一、核心概念與 SEO 關鍵詞（首屏即可命中搜索意圖）

為便于搜索引擎與讀者快速抓取，本文反復聚焦以下核心關鍵詞并在正文中自然出現：
RWA 上鏈、藝術品溯源、NFT 真偽驗證、鏈上溯源 API、AI 圖像識別、IPFS 分布式存儲、智能合約安全、ERC-721、元數據上鏈。

二、整體技術架構（高層）

目標：在 3 天內交付一個「可用且安全的」API 服務，支持藝術品信息采集、AI 驗真、鏈上寫入與鏈上/鏈下查詢。

核心組件：

前端 / 管理后臺（React） — 供鑒定師/管理員上傳圖像與元數據，觸發驗證與上鏈。參考：React 官網。
API 網關 + 后端服務（Node.js / Express 或 Fastify） — 暴露 REST/GraphQL 接口，處理認證、速率限制、任務調度。
AI 驗證服務 — 使用外部圖像識別 API（示例：Google Cloud Vision 、Clarifai 或IBM Watson 進行圖像特征提取與相似度比對。
分布式文件存儲（IPFS） — 存儲高分辨率藝術品圖片與元數據指紋，減少鏈上數據量。參考：IPFS。
區塊鏈層（智能合約） — 使用以太坊 / EVM 兼容鏈，采用 ERC-721 或 ERC-721 + 元數據上鏈策略。參考：Ethereum，OpenZeppelin。
索引與檢索（The Graph / 自建 ElasticSearch） — 為快速查詢鏈上/鏈下數據做索引。
第三方 API 集成RapidAPI、Postman、Swagger — 第三方接入與測試工具。

三、3 天實施計劃（Day-by-Day Sprint — 精細到每小時任務）

原則：采用極簡 MVP，先保證核心流程 — 上傳 → AI 驗證 → 上鏈 → 查詢 — 能端到端運行，再逐步迭代完善安全、性能、UI。

Day 0（準備工作，半天）：環境與依賴

建立 Git 倉庫、Issue、CI（GitHub Actions 簡單構建）。
配置節點/錢包（建議使用測試網，如 Goerli）并準備少量測試 ETH。
注冊并準備 AI 圖像識別 API Key（如 Google Cloud Vision、Clarifai），并記錄調用配額與價格。
準備 IPFS 節點（使用 Infura 的 IPFS 服務或 Pinata）。
創建智能合約模板（OpenZeppelin ERC-721）。

Day 1（核心開發：API + AI 驗證）

上午：
- 搭建后端基礎框架（Express / Fastify），搭建 REST 路由：/upload, /verify, /mint, /query。
- 集成文件上傳（multipart），將文件上傳至服務器并同步上 IPFS，返回 IPFS CID。
- 準備 Postman 集合與 Swagger 文檔初稿。
下午：
- 集成 AI 服務：調用 Google Vision 或 Clarifai 提取特征（色彩直方圖、紋理、對象檢測、視覺指紋），并建立本地指紋 DB（簡單的向量索引）；使用向量相似度（余弦）初步判定相似作品。
- 設計驗證策略：閾值、人工復核觸發規則（例如相似度 > 0.85 自動標為「極高相似」需人工復核）。
- 暴露 /verify API：返回分析報告（JSON），并把報告臨時寫入數據庫（Postgres / MongoDB）。

Day 2（鏈上寫入、智能合約與查詢）

上午：
- 智能合約開發：基于 OpenZeppelin ERC-721 模板，新增 mintWithMetadata(ipfsCID, aiReportHash, provenance) 方法。參考 OpenZeppelin。
- 部署合約到測試網（使用 ethers.js / web3.js，參考 web3.js 文檔。
下午：
- 實現 /mint API：后端調用錢包簽名，執行智能合約 mintWithMetadata，將 NFT tokenId 與 txHash 返回給用戶。
- 集成鏈上事件監聽（ethers.js），并將鏈上事件反寫入本地 DB 與索引（Elasticsearch / The Graph）。
- 完成 /query API：支持按 tokenId、IPFS CID、藝術品名稱、作者、區塊交易哈希查詢。
- 編寫基本的安全校驗：Input validation、簽名驗證、速率限制、錯誤重試邏輯。

Day 3（測試、文檔、上線準備）

上午：
- 完整端到端測試（上傳→AI→上鏈→查詢），模擬異常場景（AI 未識別、IPFS 卡頓、鏈上失敗）。
- 性能測試：并發上傳 50 次，監測延遲（如果超限，退回隊列處理）。
下午：
- 編寫用戶文檔與 API 文檔（Swagger / OpenAPI），制作示例請求與 SDK（簡易 Node.js 示例）。
- 上線準備：配置監控（Prometheus + Grafana）、告警、日志（ELK）與備份策略。
- 最后交付：將 Postman 集合、合約地址、API 文檔交給產品/業務方進行試用。

四、API 設計（示例與解釋）

下面給出一組簡潔而實用的 REST API 設計，便于第三方快速接入。

1. 上傳藝術品（POST /api/v1/upload）

請求體：multipart/form-data，字段：

image：藝術品高清圖（必填）
metadata：JSON 字符串，包含 title, creator, year, material, provenance 等

返回（示例）：

{
  "status": "ok",
  "ipfs_cid": "Qm...",
  "local_id": "art-20250827-001",
  "uploaded_at": "2025-08-27T09:12:00Z"
}

（注：IPFS 使用 Pin 服務確保持久化）

2. AI 驗證（POST /api/v1/verify）

請求體：

{
  "local_id": "art-20250827-001",
  "ipfs_cid": "Qm..."
}

返回（示例）：

{
  "status": "analyzed",
  "ai_score": 0.87,
  "features": { "dominant_colors": [...], "visual_fingerprint": "sha256:..." },
  "similar_matches": [
    { "cid": "Qm...", "score": 0.92, "source": "museum-record" }
  ],
  "recommendation": "人工復核"
}

3. 鑄造/上鏈（POST /api/v1/mint）

請求體：

{
  "local_id": "art-20250827-001",
  "owner_address": "0xabc...",
  "metadata_uri": "ipfs://Qm...",
  "ai_report_hash": "sha256:..."
}

{
  "status": "submitted",
  "tx_hash": "0x123...",
  "token_id": 1024,
  "contract_address": "0xdef..."
}

4. 查詢（GET /api/v1/query?token_id=1024）

返回鏈上+鏈下聚合信息，包括鏈上交易、IPFS 元數據、AI 分析報告、歷史交易記錄等。

五、AI 驗證策略：讓機器 + 人工協同更可靠

AI 不是萬能的，尤其在藝術品領域。要把 AI 用作“第一道篩查”并形成可解釋的報告。

多模型融合：結合多家服務（如 Google Cloud Vision 、Clarifai 、Watson ）。
視覺指紋（Visual Fingerprint）：對圖像做感知哈希（pHash）、SIFT/ORB 特征、深度特征向量（通過預訓練模型如 ResNet）并存入向量庫（FAISS / Milvus）。
相似度閾值與人工門檻：例如相似度 > 0.9 自動觸發高危警報并進入人工鑒定流程；相似度 0.7–0.9 標記為「可疑」。
模型可審計性：AI 輸出必須帶置信度與可視化（熱圖、關鍵點），便于專家驗真。
持續學習：將人工鑒定結果回流，用于微調自訓練模型，提升長期準確率。

六、智能合約要點與安全（務必重視）

智能合約負責把“權威記錄”寫入鏈上，所以要保證安全與不可否認性。

使用成熟庫：基于 OpenZeppelin 的 ERC-721 實現并開啟 pausability、access control（Ownable / Role-based）。
Metadata 存儲策略：僅把 metadata_uri（如 ipfs://CID）和 ai_report_hash 寫入鏈上，避免把大量數據塞進鏈內。
事件設計：合約中 emit ProvenanceUpdated(tokenId, ipfsCID, aiHash, timestamp)，便于鏈上索引與審計。
升級與治理：采用代理合約模式（Proxy）以便將來升級合約邏輯（慎用、審計嚴格）。
審計建議：在生產部署前，至少做一次第三方安全審計（建議廠商與社區審計）。
費用優化：若在以太坊主網上，設計 gas 優化（batch 操作 / L2 上鏈 / 把數據寫進 calldata 而非 storage）。

智能合約示例（偽代碼）：

// SPDX-License-Identifier: MIT
pragma solidity ^0.8.0;

import "@openzeppelin/contracts/token/ERC721/ERC721.sol";
import "@openzeppelin/contracts/access/Ownable.sol";

contract ArtProvenance is ERC721, Ownable {
    mapping(uint256 = > string) public tokenToIpfs;
    mapping(uint256 = > string) public tokenToAiHash;

    event ProvenanceMinted(uint256 indexed tokenId, address owner, string ipfsCID, string aiHash);

    function mintWithMetadata(address to, uint256 tokenId, string memory ipfsCID, string memory aiHash) public onlyOwner {
        _mint(to, tokenId);
        tokenToIpfs[tokenId] = ipfsCID;
        tokenToAiHash[tokenId] = aiHash;
        emit ProvenanceMinted(tokenId, to, ipfsCID, aiHash);
    }
}

七、存儲策略與 IPFS（為什么同時用 IPFS + 鏈上）

IPFS 用于存放高清圖片、AI 報告 JSON、二維碼等大體積內容。鏈上只保留 ipfs://CID 指向。
為避免 IPFS 內容丟失，使用 Pin 服務（Pinata、Infura）。
元數據 JSON 示例：

{
  "title": "無題 #001",
  "creator": "張三",
  "year": 1998,
  "description": "油畫，布面",
  "image": "ipfs://QmImageCID",
  "ai_report": "ipfs://QmAiReportCID"
}