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5月到7月，正是榴莲大量上市的季节。在榴莲的主产地马来西亚，占地近2000亩的顶好榴莲园里，果农们正忙着给榴莲“拍照”。不过他们拍照的目的，并非记录种植过程，而是清点树上的榴莲数量——按下快门，仅需5秒钟，单棵树的“花果清单”便已生成。

这项AI榴莲拍照技术由厦门大学马来西亚分校人工智能与机器人学院师生团队研发。以往数清一棵约200个果实的榴莲树，人工需要花费300秒，而AI系统识别使之开启了“60倍速”。该技术的成功试点，开创了针对“榴莲果实远距识别”的AI新领域。

传统的榴莲数量预测方式是“人眼识别”。一般的榴莲树20多米高，繁茂的枝叶在顶端交织成绿色穹顶，而青褐色、拳头大小的果实就藏在叶幕深处——它们的颜色太相近了，仅凭肉眼难以辨别哪片是叶、哪个是果。

了解到这一核心痛点后，厦门大学马来西亚分校人工智能与机器人学院教授张盈谦带领5名本科生组成AI榴莲团队，耗时6个月调研马来西亚顶好榴莲园，自主研发出AI视觉识别系统，实现了“拍张照，树上的果子自己‘报数’”这一看似不可能完成的任务。

如今，员工们只需站在树下，用手机全景拍摄模式给大树拍张照，AI系统便能自动将全景照片切割为不同的区域，高高悬挂在枝头的榴莲就会在AI的“火眼金睛”下一个个自己“报数”。现阶段的技术条件下，树叶遮挡率在50%以下的榴莲果都能被AI识别出“真面目”。运用这一AI技术，果实数量的预测准确率高达95%，为产量预测提供了可靠依据。

这套专为榴莲“绿色伪装”定制的AI识别系统，真正实现了国内外现有技术的创新性突破。张盈谦团队在调研中发现，国内外主流AI模型均无法适应马来西亚榴莲种植的特殊环境。为攻克这一难题，团队摒弃通用模型，另辟蹊径构建专属的AI深度学习框架。他们在种植园内采集了1500张涵盖早晚、阴晴、顺逆光等各种光照条件，远近、平拍、俯仰等多维度视角的图像，经数据增广后形成5000张样本，借助计算机视觉（CV）技术，融合空间注意力机制与特征金字塔技术，让仅露出部分表皮的果实，也能通过纹理与形态特征被精准识别。

无论对生产端还是销售端来说，这项技术的研发都是佳音。“生产方可以选择最佳时期采摘，销售端可以精确预估销售计划。”张盈谦说。团队的下阶段规划是利用AI技术形成一整套方案。“未来，我们希望能依托AI打造全能榴莲产业链。”从榴莲树生长阶段的精准水肥管理、智能病虫害防治，到产量数据的实时监测分析；再到榴莲深加工环节，包括果泥、榴莲月饼等特色衍生品的研发生产，从树梢到餐桌，或许都能看到AI的踪影。

秉持着“走出去，引进来”的理念，张盈谦希望：“等技术成熟后，也能将这项技术引入国内，让国人受益。”（中国教育报-中国教育新闻网记者 黄星 通讯员 李盼 许婷玉）