01
种草先于判断
用户先被内容触达，再开始搜索“这个品牌靠谱吗”“这两款怎么选”。决策发生在购买之前。
Evidence-led Consumer Intelligence · 2026.08
让每一次消费决定，都先经过证据核验。
AI 智鉴局，把分散在监管通报、抽检公告、召回信息、比较测评和品牌主体资料中的消费证据，整理成普通用户看得懂、用得上的买前判断。
事实、推断、建议分层；证据不足时明确标记待核验。
Decision preview / 01Evidence lab
Start with a product
用户发来一张商品截图
⌁品牌 / 商品 / 链接 / 图片
识别品牌、品类、生产主体
查证抽检、处罚、召回、测评
理解宣称风险与下一步
买前判断卡待核验
主体识别品牌、生产企业、销售主体分层关联
证据链每条结论绑定来源与时间
下一步告诉用户还缺什么，而不是替用户武断下结论
01 / Why now
消费信息越来越多，真正可用的证据越来越少。
种草、评价、详情页和监管资料各自存在，却很少被整理成一次买前判断。
02
权威资料分散
抽检、召回、处罚、测评和品类知识散落在不同来源，普通用户知道它们存在，却很难查全、看懂、对比。
03
结论缺乏边界
没有来源的“推荐”不值得信任；证据不足时，产品需要把未知说清楚，把下一步查什么说清楚。
交易平台帮你买到，内容平台帮你发现；AI 智鉴局帮你在购买前看清证据。
02 / Product loop
把一张截图，变成一张可追溯的决策卡。
先把资料变成证据，再让 AI 负责理解和表达。当前阶段优先建设可核验的运营数据闭环。
A repeatable loop
先核验，再推荐。
产品不替用户做无依据的购买承诺，而是把事实、风险和待核验项分层呈现，让每一次判断都有出处。
当前重点
资料池 → 内容获取 → 解析 → 人工核对 → 可追溯证据库
资料池 → 内容获取 → 解析 → 人工核对 → 可追溯证据库
输入与识别
从品牌、商品、链接或图片开始，识别品名、规格、主体、品类和包装宣称。
主体归一
把品牌、商标持有人、生产企业、委托方和销售方关联起来，避免查错对象。
证据关联
关联抽检、处罚、召回、比较测评、消费提示与宣称合规资料，并保留来源。
风险卡输出
输出初步结论、证据等级、待核验项和下一步建议，区分事实与推断。
03 / Data moat
不是把资料堆在一起，而是把证据连起来。
六类证据库共同回答一个问题：用户眼前的商品，到底是谁、发生过什么、还缺什么证明。
商品与品牌身份
品牌、别名、品名、规格、生产企业、备案人、渠道与来源。
抽检与不合格
抽样单位、生产企业、批号、检验项目、标准要求与结果。
处罚、召回与投诉
主体、机关、事由、措施、召回范围与风险分类。
比较测评
测评来源、指标、参测产品、表现与消费提示。
品类消费知识
买前必查项、主要风险点、高风险宣称与权威提示。
营销宣称合规
宣称原文、类型、证据要求、风险等级与对应案例。
04 / First wedge
从高信任成本的消费场景切入。
首发聚焦方向仍以验证为主，不把“全品类”当作早期目标。
母婴
安全敏感度高，用户愿意在购买前核验主体、标准、抽检和宣传信息。
食品 / 保健
抽检、召回、处罚和功效宣称资料丰富，适合建立证据关联和风险分级。
美妆个护 / 日化
成分、备案、功效话术与品牌主体复杂，适合验证“宣称核验”能力。
05 / Business model
先建立信任，再把证据资产产品化。
商业化按验证路径逐步推进，具体价格、融资金额与合作条款以正式材料为准。
CONSUMER
面向消费者
从一次买前查询开始，逐步验证高频问题和付费意愿。
- 基础查询与风险卡
- 深度核验报告
- 会员与专题消费内容
INDUSTRY
面向产业伙伴
把结构化证据与品类洞察，转化为可复用的数据服务。
- 品类与品牌风险报告
- 选品与合规筛查
- 企业数据接口与专题服务
06 / Roadmap
用可验收的小闭环，走向更大的消费入口。
每一步都先形成数据和反馈，再进入下一层产品化。
当前重点
资料闭环
资料闭环
资料池与运营数据工厂录入链接、获取原文、解析字段、人工核对，沉淀可回溯证据。
下一阶段
证据查询
证据查询
把证据组织成风险卡围绕首发品类建立主体关联、来源分层和买前判断模板。
产品化
C 端助手
C 端助手
从真实问题进入消费决策支持品牌、商品、链接和截图查询，输出可理解、可追溯的结果。
规模化
数据服务
数据服务
服务会员、品牌与产业伙伴在验证用户价值后，延伸到专题报告、风险雷达和企业筛查。
07 / Trust by design
证据不足时，明确说“待核验”。
消费判断关系到安全、财产和品牌声誉。智鉴局把可信度写进产品结构，而不是只写在口号里。
来源可追溯
每条关键事实保留原始来源、时间和处理记录，支持回看与复核。
事实与推断分层
监管事实、模型推断和用户建议分别呈现，不用确定语气掩盖证据缺口。
风险不等于定性
对具体品牌和商品保持证据边界，不暗示官方背书，也不在资料不足时做绝对结论。