AI 也能识别蚕卵数目了:我向孩子吹的牛,用了四个周末才圆上

今年年初，哥哥的科学课布置了个作业：养蚕。

三十多条蚕，从芝麻粒大喂到小指头粗。

一家人就这么伺候上了。三十多条蚕，从芝麻粒大喂到小指头粗，每天洗桑叶、清蚕沙，跟伺候一群小祖宗似的。

每天的功课：洗桑叶、清蚕沙。

到六月初，它们陆续结茧、破茧、化蛾，在一张粉色 A4 卡纸上，密密麻麻产了一片卵。

蚕蛾在粉色卡纸上产下的卵，密密麻麻铺了大半张纸。

孩子捧着卡纸来问我：爸爸，这上面到底有多少颗蚕卵？

“大概……几千颗吧。”

“到底几千？”

我答不上来。

那阵子我正好在弄一个工地上的活儿：无人机拍工地影像，用 AI 自动识别圆形碎石桩——成片的桩在照片里也是一个个近似的蚕卵。

我顺嘴就说：这跟数蚕卵差不多是一类问题，爸爸用 AI 帮你数。

牛，就这么当着孩子的面吹出去了。

第一次翻车：数出了 120 颗

回家真动手，才知道这个牛有多难圆。

数蚕卵这个活儿，看着简单，其实有三个要命的难点。

一是黏。蚕蛾产卵不挑地方，大部分卵黏连成片，边界挤得只剩一条细缝。

二是杂。卵从米黄长到深黑，一张纸上同时有好几种颜色。

三是闹。粉色卡纸有纹理，蛾子、污渍东一块西一块，全是干扰。

我先用大家最熟的豆包和 DeepSeek 写代码。思路也直白：让程序找出每颗卵的边界，一圈一个，数圈圈就行。

孤立的卵，真的能圈住。可一到黏连成片的地方就抓瞎——程序把一整片看成一个大块头，要么整团算一颗，要么乱切一气。

中间也试过传说中的“分水岭算法”：把黏连的卵想象成一片丘陵，往图上“灌水”，一个水坑就是一颗卵，结果还是惨不忍睹。

调了几个周末，最好的一版，识别出 120 颗。

可纸上明明是几千颗。

孩子偶尔凑过来看一眼，我只能尴尬地解释：还在调试，还在调试。

这中间还有个有意思的观察：豆包能“看”自己生成的识别图，发现颜色不对、形态有问题，下一轮自己改；可 DeepSeek 做不到，只能靠我人工描述。同样是 AI，脾气和本事还真不一样。

老算法的中间结果——黏连成片的卵，始终拆不开。

换个思路：先让它学会，再让它“找鼓包”

转机是换了个干法。

最近我开始用 WorkBuddy 这个 AI 助手，第一件事就是把以前的失败全摊开给它看：几个版本的程序、中间效果图、运行日志，让它自己总结每一版卡在哪。

它还真总结出了门道。比如有一版算法，校验把“实心度”卡在 0.99——轮廓得圆得近乎完美才能过关。可蚕卵本身就是椭圆的，天然通不过。几千颗卵，最后只剩 120 颗过筛。

总结完，我说：旧思路先放一放，你换个想法，别先画边界再数，直接想办法把每颗卵找出来。

它给出的新思路，说出来其实挺巧：蚕卵比粉色卡纸颜色深，那每颗卵就是纸面上一个“更暗的小鼓包”。不再纠结边界画得准不准，而是直接找鼓包的顶点——找到多少个顶点，就是多少颗卵。

这套新写法，我后来回头琢磨，巧就巧在三个地方。

第一个巧：不认颜色，只认“更暗”。老办法想给蚕卵画一条颜色线，可卵从米黄变到深黑，这条线怎么定都定不准。新办法不管颜色，只问一句：纸上哪儿比旁边暗？每颗卵都是纸面上一个更暗的小点，灯打得不匀、纸有花纹，都不影响它。

第二个巧：不掰开，改“数鼓包”。老办法卡在“黏在一起的两颗怎么切开”，切不准。新办法干脆不切了：拿一个跟卵一样大的小圆盘，在图上慢慢滑，哪一刻圆盘底下压着的暗斑最满，哪里就是一颗卵。黏成一串的卵，不用掰开也能数清。

第三个巧，也是最妙的：把一句常识写成了规矩。养过蚕的都知道，蚕卵只挨着、不叠着。程序里就添上这一条：两颗卵靠得太近，必有一颗是看错了，删掉。就这一句大白话，误判一下子少了大半。这版程序能成，不是算法多高深，是它更懂“卵是怎么回事”。

真有一团密得数不清怎么办？还有个小兜底：量量这团的面积，除以一颗卵的大小，估个数。

一版一版调试下来，效果肉眼可见地变好。先是画面干净了，只剩卵的部分；再是密密麻麻的卵堆里，一颗一颗被单独圈了出来。

最终那版程序跑完，屏幕左上角跳出五个字：

TOTAL 4277

四千二百七十七颗。暗色卵 4194 颗，浅色卵 83 颗。

新思路的第一步——把每颗卵看成纸面上“更暗的小鼓包”。

最终识别结果：TOTAL 4277，每颗卵一个圈、一个编号。

4277 颗，和它没告诉你的误差

这里必须说句实话：4277 这个数，我不敢打包票。

黏连最狠的地方，AI 还是会漏，偶尔也会把两颗看成一颗。人工抽样对过，独立的卵识别率能到九成五以上；成片最密的地方，误差就上来了。

但你要说它没用，又完全不公道。

人肉点数：几千颗卵，拿笔一个个画圈，画几天，画到眼花，中间还会错行。AI 点数：二十几秒出一版结果，顺手把每颗卵的位置、颜色、编号全列在表格里，不服气还能一版一版再调。

这大概就是 AI 现在真实的样子：它快，但它不保证全对；它能干，但它需要人盯着。

当初吹的牛，算是圆上了——不是满分的那种圆上，是带点误差、但真的能用的那种。

AI 能干的，远不只是“数一下”

蚕卵这件事之后，我在家养了个新习惯：碰上数不清、说不明的麻烦，先想一想——能不能拉上 AI 一起试试。

P 图、自动发邮件、填表格、分类文档、归档照片，这些它都能搭把手。可用着用着发现用着用着发现，真正有意思的，是那些没有标准答案的事。

脑子里一个模模糊糊的念头，跟它聊半小时，能理成一份提纲；几十页的规范懒得逐字读，它先读一遍，把重点挑出来；报告编完，发给它自动查错、改错。

这些事的共同点是：原来靠你一个人，要么干不动，要么不知从哪儿下手。AI 不一定一次就对，但它能让你“先开个头，再慢慢改”。

所以我更愿意把它当成一个随叫随到、不知疲倦的帮手——前提是，你得把话说明白。

我特别想跟家长和同学说两句。

对家长：别只盯着孩子用 AI 写作文、抄答案。更值得练的，是让孩子学会把一个模糊的麻烦，拆成一句句清楚的话喂给它，再陪它一起改。怎么问、怎么拆、怎么验——这比任何一个现成答案都值钱。

对同学：AI 是这个时代的计算器，是工具，不是魔法。它会在第四十二步卡住，你要有能力在第四十三步接手。用得越顺手的人，越清楚它的边界在哪。

上次数完蚕卵，孩子冒出来一句：“爸爸，那我家楼下停车场的车，AI 能数吗？”

能，肯定能。

你在生活里，还有哪些事想交给 AI 试试？

— — —

声明：本文为个人生活记录，配图均为真实照片与程序过程图。