在零售电商场景中，退货商品的定级与残值评估长期依赖人工经验，存在标准不一、复核成本高的问题。本实验室近期围绕「退货即评估」展开实验，尝试用图像特征与商品元数据联合建模，输出可解释的分级建议。
进展方面，我们构建了轻量级多任务模型：一路提取外观缺陷区域与严重度，一路结合品类、售价、退货原因等结构化字段，回归出残值区间。在内部测试集上，分级一致率较纯人工基线提升约12%，单件评估耗时从分钟级压缩至秒级。
要点：
- 采用「缺陷掩码+残值回归」双头结构，使分级结果可回溯到具体瑕疵，便于运营复核；
- 下一步计划引入退货历史与二次销售数据，验证残值预测在动态定价中的可用性，并探索与逆向物流系统的对接方式。
当前仍以辅助决策为主，不替代人工终审。
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