疯狂的假货，制服需要靠区块链技术
马克思在《资本论》第一卷「第二十四章所谓原始积累」第6节末尾写到：
如果有10%的利润，资本就会保证到处被使用；有20%的利润，资本就能活跃起来；有50%的利润，资本就会铤而走险；为了100%的利润，资本就敢践踏一切人间法律；有300%以上的利润，资本就敢犯任何罪行，甚至去冒绞首的危险。
假货的利润是如此之高，以至于各种假货问题层出不穷，花样百出，让消费者疲于应付。
01 抖音网红带货的高仿包
最近热门话题，有网友爆料：
自己在抖音带货网红那里买的包包，竟然都是高仿的假包！这些假包的利润不菲，有的网红甚至可以靠卖假货月赚一辆奥迪Q7（一辆Q7最少得70万起步啊……）
据了解，真正的奢侈品大厂的正品包包，每年卖不掉都会集中销毁，压根不会留有那么多存货，而这些网红爆款包包的来源，都是集中在广州地区的一些民房里，门口还时不时会有人把守望风。
那些专柜原价3万多的正品爱马仕包包，在这些民宅里只要3000多元就能拿走，这一转手利润多了近10倍！
更吓人的是，暗访的店主爆料称：
这些网红爆款包包和正品相似度高达95%，不仅从外观上与正品名牌没有什么区别，甚至从包装到小票都一应俱全，而且任意国家的小票随便打，连二维码都能搞定，普通人压根就分辨不了真假。
造假技术已经到了登峰造极的地步。
很多网友支招如何分辨假货：
①自己学会鉴定。
要自学正品的细节，螺纹面料和印花细节，然后分辨一个货的好坏，哪里做的不足是可以立刻分辨的。这种方法对于一般人来说，要求太高了。而且一旦有了被大众知道的鉴别假货方法，假货制造商会马上改进提高。
②去专柜摸正品提升感觉辨识度。
数字和文字是体验不到的。你需要知道正品穿在身上是什么感受，比如是多重，面料薄厚，不同的棉的品种和不同支数的面料穿在身上的体验感都是不同的。
比如纪梵希60支的双股双纱长绒丝光面料和巴黎世家某荧光款20支/240克重的面料。
最简单的方法，去专柜摸，试穿，穿在身上感受，到底是不是一样的东西，在专柜摸衣服印花的质感，康利直喷的印花摸起来的感觉是和任何印花不一样的。
很难有简单又便捷的分辨假货的方法。
之前刘强东关于平台假货问题，给出的解决方案是：
据我所知LV包理论上没有低于5000元的。可是现在LV包网上有100,300,400多的，这怎么可能是真的？从平台供应商来讲，我们非常简单，你如果LV包低于5000块钱我直接把你封了。
但是如果假货跟真品卖的是同样的价格呢？
对于消费者来说依然无法分辨。对于假货的识别成本太高，才导致各种平台的假货问题层出不穷。
02 区块链技术
这个问题的解决就需要利用到区块链技术。
区块链是一个去中心化的分布式数据库，该数据库由一串使用密码学方法产生的数据区块有序链接而成，区块中包含有一定时间内产生的无法被篡改的数据记录信息。
利用区块链的不可篡改性实现端到端的溯源。
大家对于区块链在溯源上的争议点：
①区块链能保证录入的信息不可更改，却不能保证录入信息的真实性。比如假货上的二维码原本也是用来溯源和验证真伪的，结果还不是被造假方给搞定了。
②如果商品从源头上就存在问题，区块链仅仅做后续的信息记录，也无法保证商品的质量。比如，产品本来就是有质量问题，虽然信息是真实的，但是产品不行啊。
③使用的溯源区块链多数并不是完全去中心化的。会不会被这些中心化的机构利用，然后被中心化机构操控。
这里的争议点，其实也是为什么区块链技术的应用需要多方合作的原因，包括政府监管部门、商品方、平台方等等。
①信息录入源头问题。这里最好的解决方案当然是工业4.0的工厂，在出厂前透过「智能合约」方式自动录入，避免人为干预的问题。其次的方案，当然是商家自身认可的信息录入方式。目前造假的重灾区都是有信任度和销量好的品牌。对于商家来说，品牌就是下金蛋的鹅。如果是自己造假，一旦被爆出，就变成了杀鸡取卵。
②商品质量的源头问题。这个对于区块链技术来说，恰恰是最适合的。生产过程或者流通过程难免可能存在纰漏。但是一旦问题发生，在寻找问题源头的时候，是困难最大的。因为不知道到底是哪个环节出现的问题。而区块链的这种溯源机制，可以帮助监管部门快速追查到相关的源头。
③在现实商业中，往往比较复杂。在技术的前期落地过程中，可能还是需要可信任的多方进行运营。传统的售假问题往往是责任边界不清晰。比如，如何鉴定假货问题，往往只能依赖于消费者找线下的正品柜台鉴定。但是鉴定结果到底有没有法律依据，是不是监管部门，可以作为证据的？等等，在多个部门的配合上可能会存在一些模糊地带，被造假者利用。而区块链技术的引入可以大幅度降低此类问题的发生。
假货问题历来争议最大，比如之前淘宝、拼多多的假货风波。平台方也付出了很大的精力和成本来整治假货问题。但是依然无法根本杜绝。假货问题已经变成了一种社会性的问题。从目前看来，传统方法还是无法更好的解决这个问题。
而区块链技术的引入可能是解决这个问题最好的方法之一。
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