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大數據與人工智能技術正改變傳統鑒定模式。通過構建包含50萬件標準器圖像的深度學習系統，阿里巴巴開發的"鑒真"平臺可實現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字指紋記錄拍品的所有鑒定數據和流轉歷史。中國科學院自動化研究所的研究表明，結合卷積神經網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%。
玉器鑒定關注材質來源、加工痕跡和沁色形成三個方面。和田玉的典型結構特征是纖維交織狀紋理，硬度達到6-6.5莫氏度。紅山文化玉器的鉆孔呈現特的"蜂腰狀"形態，這是原始工具留下的工藝指紋。作偽者常用酸蝕、燒烤等手段仿制古玉沁色，但通過紅外光譜可檢測到人工化學處理殘留物。中國社會科學院考古研究所的實驗表明，采用激光共聚焦顯微鏡觀察微痕，能準確區分新時期時代砣具與現代電動工具留下的加工痕跡，準確率達89%。
風險防范是古玩投資不可忽視的重要環節。鑒定風險首當其沖，市場上贗品泛濫，即使是也可能看走眼。建議投資者建立的顧問團隊，必要時采用科學檢測手段輔助鑒定。市場波動風險同樣值得關注，古玩價格受經濟周期、政策變化和收藏潮流影響較大。保管風險也不容忽視，古玩對保存環境有較高要求，不當保管可能導致價值大幅貶損。法律風險方面，需特別注意文物出入境限制和所有權爭議問題。為有效管理這些風險，投資者應控制古玩資產在總財富中的比例（通常不超過20%），購買保險，并保持足夠的現金儲備以應對流動性需求。
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