把AI产品的价格打下来

做了点研究

这是熊猫的第219篇原创

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最近看到一个新上架的产品，用AI辅助判断识别动物和植物。

名称叫：AI Detect Animals & Plants。

icon一个五颜六色的青蛙，为了避免大家密集恐惧，我就不放大图了。

可以看看上面这个图，或者自己去搜一下这个产品。

写这个产品主要是觉得这个产品都能卖到4.99美金的价格。

作为对比，这个ios包的包体才4.74M。

相当于1M的价值大于1美金。

看看产品宣传图：

核心功能是：通过scan，就能得到识别出动物的品种。

一看就属于程序开发量不多的产品。

梳理了下这个产品的需求，和GPT-4o沟通技术选型。

熊猫：

我想做一个ios上的app，核心功能是拍照识别动物，用户拍照后，点击确认，app会输出动物名称的文字。 我应该用什么大模型来实现这个功能？

4o：

你这个项目的核心功能可以总结为：

用户拍照 → 模型识别图像中的动物 → 输出动物名称。

这属于图像识别（Image Classification）或更具体地说，是动物物种识别（Fine-Grained Visual Categorization, FGVC）。为此，你需要一个能够处理照片并返回动物名称的大模型或模型系统。

模型选择建议

1. 使用 OpenAI 的 GPT-4o + Vision 输入

2. 使用 Google 的 TensorFlow Lite + 预训练动物识别模型

3. 使用 Apple 自家 Core ML + Create ML 训练分类器

4. 使用 Hugging Face 上的模型

熊猫：

还需要图片预处理（裁剪、调整分辨率）的功能。

4o：

非常好，图片预处理是让模型识别更准确、运行更流畅的关键一步，尤其是在 iOS 上使用 Core ML 或 TensorFlow Lite 时。

一、预处理目标

你需要对用户拍摄的图像进行以下处理：

处理项	目的
裁剪	让动物更居中，去除背景干扰
缩放/调整分辨率	将图片统一为模型输入所需大小（如 224x224）
归一化	将像素值从 [0, 255] 映射到 [0, 1] 或 [-1, 1]
中心对齐/填充	适用于非正方形图像，使其不变形地缩放

二、iOS 原生实现方案

方法一：使用 Vision 框架 + Core Image

方法二：使用 VNImageRequestHandler + Vision 模型

如果你将模型导入为 Core ML + Vision，可以用 VNCoreMLRequest 自动处理图像预处理流程，无需手动处理像素：

三、如果你使用的是 TensorFlow Lite

你需要在模型输入前将图像转换为 [1, 224, 224, 3] 格式，并归一化为 Float32 类型：

• 在 Swift 侧使用 Core Image / vImage 做图片 resize

• 然后写入内存缓冲区用于推理

总结

按照以上沟通内容，用他推荐「使用 Apple 自家 Core ML + Create ML 训练分类器」配合「使用 Vision 框架 + Core Image」基本就能实现上面的功能。

再把UI做得好看一点，现在这个产品的配色，简直了。

可以考虑卖个0.99美金。

这样就能把这款AI产品的价格打下来。

有兴趣的朋友可以试试。

今天就写到这。

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