なぜ百度の「Kuai Search」は雨樋油を検出できないのか？

BaiduEye は、画像認識、インテリジェント検索、データベースなど、Baidu の強力なソフト テクノロジ機能に基づいているため、素晴らしい製品です。しかし、Baidu の新しい検索エンジンは異なります。 Baiduの既存のソフト技術からのサポートを得ることは困難です。チームのハードテクノロジー能力の弱さは、製品の科学的厳密さに直接影響します。私たちの意見では、新しい検索エンジンはハードテクノロジーを理解していない単なるおもちゃです。

今回発売された新型百度快想は箸と箸置きがセットになった「セット」となっている。箸自体には、pH 値、温度、TPM 値という 3 つの従来のセンサーが組み込まれています。これらのテストには非常に成熟したポータブルテスト機器があります。 Baidu はテストデータを携帯電話にワイヤレスで送信するだけで、出力表示では曖昧な言葉 (優れている、良い、悪い) を使用して、不正確なデータの現実を隠しています。これら 3 つの指標のみを測定するだけでは、Kuaisou に対する市場の性能期待に応えることは困難です。そのため、新しい Kuaisou の画期的な部分は箸立てであり、これは実際には NIR (近赤外線) 分光計です。最も誤解を招くのは、「リンゴは米国産、桃は北京平谷産」と区別できると主張していることです。

簡単に言えば、このビデオは、Baidu の新しい Kuaisou に 4 つの主要な機能があることを示しています。1. 食用油の品質を測定する。 2. pH値を測定します。 3. 果物の種類、原産地、カロリー、ビタミンを測定します。 4. 温度を測定します。

まず、食用油の品質の測定についてお話しましょう。実演において食用油の品質を判断するために TPM (全極性物質) を使用することには技術的な欠陥があります。食用油は主に脂肪酸グリセリドで構成されており、高温で酸化されやすく、アルデヒド、ケトン、酸などの極性物質が生成され、TPM値が上昇します。しかし問題は、これが TPM 値が増加する唯一の理由ではないということです。魚や肉などのタンパク質を多く含む食品を煮込むと、調味料に含まれる塩分や水分、魚、肉、野菜から沈殿したアミノ酸やタンパク質によって油の TPM 値が大幅に上昇することがあります。したがって、最初の 2 つの高品質の食用油を使用して煮魚を作った場合でも、油の TPM 値が大幅に増加するため、動画の煮魚油が箸で検出される TPM 値が高いと見なし、それを劣った油と見なすことは技術的に厳密ではありません。その結果、百度快索が開始された後、中国全土で魚を茹でるのに使われている油が質が悪く、食べられないものであることがユーザーによって発見された。逆に、非常に有害な雨樋油中の極性物質を除去すれば、TPM 値は大幅に低下します。これは高品質のオイルになりますか?

pH 値を測定する場合、最も一般的で正確な pH 測定方法はガラス電極を使用することです。 Baidu Chopsticks Search がガラス電極を使用している場合、家庭用洗剤で洗浄することはできません。そうしないと、分析の精度に影響します。ガラス電極のバブル膜は非常に薄く、ガラスコップや硬い物体と衝突することはありません。したがって、箸の中に入れておく必要があります。こうすると、ガラス膜が油で汚れると掃除が難しくなります。洗浄する場合は、まずアルコールを使用し、次に四塩化炭素またはエーテルを使用し、最後にアルコールに浸してから蒸留水で洗う必要があります。箸はタンパク質を含む液体に頻繁に接触するため、電極表面がタンパク質で汚染され、信頼性の低い不安定な読み取り値やエラーが発生します。このとき、再生のために希塩酸に浸す必要があります。さらに、pH 測定の精度は標準緩衝液の精度に依存します。箸の油汚れを落とすために四塩化炭素、エーテル、アルコールを使用せず、タンパク質を除去するために希塩酸を使用せず、テスト前に標準溶液で校正も行わない場合は、pH 値を信頼しないでください。

次は、果物の種類や産地、カロリーやビタミンなどを測れる魔法の箸置きについてご紹介します。 Baidu の新しい検索エンジンの技術的パラメータはわかりませんが、そこで使用されている JDSU Micro NIR Pro については調査しました。検出器は 128 個のピクセルで構成され、隣接するピクセル間の間隔は 30 ～ 70 cm-1 です。スペクトル解像度は明らかにこの値よりもはるかに悪くなります。わかりやすい例を挙げると、10×13 ピクセルしかないカメラで写真を撮ります。それはリンゴか桃かわかりますか？ (スペクトル内のピクセルは波長に対応しており、カメラは単なるランダムな場所です。)

アボカドとマンゴーの近赤外線拡散反射率テストデータは、より優れた性能を持つ NIRQuest256-2.5 分光計を使用して取得されました。各果実は 4 つの異なる赤道位置で測定され、平均化されました (図 1 を参照)。

図 1 アボカドとマンゴーの NIR スペクトル (http://oceanopticsfaq.com/ より)

Baidu Kuaisou チームの巧妙さは、非常に特殊な「黒と茶色」（ビデオで色のコントラストがいかに明白であるかがわかります）、リンゴと桃（桃の毛は反射率に大きな影響を与えます）など、非常に識別しやすいシステムを選択したという事実にあります。本来なら百度のデモは完璧に終わるはずだったが、急いでいたため、動画内の桃を検出した結果、カロリー値やビタミンの単位が間違って表示され、明らかにシステムの自動検出計算の結果ではなかった。

NIR分光計を使用し、大量の実験データに基づいたモデルを構築することで、果物の水分量や糖度などのデータを検出することが可能です。しかし、安定した信頼性の高い数学モデルを確立するための前提条件は、優れた分光計です。現在の技術パラメータの分析から、箸置きのスペクトル分析精度が十分でないことは明らかです。産地の検出は言うまでもなく、果物の品種を正確に測定することさえおそらく困難です（肉眼や BaiduEye ほど正確ではありません）。カロリー値やビタミン値はあらかじめ入力しておいた数値そのままです。

最後に、Baidu Xinkuai で検索した温度計は比較的正確であるはずであり、これは最も信頼できる機能でもあります。

スマートハードウェアの時代において、最も核心となる競争力はハードテクノロジーの強さです。ハードテクノロジーのないスマートハードウェアは、単なる楽しみのためのおもちゃです。

今日頭条の青雲計画と百家曼の百+計画の受賞者、2019年百度デジタル著者オブザイヤー、百家曼テクノロジー分野最人気著者、2019年捜狗テクノロジー文化著者、2021年百家曼季刊影響力のあるクリエイターとして、2013年捜狐最優秀業界メディア人、2015年中国ニューメディア起業家コンテスト北京3位、2015年光芒体験賞、2015年中国ニューメディア起業家コンテスト決勝3位、2018年百度ダイナミック年間有力セレブなど、多数の賞を受賞しています。