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⭐ 前言⭐ 灵感来源⭐ 项目准备⭐ 项目实现⭐ 不足与展望
⭐ 前言
10月17日，以“生成未来（PROMPT THE WORLD）”为主题的百度世界2023将在北京首钢园举办。百度创始人、董事长兼首席执行官李彦宏将带来以“手把手教你做AI原生应用”为题的一小时演讲。关于大模型、AI原生应用的最新进展也将悉数亮相。
这是百度世界四年来首次回归线下举办，除多场主题论坛外，还带来近50项AI科技展，包括Prompt胶囊墙、AI全息数字人等，为参会者带来沉浸式AI体验。
⭐ 灵感来源
百度智能云千帆大模型平台是一站式企业级大模型平台，提供先进的生成式AI生产及应用全流程开发工具链。具有丰富的产品功能、多样的交付方案与服务、全面领先的平台功能、内置丰富优质的大模型能力、预置典型的应用范式。例如训练与推理性能方面，MLPerf榜单训练性能世界领先，千亿模型分布式并行训练加速能力和算力利用率大幅提升。
10月1放假期间使用手机的频率有点高，导致视力下降，打算去眼镜店重新配个眼镜。可能是学生放假的缘故，眼镜店的人还真不少，就连测视力都排起了长龙。想到百度AI提供的人体分析技术，做一款【智能视力表】应用的想法油然而生。
准备的图片如下：
3（Three）代表左，4（Four）代表右，上（Thumb_up）就是上，下（Thumb_down）就是下。以下就以动作代表的含义来描述。括号中的英文就是最终应用根据手势识别出的文字信息。
创意步骤：
⭐ 项目准备
废话不多说，搭建来一波。我用的是Python环境，学过Python的同学应该都会搭建环境了，没学过的同学可以自行百度安装（此处不是本文重点）。
(1)安装千帆SDK
pip install qianfan注意：目前支持 Python >= 3.7版本。(2)调用千帆SDK
步骤一，创建应用，获取应用API Key(AK) 和 Secret Key(SK)。
步骤二，初始化AK 和 SK。
步骤三，调用SDK。
(3)视力表图片准备
如图，准备了几张示例照片，大家可以找专业的美工来定制不同的图片。
⭐ 项目实现
图片处理
模拟图片分组，将图片按照不同的视力数值分组
image_map = OrderedDict()image_map[4.1] = ['4.1上.jpg', '4.1左.jpg']image_map[5.1] = ['5.1上.jpg', '5.1下.jpg', '5.1左.jpg', '5.1右.jpg']然后从最后一个索引开始随机弹出照片“5.1上.jpg”
代码如下：
def get_picture(image_map): index = len(image_map.items()) key = list(image_map.keys())[index-1] value = list(image_map.values())[index-1] image = random.choice(value) return key,image创建应用
打开人体分析页面，创建“智能视力表”应用，获取应用API Key(AK) 和 Secret Key(SK)。
获取签名
通过应用的API_KEY和SECRET_KEY 获取应用的 access_token
def get_access_token(): url = "https://aip.baidubce.com/oauth/2.0/token" params = {"grant_type": "client_credentials", "client_id": API_KEY, "client_secret": SECRET_KEY} return str(requests.post(url, params=params).json().get("access_token"))手势识别
我们看到应用随机出现的“E”之后，用手势来表示看到的“E”开口方向
应用首先要获取到图片对应的base64编码
def get_file_content_as_base64(path, urlencoded=False): with open(path, "rb") as f: content = base64.b64encode(f.read()).decode("utf8") if urlencoded: content = urllib.parse.quote_plus(content) return content根据获取的 access_token ，调用手势识别接口获取手势的意义。
def gesture(): url = "https://aip.baidubce.com/rest/2.0/image-classify/v1/gesture?access_token=" + get_access_token() payload = get_file_content_as_base64("下.jpg",True) headers = { 'Content-Type': 'application/x-www-form-urlencoded', 'Accept': 'application/json' } response = requests.request("POST", url, headers=headers, data=payload) print(response.text)得到的调试结果如下：
{ "result": [ { "classname": "Thumb_up", "top": 175, "left": 158, "probability": "0.5745857357978821", "width": 397, "height": 536 } ], "result_num": 1, "log_id": "1711926132646834128"}将result中的classname取出与最早定义好的“上（Thumb_up）”对比来判断对错就可以了。
⭐ 不足与展望
我上边只是将创意进行了简单的实现，里边还有些许不完美的地方，比如视力表图片的制作，视力表图片的录入，判断连续几次成功或者失败的逻辑等都是可以继续优化的地方。希望在不久的将来我可以用上相关厂家提供的【智能视力表】。作为参会者，我非常期待在百度世界大会上看到最新的人工智能技术，希望AI科技展的AI全息数字人能带给我不一样的震撼与体验。同时也非常期待百度世界大会后将会有更多的AI原生应用涌现。最后，祝百度世界大会圆满成功。