大數(shù)據(jù)與人工智能技術(shù)正改變傳統(tǒng)鑒定模式。通過構(gòu)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(shù)則為藝術(shù)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(zhuǎn)歷史。中國科學院自動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，可使書畫鑒定的綜合準確率提升至88.7%。
技術(shù)瓶頸主要體現(xiàn)在四個方面：無損檢測技術(shù)尚未突破，部分檢測仍需取樣；微觀痕跡數(shù)據(jù)庫建設(shè)滯后，特別是玉器、漆器等門類；人工智能訓(xùn)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(shè)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(shù)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。
現(xiàn)代古玩鑒定方法主要分為三大類：傳統(tǒng)眼學鑒定依靠鑒定的感官經(jīng)驗和知識儲備，通過觀察器物的造型、紋飾、款識等要素進行判斷；科技檢測則運用各類儀器設(shè)備分析材質(zhì)成分、內(nèi)部結(jié)構(gòu)等微觀特征，常見技術(shù)包括X射線熒光光譜（XRF）、熱釋光測年、拉曼光譜等；第三類是文獻考證法，通過查證歷史檔案、著錄記載等文本證據(jù)建立傳承脈絡(luò)。統(tǒng)計顯示，拍賣行對值拍品的鑒定通常采用"眼學+科技+文獻"的三重驗證模式，誤差率可控制在5%以下。
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