近年來，女性在消費領域的地位與日俱增，而“包包/名牌包包”在女人心目中的地位，從“包治百病”“一包在手，天下我有”等廣為流傳的網絡詞語便可見一斑。但“哪里有流行，哪里就有高仿”，大量的高仿產品將整個奢侈品市場攪得烏煙瘴氣。對于大多普通消費者來說，在魚目混珠的包包中辨別真偽是很困難的，而一旦錯買假貨，本來高高興興的一件事就會變得無比的氣惱。更別說還要承擔一筆不小的經濟損失，畢竟大部分奢侈品包的價格是會讓人感到“肉痛的”。

基于目前奢侈品市場中存在的種種假貨問題，一個擁有著深厚科研背景、在計算機視覺技術和區塊鏈領域有著多年研究經驗的團隊專門成立了一家公司——圖靈深視（南京）科技有限公司，旨在用人工智能技術為鑒定行業賦能。進而通過創新技術，推動奢侈品行業整個銷售鏈條的變革，從鑒定開始，再至銷售流通的物流渠道，甚至到二手市場價值評估等場景，建立起一個全新的“交易信用保障體系”。

圖靈深視（南京）科技有限公司成立于 2018 年 10 月 23 日，創始團隊由清華大學交叉信息研究院唐平中教授領銜，團隊的核心技術人員包括來自清華大學、北京大學、上海交大、香港中文大學等國內頂級高校的博士、碩士研究生。目前包括實習生在內，公司已經擁有 30 多名員工，從技術、產品到市場、運營等崗位一應俱全。

圖靈深視之所以選擇南京，是因其依托于圖靈人工智能研究院的優質資源而發展壯大。圖靈人工智能研究院是南京市與圖靈獎得主姚期智院士合作建設的新型研發機構，依托姚期智院士及清華大學交叉信息研究院的科技優勢，加強南京市在 AI 領域關于科技創新、人才培養、傳統產業技術升級等方面的建設，并推動 AI 領域科技創新成果的轉化與落地。

作為圖靈深視的聯合創始人，也是這個團隊的“靈魂人物”，唐平中的求學和科研經歷可謂是五彩繽紛。他 17 歲考入中科大計算機專業，19 歲開始做機器人足球的人工智能研究，博士自學經濟學，博士后師從于卡耐基梅隆大學的“德撲 AI 之父”Tuomas Sandholm 教授。

唐平中在人工智能和博弈論交叉領域有著獨到的見解，他在計算經濟學的研究成果不僅在社會效益上取得過巨大成就，還曾幫助千萬中小商家和阿里、百度等互聯網巨頭以低轉化成本達成業務目標。而在現今的研究方向上，他對可信賴的電商平臺興趣濃厚。

他表示，目前電商在逐步朝著垂直化的方向發展，類似于“小紅書”“寺庫”和“毒”等類型的 APP 平臺都是典型代表。與此同時，二手電商市場如“閑魚”和“58 同城”等 APP 的活躍度也在逐漸提高。隨之而來的，大量涉及商品真偽的問題將會極大程度地影響用戶或消費者對垂直電商平臺的信任度，更有甚者，可能會影響大眾對假貨所掛品牌的市場認可度。

但如果要求電商平臺來對商品的真偽進行鑒定，首先無形之中增加了平臺的運營成本，而這部分成本最后必然會“羊毛出在羊身上”。而且，鑒定人員是否專業、鑒定的準確率是多少、鑒定出來的商品是不是真的就是消費者最終拿到手的商品等問題依然會困擾著廣大用戶。

正是這些問題的存在，促使了唐平中使用“AI 技術和區塊鏈”聯手來幫助用戶在沒有平臺交易成本下進行高價值商品的交易。同樣，這也是圖靈深視公司創立的初衷。

如何鑒定奢侈品包并保證其唯一性

Louis Vuitton、Gucci、Chanel、Prada 等國際品牌想必大家都耳熟能詳，這些品牌的皮包大多設計精美、充滿時尚魅力，但通常也“價格不菲”。那么確保自己花大價錢買來的包是正品，而不是讓自己發現上當受騙后憤怒的來源，判斷皮包的真偽就顯得尤為重要。

唐平中團隊依托清華大學計算經濟學實驗室多年的科研成果，對產品進行了二次開發，現已成功落地到 AI 奢侈品鑒定這一場景上。唐平中表示，目前他們的產品應用范圍已經基本覆蓋了現有的國際一線品牌，并且在微信中建立了一個叫做“包小鑒”的公眾號，里面包含的鑒定奢侈品包真偽的小程序是向用戶開放的初期試驗性產品。

目前“包小鑒”開放了對 LV 和 Gucci 兩個品牌皮包鑒定真偽的功能，用戶只要根據要求拍照、上傳皮包對應位置的照片，經過系統分析，程序就會提供一份真偽鑒定報告。對 LV 皮包的鑒定，只需要提供 2 張照片就可以完成，包括一張包的皮簽照片，另一張則要求是“五金”的照片，主要包括拉鏈頭、鎖扣頭和鉚釘等金屬件。

圖|LV 的皮簽照片示例（來源：采訪對象提供）

圖|LV 的“五金”照片示例（來源：采訪對象提供）

相比于 LV，鑒定 Gucci 的皮包則需要多一張照片來分析，要采集 Gucci 皮包的皮簽、數字皮簽和“小黑標”3 個位置的照片。

圖|Gucci 皮簽、數字皮簽的照片示例（來源：采訪對象提供）

圖|Gucci 小黑標的照片示例（來源：采訪對象提供）

在這看起來“平平無奇”的鑒定背后，實則包含了唐平中團隊在計算機視覺技術上多年的積累和突破。計算機視覺是教機器如何“看”的科學，也是人工智能的重要分支之一。唐平中團隊采用了目標檢測、語義分割、文字識別（OCR）、生成式對抗網絡（GAN）等技術，來讓計算機懂得如何“分辨”各個品牌的皮包并鑒定其真偽。與人們了解較多的人臉識別技術相似，對皮包的真偽鑒別也是通過對其特定位置照片的檢測進行語義分割（在圖像領域，語義代表圖像的內容，分割則表示從像素角度分割出圖像中的不同對象），并對原圖中的每個像素進行標注，隨后在 GAN 這個深度學習模型中進行分析判斷。

一個優秀的 GAN 應用需要有良好的訓練方法，而關于奢侈品包的海量圖片訓練，其實是一種“dirty work”，但任何一個能落地的人工智能應用背后必不可少的就是這些看似乏味、重復、簡單的“臟活兒”。正是這些積累，讓目前公司的產品對 Gucci 皮包的鑒定準確度已經高達 99%，鑒定 LV 皮包的準確度相對低一些，但也有 95%。

那么，同樣款式的皮包會不會出現鑒定誤差？唐平中說：“正如世界上沒有完全相同的兩片樹葉，也不會有完全相同的兩個人一樣。即使是同一款式的皮包，在識別系統中也有著很大差別。比如，如果掃描兩個相同款式的 LV 皮包 150 個像素點，可能只有 30 多個點是一樣或者說相近的。而用來鑒別真偽所分析的數據量級，遠遠不會因為相同款式而出現誤差。換句話說，每個包的存在也是獨一無二的。除了相同款式的問題，我們團隊在算法的應用上針對不同拍照設備的差異、環境光線影響等多種對鑒定結果可能產生影響的參數變化都做了全面的準備。”

可能有人認為，為了鑒別真偽考慮這么多很浪費精力，買奢侈品包一定會到門店、專柜或者官網去，以求安心。那么通過這幾個渠道就一定保真么？當然，在門店或專柜遇到假貨的概率是極小的。但前兩年就曾有新聞報道過，一名居住在美國得克薩斯州的泰國女人在購買大量山寨高仿名牌皮包的同時，在美國購物網站和百貨公司的專柜買正品皮包，隨后通過各種理由用高仿皮包退貨，并將正品放在網上二手售賣來獲利。這種“貍貓換太子”的行為持續了近兩年時間才被商場發現并報警，這期間她累計非法獲利近 50 萬美元（約合 300 萬人民幣）。

除此之外，海外購物時售貨員在顧客付款后悄悄掉包或者商品在物流過程中出現問題的新聞偶有出現。面對這些情況，單純的鑒定真偽已經不足以完美解決奢侈品交易的信譽保障問題，所以唐平中團隊在使用 AI 計算機視覺技術的同時，還引入了區塊鏈技術來對每個包進行“唯一標識”。

說起區塊鏈，人們想到的可能是比特幣這類虛擬數字貨幣，但實際上區塊鏈的本質是用來解決信任問題、降低信任成本的技術方案，目的就是為了“去中心化”。之前人們對產品、商店的信任通常來源于品牌或者權威機構認證等，但區塊鏈通過技術手段可以建立起一套新的信任體系，它是可以被量化、被數據記錄且不可篡改的。

比如一個 LV 正品包在制成之后，對上述幾個角度拍攝的照片進行識別分析，并將這個包所產生的數據信息命名為“LV 包包 01”上傳至唐平中團隊研發的數據系統中，這就相當于在一個“信用保險箱”里給該皮包打上了唯一標識，創建這個包獨有的數字標簽。同時，為出廠時刻的數據蓋上“時間 001”的時間戳。隨后，顧客通過電商平臺或專柜等渠道購買這個包，再對特定位置拍照上傳。在系統“驗明正身”后，就可以開心地背出門了，同時生成新的時間戳“時間 002”來表示顧客將這個包購買到手的狀態。

圖|區塊鏈保證包的“唯一性”

而之后不管是把自己心愛的包包送去保養，還是放到二手平臺轉賣，都不用擔心出現被贗品掉包的情況，因為可以再次拍照鑒定，并生成代表下一狀態的時間戳“時間 003”。這樣，從生產廠家到店鋪、店鋪到消費者（甚至“多手”消費者）的整個流程中，奢侈品包的保真問題就得到了妥善的解決。

對未來商業模式的計劃

唐平中表示，從長遠角度來看，產品的設計分為“to B”和“to C”兩種應用模式。但鑒于目前公司正處于創立初期，現階段的主要精力將投入到“to B”的應用上，而“to B”的商業模式也分為：面向電商平臺，例如寺庫、毒、閑魚等一手及二手交易 App；以及面向典當行的應用。

目前“毒”和虎撲社區的“鑒定中心”等平臺都有類似的拍照上傳鑒定功能，但區別是他們仍然要通過“鑒定師”肉眼識別商品的真偽。顧客需要付出一筆“鑒定費”不說，關于鑒定結果是否準確的問題也始終活躍在搜索引擎的問題框里。

圖|“毒”平臺的在線鑒別須知（來源：毒 APP）

而唐平中團隊的產品針對于電商平臺，通過“人工智能+區塊鏈”的結合，以實物精細化 AI 鑒定功能、自研的數字簽名技術手段生成無法偽造的防偽標識，來對電商平臺進行“信用背書”，使得電商平臺的交易變得更加透明可信。同時，由于只需要視覺設備便可區分唯一的目標商品，還解決了商品流通過程中可能出現的掉包、替換等不信任環節。

唐平中認為，奢侈品包只代表了一部分細化商品類型，而“實物 AI 鑒定+唯一數字簽名”這種手段則標志著一個全新的電商平臺信用保障模式，就好像一些品牌的限量款運動鞋，全球限量發行 5 萬雙，可能在某些電商平臺上就有 50 萬雙的銷售記錄，這些問題在技術層面上逐漸都可以得到解決。當然這也需要大量來自“B 端”的圖像等數據作為支持，這也是為什么先要集中精力投入在“to B”模式的應用上。

而對于典當行，可能很多人對它的了解都來源于影視或文學作品，但實際上典當行是目前社會小額抵押貸款的重要來源之一。而運用上述技術，可以幫助典當行的鑒定師準確地對抵押物品進行估值判斷，避免被贗品欺騙而蒙受損失。同時，在抵押物品主人回購或者出售“死當”物品時，保證了物品的唯一性，避免被替換。

至于“to C”的業務，現階段則會推出類似“包小鑒”這種小程序，作為一個測試性質的產品來讓 C 端的用戶嘗試體驗。

對人工智能與經濟學的看法

從一名在人工智能和經濟學交叉領域學習的優秀科研學者，再至以經濟學角度將人工智能落地創業的創始人，唐平中對這兩個領域有著深刻的理解與認識。

對于人工智能與經濟學之間的關系，唐平中認為兩者本身就是相互交叉的。經濟學是研究人類經濟活動規律，并對未來發展加以預測的學科。而人工智能的出現，推動了經濟學的發展，使其能完成對過往不可能達到的海量規模的數據進行分析，有助于得到更精準的推論。同時，經濟學又是幫助人工智能尋找落地點的重要途徑，像 Google 旗下的 DeepMind 公司（AlphaGo 的研發團隊）一年虧損高達 27 億元人民幣，那么如何在經濟領域找到人工智能的落地點就顯得極為關鍵。

目前在商業零售領域的人工智能應用，主要目的是為了完成“用戶畫像”，而用戶畫像的根本則是為了更精準地進行廣告投放。讓各個商家（包括線上平臺和線下實體店面）更加“了解”用戶，以便提供更“貼心”的服務。但唐平中則結合他在人工智能和經濟學領域的深刻理解，走出了一條建立新型電商平臺“信用保障體系”的道路，這將極大地推動電商平臺交易透明化和提高商品保真度的進程，對電商行業的整體發展有著重要意義。