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区分正版奢侈品包包和高仿山寨货,其实没你想的那么难

Entrupy鉴定识别系统


打假艰难


多年来,时尚品牌一直利用全息标签、微缩印刷,以及将无线电信标编织进织物等方式来帮助确定其产品的真伪。根据伦敦研究机构Visiongain提供的数据,在2017年,服饰生产商将花费61.5亿美元开发防伪技术,但互联网购物的匿名性,以及日益普及的二手产品经销商,正在让这场打假战争变得愈发艰难。

“就算在10年前,一位打算购买二手包的女士也非常清楚,香奈儿、古驰和普拉达(Prada)等奢华品牌是不会在街头出售的。”纽约福特汉姆大学(Fordham University)时装法研究院(Fashion Law Institute)院长苏珊·斯卡菲迪(Susan Scafidi)如是说道。“但现在,随着网上涌现了如此多合法和非法的商务活动,消费者是很难分辨差别的。”

2016年,这个议题因国际反假联盟(International AntiCounterfeiting Coalition)暂停了中国头号在线零售商阿里巴巴集团的成员资格而广受关注。该组织批评称,阿里巴巴和其他电子商务平台没有采取足够多的措施来剔除假货。阿里巴巴创始人马云的一番言论也没有起到积极作用。他说,中国造仿制品的质量现在比正宗货还要好。

2016年4月13日,阿里巴巴集团宣布正式加入国际反假联盟(IACC),一个月后,2016年5月14日,在多个奢侈品牌的强烈反对下,IACC暂停了阿里巴巴的会员资格,阿里巴巴集团执行主席马云随即取消了在IACC佛罗里达大会上发表演讲的计划

诸如RealReal 和Vestiaire Collective这类二手商品网店,聘用具有多年经验的专家来鉴别其商品的真伪。但一些来自客户的在线评论抱怨称,他们在这些网点买到了假冒产品。这表明,哪怕有专家坐镇,甄别假货也是一个难以确保万无一失的苦差事。

Entrupy公司表示,它的摄像头足以将物品放大260倍。所以,一些人眼看不到的特征就变成了显而易见的假货迹象,比如畸形的印章,皮革纹理上的细小裂缝,以及过厚的涂层等等。

这款设备看上去像是一个带有无线连接的大号手电筒。租用的初始费用为299美元。包月套餐的起步价为99美元。到目前为止,约有160家企业,其中包括多家典当店、批发商和在线零售商,已经与Entrupy签约。

在接受电话采访时,Entrupy的联合创始人维德育·斯里尼瓦桑(Vidyuth Srinivasan)表示,“现在的所有甄别工作都是由人完成的。对于正在成长的企业来说,这不是一个可扩展的解决方案。”

Entrupy联合创始人、CEO维德育·斯里尼瓦桑(Vidyuth Srinivasan)

深度学习助力打假


2012年,斯里尼瓦桑携手阿什雷什·夏尔马(Ashlesh Sharma)和苏布拉马尼亚(Lakshminarayanan Subramanian)这两位来自纽约大学(New York University)的研究人员创建了Entrupy公司。于计算机视觉技术而言,2012年是一个值得大书特书的转折点。

在一场名为ImageNet的科学竞赛中,一项算法脱颖而出,它通过使用海量数据集来查找图案的方式,大大改善了机器在照片中识别日常物体的能力。对于同时还支撑自动驾驶汽车和语音识别软件的深度学习技术来说,这是一道分水岭。

图像识别,是指利用计算机对图像进行处理、分析和理解,以识别各种不同模式的目标和对象的技术

借助于Facebook公司人工智能研究主管延恩·勒昆(Yann LeCun)和一位天使投资人的帮助,斯里尼瓦桑及其合作伙伴着手实践他们的一个预感——经过一定的训练,计算机或许能够通过观察奢饰品的图片,提取芬迪(Fendi)或爱马仕(Hermes)手包的“基因组”,由此掌握其实质性的特征。

问题是,深度学习需要大量数据,而他们并没有:没有哪位创始人的衣柜里塞满了大量名牌包包——暂且不论其真假。

在百货商场女士专区进行了几次没有成果的探查活动之后,他们说服几家纽约二手店准许他们查看其库存。山寨货更容易搞到手:一位联合创始人从中国带回了一整箱名牌仿制品。Entrupy数据库目前拥有上千万张来自约3万种不同手包和钱包的照片。每当客户上传新照片时,软件都会实时学习。

Entrupy手机端操作界面

斯里尼瓦桑表示,该公司与他们鉴别真伪的任何奢侈品牌都没有什么关系。路易威登集团和其他奢侈品牌生产商都不愿承认,他们的商品有一个二手货市场。

2017年7月,Entrupy从一众投资者手中筹集到260万美元,领投者是东京的数码车库公司(Digital Garage Inc.)与大和证券集团(Daiwa Securities Group Inc.)成立的一家合资企业。斯里尼瓦桑介绍说,这笔钱将用来设计一款更快、更便携的相机,还将用来为Entrupy的甄别清单添加更多的品牌。此外,他透露称,该公司正在为其软件寻找其他用途。

斯里尼瓦桑表示,“在测试所有产品时,这项技术都是非常有效的,钻石和瓷器除外,因为它们带有折射性,我们倾向于使用光学分析。我们已经对汽车零部件、手机、充电器、耳机、夹克、鞋子,甚至原油进行了测试。”


编辑:李辰旭稼、黄琬钧

翻译:任文科



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