当AI伪造走入真实场景，谁来守住防线？合合信息的答案与一份财报

一张AI生成的“商品变质”图片，可能成为电商退换货欺诈的凭证；一段伪造的医学专家视频，可能让“三无”食品披上权威的外衣。当AI伪造内容沿着真实的网络传播链路流向公众，AIGC鉴伪技术不再是实验室里的学术命题，而是守护数字世界真实性的基础设施。

在近日举行的2026中国图像图形大会上，合合信息图像算法研发总监郭丰俊博士在《视觉-语音-文字多模态智能感知与交互论坛》上，分享了公司对这一问题的系统性思考与技术实践。

郭丰俊在演讲中分析指出，AI生成内容进入传播链路后，伪造痕迹将被多重操作“稀释”，大幅增加鉴伪难度。AIGC鉴伪要走向规模化应用，面对的不仅是模型检测精度问题，更需要面向真实传播链的内容真实性基础设施建设。除了核心算法能力，工程化落地、标准体系建设和法规机制保障等多方面协同支撑至关重要。

基于这一判断，合合信息自主研发了多模态可信AI鉴伪系统。该系统覆盖文本图像、AI生成图像和AI生成视频等领域，可对Chat-GPT、Midjourney、Sora、Runway等主流模型生成的图像、视频进行检测，解决身份造假、证件欺诈等难题。

这一技术路径的产业价值，已在多个行业中得到验证。据介绍，合合信息AI鉴伪技术目前已在金融、保险、电商等30余个场景落地。在金融领域，系统被应用于在线开户的身份证真伪校验、信贷材料审核以及反欺诈人脸识别；在某头部国有银行，人脸深度伪造检测技术上线后，伪造拦截率提升了8倍。在电商场景中，系统可识别退换货凭证与商品瑕疵图的伪造或篡改痕迹；在保险理赔中，则能辅助核验事故现场照片与医疗票据的真伪，防范虚假理赔。

当AI造假能力不断演进，鉴伪技术也必须与真实传播环境同频进化。从在国内外顶级学术会议的鉴伪技术竞赛中获得冠军，到完成国产主流算力适配、联合中国信通院制定团体标准，合合信息正通过算法、工程化与标准化的积累，将学术成果转化为可落地的产业能力。

今年一季度，合合信息实现营业总收入5.04亿元、归母净利润1.55亿元。稳健的经营节奏，为多模态鉴伪等核心技术的持续迭代与规模化落地提供了长期支撑，也让守护数字世界真实性的技术防线筑得更牢。