中国环境报电子报

采访人：本报记者王琳琳

中国环境报：请问您是如何想到做“形色”这款App的？

陈明权：2015年，我的另一位合伙人想做万物识别，但“万物识别”存在较高难度，想法一度搁浅。后来，我带着自己1岁半的儿子上街时，发现他总是不停地问我“爸爸，这是什么花？”“爸爸，这是什么草？”可是，由于上学时候，我们都重视语文、数学、物理、化学这些主要科目，即使有生物课，老师也不会教植物分类方面的知识，因此我根本回答不了儿子的问题。

后来，我就想，能不能研发一个专门识别植物的App，满足小孩子对大自然的好奇心。2015年底，我就拉着团队开始做“形色”了。

中国环境报：能否介绍一下您的技术背景？

陈明权：从初中起，我就开始写程序。后来，我考上了浙江大学计算机系，毕业后加入一家美国的软件公司，先后在美国和印度工作过不短的时间。2009年，我和那位合伙人一起创办睿琪软件，在软件工程和人工智能方面有不错的积累。利用这些优势，开始了“形色”的孵化。

中国环境报：图片识别的准确率和难度是非常高的，据说，与微软公司推出的同类产品“微软识花”相比，“形色”对植物的识别准确率在90%以上。这是如何做到的？

陈明权：关键在于我们使用了基于深度学习的人工智能技术来实现植物的识别。拍照识花的技术门槛非常高。之前的类似产品大多使用图片搜索功能，识别的种类很少，正确率也相对较低。我们曾试着在百度和Google中进行图片搜索，发现图和名的对应程度很差，比如搜索“紫薇”花，出来的结果常常是明星所演的角色。微软公司在我们之后出过一款“微软识花”，大概只能识别400多种花卉，但是常见花卉就有5000多种。

形色采用了基于深度学习的人工智能。深度学习是机器学习算法的一个新的方式，可以建立模拟人脑进行分析学习的深度神经网络，模仿人脑神经元机制来解释数据、图像、声音和文本。

我们就设计出来一款模型，最初是通过从百度、谷歌搜索出来的图片“喂”给它，让其获得初步的识别能力，随后通过大量用户上传的照片来迭代训练识别模型，并且在这个过程中，不断对模型进行更新。随着模型的更新和数据的积累，系统的识别能力逐渐提高并且越来越精准，识别的植物种类也不断增加。

中国环境报：“形色”的用户在整个App 中充当什么样的角色？

陈明权：“形色”最重要的部分就是用户。产品做到这个程度，我们只是做了很小一部分，其他都是用户的功劳，是所有用户一起参与的结果。

“形色”建立在人工智能深度学习的基础上，数据是学习的内容和基础。只有积累了足够多的数据，计算机才能在强大的基础上，学习出各种复杂的特征，识别准确率才会迅速提高。

举个例子，4月的一天，“形色”客户端上传的图片数量超过50万张。这意味着，在这天，全世界至少有几十万用户在使用“形色”。海量的数据，不但帮助“形色”本身自动筛除错误的信息，也在帮助“形色”把识别率的深度和广度优化得更好，目前“形色”的识别正确率已经达到90%。

中国环境报：这样一款App，无论是开发者还是用户，都会希望它能活下去，并且发展得更好。请问，“形色”的未来发展都有哪些规划？

陈明权：我希望能把“形色”的用户体验做得更好，做成一款“有温度的App”，让更多人在此学到知识，找到同伴，互相交流。

目前，我们的“花间”社区还在培育阶段，等形成一定规模，可能会尝试垂直电商，通过大数据分析和挖掘，以不打扰用户的方式精准推送所需商品。平台目前已经和多家国内知名的高校和科研单位建立了合作。此外，由于平台以地理位置的形式进行植物鉴别，也有助于制作植物志，进行地区气候研究。