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

來(lái)源:上海識(shí)裝信息     編輯:創(chuàng)澤   時(shí)間:2024/7/11   主題:其他 [加盟]

得物基于產(chǎn)業(yè)真實(shí)場(chǎng)景研發(fā)AI查驗(yàn)鑒別系統(tǒng),以得物多年積累的查驗(yàn)鑒別研究和海量實(shí)物商品數(shù)據(jù)訓(xùn)練為基礎(chǔ),整合億級(jí)多模態(tài)產(chǎn)業(yè)原生數(shù)據(jù),自研“無(wú)矩”機(jī)器學(xué)習(xí)平臺(tái),通過(guò)細(xì)粒度感知技術(shù)、分層注意力機(jī)制、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)搜索等技術(shù),快速、深入分析多品類商品的關(guān)鍵物理特性,實(shí)現(xiàn)了成熟的多品類商品高精度查驗(yàn)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(yíng)主體貨品質(zhì)量管理、監(jiān)管和安全等領(lǐng)域均有廣泛應(yīng)用空間。

1.新型工業(yè)化需求:當(dāng)前,中國(guó)制造業(yè)正處于依靠知識(shí)、技術(shù)等高級(jí)生產(chǎn)要素重構(gòu)產(chǎn)業(yè)核心競(jìng)爭(zhēng)力的爬坡過(guò)坎階段。目前國(guó)內(nèi)人工智能企業(yè)和項(xiàng)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(huì)“聊天”的多,會(huì)“干活”的較少,在制造業(yè)具體場(chǎng)景中的大規(guī)模應(yīng)用和商業(yè)化,總體還處于早期階段。新一代質(zhì)量基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)有待通過(guò)AI技術(shù)加快加強(qiáng),例如在商品生產(chǎn)、流通領(lǐng)域的AI檢測(cè)模型,還不能充分滿足多品類、大批量、高復(fù)雜商品的質(zhì)量檢測(cè)和真?zhèn)舞b別需求。

2.消費(fèi)者科技服務(wù)體驗(yàn)需求:當(dāng)前,以“Z世代”為代表的中國(guó)新生代消費(fèi)者正在崛起,他們對(duì)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(yàn)鑒別應(yīng)用,來(lái)提高平臺(tái)批量化商品查驗(yàn)鑒別的效率。

一、主要能力和技術(shù)創(chuàng)新

得物的商品查驗(yàn)鑒別業(yè)務(wù)覆蓋近20大類商品,得物AI查驗(yàn)鑒別系統(tǒng)是國(guó)內(nèi)首個(gè)面向多品類、復(fù)雜場(chǎng)景的商品查驗(yàn)鑒別人工智能,攻克了多品類AI商品查驗(yàn)鑒別技術(shù)難點(diǎn)。

1.引入神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)搜索技術(shù),訓(xùn)練過(guò)程中能根據(jù)款式特點(diǎn)快速自動(dòng)化調(diào)整模型結(jié)構(gòu),能更快找到更高查驗(yàn)鑒別準(zhǔn)確率的“解題思路”。

2.引入商品細(xì)節(jié)圖、商品來(lái)源等跨模態(tài)信息幫助決策商品真假,通過(guò)更全面的思考來(lái)判斷真假。通過(guò)提示工程來(lái)有效地表述不同模態(tài)信息,提高模型的準(zhǔn)確率和知識(shí)實(shí)時(shí)性,有效突破高難度品類和品牌的鑒別難點(diǎn)

3.引入細(xì)粒度分類、層級(jí)注意力機(jī)制等技術(shù),實(shí)現(xiàn)對(duì)資深鑒別師能力的模擬。通過(guò)工業(yè)機(jī)器人拍攝的廣角高精度圖片,大模型能捕捉像素級(jí)的細(xì)微紋理差異,準(zhǔn)確識(shí)別一些視覺(jué)觀察足以亂真,只有資深鑒別師才能捕捉細(xì)微觸感差異,并將鑒別師經(jīng)驗(yàn)嚴(yán)格量化,做到“萬(wàn)無(wú)一失”。

4.內(nèi)嵌增量學(xué)習(xí)系統(tǒng),讓模型能夠根據(jù)真實(shí)的商品鑒別過(guò)程中,實(shí)時(shí)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(duì)模型進(jìn)行實(shí)時(shí)更新迭代,具備出色泛化能力。

5.完善的正品樣本庫(kù)!暗梦镎窐颖編(kù)”就像商品圖書(shū)館一樣,為商品鑒別提供標(biāo)準(zhǔn)。目前,得物正品樣本庫(kù)覆蓋13個(gè)消費(fèi)品類、1500多個(gè)品牌、10萬(wàn)多個(gè)商品,球鞋、服裝、箱包、手表、3C、珠寶等每一個(gè)消費(fèi)類目,每一個(gè)品牌,甚至一個(gè)品牌的一款商品,都從0到1建立了不同的鑒別邏輯和標(biāo)準(zhǔn),且隨著商品豐富度的提升,持續(xù)迭代新增。

二、實(shí)施效果和應(yīng)用落地情況

目前得物AI查驗(yàn)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(yùn)動(dòng)、美妝等眾多品類。

(一)工商業(yè)場(chǎng)景

一是面向產(chǎn)業(yè)鏈上游。未來(lái)有能力支持進(jìn)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(wù)。

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

(二)監(jiān)管領(lǐng)域應(yīng)用前景

目前,得物已受海關(guān)、公安邀請(qǐng),對(duì)涉案商品進(jìn)行真?zhèn)舞b別,為案件定損與偵破提供支持。未來(lái)可逐步向公檢法、海關(guān)、市場(chǎng)監(jiān)管單位及權(quán)威檢測(cè)機(jī)構(gòu)開(kāi)放AI查驗(yàn)鑒別服務(wù),支持主管部門進(jìn)行高精度、批量化的商品檢測(cè)和真?zhèn)舞b別。

(三)數(shù)據(jù)治理及風(fēng)控場(chǎng)景

AIGC“以假亂真”現(xiàn)象已成為AI治理的重點(diǎn)領(lǐng)域,可適時(shí)探索得物大模型支持進(jìn)行AIGC深度偽造檢測(cè)?商剿鞯梦锎竽P驮诰W(wǎng)絡(luò)安全建模方面的應(yīng)用,基于對(duì)多模態(tài)數(shù)據(jù)的深入分析,預(yù)測(cè)各行各業(yè)潛在風(fēng)險(xiǎn)事件發(fā)生的概率。




大模型賦能長(zhǎng)三角教育現(xiàn)代化典型案例的應(yīng)用研究-實(shí)現(xiàn)個(gè)性化的案例推薦和應(yīng)用

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

達(dá)觀數(shù)據(jù)智能知識(shí)庫(kù)系統(tǒng)-實(shí)現(xiàn)機(jī)器人和知識(shí)庫(kù)的后臺(tái)知識(shí)智能化采編的統(tǒng)一管理

系統(tǒng)埋點(diǎn)數(shù)據(jù)應(yīng)用統(tǒng)計(jì)功能,為建立評(píng)價(jià)指標(biāo)提供基礎(chǔ)數(shù)據(jù),包括用戶滿意率、系統(tǒng)訪問(wèn)量、知識(shí)熱度、賬號(hào)活躍度等;知識(shí)庫(kù)可以對(duì)接各業(yè)務(wù)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(yīng)用

大模型支持的制造企業(yè)私域AIGC應(yīng)用有助于客戶提高生產(chǎn)力和效率。長(zhǎng)期來(lái)看,模型的自我學(xué)習(xí)能力可以顯著減少人工更新和維護(hù)的需要

車輛智能運(yùn)維助手-汽車數(shù)字化運(yùn)維的重要組成部分

以每年新增150萬(wàn)用戶數(shù)為基礎(chǔ),預(yù)估產(chǎn)品滲透率為20%,即可售出約30萬(wàn)套產(chǎn)品 License及各項(xiàng)服務(wù)。社會(huì)效益方面,項(xiàng)目在就業(yè)、知識(shí)產(chǎn)權(quán)、服務(wù)創(chuàng)新等領(lǐng)域具有顯著的效益

保險(xiǎn)行業(yè) AI 大模型助手產(chǎn)品-保險(xiǎn)代理人提供了一個(gè)強(qiáng)大的支持工具

通過(guò) LLM+RAG架構(gòu)嵌入外部保險(xiǎn)知識(shí)庫(kù)數(shù)據(jù),助手能夠提供高度定制化的問(wèn)答服務(wù);還擴(kuò)展了多項(xiàng)功能,包括常見(jiàn)保險(xiǎn)知識(shí)問(wèn)答、保險(xiǎn)產(chǎn)品信息檢索、保險(xiǎn)數(shù)據(jù)計(jì)算器

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

提升價(jià)值密度,優(yōu)化商品均價(jià)與贈(zèng)品價(jià)值策略,有效提升商品吸引力及銷售效率。通過(guò)深入分析真實(shí)的凈客單價(jià),幫助品牌方精準(zhǔn)定位價(jià)格策略,制定相應(yīng)的市場(chǎng)對(duì)策

AIPC與云端聯(lián)動(dòng)的星環(huán)無(wú)涯問(wèn)知大模型-支持與企業(yè)知識(shí)庫(kù)的云邊算力聯(lián)動(dòng)

配備了自研的RAG模塊,該模塊可在AIPC上本地化運(yùn)行,為豐富的知識(shí)庫(kù)應(yīng)用提供強(qiáng)大的支持;保障了用戶知識(shí)和應(yīng)用的隱私性和高效性

Alaya NeW 智算操作系統(tǒng)-包含國(guó)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(guò)AI基礎(chǔ)軟件的創(chuàng)新,實(shí)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(wù)計(jì)量單位“度”(DCU),以推進(jìn)標(biāo)準(zhǔn)化的算力計(jì)量計(jì)費(fèi)

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(qiáng)大的語(yǔ)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(xué)習(xí)等;利用大量的媒體數(shù)據(jù)對(duì)模型進(jìn)行定向訓(xùn)練,使得模型在媒體行業(yè)展現(xiàn)出超強(qiáng)的專業(yè)能力

2024中國(guó)AI商業(yè)落地投資價(jià)值研究報(bào)告-分析了AI技術(shù)在不同行業(yè)中的應(yīng)用現(xiàn)狀

探討了AI技術(shù)在金融、制造、能源化工、傳媒、商貿(mào)零售、醫(yī)藥生物、交通運(yùn)輸、教育、政務(wù)等多個(gè)行業(yè)的應(yīng)用情況;預(yù)測(cè)了AI技術(shù)未來(lái)的發(fā)展趨勢(shì)和潛在的商業(yè)機(jī)會(huì)

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

中國(guó)人工智能相關(guān)企業(yè)數(shù)量居世界第二,軟件開(kāi)發(fā)貢獻(xiàn)僅次于美國(guó),顯示出中國(guó)在全球人工智能領(lǐng)域的重要地位;。應(yīng)用層的挑戰(zhàn)主要來(lái)自于成本壓力和商業(yè)化落地的困難

中國(guó)醫(yī)療業(yè)人工智能行業(yè)應(yīng)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(diǎn)

隨著理論突破速度開(kāi)始放緩,深度學(xué)習(xí)技術(shù)進(jìn)入升級(jí)優(yōu)化階段,驅(qū)動(dòng)圖像分類、機(jī)器翻譯等多類感知任務(wù)提升準(zhǔn)確率,在政策的支持下,持續(xù)釋放技術(shù)紅利,促進(jìn)醫(yī)療AI技術(shù)生態(tài)不斷完善
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