“酒逢知己千杯少”，國人對于酒的喜愛程度不言而喻。而在各類酒品中，白酒無疑占據(jù)了重要的地位。貴州茅臺酒更是以其廣泛的市場知名度和流動性，深受眾多白酒愛好者的喜愛。然而，如何準確鑒別茅臺酒的真?zhèn)危瑤椭胀ㄏM者練就“火眼金睛”？依托云技術，茅友公社嘗試創(chuàng)新！
隨著云技術的快速發(fā)展，作為白酒零售渠道的茅友公社，通過依托自身十余年茅臺酒鑒藏交易經(jīng)驗與先進科技結合搭建“見甄系統(tǒng)”，助力茅臺愛好者鑒別真假。
獲取高質量數(shù)據(jù)集訓練機器學習模型
成為關鍵所在
面對市場中充斥的難辨真假的仿冒品，茅友公社希望基于云服務，構建專業(yè)的茅臺老酒鑒定平臺“見甄系統(tǒng)”，來為用戶提供AI驅動的快速鑒酒服務。然而，如何獲取高質量數(shù)據(jù)集訓練機器學習模型，持續(xù)提高茅臺鑒定準確度，成為系統(tǒng)的關鍵所在。因此茅友公社選擇采用云原生的方式構建并充分整合云服務的創(chuàng)新能力和規(guī)模，在滿足當前市場需求的同時讓“見甄系統(tǒng)”為未來的全球化應用做好準備。
云上搭建一站式智慧鑒酒服務
助力一瓶老酒實現(xiàn)“二次出廠”
在選擇云服務提供商時，亞馬遜云科技在全球廣泛的基礎設施覆蓋，完善的機器學習托管服務和成熟的合作伙伴網(wǎng)絡支持，使其成為茅友公社的首選：
在亞馬遜云科技核心級服務合作伙伴伊克羅德的協(xié)助下，茅友公社采用Amazon SageMaker Ground Truth對已采集的數(shù)萬張茅臺酒包裝圖像進行數(shù)據(jù)標注，為機器學習的模型訓練夯實基礎。
使用Amazon SageMaker BYOC（Bring Your Own Containers）模式搭建定制化神經(jīng)網(wǎng)絡，對鑒酒所需的特征點進行分類與定位，形成標準化的鑒定體系，并在前端通過自研的“見甄AI鑒酒盒子”所具有的精準稱重，RFID讀取能力所提供的數(shù)據(jù)作為輔助信息，以提升鑒別結果的準確性與權威性。
在處理計算服務需求時選擇基于Amazon EC2進行構建，以便將成熟的業(yè)務模塊快速遷移上云。同時在鑒定場景中引入Amazon Lambda無服務器計算服務，結合Amazon CloudWatch提供的監(jiān)控能力，簡化運維工作的復雜度，保障系統(tǒng)的可靠性。
3分鐘生成基于AI的鑒別報告
實現(xiàn)99%的鑒別準確度
在伊克羅德的支持下，茅友公社基于亞馬遜云科技的托管機器學習服務構建了酒品鑒定、鑒別與溯源的“見甄系統(tǒng)”，成功實現(xiàn)：
通過計算機視覺與機器學習能力對茅臺酒瓶身的特征點進行識別，結合自研的前端智能硬件見甄AI鑒酒盒子對酒品進行稱重，系統(tǒng)能夠在3分鐘內(nèi)生成符合中國酒類協(xié)會認證的茅臺酒鑒定證書。采用Amazon SageMaker的針對性訓練神經(jīng)網(wǎng)絡模型，結合定位與分類特征的鑒定特征點，茅友公社將整合了人工智能的茅臺鑒定準確度提升至99%以上，并且該準確率在更多樣本的訓練支持下仍在持續(xù)提升。
在成本優(yōu)化方面，茅友公社使用Amazon Lambda無服務器事件驅動型計算服務取代傳統(tǒng)基于云上服務器的部署方式，在不預置及管理基礎設施的情況下，根據(jù)業(yè)務的需求執(zhí)行酒類鑒別場景中的代碼，簡化系統(tǒng)運維，降低40%的日常IT支出，同時結合伊克羅德提供的成本優(yōu)化建議，節(jié)省資金投入到新零售的創(chuàng)新上。
“見甄系統(tǒng)”采集的超過TB量級茅臺酒包裝高清圖存儲在Amazon Simple Storage Service（Amazon S3）中，結合Amazon Identity and Access Management（IAM）服務，可實現(xiàn)精細顆粒度的訪問管理，為訓練的優(yōu)化和未來業(yè)務的創(chuàng)新提供支持。亞馬遜云科技多種服務之間良好的集成能力與互操作性，也幫助茅友公社的技術與鑒定團隊實現(xiàn)90%的時間和人力成本節(jié)約。
未來，茅友公社將繼續(xù)借助亞馬遜云科技以及伊克羅德所提供的能力，在酒類新零售和業(yè)務全球開拓等領域進行更多的嘗試，并在業(yè)務中引入包括AI、基于大語言模型的智能對話等多種新技術來持續(xù)提升業(yè)務效率，為消費者提供更多樣化的體驗，增加更多的商業(yè)機會。
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