1秒識花？他想治好你對植物的「臉盲症」

文｜折野

如果每個人的頭頂上方都可以漂浮著「姓名」標籤，或許就不再會有一種叫「臉盲症患者」的生物了。當然，這個世界還遠沒有這麼科幻。不過針對植物的「臉盲症」，已經有人發明了可以瞬間治癒的「靈藥」——1秒識花APP「形色」。

這款應用的開發者是杭州大拿科技一群愛鑽研「黑科技」的工程師：CEO陳明權和他的研發小夥伴們。已為人父的陳明權身上卻似乎依然保有「技術拯救世界」的少年心氣，「很多產品市面上找不到更好的，那就自個做一個。」

「形色」原本也是內部基於興趣孵化的產物，如今它終於要戳破外殼獨立生長了。

創造一個「植物學家」

孩童大概是世界上好奇心最豐盛的物種。處於高度敏銳狀態的感官收集回所有外界信息，問題就從他們口中一個接一個蹦出來。可在他們眼中無所不能的成人也並非「百科全書」。有了孩子之後，陳明權突然意識到自己對於自然世界認知的空白。「孩子經常問我路邊的花叫什麼名字，但我都不知道。」

辨別植物並不是件容易的事。全球已發現的植物大約有50萬種,其中已被「賜名」的植物大約有35萬種。要記住它們的形態，並在看見實物那一秒迅速提取記憶無疑是個高難度挑戰。傳統的植物愛好者除了通過閱讀書籍深化內功之外，也會通過各種渠道向業內學者取經。《博物雜誌》的官微「博物君」因自帶逆天「生物辨別技能包」，曾一度被視為動植物臉盲者的救星。但每天幾千條的「求鑒定」信息等著被翻牌，博物君也無法做到「雨露均沾」。

相比於人工識別，通過計算機深度學習來識別植物是很多創業者希望達成的目標。此前市面上也有一些針對「植物識別」的應用，如Like the garden, Leafsnap，花滿城，發現識花等，但辨別率還不夠高，使用體驗並不理想。

看了一圈，陳明權決定自行開啟攻關模式。2015年5月，陳明權和內部核心技術團隊開始著手搭建模型，「應用深度學習技術，通過數據來訓練人工智慧的識別引擎。」整個過程就像培養一個孩子成為植物學家：先教會他如何辨別植物，再給他提供大量新鮮素材去學習，幫助他完成從「新手」到「專家」的進階。

歷經一個半月的研發，智能識花APP「形色」誕生了。

從0到4000的逐級進階

在「形色」產品內部有兩條植物鑒定渠道：引擎識別和人工識別。

引擎識別是「形色」的核心功能。用戶通過拍攝或從圖庫中選取照片提交，引擎將自動對圖片進行分析，給出三個可能性最大的選項。技術模型經歷了數次優化，引擎的識別功能也在逐步增強。但在龐大的植物物種面前，處在「學習-進化-再學習」過程中的引擎仍然可能碰到未知領域。此時人工鑒定區將作為一塊有效補充，「 引擎無法識別出的植物，用戶可以幫助我們識別。」

在「形色」上線初期，團隊曾在各大植物花卉論壇發聲。循聲而來的第一批用戶多是偏專業性質的植物研究學者或是深度植物愛好者。對於「植物鑒定」的熱情促使他們湧入了人工鑒定區，成為了版塊內的活躍分子。當用戶鑒定完成後，結果也將被納入學習素材庫，用於識別引擎的進一步訓練優化。

歷經數次迭代，目前「形色」已經可以識別 4000 多種植物，識別率為 88%，反應速度只需1秒。

在技術團隊強化產品骨架的同時，內容團隊也在致力於豐富產品的血肉。在每株植物的介紹頁面，除了植物名字之外，也會增添「一花一名」、「詩詞賞花」、「植物文化」等類目版塊。區別於百度百科和維基百科科普化的描述方式，內容團隊在編寫詞條時會特意讓內容顯得通俗易懂，讓父母在教育孩子時更得心應手。

通過口碑傳播，「形色」累積了十幾萬用戶。今年7月中旬，「形色」登上了蘋果App Store 的首頁推薦。無數新用戶湧入，伺服器一度瀕臨癱瘓。當時的場景，陳明權印象深刻，「連夜加班升級了伺服器，抗住了壓力。」而在此之後，各類平台也開始接連推薦，為「形色」引入了大量用戶。用戶群從愛好植物的圈內人開始向大眾輻射，這讓陳明權看到了「形色」的潛力，「植物識別並不是一個小眾的事兒」。

小而美的工具，未來會是什麼形態？

上線了「地圖」功能之後，「形色」看起來不再像是個「單機模式」下的工具了。用戶每上傳一張照片，都會在地圖上留下痕迹。通過點擊地圖上的圖片，用戶可以查看植物的相關信息，也可以給上傳者發送信息進行對話。附近愛好花木的同好可以彙集成一個小圈子交流——這看起來像是一個植物愛好者社區的初級形態。

在工具的基礎上搭建社區是小而美的工具類應用常見的玩法。工具雖然可以解決用戶需求，但在建立和人的關聯上卻有著先天缺陷。社交模式的引入則可以很好地提升工具的使用粘性，待用戶基數提升之後，從社區轉向電商則是一條可行的變現路徑。但這條路走起來並不容易，在工具版塊功能尚未成熟時開放社區反而可能傷害用戶體驗。

當問及「形色」未來的產品形態，陳明權希望把決定權交給用戶，「在原點的時候可能是我們去猜測用戶的需求。但之後產品的功能，設計都應該是由用戶驅動的。」

未來一切的可能性仍然要依靠工具打下的「地基」。2016年9月28日，互聯網巨頭微軟推出了一款應用：「微軟識花」，同樣可用於植物識別。面對巨頭的追趕，陳明權認為真正做到「精準識別」才是未來決勝的關鍵。現階段，團隊仍會將主要精力花在識別率的提升上。「現有的引擎識別後會提供三個選項供用戶選擇，這種方案還是有一定的使用門檻。未來讓數據更精確，訓練模型更優化，它就可以直接給出最終答案，不需要用戶去做比對。」

聽起來，「形色」又將開始新一輪的「內功修鍊」之旅。未來的路還很漫長，這個小而美的工具會開啟屬於它的天地嗎？
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