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如何评价古文字工程的学术价值

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你有没有想过一个问题:我们今天对商代历史的大部分认知,其实都建立在学者们耗时数十年,把几千年前被砸碎的乌龟壳重新拼回去的基础上。

这不是一个比喻。过去学界手里掌握的甲骨文材料,就像一堆散落且缺失了大量碎片的拼图,很多龟甲因为太碎,你根本不知道它上面写了什么,更别提拿去研究商代的历史。而“古文字与中华文明传承发展工程”要做的第一步,就是把这堆拼图尽可能完整地拼好。


博物馆中展陈的刻辞甲骨残片

一块拼好的甲骨,把人类最早的流星雨记录上推了700年

这次工程首期最具代表性的成果之一,是黄天树教授团队编纂的《甲骨文摹本大系》。这套43册的巨著,收录了已刊布的有字甲骨7万多片,是目前全球收录甲骨数量最多的大型著录。


《甲骨文摹本大系》书籍封面展示

但它的价值远不止于“大而全”,关键在于它完成了1200多组甲骨的新缀合,同时剔除了伪片、合并了重复著录。

所谓“缀合”,就是把原本属于同一块龟甲、但后来断裂分散在不同地方甚至不同著录里的碎片,重新拼接到一起。黄天树教授打了个比方:“没有缀合以前,你不知道它在讲什么,缀合以后这个内容大概就完整了,做研究历史也好,研究语言也好,它就是很重要的一条材料。”


书页刊载的甲骨缀合线描示意图

拼回来之后,它讲了什么呢?一个最震撼的案例是,团队在一片缀合后的甲骨上,考释出了“星率西”三个字——这是3200多年前,商王武丁时期一次流星雨的一手观测记录。卜辞精确描述了夜半时分,东方天空有成批的星体向西坠落。

在此之前,公认人类最早的流星雨文献记录是《左传》记载的公元前687年天琴座流星雨。这个发现直接把现存最早的流星雨观测记录,往前推了数百年。

对这个领域稍有了解的人可能知道,过去学界曾流传一个“三焰食日”的说法,认为某片甲骨记录了商代一次日食,但工程支持下的精细释读澄清了这一点:所谓“三”“焰”是误释,“食日”其实只是商代一个记时名称,整段卜辞跟日食毫无关系。

这个纠偏,直接修正了持续数十年的商代年代学基础偏差。

2.3万件流散海外的青铜器,第一次被摸清了底数

如果说甲骨文拼图的问题在于“碎”,那么青铜器铭文的问题在于“散”。从晚清开始,大量中国青铜器因种种原因流失海外,学者们只能零零散散地搜集资料。过去一百年,学界累计搜集到的海外中国青铜器信息,只有大约3000件。

朱凤瀚教授团队完成的《海外藏中国青铜器集录》,把这一数字直接推到了23000多件——其中有铭青铜器3460多件,体量扩容近8倍。



这套60册的著录,穷尽式地收集了全球几十个国家流散的中国青铜器资料,不少器物此前连图像都没有,只有模糊的铭文拓本存世,团队通过新的X光片、高清影像才得以重新释读。

这就不仅仅是“找回来”的问题了。比如,团队系统整理了山西浮山桥北遗址流失海外的15件商代晚期“先”字族属铜器,证实了商王朝在晋南地区存在重要统治据点,明确了商文化对山西的经略路径。

另一件此前因拓本不清晰而被忽略的西周中期青铜器,在获得清晰铭文照片后,学者们释读出它揭示了一个此前未知的历史转折点:周昭王南征死于汉水之后,周王朝势力一度收缩,但到了西周晚期又重新回到了汉水流域。

这些细节,是不可能从传世文献里读到的,只能靠青铜器铭文来补全。

战国楚地竟然同时存在多套“二十八宿”

古文字工程的覆盖范围,远不止甲骨文和金文。清华简的整理释读,同样在工程支持下取得了关键突破。

我们过去对二十八宿的理解,大多来自传世文献,认为这是一个从无到有、线性传承、最终统一的天文体系。

但清华简《五纪》揭示了一个完全不同的图景:战国楚地同时存在多套二十八宿的异名、异序系统,这意味着后世统一的二十八宿,根本不是单一起源的自然演化,而是经历复杂的区域整合后才形成的。

清华简《四时》篇记录了一套每月30天、全年360天的太阳历,再结合其他出土简帛显示的364天、366天、368天等不同岁实,学界现在意识到,战国秦汉时期远不止一套阴阳合历,太阳历、物候历、祭祀历可能在不同地区和文化圈层中并行使用。

在工程框架下,过去散见于各高校、各博物馆的单点研究,被整合为一个覆盖甲骨文、金文、简帛全门类的国家级协同攻关体系。18家单位、538名学者直接参与,累计设立约300个科研项目,出版著作360多部,系统培养了1300多名本研层次的专业人才。



工程专家委员会主任委员黄德宽的评价很直接:古文字工程使这些原始材料能得到更好的应用,推动研究迈上一个新台阶。


黄德宽教授介绍古文字工程相关进展

目前工程已进入“十五五”规划阶段,下一个主攻方向是海外古文字资料的数字化回归和古文字大模型的构建——用人工智能去处理甲骨碎片识别、残字释读、缀合匹配这些传统上极其消耗学者生命的工作。

如果说“十四五”期间解决的是“把材料整理好、把人才梯队建起来”,那么即将到来的第二阶段,可能是让古文字研究从“经验驱动”向“数据驱动”全面转型。

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