生活 / 图像识别

拍立得识物

拍一张照片,知道这是什么

拍立得识物面向日常生活场景,拍下不认识的东西即可识别物体、场景与用途,适合识别植物、动物、日用品与常见工具。

适用对象:个人用户 上架状态:已上架 获取方式:在线使用(原访问地址不变)

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产品介绍

拍立得识物是一款 生活 / 图像识别方向的智能体产品,面向个人用户:拍一张照片,知道这是什么。 下面按「核心特点 — 关键价值 — 能力边界 — 数据与合规」四部分说明它是什么、 能办成什么、边界在哪。

核心特点

  • 识别常见动植物、日用品与工具
  • 描述照片中的场景与主要对象
  • 对识别结果给出用途说明与注意事项
  • 保存识别记录,方便之后回查

关键价值

识物这件事人做起来很花时间,但判断标准并不复杂,适合用模型承接。

能力边界

  • 外形相近的物种或型号可能混淆,会给出备选结果
  • 不支持文字与票据类识别
  • 识别记录仅保存在账号内,可随时删除
  • 光线不足、遮挡严重或拍摄角度过偏时,识别准确率会明显下降,建议重新拍摄
  • 涉及是否可食用等安全判断,请以专业鉴定为准,不要依赖识别结果
  • 保存的识别记录方便回查,但不构成专业鉴定结论,需要正式结论时请另行送检

数据与合规

照片可能包含个人环境信息,识别记录仅保存在账号内,可随时删除。

定价说明

版本与价格

免费版¥0每月 20 次核心调用;基础功能完整可用
标准版¥19 / 月 或 ¥168 / 年每月 500 次调用;历史记录与导出;邮件支持
专业 / 团队版¥39 / 月;团队 ¥199 / 席位 / 月不限次数(公平使用);多席位与数据隔离;优先支持

使用方式:在线使用(原访问地址不变)

订阅按智能体开通,一个账号可分别订阅多个智能体;免费额度按「账号 × 智能体 × 自然月」计算,免费版也需在订阅页开通。

价格与额度以 订阅与发票 页与订单为准;规则调整会提前在「动态与公告」说明。

计价口径

计费透明每个智能体的页面上写明获取方式与计费口径;不用「价格面议」代替标价。
变更提前公告计费规则调整会提前 30 天在「动态与公告」中说明,并对存量使用给出过渡安排。
免费与付费的边界基础识别类功能当前免费使用;企业定制与集成按场景评估报价。
企业采购企业客户可先提交需求做场景评估,确认范围后再签合同与报价。

使用指南

以下是这个智能体的实际操作流程,按顺序走一遍即可完成一次完整任务。

  1. 1 拍一张照片 对准物体拍摄,光线充足、主体完整时识别更稳定。
  2. 2 查看识别结果 确认识别到的物体与备选结果,外形相近的物种会给出多个候选。
  3. 3 阅读用途与注意事项 查看用途说明与安全提示,涉及可食用判断时以专业鉴定为准。
  4. 4 保存记录 把有用的识别结果保存在账号内,之后可回查或删除。

主要功能

物体识别

识别常见动植物、日用品与工具。

场景描述

描述照片中的场景与主要对象。

用途说明

对识别结果给出用途说明与注意事项。

记录留存

保存识别记录,方便之后回查。

适用场景

户外遇到不认识的植物或昆虫,想知道是什么
家里翻出不知用途的零件或工具
购物时想确认商品类别与基本用途

产品清单

下表列出该产品包含的服务项;实际交付范围以订单与书面约定为准。

服务项名称 服务项说明 数量 单位
拍立得识物基础服务 基础识别功能免费使用;超出免费额度后按订阅档位计费。 1 年
识别记录留存 账号内的识别记录保存与回查。 1 年
技术支持 提供为期 1 年的技术支持,含使用指引、问题定位与版本升级。 1 年

技术支持

拍摄条件、识别准确率与记录管理问题;正式鉴定需另行送检。

邮件支持aigcoil@sina.cn,1 个工作日内响应
在线工单通过需求中心提交需求,可跟踪处理进度
文档与更新详情页、常见问题与「动态与公告」同步发布变更说明

获取方式与支持

上架状态已上架
获取方式在线使用(原访问地址不变)
计费说明基础识别功能免费使用,具体规则以应用内说明为准
试用 / 评估可直接使用
支持方式aigcoil@sina.cn 邮件支持
文档更新2026-10-25

计费与变更规则以应用内说明及双方书面约定为准;规则调整会提前在 动态与公告中说明。

常见问题

识别结果准确吗?

常见物体准确率较高,外形相近的物种或型号可能混淆,页面会同时给出置信度与备选结果供参考。

照片会被保存吗?

识别记录保存在你的账号中,可随时删除,不用于其他用途。

能识别文字或票据吗?

当前以物体与场景识别为主,文字类识别能力在规划中。

支持批量识别吗?

当前以单张拍照识别为主,批量导入能力在规划中。

识别不了的东西怎么办?

系统会给出贴近的候选结果与置信度;如果仍无法确定,建议通过合作咨询或社区反馈,我们会把它纳入后续的模型优化范围。

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