數(shù)字化轉(zhuǎn)型是將數(shù)字技術(shù)集成到業(yè)務(wù)所有領(lǐng)域的過程——沒有什么比人工智能技術(shù)更具變革性了，尤其是計算機(jī)視覺，它可以比人更快、更準(zhǔn)確地評估視覺信息。

事實上，最先進(jìn)的計算機(jī)視覺策略目前正在利用視頻流到邊緣設(shè)備——檢查、分析和評估包括圖片、視頻、衛(wèi)星圖像和實驗室樣本在內(nèi)的視覺數(shù)據(jù)——以準(zhǔn)確和成本效益水平進(jìn)行即時評估，使人眼的能力相形見絀。隨著我們訓(xùn)練越來越多的人工智能模型，計算機(jī)視覺將適用于幾乎所有的視覺任務(wù)。

我們所說的計算機(jī)視覺和嵌入式人工智能是什么意思？

直到過去十年，計算機(jī)可以解釋任何類型的視覺信息的想法 - 具有與人類相同或更好的敏銳度 - 被視為計算機(jī)科學(xué)的一個不可逾越的前沿。然而，現(xiàn)代計算機(jī)視覺技術(shù)現(xiàn)在由邊緣設(shè)備上的人工智能模型組成，這些模型可以分析和理解形成圖像和視頻的令人困惑的像素，并且它們可以比人類更好地執(zhí)行最廣泛的視覺任務(wù)。

事實上，人工智能解釋的相機(jī)饋送目前非常先進(jìn)，它們可以比人更好地計算載玻片下的細(xì)胞或識別有缺陷的瓶蓋，而且它們可以在幾毫秒內(nèi)完成。這只是兩個狹隘的例子。連接到服務(wù)器上嵌入式AI的攝像頭可以檢查商店貨架是否有庫存，或者建筑工人是否穿著防護(hù)裝備。在這一點上，如果一項工作需要人眼做出決定，那么訓(xùn)練有素的計算機(jī)視覺系統(tǒng)可能會做得更好。計算機(jī)視覺基本上是無限的。

計算機(jī)視覺在哪里比人類視覺更好？

與其說到處都是，不如讓我們看看為什么計算機(jī)視覺在許多領(lǐng)域比人類視覺表現(xiàn)得更好。首先，我們需要探索人類視覺的局限性，以及它如何阻礙準(zhǔn)確性。

例如，科學(xué)家們早就知道，人類的視覺并不能準(zhǔn)確客觀地反映我們周圍的世界。正如丹尼斯·格雷迪（Denise Grady）為《發(fā)現(xiàn)》雜志所寫的那樣，“眼睛和大腦合作，解釋來自外部世界的相互矛盾的信號。最終，我們會看到我們的大腦認(rèn)為我們應(yīng)該看到的任何東西。

事實上，我們的大腦不斷填補(bǔ)盲點，以創(chuàng)造我們周圍世界的無縫體驗——即使他們必須“編造”信息才能做到這一點。大腦會改變陰影，改變顏色，并在無意識中決定我們在看什么。在許多情況下，我們只是感知到一種充滿錯誤和不準(zhǔn)確的錯覺。

這些感知差異在日常生活中不會造成太大問題——但在執(zhí)行需要高度準(zhǔn)確性的視覺任務(wù)時，它們絕對是有害的，例如：

檢查機(jī)器是否存在維修問題

監(jiān)控員工的個人防護(hù)裝備合規(guī)性

檢查基礎(chǔ)設(shè)施資產(chǎn)是否生銹和腐爛

在顯微鏡下計數(shù)細(xì)胞

檢查商店貨架庫存是否不足

除了簡單地打瞌睡或被手機(jī)分心之外，為什么我們會在任務(wù)中犯錯誤？

根據(jù)密歇根州立大學(xué)研究人員的說法，視覺皮層做出復(fù)雜的決定，就像大腦的更高級別一樣，它通常是無意識的。事實上，視覺皮層決定了我們將要看到的東西，它是否是對現(xiàn)實的準(zhǔn)確反映。當(dāng)人類工作人員解釋視覺數(shù)據(jù)時，這會產(chǎn)生確認(rèn)偏差和錯誤——當(dāng)我們感到無聊、疲勞和分心時，這些偏見和錯誤會變得更糟。

與人類解釋容易出錯的性質(zhì)相比，計算機(jī)視覺更客觀地看待和理解視覺數(shù)據(jù)——以絕對的一致性一次又一次地呈現(xiàn)相同的結(jié)果。讓我們來看看計算機(jī)視覺模型比人類更擅長執(zhí)行視覺任務(wù)的一些主要原因：

一致：視覺 AI 任務(wù)性能的質(zhì)量不會根據(jù)一天中的時間或 AI 運(yùn)行的時間而變化。人工智能也不會變得無聊、疲倦、分心、生病、宿醉或沮喪——這些都是不可預(yù)測的變量，會對人類的表現(xiàn)產(chǎn)生負(fù)面影響。這些“人為”因素都不會影響計算機(jī)視覺任務(wù)性能的一致性和準(zhǔn)確性。

始終可用：視覺AI系統(tǒng)不會午休，病假，假期或辭職。他們每周 7 天、每天 24 小時隨時可用。

可 伸縮：隨著可視化監(jiān)控和評估任務(wù)數(shù)量的增加，組織不需要雇用、尋找或培訓(xùn)新員工。只需按一下按鈕，他們就可以無限復(fù)制和擴(kuò)展現(xiàn)有的計算機(jī)視覺模型，以完成更多的工作。

更準(zhǔn)確：計算機(jī)視覺系統(tǒng)可以同時跟蹤更多變量。他們不必一次專注于三個安全攝像頭源，而是可以查看數(shù)百或數(shù)千個，并且永遠(yuǎn)不會錯過與安全相關(guān)的事件。他們不是識別一張臉，而是可以在人群中識別數(shù)百或數(shù)千張面孔。同樣，計算機(jī)視覺不會在顯微鏡下一次花費(fèi)30分鐘來計數(shù)一個細(xì)胞，而是立即對所有細(xì)胞進(jìn)行計數(shù)。

最終，計算機(jī)視覺提供了同時客觀地跟蹤無數(shù)視覺因素的能力，并且比人類希望實現(xiàn)的更加關(guān)注細(xì)節(jié)。它不會因疲倦、分心或無聊而產(chǎn)生不一致的分析——而且它是無限可擴(kuò)展的。

當(dāng)您考慮使用視覺AI而不是人眼的諸多優(yōu)勢時，計算機(jī)視覺是否很快就會成為企業(yè)簡化工作流程，提高利潤并解放人類工人從事更重要任務(wù)的競爭必需品？

徹底的數(shù)字化轉(zhuǎn)型改變了世界

如果你仍然看不到帶有攝像頭的邊緣人工智能將如何改變一切，想想我們看到的全球智能手機(jī)采用的直接結(jié)果的根本變化——這深刻地改變了我們相互交流和娛樂自己的方式。

除了它們只是一種更好、更簡單的交流和娛樂方式之外，智能手機(jī)成功的主要原因與它們變得更加實惠和易于使用有關(guān)。在智能手機(jī)上添加短信和地圖以及約會和支付有助于鞏固它們的絕對必要性。

同樣，計算機(jī)視覺正變得越來越實惠和容易獲得，為支持人工智能的相機(jī)成為提高商業(yè)、科學(xué)、軍事、政府等無數(shù)視覺任務(wù)的速度、效率和準(zhǔn)確性的競爭必需品鋪平了道路。

現(xiàn)在，組織可以在幾天內(nèi)輕松且廉價地建立獨(dú)特的視覺人工智能系統(tǒng)，無論用例涉及滑倒檢測、煙霧和火災(zāi)警報，還是監(jiān)視后門以確保庫存不會被盜。當(dāng)人工智能檢測到跌倒、火災(zāi)或盜竊正在進(jìn)行時，生成的數(shù)據(jù)會觸發(fā)警報，即數(shù)字化轉(zhuǎn)型事件。

快速開發(fā)和部署視覺 AI 模型

就像人類兒童發(fā)展他們的思維來觀察、分析和解釋他們的周圍環(huán)境一樣，視覺人工智能系統(tǒng)需要訓(xùn)練。曾經(jīng)需要數(shù)年時間才能訓(xùn)練計算機(jī)視覺模型來執(zhí)行基本的視覺任務(wù)。雖然大多數(shù)視覺AI策略仍然需要6到9個月的時間來訓(xùn)練和部署，但我們現(xiàn)在看到更新，更快，更易于使用的視覺AI平臺即將出現(xiàn)。

現(xiàn)在，計算機(jī)視覺平臺允許公司在短短 6 到 9 天內(nèi)開發(fā)和部署 AI 模型。Chooch AI 通過為火災(zāi)、跌倒、面部、缺陷、細(xì)胞計數(shù)、產(chǎn)品庫存和其他用例提供預(yù)構(gòu)建的視覺 AI 模型庫，實現(xiàn)了這種高速部署水平。選擇現(xiàn)有模型進(jìn)行即時部署，如人體跌倒檢測，為更細(xì)微的應(yīng)用程序添加額外的訓(xùn)練層，或在需要時訓(xùn)練全新的模型。

Chooch AI用于生成和注釋圖像的自動化工具也加快了培訓(xùn)速度，為組織提供了巨大的敏捷性和可負(fù)擔(dān)性，以快速開發(fā)新穎的計算機(jī)視覺解決方案。

最終，隨著計算機(jī)視覺解決方案變得更容易、更快、更實惠地訓(xùn)練和部署，嵌入式視覺技術(shù)將像野火一樣蔓延——比智能手機(jī)更快地改變社會，因為除了相機(jī)和設(shè)備之外，不需要任何特殊設(shè)備。

審核編輯：郭婷