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。
現(xiàn)場競拍是拍賣過程的核心環(huán)節(jié)。拍賣師按照既定順序介紹拍品并宣布起拍價后，競買人可以通過舉牌、手勢或電子設備出價。競價通常以固定增幅進行，直到?jīng)]有更高出價為止，后由拍賣師落槌確認成交。在此過程中，參與者需要保持冷靜，根據(jù)預算和市場行情理性出價，避免情緒化競爭。值得注意的是，不同拍賣行可能有特殊的競價規(guī)則和付款要求，參與者應提前了解清楚。
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