近年来，区域国别学的发展正在驶入快车道。2022年，区域国别学成为交叉学科门类下独立的一级交叉学科。2024年，我国首批区域国别学学位点单位获批，涵盖硕士点31家、博士点8家。2025年4月，区域国别学被列入新增本科专业。区域国别学的兴起，与国家战略需求紧密相连。随着综合国力和国际地位的不断提升，我国的国际影响力持续扩大、海外权益日渐增多。正如北京大学区域与国别研究院创始院长钱乘旦所言，新形势下，我们需要准确把握国际形势，正确认识外部世界，精准制定国际战略，有力推进对外工作。

那么，如何发展区域国别学？作为交叉学科，区域国别学不仅涉及传统意义上的人文社科研究，更需要大数据、人工智能（AI）等数智技术的支持。

第一，数智技术助力构建区域国别学知识体系。区域国别学是一门动态的学科，需注重如何组织、获取对于研究国别/区域的最新知识。研究国别/区域的各领域相关数据、文献、调研材料等，对于该学科而言，是极为宝贵的资源。区域国别学服务国家战略的重要环节就是将上述“原材料”进行加工、转化，来推动相关知识生产。然而，囿于多种原因，我国区域国别学学科建设过程中，依旧面临缺少“原材料”的问题。

西方国家开展区域国别研究较早，相关学科体系建设完善，积累了较多区域国别相关的数据、文献、档案、图书及其他学术资料。步入数字化时代，西方已将大量区域国别的“原材料”进行了数字化编排，提高了研究效率，更好地服务了他们的国家战略。例如，美国国家档案馆为了满足其国内政策需求、研究需求，将达到解密标准的文件整理并创建美国解密档案在线（U.S. Declassified Documents Online）。该数据库按照亚洲、欧洲、拉美、中东和非洲等地区进行分类，收录涉及古巴导弹危机外交、伊朗伊斯兰革命等多地区、多领域内容。北京大学区域与国别研究院也联合北京大学大数据分析与应用技术国家工程实验室、北京大学长沙计算与数字经济研究院开发了“全球智多星”系统，对全球主要区域、国家大事记、智库、国际组织以及跨国公司动态进行跟踪，致力于将该数据库打造为区域国别学科的知识库。

可见，区域国别学所需要的“原材料库”，不仅是动态监测的数据库，更是一个需要和历史相结合、全维度的知识库。这对区域国别学与新兴数智技术的结合提出了要求。区域国别学可对特定区域国别事件给出定义，提出相关信息搜集与整理的标准；数智技术则提供技术实现路径，如依托爬虫技术大量整理网络相关信息、分析视频信息、爬取全球各地旅游博主对当地认知的信息等，以作为对区域国别学及相关专家专有知识的补充。由此，作为一种技术手段，数智技术可加快区域国别学知识体系的构建。未来，两者结合还可协同制定区域国别学信息技术标准，整体提高区域国别学服务国家战略的效率。

第二，数智技术优化区域国别学教学体系。学科建设的目标之一，旨在将该学科知识传授给学生，数智技术的应用可提高这一过程的效率。例如，教材是学科知识体系的浓缩与再现，是学科知识的具体化，需要系统反映学科的内容。教材是教学的主要媒介，其质量是决定教学成果质量的重要因素。区域国别学是一门动态的学科，需要在持续变化的国际局势中对一个区域、一个国家进行全面、深入、系统的研究与教学。这不仅需要对研究区域/国别的历史脉络有较为详细的了解，更需要对研究区域/国别的变化持续跟进，由此，才能较为精准地把握研究区域/国别的变与不变。

传统的纸质教材存在更新迭代速率较慢、编制难度较大等问题，并不能完全契合区域国别学的需求。反观新兴的数字教材，它们不仅能够利用多媒体技术将传统纸质教材的内容进行数字化处理，转化为适用于各类电子终端的教材；还能依托相应技术，时刻对教材内容进行修订、增减，更适用于区域国别学这一门动态的学科。比如，开展针对欧洲地区的研究，欧洲一体化模式是一个重要研究议题。纵观国内外，大多教材对于欧洲一体化的探讨停留于经济和政治一体化以及相关领域的泛欧洲一体化层面，缺乏欧盟提出的欧洲联军等安全一体化的内容。这就凸显了数字教材能够快速摘录、排版、增补的优势。

此外，数智技术还可采用虚拟仿真等技术，将课堂模拟为欧盟就欧洲联军谈判、协商的现场，加强学生对于欧洲安全一体化的理解；打造一个与研究国别/区域极为相似、具备当地风土人情的数字空间，使学生能够在数字空间对调研对象有身临其境的感受等。由此，数智技术的运用，将进一步完善区域国别学的教学体系，提高教学效率。

第三，数智技术创新区域国别学研究体系。区域国别学对特定区域、国家进行研究，需要剖析研究对象的方方面面，并对研究对象未来走势进行研判。此种研判需要建立在相对完备的区域国别知识体系上，并以人工智能模式的方式推进，尽可能使研判结果更为科学。在这一过程中，数智技术将丰富区域国别研究方法，对研究对象发展趋势进行更为全面、客观的预测分析，辅助形成对研究国别/区域的报告。

例如，2008年，美国国防部高级研究计划局资助开发了ICEWS（Integrated Crisis Early Warning System）系统，旨在帮助美国政策分析人士了解特定区域/国别的过去和现在，并预测美国可能在该地区需要应对的各类危机。该系统主要从数字化的新闻媒体、社交媒体和其他来源获取大量语料，然后通过计算机编码自动生成时间数据库。依托于海量数据，其使用混合方法进行不稳定预测，会预测诸如“X国家有60%内战的可能性”。据称，该系统预测准确度超过80%。除了该项目外，美国兰德公司等智库也有类似的战略推演系统，且已经投入实践多年。有专家称，美国此类系统已经进行过多次迭代。目前，我国领先的大学也就相关议题进行了多次兵棋推演、举办兵棋竞赛。?

未来，可以区域国别学知识体系等为基础，与数智技术结合，进一步开发区域国别态势推演平台。该平台可依托区域国别学数据库、知识库训练人工智能模型，以对特定区域、国家战略、政策、行为进行预判并辅以专家校对。这样，既可达到区域国别学服务国家战略的目的，还会推动区域国别学整体研究体系和研究方法的现代化、数智化。（作者分别是北京大学全球互联互通研究中心助理研究员、北京大学软件工程国家工程研究中心副教授）