百度Hackathon鼓励天马行空，更鼓励解决实际问题。因此，每次产生的上百个创意产品或者半成品，除了要本身创意足外，还要考虑、实用性强，以便参赛成果真正转换为产品，或为产品所用。比如这个识花应用，就可能在进一步突破之后，纳入百度APP的移动搜索当中。

　　视觉搜索的难点

　　见微知著，“赏花宝典”虽然是个技术demo，却也集中体现了未来视觉搜索技术发展需要解决的问题。

　　视觉搜索的趋势

　　1.与可穿戴设备结合：手机当然是目前使用起来最自然的，可也不能忘了Google Glass，它让拍摄-上传-搜索的流程更加顺畅，百度内部也在加强百度眼镜工程版的调试。不仅如此，后期一定还会出现比眼镜更隐形、便捷的设备。

　　2.与语音搜索结合：与人交谈时，我们同时向对方传递视觉信息和声音信息。因此要解决视觉搜索的“一张图无法表明搜索意图”的问题，或许需要与语音搜索结合。例如拍摄菜市场的蔬菜上传时，可以语音问这是什么菜?这个菜适合与什么搭配?这个菜要怎么炒?一步一步逼近你要的结果，而这样的语音交互，甚至可以是多几轮很自然的对话交流。

　　3.动态视觉搜索：解决“看一眼”的问题。在移动网络瓶颈消失后，所见即所搜，拍照、上传等带来的延时消失。用户需要的不是拍照，而是要让搜索引擎与之分享眼前所见。现在的AR实景，能算是这类应用的雏形。

　　以上种种，都是让视觉搜索变得更自然，或者让“搜索”消失。就好像钢铁侠里面的“贾维斯”一样，这个隐形的管家无处不在，他比你还了解你自己，帮你安排生活，解答问题，与你分享和帮助你认识这个世界。现实残酷，未来依然很丰满。这需要搜索科学家们的持续努力，早日带来我们一种全新的搜索引擎。

　　1. 识别准确率

　　视觉搜索在对平面或刚体(书籍、CD、建筑物、油画、明星照片等不易变形的物体)的搜索方面，召回率(反映搜索引擎查得全不全的技术指标)已超过90%;但对“非刚体”的柔性图像(比如动物、衣服、环境)的识别，就对机器算法有更高的要求。

　　鲜花属于与动物类似的“非刚性”图像。如果再将范围扩大到植物，识别难度会更大。鲜花之间的区别除了形状，还有大小、色彩甚至细节。据了解，“赏花宝典”目前支持20多类花卉识别，种类不算多，召回率可以接受，但距离百度正式上线的视觉搜索项目还有不小差距，当然，作为24小时优化的成果，这已经是非常赞的成绩了。

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