近年来，围绕人工智能与中国书画审美的结合正成为学界和艺术界的共同关注点。近日发布的“智镜”大语言模型审美评估平台，为这一议题提供了一个具象样本：平台以中国传统审美为立场，将大量古典书画图像输入系统，通过多模态算法构建审美评测框架，试图回答“技术可以生成一切时，谁来界定美”的核心问题。与单纯的图像识别不同，该平台以书画图像为主要样本，让多款大模型在相同作品上进行“匿名对战”，再由专家依据中国美学标准做出复评，从而在技术与人文之间搭起一套可比较、可追踪的评价体系。
从技术路径看，“智镜”在评估维度上刻意向东方美学靠拢，将“意境、气韵、留白”等传统概念拆解为构图、视觉元素、情感反应、整体完型等多项量化指标，并通过模型对细节的高频“凝视”来放大笔墨肌理与空间节奏的差异。与以往依赖教师经验和主观判断的方式相比，这种“计算美学”尝试使书画作品的审美特征获得了可视化、可被机器捕捉的结构表达。与之配套的汉代图像数据库、古籍影像开放系统等数字人文基础设施，则为书画审美研究提供了庞大而统一的数据底座，使古代图像、文献与当代算法之间形成闭环。
在行业层面，这类平台有望对书画创作、教学与收藏产生连锁影响。一方面，创作者可以通过模型反馈更加直观地比较不同书体、构图与笔势的审美差异，辅助个人风格的校准与突破;另一方面，院校和培训机构可在技法教学环节引入智能评估系统，将笔画结构、章法布局的基础训练交由算法完成，把更多课堂时间留给美学讨论与文化阐释。此外，借助可量化的审美指标与大样本数据，收藏机构、拍卖公司在学术定位、作品选编和价值判断上也有望获得新的辅助工具。可以预见，在保持人文主导的前提下，中国书画的评价体系正在从“经验单点”迈向“数据支撑、专家校准、技术赋能”的复合结构。
