2023年3月1日由亚太人工智能学会与深圳市三品美术馆合作的全国首家AI艺术鉴定系统的技术测试在三品艺术AI联合研究院圆满成功。本AI艺术鉴定系统通过对管峻老师和刘颜涛老师书法作品的测试，测试的准确率高达98.7%。全国首家AI艺术鉴定系统由亚太人工智能学会的顶尖科学家和高水平科研团队共同打造，通过未来两年时间，在数据不断积累的基础上，实现AI鉴定系统的全线完成和升级，达到99.99%以上的准确率。
2022年深圳市三品美术馆计划投入两千万元与亚太人工智能学会成立三品艺术AI联合研究院，用于书法作品和绘画作品的鉴定。在前期数十位专家和科研人员的共同努力下，三品艺术AI联合研究院逐步打造和完善AI艺术鉴定系统。此次测试准确率之高为未来系统的升级和鉴定准确率的提升奠定坚实基础。
本AI鉴定系统采用EfficientNet_v2模型，该模型属于较为先进的神经网络分类模型，相较于其他传统分类模型（如ResNet、VGG等模型），具备更快的预测速度、更高的精确度。
本项目模型形状内部包含Fused-MBConv模块和MBConv模块，模型参数共计22495570，训练参数22334722，模型总大小258MB。
神经网络算法原理启发自人脑，通过神经元之间通过权重连接，大量神经元通过特定结构组成网络。神经网络通过确定输入和输出，根据反向传播算法，调整神经元之间的权重，达到训练的目的。通过神经网络算法的不断迭代，可以得到优于传统数学方法的分类性能，对于复杂的分类任务效果尤为显著。
鉴于书法家风格特征各异，通过迭代学习书法家笔划特征，生成相应的神经网络。对于低仿的赝品，则能很好地分辨出来，而对于高仿的赝品，则可通过统计学来辨别其真伪。
目前通过前期收集和训练，已针对书法家管峻老师的作品训练10个模型，训练量依次增加使用数据集对已有模型进行测试，并根据真迹100%、高仿50%、低仿0%的目标计算平均准确率。通过对比，管峻老师的第10号模型效果较好，该模型数据量约2万多字，经过数据扩充后为38万，较准确地识别出管峻老师小楷字体。
本AI鉴定系统测试的顺利完成，为未来两年的合作打下良好基础，也为未来不断提高艺术鉴定的技术水平，提升真迹概率，为艺术智能化鉴定在书画等艺术领域的发展蓄势赋能。
本次测试交流会议后，双方继续加强在艺术智能化鉴定方面的合作，共同实现艺术品的智能化和科技化。
本次测试交流会由三品美术馆馆长黄海林，深圳市中润控股集团董事长、百强企业家俱乐部创始人白庆杰，广州先进技术研究所机器视觉实验室主任黄祖成博士、及其团队成员江旭耀博士、钟名峰博士等十余人，亚太人工智能学会执行主席雷渠江，亚太人工智能学会深圳分会秘书长李正光，亚太人工智能学会深圳分会副秘书长曹梦等共同出席。
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