2025年世界人工智能大会（WAIC）在上海如期举办，作为全球人工智能领域的重要盛会，本届展会聚焦技术突破与产业落地，吸引了数百家企业参展。其中，合合信息展台以“AI鉴伪技术洞察‘看不见’的伪造痕迹”为主题，展示了其在文档图像处理、深度伪造检测等领域的创新成果，成为展会现场的技术焦点之一。本文将从技术原理、应用场景及行业价值三个维度，深度解析合合信息AI鉴伪技术的核心能力。

一、技术突破：多模态融合构建“显微镜级”鉴伪能力

合合信息展台的核心技术围绕“多模态数据融合”展开，通过整合图像、文本、语义及行为特征，构建了覆盖物理层与数字层的双重鉴伪体系。

1. 物理层特征分析：从像素到材质的穿透式检测
   传统鉴伪技术多依赖图像的显性特征（如水印、签名），而合合信息的技术栈深入物理层，通过分析纸张纹理、油墨扩散、打印压痕等微观特征，识别文档的真实性。例如，其自主研发的“材质光谱分析模型”可基于高光谱成像技术，捕捉纸张纤维的独特光谱指纹，即使伪造者使用相似材质，系统也能通过光谱曲线的微小差异判断真伪。这一技术已应用于金融票据、法律合同等高安全场景，误检率低于0.01%。

2. 数字层行为建模：深度伪造内容的动态追踪
   针对AI生成的深度伪造内容（如Deepfake视频、AI合成文本），合合信息提出了“时空一致性检测框架”。该框架通过分析视频中人物的微表情、肢体动作与语音的同步性，结合文本语义的逻辑连贯性，构建动态行为基线。例如，在检测AI合成的访谈视频时，系统可识别出人物眨眼频率与语音停顿的异常匹配，或文本中概念跳跃的语义漏洞。实测数据显示，其对深度伪造内容的检测准确率达98.7%。

3. 跨模态语义对齐：破解“完美伪造”的最后一公里
   伪造者常通过混合真实与虚假信息（如篡改合同金额但保留合法签名）规避单一模态检测。合合信息的解决方案是“跨模态语义对齐引擎”，其通过预训练语言模型（如BERT变体）提取文本语义，结合图像中的空间布局特征（如签名位置、印章覆盖范围），判断多模态数据的一致性。例如，在检测篡改的财务报表时，系统可同步分析数字金额的字体渲染特征与周边文本的语义逻辑，识别出“数字与描述矛盾”的隐蔽篡改行为。

二、应用场景：从金融安全到社会治理的全链条覆盖

合合信息的AI鉴伪技术已渗透至多个关键领域，其应用价值体现在“预防-检测-取证”的全流程中。

1. 金融反欺诈：守护万亿级交易安全
   在银行票据、保单、贷款合同等场景中，伪造文件可能导致巨额损失。合合信息与多家头部金融机构合作，部署了“实时鉴伪中台”，可对上传的文档进行毫秒级检测。例如，某银行通过接入该系统，拦截了利用AI合成的企业营业执照申请贷款的案例，避免潜在损失超5000万元。

2. 政务数字化：构建可信电子证照体系
   随着“一网通办”的推进，电子身份证、营业执照等证照的流通量激增。合合信息为政务平台提供了“区块链+AI鉴伪”解决方案，通过将证照的物理特征哈希值上链，结合实时鉴伪API，确保每一次调用的证照均未被篡改。目前，该方案已在长三角地区覆盖超2000万用户。

3. 法律取证：为司法鉴定提供技术支撑
   在知识产权纠纷、合同诈骗等案件中，证据的真实性是胜诉的关键。合合信息的“电子数据鉴伪工作站”可对截图、录音、视频等证据进行全维度分析，生成符合《电子签名法》要求的鉴伪报告。例如，在某商标侵权案中，系统通过分析被告提供的“使用证据”视频中的光照阴影一致性，证明其伪造了产品使用场景，助力原告胜诉。

三、开发者视角：技术可复用性与行业启示

对于开发者与企业用户而言，合合信息的技术栈提供了可借鉴的模块化设计思路。

1. 预训练模型+微调的轻量化部署
   合合信息开放了部分鉴伪模型的API接口（如文本篡改检测、图像材质分析），开发者可通过少量标注数据微调模型，适配特定场景。例如，一家物流企业利用其“地址文本鉴伪模型”，识别出虚假收货地址，将货损率降低40%。

2. 多模态数据管道的构建方法
   技术实现上，合合信息采用了“特征提取-融合-决策”的三阶段管道。开发者可参考其开源的MultiModalFusion库（示例代码片段如下），快速搭建多模态分析系统：
   ```python
   from multimodal_fusion import FeatureExtractor, FusionLayer

初始化图像与文本特征提取器

img_extractor = FeatureExtractor(modality=’image’, model=’resnet50’)
txt_extractor = FeatureExtractor(modality=’text’, model=’bert-base’)

融合层采用注意力机制

fusion_layer = FusionLayer(method=’attention’, dim=512)

提取多模态特征

img_features = img_extractor.extract(‘contract.png’)
txt_features = txt_extractor.extract(‘contract.txt’)

融合与决策

fused_features = fusion_layer.combine(img_features, txt_features)
is_fake = (fused_features.score > 0.95) # 阈值判断
```

1. 行业协作：构建鉴伪技术生态
   合合信息在WAIC期间发起了“AI鉴伪技术联盟”，联合高校、检测机构及企业，共享伪造样本库与攻击测试环境。开发者可通过参与联盟，获取最新的伪造攻击数据集（如Deepfake视频集、篡改文档集），提升模型的鲁棒性。

四、未来展望：从“被动鉴伪”到“主动防御”

合合信息展台透露，其下一代技术将聚焦“生成式鉴伪”，即通过预测伪造者的攻击路径，提前构建防御模型。例如，针对AI合成的语音诈骗，系统可模拟攻击者常用的声纹克隆技术，生成“防御性声纹库”，在通话实时比对中拦截伪造语音。

2025 WAIC合合信息展台的AI鉴伪技术，不仅展示了“看不见”的伪造痕迹如何被洞察，更揭示了AI技术从“工具”到“守护者”的角色转变。对于开发者与企业而言，把握这一技术趋势，意味着在数字化浪潮中抢占安全高地。