通过图片诊断植物健康状况，Plantbot 做您的掌上园艺师

现代社会，快节奏高强度的工作使得上班族在闲暇之余都愿意培养一个慢节奏的个人小爱好，或养养宠物，或打理些园艺植物等。园艺操作存在一定的难度，不同植物有着不同的栽培方法，环境、温度以及水分等要求也不尽相同，虽然人们可以通过互联网资源寻找到相关信息，包括鉴定植物是否健康以及如何改善植物健康等。但是这些信息往往比较零散，用户只能从大量的信息中进行搜查排除，才有可能找到合适的信息，而且这些信息还不一定具有日常可操作性。针对这一现状，Plantbot 初创企业应运而生。

Plantbot 初创企业团队由一批植物专家创立而成，在 TechCrunch 举行的 2017 Disrupt Hackathon上该公司展示了自己研发的 App，这也是第一款能够诊断植物健康状态的自动化 bot。该 App 使用方法非常简单，用户使用手机上传植物图片，然后 bot 会利用机器学习工具对植物健康状况进行诊断，整个过程只需几秒钟。

Plantbot App 目前能够诊断一些常见的植物健康问题，例如：一片叶子出现不同的颜色可能意味着土壤中没有足量的氮元素；叶片上出现棕色可能意味着土壤中营养过剩等。如果 bot 发现植物健康存在问题，会向用户提问一系列问题，来找出用户日常操作过程中的错误所在。通常来说，这些问题只需要进行一点简单的修正就可以改善。或者如果用户有其他问题，也可以在 App 聊天界面进行询问。

在信息数据库方面，公司团队自己填充图片库以及图片中展现出来的一些常见的问题，然后将这些信息与用户可能上传的图片进行匹配，要想获得能够涵盖各种各样问题的数据库，目前而言还存在一定的难度。但是，起码能做到尽可能地发掘网络上一切可用的在线信息数据，从而为用户的大部分问题提出解决方案。

通过摄像头设备诊断植物健康并不是一个新想法，在 2013 年，一个名为 Infragram 的项目就曾进行过这样的尝试，但是由于智能手机的摄像头在不断的完善，所以图像识别和对比技术也在不断的进行相应的调整。所以，眼下如果 Plantbot 团队能创建足够信息的数据库，或是想出一个办法来通过算法解决这一问题，那对世界各地植物种植者来说将是非常有益的。