工廠、零售店和主要道路有什么共同點？它們是需要優化的有價值且受限的基礎設施的幾個例子。制造商的目標是在裝配過程中盡早發現缺陷。零售商尋求更好地了解他們的客戶旅程，提供更多無摩擦的結賬體驗。交通規劃者希望減少交通堵塞。

全球幾乎所有重要空間都部署了超過 10 億臺攝像機，產生了大量數據，但如果沒有分析這些數據的系統，寶貴的見解就會丟失。進入人工智能驅動的計算機視覺，它解鎖隱藏在視頻中的洞察，生成洞察，使城市和公司能夠提高安全和運營效率。

優化支持人工智能的視頻分析解決方案可簡化從醫療保健到制造業等各個行業的任務，幫助公司及其員工更智能、更安全地工作。

NVIDIA Metropolis 是一個應用程序框架、一組開發人員工具和合作伙伴生態系統，它將可視數據和 AI 結合起來，在一系列物理空間和環境中實現更高的功能和效率。

交通樞紐、零售商店和工廠使用 vision AI 應用程序實現更高效、更方便和更安全的運營。下面的示例說明了 vision AI 應用程序如何改變我們使用和管理最關鍵空間的方式。

Airports： 由于航站樓每年服務和運送數百萬乘客，機場是小城市、工業基地和交通樞紐。支持人工智能的視頻分析解決方案可實時識別和管理事件，以最大限度地減少對乘客和機場運營的干擾。這些解決方案幫助航空公司加快飛機周轉，提供更安全的機場運營，并為乘客提供停車管理。

Factories： 公司越來越多地使用物聯網傳感器自動化其制造過程，其中最常見的是攝像機。這些攝像機捕捉大量數據，當與人工智能的力量相結合時，產生有價值的見解，制造商可以利用這些見解提高運營效率。實時理解和響應至關重要，例如識別裝配線上的產品缺陷，掃描工作場所危險，以及在機器需要維護時發出信號。

Farms： 世界各地的農民正在轉向 vision AI 應用程序，以自動化和改進他們的操作和產量質量。 這些應用程序在廣泛的使用案例中提供幫助，從數牛到檢測雜草，再到番茄的機器人授粉。這些計算機視覺應用程序通過提高產量和使用更少的資源幫助農民實現糧食生產的革命。

Stadiums： 全世界數百萬人參觀體育場，享受體育和文化活動的現場直播。 AI 支持的視頻分析解決方案用于自動化周界保護、武器檢測、人群分析、停車管理和可疑行為監控，為訪客提供更安全、更具凝聚力的體驗。

Hospitals： 支持 AI 的視頻分析解決方案有助于跟蹤手術室程序，最終改善患者護理和手術結果。通過使用準確的行動記錄，醫院工作人員可以監控手術過程，執行消毒協議，并實時檢查醫療用品庫存水平。支持人工智能的視頻分析減少了某些常規任務對人工輸入的需求，讓醫生和護士有更多的時間與患者相處。

Universities： AI vision 有助于大學管理員更好地了解辦公室、健身房和大廳等物理空間的使用方式。 AI 應用程序還可以分析實時視頻片段，并生成見解，為更好的校園管理提供信息，從檢測人群流動模式到為火災等異常活動創建即時警報，事故或漏水。

邊緣的新一代人工智能應用程序正在廣泛的空間內推動難以置信的操作效率和安全性收益。下載免費的 e-book 以了解 Metropolis 和 edge AI 如何幫助在世界各地構建更智能、更安全的空間。

關于作者：About Debraj Sinha

Debraj Sinha 是 NVIDIA Metropolis 的產品營銷經理，專注于通過支持 AI 的視頻分析在全球打造更智能的空間。 Debraj 與從初創企業到財富 500 強企業，再到推動安全和效率提升的人工智能應用市場等合作伙伴展開合作。他擁有加利福尼亞大學哈斯商學院工商管理碩士學位，伯克利，康奈爾大學計算機科學碩士學位。

審核編輯：郭婷