結束了一天忙碌的工作，回到家里看到自己精心養(yǎng)護的多肉類植物，這些小生命看起來肉乎乎卻也不失美感的，就這么簡單地為我們撣去一天的疲憊與煩惱。可是，這些小家伙也是需要護理的，有時會瘦了，顏色看起來不健康啦，生小蟲子啦，我們不免為這些默默陪伴自己的小東西憂心，這個時候掌上園藝師——Plantbot就派上用場了，它將為大家提供貼心的服務。

有許多在線信息能夠幫助我們診斷自己種植的植物是否健康，并給出建議如何使它們生長得更好。但是，據Martiin Capeletto稱，這些信息在網上的分布過于零散，有時候很難找到，當我們需要的時候，不能立即找到相關信息源。

因此，在這樣的機遇下，Plantbot初創(chuàng)企業(yè)應運而生。你只需拍一張或上傳一張植物的照片，利用一些在線機器學習工具，Plantbot便可以告訴你，你的植物是否健康，或者生病的話，病因是什么。整個診斷過程僅花費幾秒鐘的時間，如果用戶還有其他問題，可以在app的交流界面進行查詢。在TechCrunch 2017年舉辦的Disrupt Hackathon大會上，Plantbot初創(chuàng)企業(yè)將首次展示尤其團隊開發(fā)的自動化Plantbot。

“一直以來，我們都致力于為廣大用戶提供服務，但是，我們的確想要在企業(yè)之間推廣這些產品，每次舉辦的Hackthon為我們提供了這樣的有利機會”，Capeletto說道，“互聯(lián)網用戶對于植物總是有無窮無盡的問題，并且我個人喜歡園藝，喜歡這樣的論壇，不過，用戶問的問題總是一樣的”。

Plantbot能夠診斷一些常見的問題，如葉子顏色不對可能是土壤中缺乏氮元素，葉尖呈棕色可能是土壤中營養(yǎng)過剩導致的，Capelleto說。Plantbot能夠快速回答大多數用戶的問題，從而能夠解決這些常見的植物病癥。

研發(fā)團隊將一些常見的問題與植物圖片相匹配，然后，比對用戶上傳的植物圖片，如此一來，在線獲取足夠數據，并涵蓋用戶提出的各種各樣的問題可能會有些難度。但是，應當是能夠充分挖掘所有在線信息，來匹配用戶上傳的圖片，建立一個大型數據庫，以便快速為生病的植物提供合理的解決方案。Capeletto說，通常解決植物病癥的方案是很簡單的。

Plantbot研發(fā)團隊是一個國際性團隊，成員有Capeletto, Hernan Berroja Albiz, Agustin Capeletto及Iago Rodríguez López，他們都是Hackathons的常客。上次，這個團隊開發(fā)出一種能夠預測你是否喜歡一個會場或餐館的app（比如，一家餐館是否有好吃的玉米卷等）。

這種開發(fā)自動化Plantbot的想法并不新穎，用照相機診斷植物生病與否的點子早就存在了。在2013年，一個名為Infragram的項目就用照相機做過相同的嘗試。但是，智能手機的照相機不斷得到改進，圖像識別和對比技術也隨之不斷發(fā)展。如果Plantbot研發(fā)團隊能夠不斷地搜集大量的數據——或者運用算法來尋求更好的數據訓練方法——這種app將為全世界的園藝愛好者帶來更加便利的服務。

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