要和“博物君”抢生意？微软亚研院在做识别花花草草的系统

熟悉 微软小冰 的用户应该都知道，如今的小冰已经有了识别狗的品种功能。只要用户将一张包含狗狗的照片发给小冰，并说出“小冰识狗”四个字，小冰会分辨出照片中的狗类品种。与之类似，记者在微软亚洲研究院年会上又了解到一种正在研发之中的智能花卉识别技术，并已经开发出Project Blossom系统。

用户只需拍一张照片，上传到该系统，就能获得想要了解的花卉知识。所以，这是要跟微博大号“@博物杂志”PK的节奏吗？

虽然本质上，识别狗与花卉都是采用的 图像识别 技术。但与狗的种类相比，花卉品种相对繁多，这需要巨大的花卉数据。所以这项技术并非微软亚研院自己研发的，他们提供了深度学习算法和视觉注意模型，借助了中科院植物研究所提供的260万花卉数据库，让机器自动关注图像中关键区域，同时自动学习鉴别花卉的区分特征特征。

除了这项技术，微软亚研院还与多所高校合作，进行技术研究。

• 与北京航空航天大学合作研究的睡眠监测技术

这个项目最终目的是想将医生的标准检测结果和手环采集得到的数据进行整合，将手环采集得到的心率信号作为特征，医生人工判读睡眠分期作为标准，通过多层反馈 神经网络 算法进行机器学习，进而使得只需要心率数据等生物信号就可以判断人的睡眠分期。

• 与中国电子科技大学合作开发的智慧校园系统

 这个系统借助了微软亚洲研究院的 Azure 云平台，试图将教学、科研、管理、社交网络和校园生活等充分融合。可以在图书借阅、入眠时间、饮食规律等进行记录，并提供具体化建议，甚至可以通过数据来为是否为贫困生做出判断。

• 与清华大学合作A-Eye项目--支持试试卷积神经网络的智能摄像头

这个项目的技术核心主要是模型压缩技术以及针对深度神经网络定制的芯片结构，A-Eye把一个典型的模型压缩将近5倍。未来，装有此芯片的摄像头，可以“听懂”人的语言，比如你说，“寻找一个戴帽子穿红色上衣的人”。当然，这个芯片还可能有更广阔的应用场景。

• 与天津大学合作博物馆数字化技术

这个项目主要涉及文物数字化采集、编辑和可视化呈现三个方面。主要是对不同材质的文物进行物理属性的数字化建模，最终是要将静态的文物更好的呈现给受众。

事实上，有些技术看了会不禁产生疑问：有什么卵用吗？有哪些应用场景？怎么赚钱？微软亚洲研究院学术合作部总监潘天佑表示，微软现在跟这些学校合作研发的技术并非是想短时间内功力的赚钱。一些技术在研发上，微软是不可能独立完成的，比如花卉识别的技术，微软没有人可以那么懂植物，所以需要合作，而合作的同时，又在进一步推动微软技术的进步，这才是目的。

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