AI鉴定玉石：我在河南8个月收入超百万的基层创业实践

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“老师傅”把持的行业，迎面撞上AI新浪潮。

文｜《中国企业家》见习记者 孙欣

记者 王怡洁

见习编辑｜李原 编辑｜何伊凡

图片来源｜受访者

“AI鉴宝的准确率可以做到95%，但让用户相信这95%，比做到95%难10倍。”“玉王朝App”创始人王朔已经全职创业8个月，他在AI鉴宝方面也越来越纯熟。

这位1997年出生的河南南阳人，正站在一个传统行业与前沿技术的断裂带上：一边是拥有数千年历史的玉石交易，高度倚赖老师傅的“眼学”经验；另一边是日新月异的生成式AI，与鉴宝碰撞出新的可能。

王朔创立的玉王朝App也正卡在中间：创业8个月来，积累的平台用户超3万，已达成上百万元的GMV。虽然实验环境下，模型鉴宝准确率高达95%以上，但让人们如何信赖技术，是更棘手的困境。

“年纪大的用户理解不了AI，甚至不会自己上传数据。”玉石行业的核心消费群体以40岁以上人群为主，他们对AI的信任度远低于业内的“老师傅”。“上传照片等20秒出结果”的体验，还无法提供当面“掌眼”的仪式感。

不过，AI向古玩、珠宝行业加速渗透，并将深刻改变行业规则的趋势，已经不可逆转。《2025~2030年中国珠宝市场专题研究及市场前景预测评估报告》显示：2025年，珠宝电商零售额预计为3254亿元，相较于2024年的2982.6亿元保持增长态势。然而，“货不对板”“难以标准化”成为掣肘行业发展的顽疾。

近期，清华系图灵深视与闲鱼、抖音电商等平台合作宣布其与全球奢品潮品交易交换平台裂物App达成了战略合作，并正式上线了全新的AI鉴定服务，累计鉴别商品近500万次，其中便包含宝石鉴定服务；也有新加坡华人古董商开发出了一套SAAA+系统，宣称0.5秒出结果、准确率高达98.3%。

AI鉴宝的技术可行性正被逐步验证，当验证费用从“月鉴”变为“秒判”，时间成本也将被大大降低。行业需要破解的难点更多在用户心智的迁移、法律责任的界定、数据获取的合规性，以及商业的可行性，这些都构成了比算法更复杂的行业障碍。

为提高竞争壁垒，王朔为玉王朝选择了一条更重的路径：自建私域流量，直接触达C端消费者，以“AI鉴宝+交易闭环”完成变现。自研视觉小模型做图片分析，再将结果传输给大模型进行综合判断；多模态大模型的技术架构上，他调用了豆包、千问、DeepSeek等国内主流模型的API组成鉴宝和销售Agent。

“我在做正确的事，用自己的技术，结合家乡的传统产业，讲清楚这些故事。”这句话听起来像创业者的标准话术，但对于一个经历过两次不成功的创业、拒绝过美团与腾讯offer、在“只能赢不能输”的压力下全职投入的95后年轻人而言，它更像是一种自我确认。

在技术狂飙与迷茫的商业化之间，在老师傅的“眼学”与神经网络的“推理”之间，王朔正在寻找属于自己的节奏——既不是颠覆者，也不是跟随者，而是一个在断裂带上搭建桥梁的人。

以下为王朔口述整理（有删减）：

连续创业者

我从小就对计算机感兴趣，本科专业是信息管理。考研时，我报考了上海复旦大学的计算机专业，连续两年备考才得以在2024年成功“上岸”。

我的家里人一直从事玉石生意，父母白手起家，我从小也拜读了不少企业家的传记，经常看商业故事，创业的种子从那时开始种下。自读研起，我就开始马不停蹄筹备创业。

王朔

2024年我入学复旦大学后，学校正举行一年一度的“大学生互联网+创业比赛”。那时，元宇宙概念极为火爆，我也认识一些投资人。于是，我就集结了五六个小伙伴做了一个名为“平行星”的元宇宙社交App。

我们在App里内嵌虚拟地图，把现实世界和虚拟世界连接起来，大家可以设立自己的人物角色，并在虚拟世界里进行各种活动。当时，开发、运营工作都是在校园内完成的，我们计划先从校园社区做推广，再逐步过渡到更多的群体。

起初，这款软件在上海的几所高校中小有名气，我们也更加自信，加大了运营和推广力度，还专门为团队招聘了实习生、兼职人员等。但由于经验不足，融资一直比较困难，开发和运营成本与日俱增，我也没有找到商业化的路径。大半年后，随着元宇宙泡沫的破灭，这个项目也随即落幕。

这件事一度摧毁了我的创业自信，很多事情超出了我的认知。我开始陷入自我怀疑，是不是并不适合创业？于是我决定去“找个班上上”。

之后的一年多时间里，我进入了复星、网易、美团三家互联网大厂做AI产品经理。总之，我想在大厂中找到“平行星”项目失败的答案，以及我的性格缺陷。

2024年，生成式AI火爆起来，我在美团做AI产品经理，当时主要在一个民宿本地榜单项目组，这也是当时抖音、阿里、美团都在重磅下注的赛道。产品经理负责把业务问题转化成研发语言，再和研发同事沟通，从内部和外部的双视角去衡量产品设计，推动项目落地。

这个工作既能让我在研发中学习技术逻辑，又能在市场业务中增加运营经验，成就感极高，认知也被刷新，我的创业激情很快又被点燃了。

我的家乡南阳市镇平县被誉为“中国玉雕之乡”，是全世界规模最大、品类最全的玉石加工与批发集散地。那时，直播电商的风吹得正浓。2024年底，我去了一次广东四会，因为有家族成员在那边做翡翠电商生意。四会是全球最大的翡翠加工与批发市场，也是中国最早做直播卖货的地方之一。早在2015年底，就有精明的翡翠商人在那里做户外直播卖货。我想，为何不依靠家中祖传经验和我的技术手段，在这个赛道淘金呢？

于是，我开始了第二个创业项目，做了个直播电商的数据分析平台——“红榜揽星”。直播电商行业里诸如蝉妈妈、飞瓜等平台十分火爆，他们会对创作者进行全方位分析，总结出什么类型的视频点赞量多，什么类型的帖子涨粉快等经验。这些数据不仅各大品牌会关注，更是头部主播、MCN公司不可或缺的工具，转化率颇高。

当时我和一个联创一起编写了个工具来“爬取和分析数据”，我们共同负责研发和运营，还招聘了相关研发人员。项目开始我们就尝试做了一些商业化的转换，包括收费、一对一定制服务等，刚上线就有收入进账。

起初我很有自信，但慢慢发现很多敏感数据我们无法拿到，头部数据分析公司都是和抖音、小红书内部合作拿到的，而我们在获取数据时往往还会面临法律的风险。数据不足，愿意为之买单的自然就越来越少。我们也尝试去和平台进行谈判，但由于体量不大，整体谈判都处于不利位置。没多久项目就无疾而终。

引流、数据标注、自建模型

决定开始新的创业是在2024年9月，那时我刚从复旦毕业，同时拿到了美团、腾讯两家互联网大厂关于AI算法岗位的全职offer。

先就业还是创业？我又一次站在十字路口，好在我的家人、女朋友都明白我的理想和抱负，没有了后顾之忧，我还是毅然决然选择创业。

即便第二个创业项目以失败告终，但我觉得直播电商数据分析虽然做不通，但直播电商这个赛道还是没问题的。日前，河南省数智赋能乡村产业振兴座谈会发布了《河南省县域电子商务发展指数报告（2025）》，显示镇平县位列全省第二直播电商。其中，玉石直播电商是关键板块。

这一次创业，我想更靠近交易环节。我们此前有了做互联网产品运营和研发、数据分析的能力上的积累，又做过App，于是，我的第三个创业项目就做了“玉王朝”App。

2024年7月～9月，我和联创开始做App前期搭建，并进行测试、运营、注册公司，并在上海设立了线下办公室。之前认识的一个实习生做兼职运营，我负责AI算法和数据分析。

目前，玉王朝有两种商业化模式：一种是“纯鉴定模式”，即鉴定用户的玉石，这个功能是我们用来引流、提供服务的，靠用户订阅购买积分付费鉴宝。另一种模式是我们直接在App内售卖货物，相当于基于家族玉石的线下生意，做自有供应链的电商平台。当然我们的货物也支持AI鉴宝，且AI的评测标准是一样的。

事实上，AI鉴宝并不是我们最初的方向。我们的原计划是借助河南南阳镇平、广东四会这两大供应链优势，做玉石直播带货。但团队发现，多数消费者最关心的是“真假”问题，我们必须要在短时间内取得消费者的信任。但市面上大大小小的检测机构很多，到底什么才能打动消费者？

与此同时，大模型也在日新月异，生成式AI正在进入日常生活，用户的AI心智空前提高。基于我自己在AI算法方向的经验，我决定给玉王朝加入“AI鉴宝”功能。

我们决定做AI鉴宝，还由于珠宝直播最关键的便是如何引流。做玉石的电商平台太多了，尤其做私域的，开发出一个小程序极其简单，甚至用AI就能做到。我也需要找到吸睛的营销方式，才能获得流量。

中国做珠宝交易的人很多，多数都是年长的人在做，很少有人会想到结合AI。而做AI的人，又不熟悉珠宝赛道。基于此，我们把玉王朝调整了方向，整体都转到了AI鉴宝功能上。

意外的是，AI鉴宝一上线，我就发现它可以引流。大部分消费者除了关心真假，最关心的便是价格。玉石这个行业，主要卖的就是信息差。大部分线下交易场景中，只有很专业的人才能不吃亏。玉王朝App的鉴宝功能既可以鉴别真伪，也会估测一个大致的价位区间。目前，我们拥有3万多的私域用户，这在玉石交易平台中，已经算得上头部。

不过，做AI鉴宝也有门槛，需要解决数据、模型、用户接受度几个问题。

数据方面，我在第二个创业项目中已然明白最专业的数据来自于哪些分析平台。此外，因为家里世代做翡翠玉石电商，过往积累了不少数据，我们为此雇了许多数据处理工程师进行数据标注、清洗等。我们自己也开发了一个内部的数据分析工具，数据越有效，模型训练得也就越好。

模型方面，团队自研了视觉小模型，专门进行翡翠玉石的纯视觉分类。小模型是团队基于自建的数据库和相关玉石平台的数据库进行训练的。随后，我们把视觉分类的结果再“喂”给国内主流大模型，再加入RAG（检索增强生成）等方式，呈现给用户。

简单来说，用户只需上传几张珠宝的图片，再输入尺寸信息，玉王朝自研小模型就会对此进行分析和推理，再把结果传输给接入API的大模型。大模型对图片综合分析，经过10～20秒的思考，将货物的真假、产地、颜色、水种和工艺等各个维度的信息反馈给用户，并给出一个大致的价位区间。目前在实验环境下，模型的准确率在95%以上。

即便准确率已经很高，但AI的“幻觉”是不可避免的。平台鉴定出来的结果，与用户自己去其他鉴定机构结果有差别的情况仍是存在的——这也是目前我们正在集中攻克的技术难关。

除了技术面临严峻考验，在用户端的接受度上，我们也遇到了很大的阻力。虽然技术逻辑没问题，但年纪大的用户理解不了AI，甚至不会自己上传数据。其次，也有很多人质疑，我们的供应链是不是可靠。在融资方面，我们也正在努力推进，需要厘清的商业闭环还有很多。