數字化轉型是將數字技術集成到業務所有領域的過程——沒有什么比人工智能技術更具變革性了，尤其是計算機視覺，它可以比人更快、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到邊緣設備——檢查、分析和評估包括圖片、視頻、衛星圖像和實驗室樣本在內的視覺數據——以準確和成本效益水平進行即時評估，使人眼的能力相形見絀。隨著我們訓練越來越多的人工智能模型，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人工智能是什么意思？

直到過去十年，計算機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 - 被視為計算機科學的一個不可逾越的前沿。然而，現代計算機視覺技術現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令人困惑的像素，并且它們可以比人類更好地執行最廣泛的視覺任務。

事實上，人工智能解釋的相機饋送目前非常先進，它們可以比人更好地計算載玻片下的細胞或識別有缺陷的瓶蓋，而且它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裝備。在這一點上，如果一項工作需要人眼做出決定，那么訓練有素的計算機視覺系統可能會做得更好。計算機視覺基本上是無限的。

計算機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視覺在許多領域比人類視覺表現得更好。首先，我們需要探索人類視覺的局限性，以及它如何阻礙準確性。

例如，科學家們早就知道，人類的視覺并不能準確客觀地反映我們周圍的世界。正如丹尼斯·格雷迪（Denise Grady）為《發現》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為我們應該看到的任何東西。

事實上，我們的大腦不斷填補盲點，以創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——但在執行需要高度準確性的視覺任務時，它們絕對是有害的，例如：

檢查機器是否存在維修問題

監控員工的個人防護裝備合規性

檢查基礎設施資產是否生銹和腐爛

在顯微鏡下計數細胞

檢查商店貨架庫存是否不足

除了簡單地打瞌睡或被手機分心之外，為什么我們會在任務中犯錯誤？

根據密歇根州立大學研究人員的說法，視覺皮層做出復雜的決定，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，它是否是對現實的準確反映。當人類工作人員解釋視覺數據時，這會產生確認偏差和錯誤——當我們感到無聊、疲勞和分心時，這些偏見和錯誤會變得更糟。

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據——以絕對的一致性一次又一次地呈現相同的結果。讓我們來看看計算機視覺模型比人類更擅長執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根據一天中的時間或 AI 運行的時間而變化。人工智能也不會變得無聊、疲倦、分心、生病、宿醉或沮喪——這些都是不可預測的變量，會對人類的表現產生負面影響。這些“人為”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：隨著可視化監控和評估任務數量的增加，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，而是可以查看數百或數千個，并且永遠不會錯過與安全相關的事件。他們不是識別一張臉，而是可以在人群中識別數百或數千張面孔。同樣，計算機視覺不會在顯微鏡下一次花費30分鐘來計數一個細胞，而是立即對所有細胞進行計數。

最終，計算機視覺提供了同時客觀地跟蹤無數視覺因素的能力，并且比人類希望實現的更加關注細節。它不會因疲倦、分心或無聊而產生不一致的分析——而且它是無限可擴展的。

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

徹底的數字化轉型改變了世界

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采用的直接結果的根本變化——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，智能手機成功的主要原因與它們變得更加實惠和易于使用有關。在智能手機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成為提高商業、科學、軍事、政府等無數視覺任務的速度、效率和準確性的競爭必需品鋪平了道路。

現在，組織可以在幾天內輕松且廉價地建立獨特的視覺人工智能系統，無論用例涉及滑倒檢測、煙霧和火災警報，還是監視后門以確保庫存不會被盜。當人工智能檢測到跌倒、火災或盜竊正在進行時，生成的數據會觸發警報，即數字化轉型事件。

快速開發和部署視覺 AI 模型

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

現在，計算機視覺平臺允許公司在短短 6 到 9 天內開發和部署 AI 模型。Chooch AI 通過為火災、跌倒、面部、缺陷、細胞計數、產品庫存和其他用例提供預構建的視覺 AI 模型庫，實現了這種高速部署水平。選擇現有模型進行即時部署，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變得更容易、更快、更實惠地訓練和部署，嵌入式視覺技術將像野火一樣蔓延——比智能手機更快地改變社會，因為除了相機和設備之外，不需要任何特殊設備。

審核編輯：郭婷