历史与人工智能的结合通过“数字化—结构化—生成与可视化—治理评估”四步闭环，把分散史料转为可计算证据并形成可信叙事。核心做法包括OCR与NLP清洗、本体与知识图谱建模、检索增强驱动的生成式AI回答与多模态展示，以及隐私与版权合规治理。这一路径既提高史学研究的效率与透明度，又扩展公共传播的交互体验，最终实现研究可重复、内容可追溯与传播可信的目标。

人工智能结合历史的关键在于以知识图谱与时空模型为核心的统一语义层，辅以自然语言处理、计算机视觉与检索增强生成，实现从档案数字化、事件抽取、文物识别到历史GIS的闭环。应以数据治理、版权合规与伦理框架把控风险，强制来源可追溯与不确定性标注，确保可解释与可信。落地建议采用“试验—扩展—规模化”三阶段路线，构建数据、模型、应用与治理四层能力，结合国内外开放平台与国产框架，形成跨学科协作与迭代评估。未来趋势将指向多模态融合、可解释与因果强化，通过语义化与标准化让历史研究与公共文化服务在数字时代获得可计算的叙事与长期价值。