百度筷搜是个娱乐产品还是个实用产品?( 三 )
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关于这台MicroNIR，前面 @Daria yang 搬运来的嘴角科技的微信文章中是如此评价的：
对其所采用JDSU的Micro NIR Pro进行了研究，该探测器由128个像素点组成，相邻像素的间距在30－70 cm-1，光谱分辨率显然要比这个值还要差得多。打个容易理解的比方，拿个只有10×13个像素点的相机拍张照片，你能认出是苹果还是桃子么？（光谱中的像素点对应于波长，而相机只是随机的位置。）
用性能更优良的NIRQuest256-2.5光谱仪做的鳄梨（Avocado）和芒果（Mango）的近红外漫反射测试数据，使用每个水果取四个不同赤道位置测量并平均
百度筷搜团队的聪明之处在于选取了一个非常容易被识别的体系，比如非常特别的“黑布朗”（各位看看视频中颜色对比多明显）、苹果和桃子（桃毛对反射率影响很大）。本来百度的演示可以完美结束，但他们太赶工了，在视频中检测桃子的结果中出现了热量值和维生素的单位错位，显然不是系统自动检测运算的结果。
利用NIR光谱仪，在大量实验数据的基础上进行建模，是可以检测水果的含水率、糖度这些数据的。但是，建立稳定可靠的数学模型的前提是需要一台优秀的光谱仪。显然，从目前技术参数分析，筷座的光谱分析精度是远远不够的。别说检测出产地了，恐怕连水果品种都很难测准（还不如肉眼或BaiduEye更准确），热量值与维生素值都只是调用事先录入的数值而已。
对此，我的观点是这些评价有道理，但并不完全经得起推敲，否定得过于急躁。
首先，用以对比的NIRQuest256-2.5光谱仪的精度确实高于MicroNIR，但二者差别并不大，前者分辨率9.5nm，后者12.5nm。而且红外光谱的峰大多并不锐利，MicroNIR属于中分辨率红外光谱仪，满足百度的产品需求应该是足够的。附两款产品的规格图：
NIRQuest256-2.5
MicroNIR
其次，虽然对不同波长光的吸收在红外区间表示为光谱，在可见光区间可以视为颜色，但二者之间的关联性并不确定，且颜色差异大的两种水果，很可能只是花青素（或者其他同一种色素）含量上有所不同而已；而绒毛对吸收的强度或许影响明显（与反射率相关），但对吸收峰的位置（与物质成分相关）是无法影响的。
百度确实如该答案所说，设计了一个明显的、易于演示的比较体系，但设计了这样一个体系不等于产品没有能力做更精细的分辨，只是在产品发布前无从验证。
视频中单位错位的问题在这篇文章的提示下我也注意到了，这确实是个很“业余”的错误。确实可以看出百度没有“测出热量（维生素）”，而是根据得到的品种从数据库中调出了录入好的热量和维生素数据。
个人而言，我认为百度的光谱仪足够测出水果的品种产地，如果数据库够强大，大概也能真的如宣传所说测出羊肉串里是什么肉（估计得测生的）。
至此，大概可以回答问题：百度筷搜是一个不够严肃的实用产品。
■网友
百度新筷搜——不懂硬技术的玩具BaiduEye是一款令人有些惊艳的产品，原因是根植在百度强大的图像识别、智能搜索、数据库等软技术能力之上；而百度新筷搜则不同，它难以得到百度现有软技术的支撑，团队硬技术能力的薄弱，直接影响了产品的科学严谨性，在我们看来，新筷搜只是一款不懂硬技术的玩具。
此次发布的百度新筷搜变成了一个“套装”，包括筷子与筷座。筷子本身整合了三个常规传感器：测pH值、测温度、测TPM值，这些检测都有很成熟的便携检测设备，百度只是用无线方式将检测数据传到手机上，而且输出显示用模糊的字眼（优、良、差）来掩盖数据不准确的现实。仅测这三个指标，难以满足市场对筷搜的性能预期，所以这次新筷搜的突破部分是一个筷座，这个筷座其实是一个NIR（近红外）光谱仪，最忽悠之处在于号称可以区分“苹果是美国产的、桃子是北京平谷的”。
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