大數(shù)據(jù)與人工智能技術(shù)正改變傳統(tǒng)鑒定模式。通過(guò)構(gòu)建包含50萬(wàn)件標(biāo)準(zhǔn)器圖像的深度學(xué)習(xí)系統(tǒng)，阿里巴巴開(kāi)發(fā)的"鑒真"平臺(tái)可實(shí)現(xiàn)瓷器器形相似度自動(dòng)比對(duì)，準(zhǔn)確識(shí)別拼接改造等作偽手法。區(qū)塊鏈技術(shù)則為藝術(shù)品溯源提供了新方案，蘇富比拍賣(mài)行已開(kāi)始使用數(shù)字指紋記錄拍品的所有鑒定數(shù)據(jù)和流轉(zhuǎn)歷史。中國(guó)科學(xué)院自動(dòng)化研究所的研究表明，結(jié)合卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和材質(zhì)分析的混合鑒定模型，可使書(shū)畫(huà)鑒定的綜合準(zhǔn)確率提升至88.7%。

技術(shù)瓶頸主要體現(xiàn)在四個(gè)方面：無(wú)損檢測(cè)技術(shù)尚未突破，部分檢測(cè)仍需取樣；微觀痕跡數(shù)據(jù)庫(kù)建設(shè)滯后，特別是玉器、漆器等門(mén)類；人工智能訓(xùn)練樣本不足，難以覆蓋所有歷史時(shí)期和地域風(fēng)格；便攜式檢測(cè)設(shè)備研發(fā)緩慢，制約了現(xiàn)場(chǎng)鑒定效能。中國(guó)文物保護(hù)基金會(huì)的研究指出，解決這些技術(shù)瓶頸需要年均投入研發(fā)資金3億元以上，目前實(shí)際投入不足1/3。

行業(yè)發(fā)展對(duì)策應(yīng)從三個(gè)維度著手：技術(shù)標(biāo)準(zhǔn)化方面，應(yīng)加快制定各門(mén)類的檢測(cè)流程標(biāo)準(zhǔn)和數(shù)據(jù)閾值，建立全國(guó)聯(lián)網(wǎng)的文物檢測(cè)數(shù)據(jù)庫(kù)；人才培養(yǎng)上，推動(dòng)高校設(shè)立科技鑒定交叉學(xué)科，實(shí)行"傳統(tǒng)眼學(xué)+科技手段"的雙導(dǎo)師制；制度建設(shè)層面，推行鑒定師分級(jí)認(rèn)證和報(bào)告追責(zé)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(zhǎng)王旭東建議，參照醫(yī)療行業(yè)的"循證醫(yī)學(xué)"模式，建立古玩鑒定的"循證鑒定"體系，將經(jīng)驗(yàn)判斷轉(zhuǎn)化為可驗(yàn)證的證據(jù)鏈。

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