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当LV、Gucci遭遇超A货真探想用AI鉴定切千亿元奢侈

文章来源: samerex.com     时间: 2017-12-07

  
     
      很遗憾,即便走在帝都最潮的三里屯儿,时尚男女门身上穿的、手里拎的LV、Prada们都充斥着A货、超A货。中国人民富起来了:在2015年我们买走了全球46%的奢侈品,消费达1168亿美元,到了2016年,大陆奢侈品市场的规模达到了1175亿元,同比增长4%。
     当然,伴随国民一同富裕的,还有义乌市场、白云皮具城们。因为后者的“努力”,在2016年对26万余件奢侈品的抽检中,正品只有9万余件,正品率不到40%。
     某种程度上,独特、稀缺、珍奇等玄学特点以及阶级消费者的心理需求决定了奢侈品的价值,而这部分价值除了存在于第一次买卖关系中,更多地存在于它的流通性上。
     “但因为假货横行,加上奢侈品鉴定非标导致了流通性极大弱化,造成整个行业很难规模化”,在接受采访时,「真探」创始人彭雷抛出了这么一句话。
     背后的数据是,截至2016年来中国奢侈品闲置总量在4000亿人民币,但全年流通80亿,占比只有2%,而闲置奢侈品市场的年均增速在20%多。
     北京三里屯某奢侈品店街景
     闲置增长,但流通断层,造成之间转化率低的原因主要还是人工鉴定非标,这部分鉴定师因培养周期较长,本身供给就不足,并且也带有主观性,结果很难通用,彭雷告诉记者,“一个鉴定师,没有3到5年的实践,很难做到鉴定的准确性,目前国内有鉴定资格的不到100人”。
     「真探」的切入点很有意思:通过AI来进行奢侈品鉴定。在目前国际十二类奢侈品中,真探目前主要切入箱包皮具这一类,而腕表和配饰在逐步开发,“这些奢侈品标准化程度相当较高,更易于流通”。
     前端产品层面,真探目前提供的是一款App,用户在按App引导提示后上传所拍摄的奢侈品照片,之后系统会根据照片群进行自动分析,进而向用户提供最后的鉴定报告,鉴定时间在1s左右。
     利用人工智能技术进行奢侈品鉴定,主要涉及到图像的特征提取和分类识别,相关技术的领先性、可靠性、稳定性非常重要。一般来说,影响深度学习框架解决方案的主要因素包括算力、模型和数据。在这一领域,高质量的训练数据是关键。彭雷告诉记者,真探目前有专门的数据团队去获取货源、拍摄,采集进而丰富数据库,维度包括材质纹理、五金件、划痕、对比度、几何形状、拓扑结构等等。
     他举例到,“一款LV或者的包,我们会用20个不同程度的真包、40个不同程度的A货、超A货假包做数据采集来源”。彭雷称,目前其原始数据标本已有200万张以上,单品鉴定点已经达到3000个以上,识别准确度在99.1%以上,未来预计可达到99.7%。
     对于以技术为核心的创业公司而言,产品化决定了其落地方式和商用能力。真探选择的App产品让用户更便捷的进行奢侈品鉴定,但这也决定了用户UGC照片的场景复杂度。和采用视觉方案的无人驾驶一样,环境属性会极大影响照片识别精度。彭雷表示,真探在进行数据库采集时,会考虑很多消费者的拍摄场景,“比如不同的拍摄角度、白天晚上、阴天雨天、新旧程度等等各种维度都是考虑范围”。
     目前团队内有经验丰富的鉴定师进行奢侈品图库数据的标注,并持续改进和优化算法。彭雷称,以LV,Channel和的皮包为例,目前选择其产品线里的20到30款,就能确定该品牌所有款的鉴定点。
     商业模式上,真探主要面向B端和C端开放API或SDK接口,按使用次数或年费盈利。由于目前真探仍在内部测试中,并未正式落地商用,因而暂时缺乏相应的盈利数据,但彭雷表示,正式App将会在10月底左右上线。
     此前曾报道过国外类似项目Entrupy,它通过专门的扫描硬件做信息采集,再配合算法系统给出结果,据其官网介绍,Entrupy识别商品真伪的准确度可以达到97.1%。彭雷表示,真探所包括的拍摄场景维度、货品来源以及分析类目比Entrupy要更丰富。当然,二者所称的识别准确度均有待更多独立比对和验证。
     记者认为,某种程度上,受其精度影响,目前结果暂时只能够给出相对真假度,而没法直接给出定论,因而推广上有待考证。另外由于行业标准不健全,因此对于这类型创业项目,如何参与到行业标准的制定,并保证结果被行业公信力机构所认可承认,是一个关键壁垒。对此,彭雷表示,目前真探已与中国电子商务协会奢侈品鉴定中心、清华大学交叉信息研究院以及清华计算经济实验室等就标准制定进行合作。
     团队方面,彭雷在行业经验丰富,在创业前,他曾任原日本东方鹏达株式会社中国区总经理;寺库奢侈品电商联盟事业部总监;奢者副总经理;宝瑞通典当民品部副总经理;中国西蔓色彩副总裁;完美衣橱CEO;拍库艺术品电商总裁等。联合创始人是专供智能数据领域多年的AI科学家,博士生导师;目前真探总体人员有21个人,研发占到70%以上,主要为清华大学,香港科技大学研究AI方向的博士;运营团队在奢侈品鉴定行业有十年以上的经验。
     本文由36氪原创,作者:宗迪
     
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