。就像朱砂代表不朽。”她顿了顿，看向窗外阴沉的天空，“现代人用数据来对抗遗忘，本质上，也没什么不同。都是一种……徒劳的挣扎。”
顾惜朝看着她平静的侧脸，忽然有一种冲动，想用自己最熟悉的方式，去“分析”她，去理解她眼底那片深不见底的荒原。他鬼使神差地说：“沈总，有没有兴趣……看看我们实验室最新搭建的，用于分析古代人像绘画面部色彩与情绪的辅助系统？虽然还不成熟，但挺有意思。”
沈佳琪转过头，有些讶异地看着他，随即点了点头。“好。”
他们来到实验室。顾惜朝打开了一套他正在测试的软件系统。系统整合了高光谱扫描、面部微表情识别（基于大量古代肖像画训练）、以及色彩心理学模型，试图通过分析画中人面部的色彩分布、笔触力度、甚至颜料层叠压关系，来推测作画时想要表达的“情绪倾向”，以及历经岁月后色彩变化带来的“情绪感知偏差”。
他调出一幅唐代绢本仕女图的数字扫描文件。画中女子面部敷着浓厚的铅白和胭脂，嘴唇点着朱砂，但年代久远，色彩已然黯淡、发黑，甚至有些部位颜料剥落。原本可能是娇艳的容颜，如今看来却有种诡异的、类似面具的僵硬感。
系统开始运行。先进行色彩分离，去除污渍和变色干扰，尝试复原面部最初的色彩范围。然后，分析笔触方向和力度，推测画师的“手感”是轻柔还是急促。最后，结合色彩心理学模型（比如，暖调偏多的脸颊可能暗示“健康”或“愉悦”，但过于规整的腮红可能显得“程式化”），给出一个“情绪倾向”的概率分布图。
屏幕一侧，出现了系统生成的分析报告：“面部色彩复原区间：肤色偏白（铅白+少许朱砂调和），腮红集中（可能为胭脂），唇色朱红（朱砂）。笔触分析：敷色均匀，边缘清晰，略带程式化。情绪倾向概率：平静（42%），端庄（35%），淡漠（18%）……愉悦度低于5%。”
顾惜朝指着报告解释：“你看，系统认为，这幅画传达的主要是平静和端庄，甚至带点淡漠，几乎没有什么‘愉悦’的情绪。这可能和唐代的审美、画师的风格，或者画中人的实际身份心情有关。当然，这只是一个非常粗略的、基于现有数据和模型的推测。”
沈佳琪静静地听着，看着屏幕上那幅被系统“解剖”分析的仕女图，看着旁边那些冰冷的概率数字。她的脸上没有任何表情。
“很有趣。”她最后评价道，声音听不出情绪，“用算法，给一千年前的一
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