在图像文化传播日益兴盛的当下，艺术史研究正经历着从传统叙事转向跨学科融合的深刻变革，这一趋势既反映了学界对单一学科局限性的认知，也回应了多学科优势整合的需求。这种变革在丰富艺术史与艺术史学的研究视角的同时，更是促进了跨学科融合与创新研究的发展态势。

艺术史研究的核心议题

艺术史研究围绕“图像史叙事”“艺术史语言结构”与“主体性认知”这三大关键词的含义展开讨论。应该说，这三者因相互关联而形成支撑，构成了当代艺术史与艺术史学研究的理论框架。

图像史叙事作为视觉艺术研究的重要方法，具有广义与狭义两重阐释路径。广义上说，这是视觉文化的现代性表征，是阐释视觉艺术研究的基本语言与表述方式；狭义上说，则是指人类文化系统中以图像符号为核心表意元素，通过多种传播媒介实现的叙事传达。其实，这两重阐释路径都有一个共同特点，即关注叙事过程中的“人物”“情节”和“环境”。在图像叙事中，三要素是构成图像意义传达的基础。

艺术史的语言结构是艺术史与艺术史学身份确认的关键。近三十年来，国内外研究方法日趋多元，如语言结构所涵盖时间顺序、内容分段、评价方式与文化影响等已列为其核心维度，成为方法论应用的重要指向。时间顺序，是梳理艺术史发展进程、揭示史述节点与核心要义的关键；内容分段，是聚焦特定历史时期艺术家及艺术创作特点和成就评判的比较时点；评价方式，是通过象征性语言彰显艺术审美的追求，以及通过文化影响凸显社会环境对艺术创作的塑造作用。这些都是艺术史研究应以“艺术本体”为核心的标志，即强调艺术表现与表达的独特视角，避免沦为纯历史分析或人文历史的背书，也因此构成了艺术史学科的特性与边界。

主体性认知体现艺术史研究的核心价值取向，指涉基于历史背景、社会环境与价值体系对艺术家的创作进行解读，本质是对个体理性与社会结构辩证关系的梳理和论证。在中国美术史传统认知观念中，画家作为“文化人”的主体性认知，是通过观察社会、体验情感、内化道德所形成的独特的艺术表达。在现代社会中，美术史研究主体性认知更凸显画家个体情感与社会价值的多样性，核心在于阐明画家或艺术家创作的自主性。

艺术图像自主知识体系构建是当前艺术学领域“三大体系”建设的重要举措之一，其中最为关键的是艺术图像知识生产的多学科交叉融合，以此打破传统学科界限，拓展研究领域的新视野。进而言之，多学科交叉融合不仅需要针对图像研究从理论到实践的创新，更需要AI赋能图像研究的技术创新，以不断提升艺术图像研究自主知识体系的生成。

艺术图像研究在国内的进程可追溯到20世纪上半叶。中国现代艺术史学奠基学者滕固率先提出在有限的史实梳理中，突破明清书画史家热衷于记载生平和作品流传的局限，以建筑、雕刻和绘画为范围，对自上古至清代美术的发展脉络和因果联系作出新的阐释。其中，特别强调将艺术图像作为研究核心，通过图像互证建构起艺术独特风格史研究的脉络。从20世纪下半叶兴起的影像艺术普及与流行现象来看，这极大地推动了艺术图像研究进入新阶段。

艺术图像研究的多元化趋势为自主知识体系构建提供了丰富的实践路径，主要呈现三大发展方向：一是历史图像与现代图像的对比研究，通过古今图像对话揭示艺术发展内在逻辑；二是互文性图像与视觉感知理论的综合应用，深化对图像意义生成机制的理解；三是艺术图像与现实图像的融合探索，拓展艺术研究的现实关怀维度。这三类研究方向涵盖了图像的历史性确认、审美性判断、纪实性证伪等核心议题，涉及艺术考古研究、区域国别艺术交互研究等交叉领域，共同推动艺术图像自主知识体系的观念更新与转向。

数字人文与跨媒介交互带来的艺术史拓展

数字人文与跨媒介语言交互的兴起为艺术史研究带来革命性变革。作为人文学科与数字技术融合的跨学科领域，数字人文通过数字技术与数据分析工具赋能人文研究，打破了自16世纪“科学革命”以来自然科学与人文社会科学的认识论分野，前者的“求是型学术”与后者的“解释型学术”在人工智能与大数据技术支撑下实现重新联结，使发现与解释在同一知识框架中并行，成为学术革新的新动力。

人工智能技术突破为艺术史研究提供了新的技术支撑，如数据分析推动艺术史研究的三重革新：其一，从经验判断到数据验证，即传统研究依赖学者经验与肉眼观察的研究模式被量化分析所取代，深度学习算法通过对海量图像的分析，能够量化艺术风格的细微特征；其二，从宏观叙事到微观洞察，数字技术介入画作的“内部分析”成为新可能，能够帮助研究者更深入地理解画作的本质，揭示其内在结构和情感表达；其三，从个体研究到关联性认知，数据分析助力发现艺术中隐藏的联系和复杂的网络关系。

此外，大数据与跨媒介交互进一步拓展了艺术史研究边界。例如，大数据分析通过数字考古、资源脉络分析等方式，为艺术史学者重构古代艺术景象提供了科学依据与支撑，进一步逼近古代社会经济与文化全貌。跨媒介语言交互更是打破了传统艺术史研究的媒介壁垒，使图像、文本、影像等不同媒介形成对话，拓展研究对象与方法。总之，数字技术介入不仅提升研究效率，而且推动着艺术史的量化研究，特别是利用数据可比较方式形成新的研究方向。以此为基础，不同领域研究者依托大数据平台形成的共同资源，实现艺术史的多维度分析与交互解读。

艺术史研究的机遇、挑战与对策

跨学科融合为艺术史研究带来前所未有的发展机遇。一方面，艺术史的研究对象持续扩容，从传统的艺术家与作品钩沉、风格分析，拓展至艺术传播、跨文化研究，乃至性别议题、媒介技术应用等新领域，丰富了艺术史研究内涵与外延。另一方面，跨学科合作促进了知识整合，使自然科学、社会科学与人文学科产生互补，为解决复杂的艺术史考证与认知问题提供了更加全面的研究思路。

在跨学科对话中，艺术史研究仍然存在诸多协同问题，艺术史学者跨界面临着知识储备与方法应用的多边融合问题。这种交互与交融有可能导致“单向接受”的现象，如部分研究简单套用其他学科理论与方法，仅替换研究对象为艺术史内容，而缺乏对艺术本体的深入解读。更有甚者，一些研究沦为其他人文社科史学理论的“论据式注脚”，虽有大数据等技术支撑，却未实现艺术史研究的实质性推进，难以体现艺术家与作品分析的独特性，导致史论贡献中缺失艺术判断力，陷入“重方法轻本体”的误区。

应对这些挑战，需在开放中坚守主体性，在对话中保持学科本位，具体可从四个方面形成共识：其一，确立艺术史的本体地位，跨学科研究必须以维护学科独立性与固有阐释体系为前提，避免学科边界被彻底模糊化；其二，构建“问题导向”的研究模式，以具体艺术史问题为核心命题，集结不同学科学者协同合作，实现理论方法与研究对象的有机契合；其三，推进“内部研究”的充分论证，将作品分析、风格梳理、技法探究以及文化影响等基础研究做扎实，为跨学科对话提供坚实支撑；其四，寻求“还原”与“整合”的统一，通过跨学科、跨文化的界限穿越，实现知识的整合重构，逐步还原艺术史的原初状态与本真面目。

（作者系上海交通大学人文艺术研究院特聘教授）

来源：《中国社会科学报》