不过，也有市民发现，有的软件似乎也不靠谱——不同App之间，识别结果会冲突;同一种植物，同一款识花App竟然给出5种不同的结果。
这到底怎么回事?就此，记者特意来到市园林植物园，用“形色、花帮主、花伴侣、微软识花”软件做实验，并请App运营者和植物专家支招，教您如何更好地识花。
起疑
同一棵树，得出5种不同结果
市民蔡先生是个留心生活的人。平时，走在路上，看到不认识的花草，都会用“形色”识花软件随手拍一拍，认一认。“用起来很方便。”蔡先生说，刚开始的几天，他用得很兴奋——不仅可以知道植物名，还能知道该植物的价值和养护，甚至包括相关的诗词。
但最近的一次体验，让他有些疑虑。他随手拍的一棵行道树，形色却给出了5个答案。“我选了不同角度，连续拍了5次。”蔡先生说，这下，他也分不清哪个是对的?
原因
软件学习能力有限 难以准确识别
为何软件也犯糊涂?记者联系形色软件的相关负责人。该负责人介绍，形色识花的技术基础是人工智能的“深度学习”技术，通过模型的更新和数据的积累，让系统的识别能力提高并且越来越精准，再利用系统本身的自主学习能力，逐步提升识别准确率。
该负责人坦言，有很多树木目前不在形色的学习名单中，且由于光线、角度等原因，识别结果会受到影响。形色也找了几位植物爱好者看了蔡先生提供的照片。不过，他们表示:这样的叶子的树很多，没有树形，没有花形，确实没办法给出准确答案。
测试
影响因素不少 同属的花最易混淆
除了以上局限，不少市民反映，这些识花软件还时常出错。为一探究竟，记者来到市园林植物园，挑选了近20种不同的花，用“形色、花帮主、花伴侣、微软识花”4款不同的识花软件，进行对比测试。
但在测试中，记者发现，对同一种花识别，四款软件给出的结果不尽相同，且这种情况占了7成。其中，同属答案的情况较多，如月季、美蔷薇和玫瑰(蔷薇属)，皱皮木瓜和日本木瓜(蔷薇科)。而且，还时常出现“不太着边”的答案。比如，路边野菊花的识别，形色是蟛蜞菊，花伴侣和花帮主是南美蟛蜞菊，微软识花却是棣堂花，且匹配度是99%。
花的位置、是否特写、花形变化，也会影响测试结果。同样是野菊花的图片，把它放大，微软识花识别成向日葵，匹配度仍是99%。多次拍摄，答案也会不尽相同。
支招
抓取植物的特征
多角度拍摄比对
中国生态学学会常务理事、厦门大学环境与生态学院李振基教授介绍，传统的分类往往通过检索表来分门别类往下查，即通过非此即彼的排除法，根据拿到的植物上的花、果实、种子的线索，一步步接近要查的目标。相对而言，花的特征稳定，而叶子受环境影响较大。所以，这些软件也大多是识花，再看果实，再参照叶、托叶、茎等特征。无法通过识别叶子来辨别植物等问题，也是正常的。
运营者建议，在拍照识别过程中，用户可按花、果、叶的顺序，尽量抓取植物的特征。同时，尽量保证照片清晰，不会过暗或过曝，保持植物主体在屏幕正中。
据了解，目前，形色、花帮主等软件都设置了鉴定区或者交流区，有植物专家帮忙鉴定。花伴侣也在计划推出地方常见植物的专题版等。
提醒
千万别用软件
去采野菜和蘑菇
对此，中国生态学学会常务理事、厦门大学环境与生态学院李振基教授认为，这些软件只是我们认识植物的一种工具，它们的答案只能作为参考。所以，切记不要依赖这个软件，特别是不要用这软件去采野菜或蘑菇吃。
这一点也得到形色、花伴侣、花帮主运营者的认同。目前，世界上有记录的植物就约有37万种。这些软件能够识别的植物种类仍然有限。而且，这些软件是根据上传植物图片中的色彩、形状，与学习过的植物进行对比，给出识别结果。李敏老师说，有时背景相似，识花软件也会给出答案。所以，不少人像照，识花软件也会给出识别结果。
