“知道，一個杯子加個APP就說是智能了，其實沒卵用。”

　　這是硬創(chuàng)邦記者和朋友的一段簡短的對話。

　　對于很多普通用戶來說，智能水杯給人的印象大概就是這樣，一個水杯上裝幾個感應模塊，再連個手機APP，就能幫人們識別水的溫度、容量、計算累計喝水量等等，這些功能在實用性和需求上都顯得十分的雞肋。然而，我們今天要說的這款智能水杯顯得有些與眾不同，它能夠?qū)崿F(xiàn)一些更高端的功能，比如：液體識別。

　　硬創(chuàng)邦記者約到了這款“液體識別智能水杯”的研發(fā)負責人穆允翔，跟他仔細的聊了聊這一個與眾不同的智能水杯。

　　能鑒別液體的杯子想知道你的喝的是可口可樂還是橙汁、或者紅茶綠茶藍茶各種茶么?只需要把飲料倒進這個智能水杯里，在手機APP上點擊一下識別鍵，杯子就可以幫你鑒別你所喝的飲料是什么。看到這，有些讀者估計就要罵娘了：“我XX又不是瞎子，喝什么我自己還不知道么?”。別急，這只是這款杯子目前能實現(xiàn)的基礎功能，更強大的在后面。

　　這個水杯最初誕生在穆允翔和他團隊參加的一個創(chuàng)客大賽，在大賽上，他們用幾個元器件和一個普通的水杯搭建了這個智能水杯的雛形。簡而言之，其原理就是利用高精度的光模塊來識別液體的光譜，從而鑒定液體的種類。

　　創(chuàng)客比賽的智能水杯原型

　　穆允翔說，識別液體的種類只是目前能實現(xiàn)的最基礎的功能，因為目前這款杯子還在研發(fā)和測試階段，所以后期還會添加更高級別的檢測能力，比如食物的種類、營養(yǎng)成分、甚至奶粉和藥物等的產(chǎn)地以及真假。

　　這種功能對于普通人來說就有些難以理解了，這款智能水杯是如何做到如此精細的識別的呢?

　　光譜識別和光譜云分析系統(tǒng)此前說過，這款智能水杯的原理是利用光模塊來鑒別液體，所以這個“光譜識別模塊”就是整個杯子的核心。

　　杯子在工作時，能看到杯子底部發(fā)出光源，這是一種近紅外線的光，在模塊的另一邊，有接收光源的感應器。當光源穿透液體到達接收器上的時候，光已經(jīng)通過液體的分子進行反射、折射發(fā)生變化，這種變化過的光信息就能通過光譜分析模塊根據(jù)其光學特性確定材料組成成分，然后通過iOS或Android智能手機APP將這些信息傳入云端對比數(shù)據(jù)，幾秒后物品的相關信息就會顯示在手機APP上。

　　據(jù)穆允翔介紹，目前分子識別模塊目前可以識別包括飲料、鹽水、糖水、涼茶、味素等大類信息，隨著數(shù)據(jù)的增加未來會增加更多的識別空間。

　　手機APP端識別功能

　　說到這，硬創(chuàng)邦記者還是有些不解，這些光譜數(shù)據(jù)是如何定義的呢?標準是什么?

　　穆允翔解釋說，除了杯子上的光模塊之外，液體識別水杯最核心的就在于“光譜云分析系統(tǒng)”了。

　　他首先給記者解釋了關于光譜的相關知識。

　　當電磁輻射與物質(zhì)分子作用時，物質(zhì)內(nèi)部會發(fā)生量子化的能級躍遷，測量由此產(chǎn)生的反射、吸收、散射的波長與強度而進行分析的方法稱為分子光譜分析法。它是光譜分析的一個重要分支，主要包括紫外-可見光譜、近紅外光譜、紅外光譜、拉曼光譜等。

　　光譜云分析系統(tǒng)是一種基于云計算的、智能型的分子光譜分析系統(tǒng)。它整合了前端光譜采集設備、光譜數(shù)據(jù)壓縮傳輸、光譜預處理、光譜數(shù)學建模等環(huán)節(jié)。光譜云解決了分子光譜應用中最復雜的建模問題，為用戶提供穩(wěn)健、靈活的光譜分析數(shù)學模型。前端分子光譜采集設備通過無線和有線的方式接入光譜云，光譜云對輸入的光譜按照預先建立的模型進行分析，用戶無需關心如何建立數(shù)學模型，經(jīng)過云端分析后，檢測結果回傳給用戶。

　　簡而言之，所有的分子在發(fā)生光反射時、吸收、散射時所產(chǎn)生的波長和強度都是不同的，通過這個就能鑒別分子的種類，從而鑒定液體的結構組成。

　　而鑒別時的標準還是需要人工設定的。比如說，這有一個蘋果，你想要鑒別它的產(chǎn)地是美國還是中國東北，這就需要先采購美國和東北的兩種蘋果，通過儀器先進行光譜測量，然后將數(shù)據(jù)信息上傳到云端進行標準的記錄，然后在去測量其他蘋果的光譜，用得出的測量信息與之前上傳的標準信息進行對比，這樣才能得出結論。

　　識別模塊

　　穆允翔說，目前他們做的杯子還不能實現(xiàn)更精細的測量，主要在于兩個原因。

　　第一，光譜數(shù)據(jù)還沒有來得及去采樣和整理，所以云端能夠做對比的數(shù)據(jù)有限，這些在以后會陸陸續(xù)續(xù)的進行擴充。

　　第二，光譜模塊的精度低。據(jù)他介紹，這種技術一直以來都是小眾，只有在一些高精尖的科研領域才能用到。高精度的設備價格非常昂貴，他們做這個杯子的光譜模塊對其進行了低成本的簡化，所以在精度上也有一定的限制。

　　醉翁之意不在水杯，在光譜當記者問到，為什么想到會做這個智能水杯的時候，穆允翔坦言，最開始做智能水杯只是應客戶需求所研發(fā)，他自己本身也覺得智能水杯這種東西沒什么用處，既沒有廣闊的市場也沒有具有剛性需求的用戶群體。

　　不過后來他的想法發(fā)生了轉變，他說，想利用這個“沒什么用”的產(chǎn)品讓大眾能夠接觸和了解到光譜技術。

　　原型和成型的測試產(chǎn)品

　　目前分子光譜分析便捷高效，適合多種物態(tài)分析且結構信息豐富，在常規(guī)分析中有廣泛的應用。不過在民用級領域由于其高昂的價格和讓人理解不了的技術門檻，還沒有被廣泛普及。

　　如今，在云計算和互聯(lián)網(wǎng)的推動下，分子光譜分析技術的外延進一步擴展，以后應用在民用級智能硬件的機會也會增加不少，所以他們想趁著這個契機，做最早吃螃蟹的那一批人。

　　目前，穆允翔的團隊已經(jīng)嘗試利用光譜技術做了一些其他的東西，比如一種防止“代打卡”的指紋打卡機，能鑒別打卡的是人的手指還是淘寶買的硅膠套。類似這種光譜技術的應用在未來會更多的擴展成各種智能硬件的產(chǎn)品。

　　目前他的團隊已經(jīng)開始研究如何低成本的制作更高精度的光譜分析設備和系統(tǒng)，擴充更多的云端圖譜模型，未來這個小眾技術能否普及到人們的生活中還是個未知數(shù)。