天博“我希望大家想到腕表，不管是有产品资讯需求、行情需求，你想知道深入的，甚至说一切这个手表在你身边所有相关的全生命周期在我这里就是终结，在我这里解决你所有的问题天博。”小牛电动创始人胡依林日前在媒体沙龙会上这样介绍其二次创业项目时研家TIMEZ的初衷。

　　作为一个唯技术至上的创业者，胡依林的二次创业时研家必然也也不会是简单的腕表全生命周期整合平台，这次胡依林选择用AI技术来破局。“我认为AI一定会改变每个人的习惯，甚至改变所有人的思维模式，任何行业都值得用AI重构一次。”胡依林说到。

　　用AI技术武装打造的时研家，通过技术创新，将时研家打造成了“全球腕表行情专业资讯+AI模型+权威鉴定+安全支付交易+智能流转+全⽣命周期管理”的全链路腕表服务平台。

　　《艾瑞咨询2021年中国钟表行业发展白皮书》显示，预计未来三年，中国钟表规模将呈持续上升态势，2023年中国钟表行业的规模有望向3000亿元的目标进发。

　　然而，放眼当下，腕表行业的痛点依然很明显，代际更迭是任何一个品类都会出现的自然规律。尤其是在Z世代崛起的当下，即便是高奢腕表行业，也不可避免地迎来一个新老玩家迭代的新时代。根据《2020全球奢侈品力量》的统计数字显示，预计到2025年，Z世代及千禧一代将占全球个人奢侈品销售额的一半左右。

　　为了能够搞清楚消费者群体的痛点和他们的需求，时研家做了很多的调查和访谈，结果显示中国的腕表消费者，男性女性占比大约是8:2，很多人从成年后第一份工作开始，他们会储蓄1-3个月的薪水去购置自己的第一枚腕表，随着年岁的增长，很多人会将这一枚腕表出售或者置换升级，更多是为了满足自己身份的认同，或者加入到腕表本身理财投资需求属性。

　　消费者的消费区间虽有不同，但是不论是何种价格区间的消费者，所有人都有共同的特点，就是对于腕表选购层面上，没有办法精准知道实时行情价格，没有办法查询公信力的行情资讯，甚至在安全交易方面没有办法判定中介鉴定出具的准确性及快递物流的安全性，缺乏良好的交付体验。

　　对年轻高潜人群来说，二级市场的模式可谓是一种“固守成规”的旧模式。无论从信息的获取还是腕表的鉴定，交易过程的保障等多个方面，基本上都是传统的“老一套”。而像全生命周期管理更是无从谈起。

　　年轻玩家们需要的是新技术带来的对包括二级市场在内的，高奢腕表行业全链路模式的重塑。

　　AI技术包括现在的大模型，可以说从工作到生活，从工厂和办公，从大模型到人形机器人，几乎各个场景都在渗透，推动了各行各业的革新。

　　而腕表这样一个高奢行业，乍看上去其实很难去“见缝插针”。因为固有的客群、固有的范式。但是仔细看的话，则会发现，这个行业存在明显的“割裂式”或者是“散状式”存在的服务现状，比如有的是会提供一些行情资讯，有的是提供鉴定，有的则是侧重交易。

　　但是，用户需要的是一个能提供一揽子解决方案的服务“大管家”天博。本来就是为高奢人群而提供的服务，传统的服务模式不能效率低，而其用户体验无从谈起。

　　这就为“新玩家”提供了用技术破局的“上手”机会。当下对腕表行业来说正处在一个人群迭代和技术创新交织的节点上。某种程度上说，技术驱动方才是本质上的创新，才是进而驱动模式、渠道等链路相关的其他创新的原动力。

　　比如时研家的增量预训练智能AI垂类模型，能实时更新行情，让用户可以查看每款腕表的公价、市场价、拍卖价等，并可以查看每款腕表的行情走势图，了解它们的升值或贬值情况。

　　又如为了让消费者在线体验腕表的试戴效果，时研家通过3D结构光的扫描、数字化重建，甚至给AI做了光追，只为让消费者在不同的情况天博、不同的光线下更直观的看到自己佩戴某款表的状态。

　　显然，这些才是“玩表人”所需的核心数据。但是，如果没有AI模式的技术加持，这些功能是很难实现的。

　　时研家做到了一站式解决腕表消费者需求，通过AI技术满足Z时代消费者对腕表更丰富的需求：实时数据、AI识表、AR试戴等等功能，时研家团队始终把自己当成用户，实打实的用科技破局，才会拿到撬开一个新蓝海的“船票”。

　　相比于泛电商在红海中一片厮杀，胡依林组团队进行的这次二次创业，以技术驱动先行，在一个古老的行业里用AI大模型技术等寻找“增量”。用胡依林的话说就是，这不是盲目的尝试，而是厚积薄发的突破。

　　“我们在做的事情并不是纯粹服务于收藏家，从时尚的角度、产品的角度，穿搭、配饰到实际的制表工艺，从浅入深对产品有具体的了解。我们看到所有的不管浅的还是深的资讯，所有文章中提及的内容都可以直接related到当前的腕表，其实是一个数据的总集，并不是一个分散的纯资讯的内容。”

　　除了可实现AI智能识表、实时腕表资讯天博、行情指数查询等功能的AI垂类模型，时研家还推出了AI自动化智能鉴定中心，可以完成非接触式显微CT、材质质谱分析、复杂功能的检测。

　　对于时研家的AI自动化智能鉴定，胡依林介绍到：“我们开发了一整套的工业机器人激光扫描，我们选择了KEYENCE彩色激光扫描探测，确定腕表基础数据的标定，因为当我做检测的时候，正面、反面需要144张照片的超高清分析才能完成自动化这件事情，如果让检测师单面144不含其他附件的拍照要拍288张照片完成这个操作。但是用工业机器人，可以通过一台设备完成全方位的采集，采集之后直接通过API到服务器，进行基础数据的标定，标定之后所有同类型的产品过来的时候，可以在300秒以内完成所有的拍摄，就是5分钟。”

　　客观来看，时研家通过AI技术创新确实在某种程度上找到了新蓝海，有锁定高精用户细分化需求的技术能力以及可提供的全链路服务。

　　而胡依林或许不只是在打造能一个腕表平台生态系统，也是在科技和人文的边界上去勾勒更大的未来。他是否可以依靠创新的AI武器，用新技术新模式，实现重塑腕表行业的野望天博，这是值得我们期待的新探索。

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