楼主
篮球场上如何一招制敌?
指着对手的脚
用斩钉截铁的语气说:
“你这鞋是假的!”
职场上怎么对付找茬的同事?
指着对方的包
用不容置疑的口吻说:
“你这包是A货!”
此招一出,中招者必颜面尽失、羞愤难当,一秒内脸色红了又黑、黑了又紫,要么心虚捂脸遁逃,要么急吼吼拿证据辩解,在Ta情绪波动起伏九转十八弯的当口,输赢早已定下。
*当然,以上招数有损失朋友的风险,请谨慎使用。
古往今来,假货问题纵横人类整个经济社会发展史,它就像附着在人类文明上的一块皮癣,难以根治。
托马斯·约瑟夫·登宁在《工联和罢工》里说过:
“
一旦有适当的利润,资本就胆大起来。有50%的利润,它就铤而走险;为了100%的利润,它就敢践踏一切人间法律;有300%的利润,它就敢犯任何罪行,甚至冒被杀头的危险。
”
低成本带来的巨额利润,让售假风波不断。暴利的奢侈品行业更是首当其冲,有报道称,高仿奢侈品产业链暴利高达650%!高额利益驱使下的造假之猖獗可想而知。
谁都不希望自己买到假货,那么如何应对假货问题呢?相较于人为鉴定,AI为高效、精准的假货打击提供了新思路。
你的鞋子、包包是正品吗?
AI告诉你
根据欧盟知识产权局/经合组织的报告,鞋类在全球假冒商品贸易中位居榜首,约占查获假货价值的五分之一。
鞋类制造者们多产且敏捷,可以迅速赶上新的身份验证安全措施。他们生产大量仿冒品的速度几乎与新运动鞋款式投放市场一样快。
为了打击日益增长的运动鞋造假行为,来自美国纽约的科技初创公司Entrupy发布了一款名为Entrupy Sneaker Authentication人工智能驱动身份验证平台。
它包含两个组件:一个用于扫描标签数据并显示认证结果的移动应用程序,以及一个使用计算机视觉的灯箱。
拿到一双运动鞋,Entrupy的方案
如何判断它是否为正品?
首先,应用程序会提示用户选择这双鞋是哪个品牌,并要求他们拍摄尺码标签;
其次,将鞋子放入有8个摄像头的使用计算机视觉的灯箱,多角度捕捉鞋子特写,包括侧视图、正视图和鞋底;
Entrupy利用灯箱技术来验证运动鞋
之后,图像被发送回应用程序,机器学习(ML)算法分析捕获的数据并将其与来自真实配对的数据点进行比较,在短短一分钟内发出鞋子究竟是正品或赝品的结论。
自推出Entrupy Sneaker Authentication以来,在包括中小型企业在内的公开市场上,截至2021年10月下旬,该技术已验证了5,000件商品,准确率高达100%。
广袤的奢侈品市场上,名牌包包也是造假重灾区。不止消费端假货侵袭成风,很多时候零售商也深受假货所害,遭遇“退货欺诈”。
所谓退货欺诈,是指消费者从商家的退货政策中不合理盈利,进而导致商家蒙受利润和库存上损失的行为。
退货欺诈始于商业萌芽时期,受可观的利益趋势,总有人利用退货规则漏洞进行谋利,随着互联网电子商务迅猛发展,退货欺诈愈演愈烈。
针对零售商和批发商们头疼的名牌包退货欺诈问题,Entrupy推出了指纹识别的解决方案,该方案与运动鞋认证使用相同的底层技术,主要用来解决一种称为“转换”欺诈的欺诈性退货——有人购买了一件商品,随后退回另一件价值较低的商品(例如损坏的模型或假冒商品)。
来看它是如何应对退货欺诈的:
商家使用手机应用程序扫描高价值正品,将其注册为原始商品;当客户退回商品时,商家会再次对其进行扫描。随后计算机视觉将新图像的所有独特点逐个像素与原始图像进行比较,并确定是否匹配。
零售商使用Entrupy应用程序来验证名牌手提包
Entrupy这项显微指纹识别并非简单判断商品是否是真正的劳力士或路易斯威登,而是唯一地识别特定物品。
AI打假是如何练就的
在AI鉴定技术投入应用之前,为应对AI偏差及准确性挑战,技术人员必须使用大量数据对模型开展训练,使其获得足够的数据支撑。
为了达到超过90%的准确度,Entrupy在采购了正品和赝品后,为每个品牌收集了数百万张图片,测试了数百种赝品——甚至每种流行款式多个级别的赝品。
大量奢侈品的真假图片被放入AI神经网络之中,AI利用深度学习,从海量样例数据中习得识别鉴定点、分辨真伪的能力,最终能够在几秒内自动提取鉴定特征,并分析给出鉴定结果。
这个海量数据训练的过程,当然离不开底层架构支撑。人工智能产业快速发展驱动AI计算向精细化、集群化、多元化迈进,如今构建高性能的AI基础架构平台,更需要端到端进行基础架构设计。
产品技术方面,戴尔易安信高密度GPU服务器DSS 8440,在4U机架式空间内最高可支持10块如NVIDIA A100双宽GPU加速卡,或16块单宽GPU,并可同时提供对Graphcore IPU AI专用加速芯片的支持。
作为一款动态机器学习加速平台,DSS 8440集成了很多针对深度学习参数快速同步和小文件IO的硬件优化技术,适合于各种AI计算环境下深度学习模型训练,可以为AI研究提供良好的算力支持,从而加速AI成果转化。
假冒贸易行业估计超过4500亿美元,但客户和品牌可能不会被愚弄太久,AI参与将是对假冒行业的有力打击。高性能算力平台淬炼出的AI尖刀,必将以摧枯拉朽之势插进造假产业的心脏。
指着对手的脚
用斩钉截铁的语气说:
“你这鞋是假的!”
职场上怎么对付找茬的同事?
指着对方的包
用不容置疑的口吻说:
“你这包是A货!”
此招一出,中招者必颜面尽失、羞愤难当,一秒内脸色红了又黑、黑了又紫,要么心虚捂脸遁逃,要么急吼吼拿证据辩解,在Ta情绪波动起伏九转十八弯的当口,输赢早已定下。
*当然,以上招数有损失朋友的风险,请谨慎使用。
古往今来,假货问题纵横人类整个经济社会发展史,它就像附着在人类文明上的一块皮癣,难以根治。
托马斯·约瑟夫·登宁在《工联和罢工》里说过:
“
一旦有适当的利润,资本就胆大起来。有50%的利润,它就铤而走险;为了100%的利润,它就敢践踏一切人间法律;有300%的利润,它就敢犯任何罪行,甚至冒被杀头的危险。
”
低成本带来的巨额利润,让售假风波不断。暴利的奢侈品行业更是首当其冲,有报道称,高仿奢侈品产业链暴利高达650%!高额利益驱使下的造假之猖獗可想而知。
谁都不希望自己买到假货,那么如何应对假货问题呢?相较于人为鉴定,AI为高效、精准的假货打击提供了新思路。
你的鞋子、包包是正品吗?
AI告诉你
根据欧盟知识产权局/经合组织的报告,鞋类在全球假冒商品贸易中位居榜首,约占查获假货价值的五分之一。
鞋类制造者们多产且敏捷,可以迅速赶上新的身份验证安全措施。他们生产大量仿冒品的速度几乎与新运动鞋款式投放市场一样快。
为了打击日益增长的运动鞋造假行为,来自美国纽约的科技初创公司Entrupy发布了一款名为Entrupy Sneaker Authentication人工智能驱动身份验证平台。
它包含两个组件:一个用于扫描标签数据并显示认证结果的移动应用程序,以及一个使用计算机视觉的灯箱。
拿到一双运动鞋,Entrupy的方案
如何判断它是否为正品?
首先,应用程序会提示用户选择这双鞋是哪个品牌,并要求他们拍摄尺码标签;
其次,将鞋子放入有8个摄像头的使用计算机视觉的灯箱,多角度捕捉鞋子特写,包括侧视图、正视图和鞋底;
Entrupy利用灯箱技术来验证运动鞋
之后,图像被发送回应用程序,机器学习(ML)算法分析捕获的数据并将其与来自真实配对的数据点进行比较,在短短一分钟内发出鞋子究竟是正品或赝品的结论。
自推出Entrupy Sneaker Authentication以来,在包括中小型企业在内的公开市场上,截至2021年10月下旬,该技术已验证了5,000件商品,准确率高达100%。
广袤的奢侈品市场上,名牌包包也是造假重灾区。不止消费端假货侵袭成风,很多时候零售商也深受假货所害,遭遇“退货欺诈”。
所谓退货欺诈,是指消费者从商家的退货政策中不合理盈利,进而导致商家蒙受利润和库存上损失的行为。
退货欺诈始于商业萌芽时期,受可观的利益趋势,总有人利用退货规则漏洞进行谋利,随着互联网电子商务迅猛发展,退货欺诈愈演愈烈。
针对零售商和批发商们头疼的名牌包退货欺诈问题,Entrupy推出了指纹识别的解决方案,该方案与运动鞋认证使用相同的底层技术,主要用来解决一种称为“转换”欺诈的欺诈性退货——有人购买了一件商品,随后退回另一件价值较低的商品(例如损坏的模型或假冒商品)。
来看它是如何应对退货欺诈的:
商家使用手机应用程序扫描高价值正品,将其注册为原始商品;当客户退回商品时,商家会再次对其进行扫描。随后计算机视觉将新图像的所有独特点逐个像素与原始图像进行比较,并确定是否匹配。
零售商使用Entrupy应用程序来验证名牌手提包
Entrupy这项显微指纹识别并非简单判断商品是否是真正的劳力士或路易斯威登,而是唯一地识别特定物品。
AI打假是如何练就的
在AI鉴定技术投入应用之前,为应对AI偏差及准确性挑战,技术人员必须使用大量数据对模型开展训练,使其获得足够的数据支撑。
为了达到超过90%的准确度,Entrupy在采购了正品和赝品后,为每个品牌收集了数百万张图片,测试了数百种赝品——甚至每种流行款式多个级别的赝品。
大量奢侈品的真假图片被放入AI神经网络之中,AI利用深度学习,从海量样例数据中习得识别鉴定点、分辨真伪的能力,最终能够在几秒内自动提取鉴定特征,并分析给出鉴定结果。
这个海量数据训练的过程,当然离不开底层架构支撑。人工智能产业快速发展驱动AI计算向精细化、集群化、多元化迈进,如今构建高性能的AI基础架构平台,更需要端到端进行基础架构设计。
产品技术方面,戴尔易安信高密度GPU服务器DSS 8440,在4U机架式空间内最高可支持10块如NVIDIA A100双宽GPU加速卡,或16块单宽GPU,并可同时提供对Graphcore IPU AI专用加速芯片的支持。
作为一款动态机器学习加速平台,DSS 8440集成了很多针对深度学习参数快速同步和小文件IO的硬件优化技术,适合于各种AI计算环境下深度学习模型训练,可以为AI研究提供良好的算力支持,从而加速AI成果转化。
假冒贸易行业估计超过4500亿美元,但客户和品牌可能不会被愚弄太久,AI参与将是对假冒行业的有力打击。高性能算力平台淬炼出的AI尖刀,必将以摧枯拉朽之势插进造假产业的心脏。
