随着假货的生产越来越精细，仅依靠肉眼或人工经验的传统鉴定方式已难以满足现代零售与二手市场的需求。品牌商与鉴定机构需要更快、更准确、可扩展的真伪检测方法。

Simplico Co., Ltd. 推出的 AI 商品真伪鉴定系统（AI Authenticity Verification System），通过手机即可完成高精度商品鉴定，大幅提升效率、准确度与可追溯性。

本文将全面介绍系统架构、工作流程以及为什么 AI 是商品真伪鉴定的未来。

为何品牌需要 AI 真伪鉴定？

传统人工鉴定存在多项问题：

不同员工的判断标准不一致
耗时较长
新员工培训困难
缺乏可量化的证据
多门店运营难以统一标准

AI 能够提供 快速、稳定、可视化、可追溯 的鉴定流程，适合大规模业务。

系统如何运作

整套系统由四个核心模块组成：

移动端应用（拍摄与上传图片）
AI 推理服务器（深度学习真伪分析）
后端平台（Django + Celery + PostgreSQL）
数据分析仪表盘（Dashboard）

图 1 — 系统总览架构图

flowchart TD

A["Staff Mobile App"] --> B["Secure Image Upload"]
B --> C["Django Backend API"]
C --> D["Job Queue (Celery)"]
D --> E["AI Inference Server (FastAPI + PyTorch)"]

E --> F["Heatmap Generator"]
E --> G["Confidence Score"]
F --> H["Object Storage (Images + Heatmaps)"]
G --> C

C --> I["PDF Report Generator"]
I --> H

C --> J["Dashboard & Analytics"]

1. 移动端应用：规范化高质量拍摄

高质量图片对 AI 的判断至关重要。
移动端应用包含多项智能辅助功能，确保拍摄标准统一。

功能包括：

分步骤拍摄引导
图片质量评分（清晰度、亮度、角度）
AR 拍摄辅助（Premium）
自动角度识别与自动拍照（Premium）
安全加密上传（预签名 URL）

图 2 — 手机拍摄流程图

flowchart TD

A["打开相机"] --> B["按照拍摄步骤引导"]
B --> C["图像质量检查"]
C --> D{"质量合格？"}
D -->|否| B
D -->|是| E["安全上传至存储"]
E --> F["提交鉴定任务"]

2. AI 真伪鉴定引擎

AI 会分析商品的关键视觉特征，例如：

走线与缝合纹理
Logo 结构
材质纹理特征
金属件形状
序列号/标签细节

三档模型可选：

Basic Model — 初期测试轻量模型
Pro Model — 更强的特征提取能力
Ensemble + YOLOv8（Premium）
- 多模型融合投票
- 自动识别关键区域（Logo、缝线、五金件等）
- 多层可解释性 Heatmap

图 3 — AI 推理流程图

flowchart TD

A["收到图片"] --> B["预处理"]
B --> C["AI 模型（Basic / Pro / Ensemble）"]
C --> D["特征提取"]
D --> E["预测结果 + 置信度"]

E --> F["Heatmap 生成"]
F --> G["Heatmap 上传"]

E --> H["返回结果至 Backend"]

3. 后端平台（Django + Celery + PostgreSQL）

后端系统负责所有核心业务逻辑：

权限与角色管理
Celery 异步任务队列
PostgreSQL 数据存储
PDF 报告生成
详细审计日志
门店与员工分析

图 4 — 后端与 AI 协作流程

sequenceDiagram
    autonumber
    participant App as "Mobile App"
    participant API as "Django Backend"
    participant Q as "Celery Queue"
    participant AI as "AI Server"
    participant DB as "PostgreSQL"
    participant S3 as "Object Storage"
    participant PDF as "PDF Generator"

    App->>API: 提交真伪鉴定请求
    API->>S3: 保存图片
    API->>Q: 添加任务到队列
    Q->>AI: 运行 AI 模型
    AI->>S3: 上传 Heatmap
    AI->>Q: 返回预测结果
    Q->>API: 更新结果
    API->>DB: 写入记录
    API->>PDF: 生成报告
    PDF->>S3: 保存 PDF
    API-->>App: 返回最终鉴定结果

4. PDF 真伪鉴定报告

每一次鉴定都会生成一份专业 PDF，包含：

所有拍摄图片
Heatmap 热力图
置信度评分
AI 解释说明
员工、门店、时间标记
可分享的安全链接

适用于客户沟通、售后证明、内部审计。

5. 分析仪表盘（Dashboard）

该系统提供全面的数据分析能力：

门店分析：

鉴定数量
真品/可疑/假货比例
不同时段的使用情况

员工分析：

拍摄质量稳定性
作业速度
培训需求指标

高级分析（Premium）：

SKU 风险分析
模型漂移监控（Model Drift）
品牌风险评分

图 5 — 数据分析架构图

flowchart TD

A["Backend Logs"] --> B["Analytics Processor"]
B --> C["门店分析面板"]
B --> D["员工表现面板"]
B --> E["SKU 风险分析面板"]

服务套餐对比

分类	Small	Medium	Premium
应用平台	Android	Android	Android + iOS
拍摄流程	手动	引导式	AR + 自动拍摄
AI 模型	Basic	Pro	Ensemble + YOLO
Explainability	单层	多区域	多层解释
PDF 报告	无	有	高级版本
数据分析	基础	完整	高级分析