或许说到人脸识别，大家首先想到的会是苹果最新的黑科技产品iPhone X吧，既然是人脸识别，自然，它最大的应用领域还是使用在人类面部的识别之上，但是就在近日，一项人脸识别的跨界却让我们再一次为黑科技惊叹，因为它不仅可以识别人脸，还可以识别桃子!
今年，北京市平谷区大华山镇后北宫村桃农刘连全用上了智能大桃分拣机，这台分拣机结合了百度paddlepaddle开源平台提供的AI技术，由北京工业大学自动化专业学生周忠祥等人研发制作，能根据桃子的大小、颜色、品相自动分拣，省时省工。有了这台机器，往年琐碎繁重的桃子分拣工作变得轻松省力。
老刘的桃园近三十亩，平均每亩种了四十株桃树，这些桃树种类不一，成熟时间不同。平时桃子分拣的工作特别麻烦，不仅自己得起早贪黑，还得雇佣不少工人。采摘下来的桃子经过分拣大小后装箱，再拿到市场上按照不同价格售卖。每只重量在半斤以上的是一级果，每斤售价6-8元。每只重量三四两的，市面售价3-4元。更小的是劣等果，只能低价处理。
刘连全介绍，人力分拣桃子工时长，而且只能凭借手感和肉眼观察，分拣误差大。除了重量，桃子的外观、色泽、是否有伤疤等品相指标同样重要，人工挑选时难免出现“看走眼”的情况。
此外，随着近几年人力成本不断上涨，老刘在用工方面的开销也在逐年增加。采摘期前后会持续三两个月，上涨的人力成本对于老刘来说是笔不小的支出。
让老刘高兴的是，今年暑假，周忠祥和他的三个同学注意到了桃农的难题，他们希望通过自己的努力借助机器让桃子分拣更精准。他们注意到了百度的的人脸识别技术，并由此联想到或许可以尝试“桃脸识别”。
周忠祥和同学们从网上下载了文档和代码，建立了适用于桃子各个档次分类的模型，并确定了机器的完整方案。在模型的训练上，百度PaddlePaddle社区工作人员为他们提供了在线技术指导。
通过不断修改和调试，周忠祥等人最后将传送带、推拉装置、电路控制系统和大桃品相识别系统整合组装成了一台智能大桃分拣机。为了让机器学会分桃，大家给机器“学习”了6400张大桃的照片，在这个过程中，机器自动提取了各分类的特征，并形成了自己的分类逻辑。由于运用了人工智能技术，分拣机不但能够实现自动分拣，在工作的过程中，还会不断积累并学习新的数据，提升自身的准确率，经过几次数据测评，机器分桃的准确率最高已经超过90%。
目前分拣机每小时可分拣约1200斤桃，周忠祥表示，随着技术的不断完善，机器分拣的准确率会越来越高，速度会越来越快，有望达到每小时分拣1600斤。普通人力每小时大约分拣800多斤，而且不能连续长时间分拣。刘连全感慨道：“有了智能分拣机，我们省事多了，只要把桃子倒进去，机器自动就分好了。”
智能分拣机的诞生并非人工智能和农业的第一次跨界合作，数年以前，国外就有相关尝试。作为农业大国，我国对人工智能和农业结合的需求更强烈和迫切。此前，在百度AI开发者大会上，百度就推出了两大开放平台，让人工智能赋能于包括农业在内的各行各业。
目前，周忠祥团队已将大桃分拣机的所有方案和源代码进行了分享，希望有更多人参与，不断提升方案品质。周忠祥介绍，智能大桃分拣机的应用，可以解放人力，提高农业生产效率，也可以在现有基础上继续深入研发，以此为模本开发苹果分拣机或甜橙分拣机。
