小黑智能：人工智能助力奢侈品鉴定，推动流通升级

　　“别人送我的大牌钱包，暂时用不上，你帮忙看下是正品吗，值多少钱?”

　　“朋友圈里有人做代购，法国意大利的包都能买到，有包装盒有小票，是真的吗?”

　　“有一个半年前买的包想出手换新款，怎么证明我这个包是正品呢?”

　　奢侈品行业的人都已经习惯身边的人提出帮忙鉴定真假的请求，若非直接去专柜，任何假手于他人的奢侈品购买渠道，都会遭到“是正品吗”的质疑，这也反映了国内奢侈品行业 “假货”是个绕不开的话题。 中国奢侈品市场的特征是存量大、需求广，但是流通率并不高，假货泛滥导致消费者信心不足也是奢侈品行业玩家的共识。随着奢侈品消费的逐年增长，真假鉴定的需求也空前高涨，现在市场的线上交易平台及线下实体店的解决方案就是纷纷设立自己的鉴定中心和团队，通过传统人工鉴定的方式，力求缩短交易过程中鉴定环节的时长，使过程更高效，但是这种鉴定方式的科学性，公信力，权威性不足，本质上仍未能形成标准的解决方案，也难以复制及规模化，为此，小黑智能通过用人工智能+机器深度学习技术来解决这个行业难题。

　　“满足奢侈品市场用户迫切的真假鉴定需求”，这是小黑智能开发人工智能奢侈品鉴定系统的初衷。小黑智能成立于2017年，研发团队负责人是专攻智能数据领域多年的人工智能科学家、清华大学博士生导师，团队成员均是来自清华大学研究人工智能方向的博士与硕士研究生，加上深耕奢侈品流通行业十年以上的运营团队，小黑智能自成立以来就专注于人工智能科技在奢侈品鉴定场景下的开发和应用，采用APP加数据平台的方式为商户及个人用户提供专业高效的在线鉴定认证服务，可预见的未来还将为行业客户提供定制化技术服务，实现智能硬件、个性化场景定制、数据开发等增值服务。

　　拥有半个世纪发展史的人工智能在这两年一跃成为舆论关注的焦点，除了资本和科技的推动，也得益于技术本身已经发展到一个相对成熟的阶段。人工智能就是目前可以规模化提高奢侈品鉴定效率的利器。传统的鉴定手段需要投入巨大的人力资源，而人工智能结合深度学习、图像识别等技术，可以快速响应鉴定需求，绕过人才短缺问题，这也是人工智能应用最大的优势，针对特定场景的人工智能是当前最成熟并可以实现的。

　　小黑智能开发的奢侈品鉴定产品使用人工智能深度学习模型，从图像中自动学习并抓取奢侈品的特征信息，包括材质颗粒的饱满度、纹理的沟壑宽度、针脚间距和密度、配皮颜色封漆、拓印字体弧度、五金光泽棱角等人眼难以识别的信息，用户只需要将拍摄的奢侈品照片上传，app就能将图像导入后进行识别并给用户反馈结果。小黑智能在产品研发过程中采用了海量的奢侈品图像数据进行训练，仅某品牌一个系列的包，鉴定图像识别点就突破一千张，目前抓取的图像数据信息已经超过百万张，内部模型可将正品识别的响应速度控制在15秒之内，产品识别准确率已经达到了90%以上，随着数据的积累以及更新会让具备学习能力的系统越来越精准。因为数据的定义、采集和加工都在用户看不见的地方发生，用户只需等待数秒就能得到鉴定结果，这种体验将是非常流畅的。

　　人工智能奢侈品鉴定解决方案不仅提高了鉴定效率，并且因为摆脱了人工鉴定和设备鉴定的空间限制，用户可以随时鉴定手边的奢侈品，鉴定结果也可以无限次重现，这就为奢侈品多次流通提供了可能。可以想象，小黑智能将借助人工智能将加速推动奢侈品流通市场的规模化发展，帮助中国奢侈品流通行业走的更快，更远。