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得物AI查驗鑒別系統(tǒng)-鑒別結(jié)果吻合度在99.9999%以上

來源:上海識裝信息     編輯:創(chuàng)澤   時間:2024/7/11   主題:其他 [加盟]

得物基于產(chǎn)業(yè)真實場景研發(fā)AI查驗鑒別系統(tǒng),以得物多年積累的查驗鑒別研究和海量實物商品數(shù)據(jù)訓練為基礎,整合億級多模態(tài)產(chǎn)業(yè)原生數(shù)據(jù),自研“無矩”機器學習平臺,通過細粒度感知技術、分層注意力機制、神經(jīng)網(wǎng)絡結(jié)構搜索等技術,快速、深入分析多品類商品的關鍵物理特性,實現(xiàn)了成熟的多品類商品高精度查驗鑒別,主要品類與得物鑒別專家的鑒別結(jié)果吻合度在99.9999%以上。得物垂類大模型在工業(yè)質(zhì)檢、各類經(jīng)營主體貨品質(zhì)量管理、監(jiān)管和安全等領域均有廣泛應用空間。

1.新型工業(yè)化需求:當前,中國制造業(yè)正處于依靠知識、技術等高級生產(chǎn)要素重構產(chǎn)業(yè)核心競爭力的爬坡過坎階段。目前國內(nèi)人工智能企業(yè)和項目努力尋找賦能制造業(yè)的突破口,但在層出不窮的大模型中,會“聊天”的多,會“干活”的較少,在制造業(yè)具體場景中的大規(guī)模應用和商業(yè)化,總體還處于早期階段。新一代質(zhì)量基礎設施建設有待通過AI技術加快加強,例如在商品生產(chǎn)、流通領域的AI檢測模型,還不能充分滿足多品類、大批量、高復雜商品的質(zhì)量檢測和真?zhèn)舞b別需求。

2.消費者科技服務體驗需求:當前,以“Z世代”為代表的中國新生代消費者正在崛起,他們對商品質(zhì)量提出了更高的期待,需要更高效的人工智能商品查驗鑒別應用,來提高平臺批量化商品查驗鑒別的效率。

一、主要能力和技術創(chuàng)新

得物的商品查驗鑒別業(yè)務覆蓋近20大類商品,得物AI查驗鑒別系統(tǒng)是國內(nèi)首個面向多品類、復雜場景的商品查驗鑒別人工智能,攻克了多品類AI商品查驗鑒別技術難點。

1.引入神經(jīng)網(wǎng)絡結(jié)構搜索技術,訓練過程中能根據(jù)款式特點快速自動化調(diào)整模型結(jié)構,能更快找到更高查驗鑒別準確率的“解題思路”。

2.引入商品細節(jié)圖、商品來源等跨模態(tài)信息幫助決策商品真假,通過更全面的思考來判斷真假。通過提示工程來有效地表述不同模態(tài)信息,提高模型的準確率和知識實時性,有效突破高難度品類和品牌的鑒別難點

3.引入細粒度分類、層級注意力機制等技術,實現(xiàn)對資深鑒別師能力的模擬。通過工業(yè)機器人拍攝的廣角高精度圖片,大模型能捕捉像素級的細微紋理差異,準確識別一些視覺觀察足以亂真,只有資深鑒別師才能捕捉細微觸感差異,并將鑒別師經(jīng)驗嚴格量化,做到“萬無一失”。

4.內(nèi)嵌增量學習系統(tǒng),讓模型能夠根據(jù)真實的商品鑒別過程中,實時積累的新款商品數(shù)據(jù),快速形成新款商品的鑒別能力,對模型進行實時更新迭代,具備出色泛化能力。

5.完善的正品樣本庫!暗梦镎窐颖編臁本拖裆唐穲D書館一樣,為商品鑒別提供標準。目前,得物正品樣本庫覆蓋13個消費品類、1500多個品牌、10萬多個商品,球鞋、服裝、箱包、手表、3C、珠寶等每一個消費類目,每一個品牌,甚至一個品牌的一款商品,都從0到1建立了不同的鑒別邏輯和標準,且隨著商品豐富度的提升,持續(xù)迭代新增。

二、實施效果和應用落地情況

目前得物AI查驗鑒別系統(tǒng)與得物鑒別專家的鑒別結(jié)果吻合度在99.9999%以上,已覆蓋箱包、手表、鞋類、服飾、配飾、奢侈品、戶外運動、美妝等眾多品類。

(一)工商業(yè)場景

一是面向產(chǎn)業(yè)鏈上游。未來有能力支持進行智能質(zhì)檢,可為生產(chǎn)制造企業(yè)提供AI工業(yè)質(zhì)檢服務。

二是面向各類經(jīng)營主體。逐步向商超、零售、貿(mào)易商、拍賣行等各類經(jīng)營主體,開放多品類商品品質(zhì)查驗服務,支持其快速完成貨品質(zhì)檢。

(二)監(jiān)管領域應用前景

目前,得物已受海關、公安邀請,對涉案商品進行真?zhèn)舞b別,為案件定損與偵破提供支持。未來可逐步向公檢法、海關、市場監(jiān)管單位及權威檢測機構開放AI查驗鑒別服務,支持主管部門進行高精度、批量化的商品檢測和真?zhèn)舞b別。

(三)數(shù)據(jù)治理及風控場景

AIGC“以假亂真”現(xiàn)象已成為AI治理的重點領域,可適時探索得物大模型支持進行AIGC深度偽造檢測?商剿鞯梦锎竽P驮诰W(wǎng)絡安全建模方面的應用,基于對多模態(tài)數(shù)據(jù)的深入分析,預測各行各業(yè)潛在風險事件發(fā)生的概率。




大模型賦能長三角教育現(xiàn)代化典型案例的應用研究-實現(xiàn)個性化的案例推薦和應用

案例庫還能更好發(fā)揮典型案例的引領示范作用,通過總結(jié)長三角地區(qū)豐富的教育改革實踐,向世界更好展示長三角教育發(fā)展實踐和治理實踐的顯著成效

達觀數(shù)據(jù)智能知識庫系統(tǒng)-實現(xiàn)機器人和知識庫的后臺知識智能化采編的統(tǒng)一管理

系統(tǒng)埋點數(shù)據(jù)應用統(tǒng)計功能,為建立評價指標提供基礎數(shù)據(jù),包括用戶滿意率、系統(tǒng)訪問量、知識熱度、賬號活躍度等;知識庫可以對接各業(yè)務系統(tǒng),

創(chuàng)新奇智工業(yè)大模型賦能制造業(yè)-一款生成式企業(yè)私域數(shù)據(jù)分析應用

大模型支持的制造企業(yè)私域AIGC應用有助于客戶提高生產(chǎn)力和效率。長期來看,模型的自我學習能力可以顯著減少人工更新和維護的需要

車輛智能運維助手-汽車數(shù)字化運維的重要組成部分

以每年新增150萬用戶數(shù)為基礎,預估產(chǎn)品滲透率為20%,即可售出約30萬套產(chǎn)品 License及各項服務。社會效益方面,項目在就業(yè)、知識產(chǎn)權、服務創(chuàng)新等領域具有顯著的效益

保險行業(yè) AI 大模型助手產(chǎn)品-保險代理人提供了一個強大的支持工具

通過 LLM+RAG架構嵌入外部保險知識庫數(shù)據(jù),助手能夠提供高度定制化的問答服務;還擴展了多項功能,包括常見保險知識問答、保險產(chǎn)品信息檢索、保險數(shù)據(jù)計算器

百秋AIGC零售全鏈路數(shù)智洞察平臺-幫助品牌獲得3%-5%的銷售增長

提升價值密度,優(yōu)化商品均價與贈品價值策略,有效提升商品吸引力及銷售效率。通過深入分析真實的凈客單價,幫助品牌方精準定位價格策略,制定相應的市場對策

AIPC與云端聯(lián)動的星環(huán)無涯問知大模型-支持與企業(yè)知識庫的云邊算力聯(lián)動

配備了自研的RAG模塊,該模塊可在AIPC上本地化運行,為豐富的知識庫應用提供強大的支持;保障了用戶知識和應用的隱私性和高效性

Alaya NeW 智算操作系統(tǒng)-包含國內(nèi)外多種算力資源的適配、納管、調(diào)度和優(yōu)化

在底層硬件芯片和上層大模型之間建立了高效的鏈接,通過AI基礎軟件的創(chuàng)新,實現(xiàn)算力資源的最大化利用。也首次提出了統(tǒng)一的算力服務計量單位“度”(DCU),以推進標準化的算力計量計費

AI智能采編系統(tǒng)-一站式媒體新聞發(fā)布解決方案

具備強大的語言理解和生成能力、上下文感知能力、多模態(tài)融合能力、遷移學習等;利用大量的媒體數(shù)據(jù)對模型進行定向訓練,使得模型在媒體行業(yè)展現(xiàn)出超強的專業(yè)能力

2024中國AI商業(yè)落地投資價值研究報告-分析了AI技術在不同行業(yè)中的應用現(xiàn)狀

探討了AI技術在金融、制造、能源化工、傳媒、商貿(mào)零售、醫(yī)藥生物、交通運輸、教育、政務等多個行業(yè)的應用情況;預測了AI技術未來的發(fā)展趨勢和潛在的商業(yè)機會

2024人工智能發(fā)展白皮書-中國人工智能相關企業(yè)數(shù)量居世界第二

中國人工智能相關企業(yè)數(shù)量居世界第二,軟件開發(fā)貢獻僅次于美國,顯示出中國在全球人工智能領域的重要地位;。應用層的挑戰(zhàn)主要來自于成本壓力和商業(yè)化落地的困難

中國醫(yī)療業(yè)人工智能行業(yè)應用發(fā)展圖譜2023-醫(yī)療AI產(chǎn)品研發(fā)及優(yōu)化仍是重點

隨著理論突破速度開始放緩,深度學習技術進入升級優(yōu)化階段,驅(qū)動圖像分類、機器翻譯等多類感知任務提升準確率,在政策的支持下,持續(xù)釋放技術紅利,促進醫(yī)療AI技術生態(tài)不斷完善
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