五月到七月，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（SAIR）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，不仅填补了马来西亚一直以来的产业空白，更开创了针对“榴莲果实远距识别”的AI新领域。

拍张照，树上的果子自己“报数”

在AI技术引入榴莲园之前，每到收获季节，榴莲园90%的榴莲集中瓜熟蒂落。如果不及时送到消费者的餐桌上，大量的榴莲果只能腐烂进泥土里，这让不少的榴莲园种植户们感到苦恼。榴莲果能否及时“送出去”取决于榴莲园种植户能否提前预知榴莲产量，打通供需两端。

传统的预测方式是用“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。

种植园员工日常工作

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（SAIR）张盈谦教授带领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’”这一看似不可能的任务。

如今，顶好榴莲园的员工们无需任何专业设备，只需站在树下，仰头用手机全景拍摄模式给大树拍张照，将20米高的树冠“纳入”镜头，AI系统便能自动将全景照片切割为不同的区域，高高悬挂枝头的榴莲就会在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%，不仅能精准统计挂果数量，还能通过高频次监测识别是否存在果实盗窃情况，为产量预测提供了可靠依据，而种植园员工们也实现了肉眼的“解放”。

攻克技术难关，打造“智能眼睛”

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。不同于国内如苹果、梨等矮化至4米以下的果树，这里的榴莲树平均高达20米，最高的榴莲树达40余米，果实高悬于茂密枝叶间，拍摄距离远、遮挡严重，且榴莲青果与叶片的光谱反射率高度接近（仅0.03μm差异），与葡萄（成熟变色）、苹果（红果与绿叶光谱区分明显）等可通过多光谱技术识别的作物截然不同。

AI识别榴莲图像，框内数值为判定该区域为榴莲的概率

即使是超迷你的榴莲小花蕾，也能被AI系统精准识别

为攻克这一难题，团队摈弃通用模型，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CV（计算机视觉）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。

在AI系统研发过程中，团队充分考虑到顶好榴莲园的实际情况。大部分种植园处于信号隔绝的热带雨林深处，如何才能将数据实时上传更新？园内员工使用的手机型号多样且需兼容低端机型，如何突破硬件设施的限制？为解决这些客观难题，团队为每棵树都制定了独一无二的二维码，同时将模型软件大小优化至330MB并部署在服务器端。巡检时，员工只需用手机拍摄每棵树的树冠图像暂存本地，通过操作室局域网批量上传至云端即可。

这种“环境定制化”和“轻量化落地”的AI技术组合，让延续数十年的“人工仰头数果”成为历史，真正为马来西亚榴莲种植业装上了“智能眼睛”。

榴莲生产车间

“从树梢到餐桌”

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。”张盈谦介绍道，依托AI识别技术，生产与销售的堵点得到打通，榴莲园的榴莲不再会因“卖不出去”而大片腐烂。

在现代农业智能化浪潮中，AI技术与榴莲种植及产业化的融合尚处萌芽阶段，团队的下阶段规划是利用AI技术形成一整套方案。“我们希望未来能依托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、冰激凌、榴莲月饼等特色衍生品的研发生产，从树梢到餐桌，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。”

【团队名片】

厦门大学马来西亚分校张盈谦教授的AI研究团队主要研究AI结合产业赋能技术，包括智慧生态农业、智慧电网、智能与信息安全。生态农业方面与马来西亚榴莲园合作研究榴莲产量预测；智能电网方面，与厦门电网企业合作研究电网数字孪生与调度算法、电力作业趋势智能预测；智能安全方面，设计深度学习模型水印算法与区块链验证方案用来保护产业用到的AI模型安全。团队包括5名研究生、15名本科生，已发表SCI期刊论文56篇，SCI核心库引用3540次，单篇SCI被引过百次的论7篇，入选ESI高被引论文4篇。张盈谦教授入选全球前2%顶尖科学家科学影响力排行榜（人工智能学科）。

（文/宣传部学生记者 李盼、许婷玉 图/受访者提供）

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