学生对智能故事的互动时长与情感反应评估文化认同提升效果。监测政策图解在政务平台的点击率与咨询转化率，追踪政策效果。邀请民族学者对生成式文化内容进行准确性与尊重性评审。持续的反馈迭代形成螺旋式上升的良性循环，确保应用服务不断适配实际需求。

通过以真实场景为牵引、以具体任务为单元、以模块集成为手段、以闭环反馈为保障，中华民族共同体学交叉学科的研究成果将真正深度融入教育、传播、治理、文化与科技一线，在服务国家重大战略中彰显其学科价值，为铸牢中华民族共同体意识提供可持续、可扩展、可感知的智能支撑。

五、结语

习近平总书记指出：“当代中国正经历着我国历史上最为广泛而深刻的社会变革，也正在进行着人类历史上最为宏大而独特的实践创新。这种前无古人的伟大实践，必将给理论创造、学术繁荣提供强大动力和广阔空间。”[37]中华民族共同体学正是回应这一时代需要而产生的新兴交叉学科。而人工智能赋能中华民族共同体学学科建设，其本质是数字智能时代人文社科范式的深度革新，是技术理性与价值理性辩证统一的系统性学科建设工程。其核心要义在于以智能科学技术为方法论工具，重构学科知识生产的逻辑框架、人才培养的核心维度与社会服务的实践路径，推动学科建设实现从“技术附加”（+AI）到“范式融合”（AI+）的质性飞跃。本文立足技术机理的适配性、理论模型的建构性、学科范式的创新性三维框架，系统阐释人工智能视域下中华民族共同体学的学科发展路径，力求为中华民族共同体学学科建设从技术视角构建一个智能科学研究范式。

从学理本质来看，中华民族共同体学“多元一体”的理论内核与人工智能技术的系统协同性、动态优化逻辑、整体涌现性存在深层契合。这种学理契合不仅为学科摆脱经验驱动的传统局限、迈向数据驱动的现代化转型提供了方法论支撑，更构建了技术赋能与学科自主发展的相互促进关系。通过协同创新、数据治理、教学融合、评价激励四位一体的融合框架，既实现了跨主体资源的整合、数据安全的底线保障、教学改革的深度推进与评价机制的科学优化，更形成了“技术工具—理论创新—实践转化”的闭环生态。而“基础夯实—核心凝练—生态构建—风险防控”的渐进式发展范式，本质上是技术创新性与学科规约性的辩证平衡，其关键在于警惕数据样本偏差导致的认知固化、算法隐性偏见引发的价值失衡、数字资源分配不均造成的发展鸿沟等潜在风险，在技术赋能中坚守国家安全底线与人文价值本位。

基于此，中华民族共同体学学科建设需主动对接并融入智能科学范式，以人工智能技术重构知识生产的全链条、人才培养的核心体系与社会服务的实践场景，完成从“技术附加”到“范式融合”的深度转型。既要加快构建自主可控的民族地区数据资源体系与智能研究平台，破除数据壁垒与学科分割，推动跨学科、跨区域的协同创新，也要明确中华民族共同体学专属大语言模型的核心能力，完善数据采集、价值观对齐、跨文化传播的现实操作路径，系统梳理学科基础性与标识性概念，构建中西概念互通数据库。同时，要坚持价值引领的核心原则，将铸牢中华民族共同体意识贯穿技术应用全过程，确保智能技术始终服务于学科的人文使命，防范技术理性对价值理性的侵蚀与消解。本文的理论探索是一种尝试，相信通过学界同仁不断推进理论创新、技术迭代与实践转化，持续推动中华民族共同体学学科建设，使其既深度融入中国特色哲学社会科学自主知识体系构建，又能为铸牢中华民族共同体意识提供兼具技术赋能与学理支撑的学科滋养，最终一定能构建起具有中国自主知识体系特质、具有世界影响的中华民族共同体学学科范式，进而为国家治理体系和治理能力现代化提供坚实的学术支撑。

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