數(shù)字化轉型是將數(shù)字技術集成到您業(yè)務的所有領域的過程——沒有什么比人工智能技術更具變革性的了，尤其是計算機視覺，它可以比人類更快、更準確地評估視覺信息。

事實上，最先進的計算機視覺策略目前正在利用視頻流傳輸?shù)竭吘壴O備——檢查、分析和評估視覺數(shù)據(jù)，包括圖片、視頻、衛(wèi)星圖像和實驗室樣本——以進行具有一定準確性和成本水平的即時評估——使人眼的能力相形見絀。隨著我們訓練越來越多的 AI 模型，計算機視覺將適用于幾乎所有的視覺任務。

我們所說的計算機視覺和嵌入式 AI 是什么意思？

直到最近十年，計算機可以解釋任何類型的視覺信息（具有與人類相同或更好的敏銳度）的想法被視為計算機科學的一個不可逾越的前沿。然而，現(xiàn)代計算機視覺技術現(xiàn)在由邊緣設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像素混亂——它們可以比人類更好地執(zhí)行最廣泛的視覺任務。

事實上，人工智能解釋的攝像頭饋送目前非常先進，它們可以比人類更好地計算載玻片下的細胞或識別工廠中有缺陷的瓶蓋，而且他們可以在幾毫秒內完成。這只是兩個狹隘的例子。連接到服務器上嵌入式人工智能的攝像頭可以檢查商店貨架是否有貨，或者建筑工人是否穿著防護裝備。在這一點上，如果一項工作需要人眼來做出決定，那么訓練有素的計算機視覺系統(tǒng)可能會做得更好。計算機視覺基本上是無限的。

計算機視覺比人類視覺好在哪里？

與其說無處不在，不如看看為什么計算機視覺在許多領域都比人類表現(xiàn)更好。首先，我們需要探索人類視覺的局限性以及它是如何影響準確性的。

例如，科學家們早就知道，人類的視覺無法準確客觀地反映我們周圍的世界。正如丹妮絲·格雷迪（ Denise Grady）為發(fā)現(xiàn)雜志所寫的那樣，“眼睛和大腦協(xié)同工作，以解釋來自外部世界的相互沖突的信號。最終，我們會看到我們的大腦認為我們應該看到的任何東西?！?/p>

事實上，我們的大腦不斷地填補盲點，以創(chuàng)造對我們周圍世界的無縫體驗——即使他們必須“彌補”信息來做到這一點。大腦改變陰影，改變顏色，并無意識地決定我們在看什么。在許多情況下，我們只是感知到一種充滿錯誤和不準確的錯覺。

例如，您在上圖中看到了什么？鴨子？一只兔子？兩者都是正確的，但不可能同時看到兩個圖像。選擇看到兔子暫時失去鴨子，反之亦然（試一試）。

這些感知差異在日常生活中不會造成太大問題 - 但在執(zhí)行需要高度準確度的視覺任務時，它們絕對是有害的，例如：

檢查機器是否存在維修問題

監(jiān)控員工的 PPE 合規(guī)性

檢查基礎設施資產是否生銹和腐爛

在顯微鏡下計數(shù)細胞

檢查商店貨架是否有低庫存

除了簡單地打瞌睡或被手機分心，我們?yōu)槭裁磿谌蝿罩蟹稿e誤？

根據(jù)密歇根州立大學的研究人員的說法，視覺皮層會做出復雜的決定，就像大腦的更高層次一樣，它通常是在無意識的情況下發(fā)生的。事實上，視覺皮層決定了我們將要看到的內容是否準確反映了現(xiàn)實。當人類工作者解釋視覺數(shù)據(jù)時，這可能會產生確認偏差和錯誤——當我們感到無聊、疲勞和分心時，這些偏差和錯誤會變得更糟。

正如 Squilla Capital 的聯(lián)合創(chuàng)始人 Daniel Myakin 所說：

“人們總是保持偏見和情緒化，無論他們是否意識到這一點。每個人都知道人們會犯錯誤?！?/p>

與人類解釋容易出錯的性質相比，計算機視覺更客觀地看待和理解視覺數(shù)據(jù)——一次又一次地以絕對一致性呈現(xiàn)相同的結果。讓我們來看看為什么計算機視覺模型比人類更擅長執(zhí)行視覺任務的一些主要原因：

一致：視覺 AI 任務性能的質量不會因一天中的時間或 AI 運行的時間長短而變化。人工智能也不會變得無聊、疲倦、分心、生病、宿醉或沮喪——這些都是不可預測的變量，會對人類的表現(xiàn)產生負面影響。這些“人”因素都不會影響計算機視覺任務性能的一致性和準確性。

始終可用：視覺 AI 系統(tǒng)不會占用午休時間、病假、假期或辭職。它們每周 7 天、每天 24 小時隨時可用。

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

更準確：計算機視覺系統(tǒng)可以同時跟蹤更多變量。他們無需同時關注三個安全攝像頭，而是可以查看數(shù)百或數(shù)千個，并且不會錯過任何與安全相關的事件。他們可以識別人群中的數(shù)百或數(shù)千張面孔，而不是識別一張臉。同樣，計算機視覺無需花費 30 分鐘在顯微鏡下一次計數(shù)一個細胞，而是立即立即計數(shù)所有細胞。

最終，計算機視覺提供了同時和客觀地跟蹤無限數(shù)量的視覺因素的能力，并且比人類希望達到的更關注細節(jié)。它不會因為疲倦、分心或無聊而產生不一致的分析——而且它具有無限的可擴展性。

當您考慮使用視覺 AI 代替人眼的諸多優(yōu)勢時，計算機視覺是否會很快成為企業(yè)簡化工作流程、提高利潤并讓人類工人騰出時間從事更重要任務的競爭必需品？

激進的數(shù)字化轉型已經改變了世界

如果您仍然看不到帶有攝像頭的邊緣 AI 將如何改變一切，想想我們所看到的全球智能手機采用直接導致的根本性變化——這已經深刻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，智能手機成功的一個主要原因與它們變得更加實惠和易用有關。向智能手機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，計算機視覺正變得越來越便宜和易用，為支持人工智能的相機成為提高商業(yè)、科學、軍事、政府等無數(shù)視覺任務的速度、效率和準確性的競爭必需品鋪平了道路。

現(xiàn)在，無論用例涉及滑倒檢測、煙霧和火災警報，還是監(jiān)視后門以確保沒有庫存，組織都可以在幾天內輕松且廉價地建立獨特的視覺 AI 系統(tǒng)被盜。當 AI 檢測到正在進行的跌倒、火災或盜竊時，生成的數(shù)據(jù)會觸發(fā)警報，這是一個數(shù)字化變革事件。

視覺 AI 模型的快速開發(fā)和部署

就像人類兒童發(fā)展他們的思維來觀察、分析和解釋周圍環(huán)境一樣，視覺 AI 系統(tǒng)也需要訓練。曾經需要數(shù)年時間來訓練計算機視覺模型來執(zhí)行基本的視覺任務。盡管大多數(shù)視覺 AI 策略仍需要 6 到 9 個月的時間來訓練和部署，但我們現(xiàn)在看到更新、更快、更易于使用的視覺 AI 平臺可用。

現(xiàn)在，計算機視覺平臺允許公司在 6 到 9 天內開發(fā)和部署 AI 模型。Chooch AI 通過為火災、跌倒、面部、缺陷、細胞計數(shù)、產品庫存和其他用例提供預構建的視覺 AI 模型庫來實現(xiàn)這種高速部署。選擇現(xiàn)有模型進行即時部署，例如人體跌倒檢測，為更細微的應用程序添加額外的訓練層 - 或在需要時訓練全新的模型。

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

最終，隨著計算機視覺解決方案的培訓和部署變得更容易、更快、更實惠，嵌入式視覺技術將像野火一樣蔓延——改變社會的速度甚至比智能手機還要快，因為除了相機和設備之外不需要特殊設備。

審核編輯：郭婷