要实现AI软件精准识别并选取下方物体，通常需要使用计算机视觉技术。计算机视觉是人工智能领域的一个重要分支，它使计算机能够“看”和理解图像或视频中的内容。以下是实现这一目标的一般步骤：
1. 数据收集与预处理：
（1）收集大量的训练数据，这些数据应该包含不同场景、不同光照条件、不同角度和距离下的物体。
（2）对收集到的数据进行清洗和预处理，包括去除噪声、调整大小、归一化等，以便后续处理。
2. 特征提取：
（1）从预处理后的数据中提取有用的特征，这些特征可以是颜色、形状、纹理、边缘、角点等。
（2）使用深度学习模型，如卷积神经网络（cnn），来学习这些特征，并生成用于识别物体的高级特征表示。
3. 物体检测：
（1）使用预训练的模型，如yolo（you only look once）、ssd（single shot multibox detector）或faster r-cnn等，来识别图像中的物体。
（2）这些模型通过学习大量标注好的图像数据，能够识别出图像中的对象及其位置。
4. 物体定位与分类：
（1）在识别出物体之后，进一步对这些物体进行定位和分类。这可以通过回归算法来实现，例如使用ssd中的回归层来预测物体边界框的中心坐标。
（2）分类可以进一步细分为对象类别和物体类型，例如人、汽车、动物等。
5. 实时跟踪与识别：
（1）对于动态场景，可以使用实时跟踪算法来持续监测和识别物体。
（2）结合深度学习和强化学习的方法，可以实现更鲁棒的实时跟踪系统。
6. 用户交互：
（1）提供用户界面，让用户能够输入指令或者选择感兴趣的物体。
（2）根据用户的选择，软件可以自动识别并选取相应的物体。
7. 性能优化：
（1）通过不断迭代和优化模型来提高识别的准确性和速度。
（2）使用硬件加速技术，如gpu或tpu，以减少计算时间。
8. 多任务学习：
（1）将物体检测和识别作为一个多任务学习问题，同时训练一个模型来识别多个不同的物体类别。
9. 集成与部署：
（1）将上述功能集成到一个统一的软件平台中，确保用户可以轻松地使用该软件。
（2）将软件部署到云端或边缘设备上，以便在各种环境下运行。
总之，实现精准识别并选取下方物体的AI软件是一个复杂的过程，需要跨学科的知识和技术，包括计算机视觉、机器学习、深度学习、自然语言处理和用户界面设计等。随着技术的发展，这些任务正变得越来越高效和智能。
