原文來源：Jason，BuilderDao 創始人
BlockBeats 注：NFT版權檢測工具Yakoa 主要用於對NFT 項目進行索引，使用人工智能技術分析圖片相似性來判斷這個圖片是不是盜版。其實該技術在web2 中已經廣泛應用。 BuidlerDAO 創始人Jason Chen 在推特上進行了簡單的科普，了解一下該技術在Web3 有哪些應用場景呢，具體是如何工作的呢。 BlockBeats 將內容整理如下：
聊聊昨天拿到480 萬美金種子輪的NFT 盜版侵權檢測工具 Yakoa，目前中文媒體都把它叫「欺詐檢測」，但是我覺得這詞用的不准確，估計是直接機翻的，它核心解決的問題是通過圖片相似性檢測來判斷是否存在盜版侵權的NFT 項目，獲得了一眾明星機構的入局，包括Uinswap，應該也是因為其收購genie 的原因。
圖片相似性檢測在web2 已經是一門非常成熟的技術了，常見的就是百度的以圖搜圖，或者淘寶的拍照識別商品，將這套技術拿到web3 中是挺取巧的一種方式，我們通過官網可以看到它共列出了2 類案例，分別為品牌類（耐克和漫威）以及項目類（Gucci 熊和Azuki），品牌類客戶的場景還是存在的。
NFT 版權檢測項目Yakoa 的應用場景
如漫威可以使用Yakoa 工具看到目前到底有多少NFT 未經授權就用了logo，解決了「看得見」的問題，但是依然無法解決「管的著」的問題，畢竟即使對方侵權已經存在於鏈上的東西也不可能干預對方銷毀，最多只能作為證據要求交易平台屏蔽掉，即使通過傳統方式能找得到人給他發律師函又能如何呢？
第二種項目類的場景同理，如上圖所示可以檢索出所有帶有帽子特徵的相似的Azuki，說來慚愧下面的那個土狗盤bzuki 我還真持有一個，所以可以得出結論其背後就是利用某個具體的特徵值來以圖搜圖的過程，技術上本身沒有難度，我認為比較困難的就是比如漫威logo 這個特徵值，需要將全網產生的項目全部遍歷一遍。
而且它還是支持多鏈的，目前產生了數以萬計的項目，每個項目又有一萬張圖，這個遍歷過程對於服務器資源消耗還是非常巨大的。
成熟的Web2 技術在Web3的創新
雖然是一個成熟web2 技術，但是我們從它的開發文檔中也可以看到web3 原生的一些創新，如下圖其首先對於資產進行了定義，在他的眼裡資產和token 是解耦的，我們平時說的NFT 實際上是將資產和token 一體化，即如我持有Azuki#9527，它本質的含義是一個id 為9527 的token，但是我們會默認帶上附加在上面的那張圖片。
但Kayoa 的場景在於搜圖，所以在他眼裡反而附加在token 上面的那張圖更像是資產，其實這個也就是NFT 的本質了將「無意義」的12345 這幾個數字上掛鉤了鏈下的圖片上去，如下圖所示其將資產模型解構為所處的鏈、地址、tokenid 和原始區塊，即這個資產第一次出現的所在區塊從而可以判斷出它在鏈上誕生的先後時間。
如下圖為跑的一個案例，調用接口設置好要檢測的具體NFT，輸入所在的鏈、合約地址、tokenid 後，會按照資產模型的格式返回N 個結果，所以你可以將其理解成NFT 領域的以圖搜圖，具體的場景我覺得現在還沒被探索出來，畢竟如上文所說實現看得見但是如何管的著呢？ Uinswap 投資後不知如何應用於genie，拭目以待。
