Apple добавит в iOS 27 новую возможность для анализа еды с помощью Visual Intelligence.
Пользователь сможет навести камеру iPhone на блюдо или открыть изображение еды, а Siri AI попробует объяснить его пищевую ценность.
О новой функции Apple пишет на странице Apple Intelligence. В разделе Visual Intelligence компания указывает, что Siri mode в камере позволит задавать вопросы о том, что находится перед пользователем, искать информацию и выполнять действия на основе изображения. Среди новых smart actions Apple отдельно называет возможность получить nutritional information о блюде перед пользователем.
На первый взгляд это выглядит как еще одна повседневная функция с использованием ИИ. Камера видит еду, Siri объясняет, что это может быть, насколько блюдо питательно и какие особенности у него есть. Например, система может подсказать, есть ли в продукте белок, много ли сахара, выглядит ли еда сильно переработанной.
Но здесь важно не переоценивать функцию. По данным MacRumors, Siri в этом режиме не будет выдавать точное количество калорий. Речь идет не о полноценном медицинском или диетологическом инструменте, а скорее о быстрых пищевых подсказках. Пользователь получает ориентир, но не точный расчет рациона.
Идея анализировать еду по фотографии давно не новая. В App Store уже есть приложения, которые обещают распознавать блюда, оценивать размер порции, считать калории, белки, жиры, углеводы и другие нутриенты. Некоторые сервисы также предлагают вести дневник питания, отслеживать дневную норму и строить рекомендации под цель пользователя.
Например, приложение SnapCalorie описывает сценарий именно так: пользователь фотографирует еду, а ИИ анализирует блюдо, оценивает порцию и выдает данные по калориям, макронутриентам и другим показателям. Есть и другие AI calorie trackers, которые делают примерно то же самое.
Поэтому новость Apple не в том, что компания первой придумала «калории по фото». Такого в магазине приложений уже достаточно много. Новость в том, что сценарий анализа еды переезжает напрямую в системную камеру iPhone.
Главное отличие — в уровне интеграции. Сейчас пользователь, которому нужен анализ еды, обычно должен установить отдельный food tracker, открыть его, сфотографировать блюдо, уточнить порцию и сохранить запись. У Apple сценарий выглядит проще: открыл камеру, включил Siri mode, навел на блюдо и получил объяснение прямо в системном интерфейсе.
Второе отличие — акцент не на строгом учете, а на объяснении. Специализированные приложения продают точность и дисциплину, то есть сколько калорий, сколько белка, сколько осталось до дневной нормы. Apple, судя по текущему описанию, дает быстрый комментарий в духе «это блюдо богато белком», «здесь может быть много сахара» или «пища выглядит сильно переработанной».
Третье отличие — системный контекст. Visual Intelligence уже не ограничивается одной задачей. Та же камера может распознавать предметы, документы, вывески, счета, визитки, растения, животных или еду. Apple встраивает анализ пищи в более широкую логику, когда камера становится не только инструментом съемки, но и интерфейсом для вопросов к окружающему миру. Сборная солянка или единый ИТ-ландшафт. Специфика цифровизации транспортно-логистической отрасли в России Что сулит встреча с цифровым доппельгангером. Цифровые двойники на производстве Цифровые двойники в промышленности. Как виртуальные модели создают конкурентное преимущество
Apple снова берет нишевую функцию и делает ее частью операционной системы. Такое уже происходило с фонариком, сканером QR-кодов, шагомером, заметками, переводчиком и другими сервисами, которые раньше существовали как отдельные приложения.
Но это не значит, что Apple автоматически убьет весь сегмент food tracker. Специализированные приложения могут выиграть там, где пользователю нужен глубокий учет: дневник питания, история, цели, рецепты, интеграция с тренировками, учет аллергий, персональные рекомендации, работа с весами и ручное уточнение ингредиентов.
Apple, скорее, забирает верхний слой рынка — быстрый и массовый. Человек не хочет вести дневник питания, но хочет понять, что перед ним на тарелке. Для такого запроса отдельное приложение действительно может быть лишним.
У анализа еды по фото есть общий слабый пункт. Камера не всегда видит то, что важно для питания. На снимке сложно понять точный вес порции, состав соуса, количество масла, сахара или соли, способ приготовления и скрытые ингредиенты. Два внешне похожих блюда могут сильно отличаться по калорийности и составу.
Поэтому осторожность Apple выглядит логичной. Компания не обещает точный медицинский вывод и, судя по описаниям, не превращает Siri в полноценного диетолога. Функция скорее поможет быстро сориентироваться, но не заменит пищевой дневник, консультацию специалиста или точный расчет рациона. Читайте также 
Выбираем роутер стандарта Wi-Fi 7 IT-World расскажет, какие роутеры новейшего стандарта беспроводной связи доступны уже сейчас.
В колонке IT-World «Тим Кук и четыре триллиона на привычках» мы уже писали, что компания зарабатывает не столько на новых устройствах, сколько на привычках пользователя. iPhone давно стал входом в платежи, фотографии, документы, подписки, здоровье и повседневные сервисы. Теперь в этот же маршрут постепенно встраивается ИИ, становясь еще одной частью пользовательских сценариев.
Источник: www.it-world.ru