大數(shù)據(jù)與人工智能技術正改變傳統(tǒng)鑒定模式。通過構建包含50萬件標準器圖像的深度學習系統(tǒng),阿里巴巴開發(fā)的"鑒真"平臺可實現(xiàn)瓷器器形相似度自動比對,準確識別拼接改造等作偽手法。區(qū)塊鏈技術則為藝術品溯源提供了新方案,蘇富比拍賣行已開始使用數(shù)字指紋記錄拍品的所有鑒定數(shù)據(jù)和流轉歷史。中國科學院自動化研究所的研究表明,結合卷積神經(jīng)網(wǎng)絡和材質(zhì)分析的混合鑒定模型,可使書畫鑒定的綜合準確率提升至88.7%。
技術瓶頸主要體現(xiàn)在四個方面:無損檢測技術尚未突破,部分檢測仍需取樣;微觀痕跡數(shù)據(jù)庫建設滯后,特別是玉器、漆器等門類;人工智能訓練樣本不足,難以覆蓋所有歷史時期和地域風格;便攜式檢測設備研發(fā)緩慢,制約了現(xiàn)場鑒定效能。中國文物保護基金會的研究指出,解決這些技術瓶頸需要年均投入研發(fā)資金3億元以上,目前實際投入不足1/3。
行業(yè)發(fā)展對策應從三個維度著手:技術標準化方面,應加快制定各門類的檢測流程標準和數(shù)據(jù)閾值,建立全國聯(lián)網(wǎng)的文物檢測數(shù)據(jù)庫;人才培養(yǎng)上,推動高校設立科技鑒定交叉學科,實行"傳統(tǒng)眼學+科技手段"的雙導師制;制度建設層面,推行鑒定師分級認證和報告追責制度,要求所有商業(yè)鑒定注明使用的方法和依據(jù)。故宮博物院院長王旭東建議,參照醫(yī)療行業(yè)的"循證醫(yī)學"模式,建立古玩鑒定的"循證鑒定"體系,將經(jīng)驗判斷轉化為可驗證的證據(jù)鏈。
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