百度「筷搜」真的能查出地溝油嗎?

作者 | 發布日期 2014 年 09 月 05 日 10:55 | 分類 中國觀察 , 尖端科技
6cc7316c3606f956d8216847edfb5698

BaiduEye 是一款令人有些驚豔的產品,原因是根植在百度強大的圖像識別、智慧搜索、資料庫等軟技術能力之上;而百度新筷搜則不同,它難以得到百度現有軟技術的支撐,團隊硬體技術能力的不足影響了資料和結論的科學嚴謹性。新筷搜還只是一款玩具。



此次發佈的百度新筷搜變成了一個「套裝」,包括筷子與筷座。筷子本身整合了三個常規感測器:測 pH 值、測溫度、測 TPM 值,這些檢測都有很成熟的便攜檢測設備,百度只是用無線方式將檢測數據傳到手機上,而且輸出顯示用模糊的字眼(優、良、差)來掩蓋資料不準確的現實。僅測這三個指標,難以滿足市場對筷搜的性能預期,所以這次新筷搜的突破部分是一個筷座,這個筷座其實是一個 NIR(近紅外線)光譜儀,最具噱頭之處在於號稱可以區分「蘋果是美國產的、桃子是北京平谷的」。

簡單地說,影片演示了百度新筷搜有四大功能:1、測食用油品質;2、測 pH 值;3、測水果品種、產地、熱量與維生素;4、測溫度。

 

測油質

首先說測食用油的品質,演示中用 TPM(總極性物質)來判斷食用油品質存在技術缺陷。食用油主要以脂肪酸甘油脂為主,容易在高溫下發生氧化反應,產生醛、酮、酸等極性物質,造成 TPM 值升高,但問題是,這不是 TPM 值升高的唯一原因,當我們燉魚、肉等富含蛋白質的食物時,調味料中的鹽分、水以及魚、肉、菜中析出的氨基酸、蛋白質等都可能極大地升高油的 TPM 值。

所以,影片中用筷搜檢測那盆水煮魚油的 TPM 值較高,就認為是差等油,在技術上是不嚴謹的,因為就算用前面兩種優、良的食用油去做水煮魚,油品 TPM 值也會大幅上升。這造成的結果是,百度筷搜上市後,使用者會發現全中國的水煮魚的油都是不能吃的差等油。相反,非常有害的地溝油去除了油裡的極性物質,TPM 值也會大幅降低,是否就是優等油了呢?

 

量 pH 值

再說測 pH 值,通用的最準確測 pH 的方式是用玻璃電極。如果百度筷搜選用了玻璃電極,那就不能用家用清潔劑清洗,否則會影響分析精度,玻璃電極球泡膜很薄,不能與玻璃杯及硬物相碰,所以,應該置於筷子內部,這樣當玻璃膜沾上油污時,更難清洗,如要清洗,必須先用酒精、再用四氯化碳或乙醚,最後用酒精浸泡,再用蒸餾水洗淨。

作為筷子必然經常與含蛋白質的液體接觸,電極表面被蛋白質污染,導致讀數不可靠,也不穩定,出現誤差,這時需要用稀鹽酸浸泡複性。另外,pH 測定的準確性取決於標準緩衝液的準確性。如果你平時不用四氯化碳或乙醚或酒精清洗筷子的油污,用稀鹽酸去除蛋白質,測試之前沒有用標準溶液進行校正,pH 讀數也就不要相信了。

 

驗產地

接著說說神奇的筷座吧,能測水果品種、產地、熱量和維生素。我們沒有百度新筷搜的技術參數,但對其所採用 JDSU 的 Micro NIR Pro 進行了研究,該探測器由 128 個圖元點組成,相鄰圖元的間距在 30-70 cm-1,光譜解析度顯然要比這個值還要差得多。打個容易理解的比方,拿個只有 10×13 個圖元點的相機拍張照片,你能認出是蘋果還是桃子嗎?(光譜中的圖元點對應於波長,而相機只是隨機的位置。)

用性能更優良的 NIRQuest256-2.5 光譜儀做的鱷梨(Avocado)和芒果(Mango)的近紅外線漫反射測試資料,使用每個水果取四個不同赤道位置測量並求平均。

a14ec4a4b28dc6a2f5e5847f9c8892c1

▲鱷梨(Avocado)和芒果(Mango)的 NIR 光譜。(圖片來源: oceanopticsfaq

百度筷搜團隊的聰明之處在於選取了一個非常容易被識別的體系,比如非常特別的「黑布朗」(各位看看影片中顏色對比多明顯)、蘋果和桃子(桃毛對反射率影響很大)。本來百度的演示可以完美結束,但他們太趕工了,在影片中檢測桃子的結果中出現了熱量值和維生素的單位錯位,應該不是系統自動檢測運算的結果。

利用 NIR 光譜儀,在大量實驗資料的基礎上進行建模,是可以檢測水果的含水率、糖度這些資料的。但是,建立穩定可靠的數學模型的前提,是需要一台優秀的光譜儀。顯然,從目前技術參數分析,筷座的光譜分析精度是遠遠不夠的。別說檢測出產地了,恐怕連水果品種都很難測準(還不如肉眼或 BaiduEye 更準確),熱量值與維生素值都只是調用事先錄入的數值而已。

最後,百度新筷搜的溫度計應該還是比較準的,這也是它最可靠的功能。在智慧硬體時代,最核心的競爭力是硬技術的實力。不具備硬技術的智慧硬體,就是一款玩玩而已的玩具。

 

編者按:本文來自上海嘴角資訊技術有限公司創始人李晨投稿,從技術和產品的角度對百度“筷搜”進行瞭解讀;另外 9/3 晚上百度方面向 36 氪表示,「筷搜」主要是想讓大家理解大資料未來能做到什麼,現有的產品暫時還沒有規模量產的計畫。

(本文由 36 Kr 授權轉載)

 延伸閱讀:

發表迴響