消费品类别品质智能测序技术及应用 - 成果库 - 国家科技成果网

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	成果名称	完成单位	报告编号
	消费品类别品质智能测序技术及应用	磊博阿拉丁（北京）科技有限公司	中电节评字[2025]第CG030号

成果简介

1. 课题来源与背景
本项目于2015年启动，源于消费市场痛点：消费者购买后常因价格高于价值、品质不符合预期等原因产生退换货和投诉，传统品牌认知不足以支撑消费者的品质判断。项目团队引入“最大化心态”消费行为学理论，旨在使用数据科学及人工智能的先进技术手段，面向市场提供确定性的消费品品质结论，帮助消费者准确高效识别高品质产品，帮助企业实施高品质的研发生产管理决策，持续逼近满足消费者的最大化心态需求。
2. 技术原理及性能指标
智能类别品质测序技术（以下简称“品质测序技术”）的核心原理是：应用大数据、过程分析、在线检测、多波段光谱探测、传感器、机器视觉等基础技术，从定性、定量、主观、客观四个维度采集产品数据，通过特征工程和机器学习模型训练，实现产品类别细分、品质水平评估、品质分位标准生成等核心业务。
技术架构包含数据采集层、数据计算层、数据应用层。数据采集层实现生产企业、销售渠道、消费市场数据的全覆盖采集，涵盖理化成分、工艺参数、质量检验等多维度信息。数据计算层使用无监督聚类算法进行产品细分，基于有标注样本数据训练机器学习模型实现产品品质推断。模型输出品质推断值和概率置信度，能够生成细分类别产品品质的排序序列和分位值，形成产品“品质坐标”，并生成不同分位品质标准。
品质测序技术性能指标表现突出，品质测序模型已覆盖多个行业类别，模型精度均达到85%以上，绝大多数行业类别超过90%，部分接近95%。相比传统实验室检验检测技术，品质测序在数据采集质量方面实现了全样本覆盖，品质特征维度超过数百个，达到秒级实时采集；在评定效率上实现全自动化处理，支持高通量并行评定；在准确度方面达到单件产品颗粒度的精准评估，显著降低偏差值和错误率；在成本控制上大幅降低了数据采集与评定操作的单位成本。与消费者主观评价相比，品质测序技术在保持实时性优势的同时，有效提升了科学性和准确性。综合评估结果显示，品质测序技术在科学性、准确性、时效性三大核心维度均达到全球领先水平，为消费品品质评定提供了兼具效率与精度的创新解决方案。
3. 技术的创造性与先进性
项目创造性体现在理论创新和技术突破两个层面。理论创新方面：将决策智能化基础理论应用于消费领域，提出消费决策智能化理论框架和四维量化数据驱动品质测序技术原理，打破传统品质评估局限于实验检测或主观评价的范式。技术创新性与先进性方面：第一，品质测序技术突破了现有静态分类体系局限，基于消费品特征数据的动态聚类实现类别细分，分类颗粒度、科学性、时效性均显著优于传统经验驱动的分类方法。第二，构建了多行业消费品品质评估机器学习模型体系，在科学性、准确性、时效性方面全面超越现有实验室检测和消费者评价技术。第三，创新提出面向细分类别的品质分位数字标准构建方法，实现多分位标准的可验证、可追踪、可更新，为品质标准制定提供了方法工具，有助于推动中国标准国际化进程。
4. 技术的成熟程度、适用范围和安全性
项目完成了从理论体系构建、技术架构设计到模型研发、系统部署的科技成果转化工作，技术成熟程度已达到产业化应用水平。品质测序技术适用范围广泛且具备良好扩展性，能够适应不同行业的产品特征和数据类型，已在多个消费品行业构建品质测序技术体系。高品质产品标识解析系统已接入国家工业互联网标识解析体系主干网络的数百家企业节点，覆盖数千款SKU，累计标识介质植入量突破数千万件，日均解析请求峰值达到数百万次。递归式标识解析系统采用二维码标签或RFID射频识别电子标签两种标识介质，具备不同层级的防伪能力，在高并发场景下的可靠性与稳定性已得到充分验证。截至2024年12月，本项目已完成14项发明专利申请以及10余项软件著作权登记，拥有自主知识产权。
5. 应用情况及存在的问题
项目已形成较为完整的产业化应用体系，消费品细分类别数据与品质测序数据已接入国家工业互联网标识解析体系。存在的问题主要包括数据采集的全面性及数据质量优化，以及行业类别产品样本品质标注等。

合作完成单位

1.北京锦绣年华信息科技有限公司

成果完成人

1.马京晶 2.艾欣 3.吴峥 4.张培源 5.鲍奕君 6.杨杰 7.潘超

成果评价情况

	评价单位：	中国电子节能技术协会	报告编号：	中电节评字[2025]第CG030号	评价日期：	2025-10-13
	组织单位：	中国电子节能技术协会	项目负责：	张培源	成果管理：	18612986419

评价意见

1. 提供的资料基本齐全，符合评价要求。
2. 该项目关键技术：基于数据科学与人工智能等基础技术，研发消费品智能类别品质测序技术及应用，为高品质消费与生产提供决策依据。主要创新点包括：
（1）消费品类别智能化细分体系：首次提出基于消费品定性、定量、主观、客观四维度多样性特征数据的细分类别动态聚类算法构建方法，解决了行业分类体系无法快速适应市场变化以及品质特征结构复杂等问题。
（2）消费品品质智能化测序模型体系：构建多行业类别的品质测序机器学习模型体系，解决了同品类产品品质划分与评价难的问题。
（3）消费品品质分位数字标准体系：通过对同一细分类别产品集在品质预测模型中的得分结果进行动态排序，生成该类别产品品质的分位结构，标准数据实现可验证、可追踪、可更新的数字化表达。
3. 评价委员会认为该项目技术达到国际先进水平，一致同意通过科技成果评价，予以科技成果登记。

评价专家

姓名	工作单位	职称	从事专业
黄利斌	工业和信息化部节能与综合利用司	正高
项玉章	国家质检总局	正高
张序国	科技部火炬中心	正高
李建武	北京理工大学	正高
薛强	中国工业互联网研究院	正高
张青	中国信通院	副高
李云婷	广州赛宝认证中心	副高