بالنقر فوق “قبول جميع ملفات تعريف الارتباط”، فإنك توافق على تخزين ملفات تعريف الارتباط على جهازك لتحسين التنقل في الموقع وتحليل استخدام الموقع والمساعدة في جهودنا التسويقية. مزيد من المعلومات
إعدادات ملفات تعريف الارتباط
بالنقر فوق “قبول جميع ملفات تعريف الارتباط”، فإنك توافق على تخزين ملفات تعريف الارتباط على جهازك لتحسين التنقل في الموقع وتحليل استخدام الموقع والمساعدة في جهودنا التسويقية. مزيد من المعلومات
استكشف استخدام الذكاء الاصطناعي البصري لتجارب منتجات أكثر ذكاءً واكتشف كيف تساهم البيانات البصرية في الوقت الفعلي والأتمتة ونماذج الذكاء الاصطناعي في إنشاء منتجات أكثر جاذبية.
تتغير تجارب المنتجات بسرعة. في الوقت الحاضر، يتوقع الناس أن تكون المنتجات أكثر ذكاءً واستجابةً وسهولة في الاستخدام، سواء كانوا يتسوقون أو يعملون أو يديرون مهامهم اليومية.
مع تزايد إمكانية الوصول إلى الذكاء الاصطناعي ودمجه في المنتجات اليومية، تغيرت التوقعات بشكل أكبر. أصبح المستخدمون الآن يفترضون أن المنتجات ستتكيف مع احتياجاتهم، وتقلل من الجهد، وتوفر إرشادات مفيدة في الوقت المناسب، وليس بعد وقوع الحدث.
هذا التحول يدفع الفرق إلى استخدام الذكاء الاصطناعي بطرق أكثر عملية وواقعية. خذ على سبيل المثال الذكاء الاصطناعي البصري، أو الرؤية الحاسوبية: فهو يعتمد على الذكاء الاصطناعي (AI) والتعلم الآلي لتحليل الصور والفيديو، مما يسمح للمنتجات بفهم السياق البصري والاستجابة أثناء حدوث التفاعل.
وهذا يتيح وظائف مدعومة بالذكاء الاصطناعي يمكنها تحسين سير العمل وتبسيط المهام الشائعة وتحسين تجربة العملاء دون إضافة تعقيدات غير ضرورية. مع استمرار نضوج الذكاء الاصطناعي البصري، أصبح من الطبيعي استخدامه في حالات استخدام المنتجات في العالم الحقيقي.
باستخدام نماذج وخوارزميات الرؤية الحاسوبية المدعومة بالذكاء الاصطناعي، يمكن للمنتجات تفسير ما يراه المستخدمون والتصرف بناءً على تلك المعلومات في الوقت الفعلي. وهذا يتيح دعم تجارب دفع أكثر سلاسة، وتحسين مراقبة الجودة، وإبراز المعلومات ذات الصلة في الوقت المناسب تمامًا.
بالنسبة لمديري المنتجات، يفتح هذا الباب أمام طرق جديدة للتفكير في تطوير المنتجات على مدار دورة حياتها بالكامل. يمكن لـ Vision AI تزويد لوحات المعلومات القائمة على البيانات برؤى قيّمة حول سلوك العملاء، مما يساعد الفرق على التحقق من صحة الأفكار وتحسين الوظائف واتخاذ قرارات أكثر ذكاءً. عند دمجها مع أدوات الذكاء الاصطناعي القابلة للتطوير والمتكاملة من البداية إلى النهاية، تدعم Vision AI الكفاءة التشغيلية وتتيح تحولًا رقميًا هادفًا دون تعقيد تجربة المستخدم.
في هذه المقالة، سوف نستكشف كيفية استخدام الذكاء الاصطناعي البصري لتجارب منتجات أكثر ذكاءً في مختلف الصناعات، وحالات الاستخدام الرئيسية التي تشكل المنتجات الحديثة، وما يلزم لبناء وتوسيع نطاق هذه القدرات في التطبيقات الواقعية. هيا بنا نبدأ!
لماذا تعيد الرؤية الاصطناعية تشكيل تجارب المنتجات
تعيد Vision AI تعريف تجارب المنتجات لأنها تمكّن المنتجات من فهم ما يحدث بصريًا والاستجابة في الوقت الفعلي. بدلاً من الاعتماد فقط على الأزرار أو النماذج أو القواعد المحددة مسبقًا، يمكن للمنتجات الآن الاستجابة لما يراه المستخدمون ويفعلونه بالفعل.
وهذا يجعل التفاعلات تبدو أكثر طبيعية وسرعة وتوافقًا مع السلوك في العالم الحقيقي. وقد أصبح ذلك ممكنًا بفضل نماذج الرؤية الحاسوبية مثل Ultralytics التي يمكنها معالجة الصور ومقاطع الفيديو بسرعة ودقة كافية لاستخدامها مباشرة في المنتجات.
على وجه الخصوص، تدعم نماذج مثل YOLO26 مجموعة من مهام الرؤية الحاسوبية الأساسية التي تعتبر ضرورية لتجارب المنتجات الحقيقية. وتشمل هذه المهام اكتشاف الأجسام لتحديد موقع العناصر في المشهد والتعرف عليها، وتصنيف الصور لفهم ما تمثله الصورة، وتقسيم المثيلات لفصل الأجسام عن محيطها، وتقدير الوضع لفهم أوضاع الجسم وحركاته. تتيح هذه القدرات مجتمعة للمنتجات تجاوز المدخلات البسيطة والاستجابة للسياق البصري في الوقت الفعلي.
الشكل 1. مثال على استخدام YOLO26 detect
نظرًا لأن نماذج مثل YOLO26 سريعة ومرنة، يمكن لفرق المنتجات استخدامها في العديد من السيناريوهات، بدءًا من التعرف على المنتجات على رفوف المتاجر وحتى اكتشاف الأدوات في بيئة الرعاية الصحية أو فهم الأنشطة في المنزل الذكي. هذه المرونة هي السبب في أن الذكاء الاصطناعي البصري أصبح طبقة أساسية لبناء تجارب منتجات أكثر ذكاءً واستجابة.
العلاقة بين الذكاء الاصطناعي للرؤية وتصميم المنتجات
قبل أن نتعمق أكثر في كيفية استخدام الذكاء الاصطناعي البصري لخلق تجارب منتجات أكثر ذكاءً، دعونا نلقي نظرة فاحصة على كيفية ارتباطه بتصميم المنتجات. عندما يصبح الفهم البصري جزءًا من المنتج، يجب أن تأخذ قرارات التصميم ذلك في الاعتبار.
وهذا يعني أن تصميم المنتج يتجاوز الشاشات والواجهات الثابتة ليشمل السياق الواقعي. يتعين على المصممين التفكير في كيفية وموعد استيعاب المستخدمين للمدخلات المرئية، والظروف التي يحتاج المنتج للعمل في ظلها، وكيفية تقديم الملاحظات بطريقة واضحة وفي الوقت المناسب.
لنفترض أننا نقوم ببناء تطبيق للسلامة الصناعية يستخدم الذكاء الاصطناعي البصري لمراقبة المعدات أو مناطق العمل. يجب أن يأخذ التصميم في الاعتبار كيفية وضع الكاميرات، وكيفية معرفة العمال بأن النظام يقوم بتحليل المشهد بشكل فعال، وكيفية إرسال التنبيهات دون التسبب في تشتيت الانتباه.
الشكل 2. نظرة على استخدام الذكاء الاصطناعي البصري في تطبيقات السلامة (المصدر)
على وجه التحديد، في بيئة السلامة الصناعية، يحتاج المستخدمون إلى فهم ما يراه النظام ولماذا يستجيب. يجب أن يوضح التصميم متى يكون حل الرؤية بالذكاء الاصطناعي واثقًا، ومتى يكون غير مؤكد، ومتى لا يزال الحكم البشري مطلوبًا. تساعد التأكيدات البسيطة، والأسباب الواضحة للتنبيهات، والسلوك المتوقع في بناء الثقة في النظام.
الفوائد الرئيسية لاستخدام الذكاء الاصطناعي البصري في المنتجات
فيما يلي بعض المزايا الرئيسية لاستخدام الذكاء الاصطناعي البصري في المنتجات:
أتمتة وسير عمل أكثر ذكاءً: تتيح تقنية الرؤية الاصطناعية (Vision AI) للمنتجات تشغيل إجراءات بناءً على ما تراه في العالم الحقيقي. على سبيل المثال، يمكن للنظام detect يتم وضع عنصر ما على سطح ما، أو متى تبدأ عملية ما أو تتوقف، أو متى تظهر مشكلة تتعلق بالسلامة، والاستجابة تلقائيًا دون الحاجة إلى تدخل يدوي.
اتخاذ قرارات أكثر استنارة: من خلال تحويل المدخلات المرئية إلى رؤى قابلة للتنفيذ، تزود تقنية الذكاء الاصطناعي البصري المستخدمين بالمعلومات الصحيحة في الوقت المناسب. وقد يعني ذلك عرض مقارنات بين المنتجات في متجر، أو إبراز الأخطاء في عملية التصنيع، أو شرح التعليمات الطبية بناءً على ما تراه الكاميرا.
تحسين السلامة ومنع الأخطاء: يمكن للمنتجات التي تعتمد على الرؤية detect الظروف detect أو الأخطاء فور حدوثها، مثل استخدام المعدات بشكل غير صحيح أو ظهور مخاطر في البيئة. وهذا يعني أن أنظمة السلامة يمكنها تحذير المستخدمين قبل تفاقم المشكلات.
سهولة الوصول والشمولية: يمكن لـ Vision AI أن تجعل المنتجات أسهل في الاستخدام للأشخاص ذوي القدرات المختلفة. ومن الأمثلة على ذلك قراءة الملصقات بصوت عالٍ أو تحديد الأشياء للمستخدمين ذوي الإعاقة البصرية أو تبسيط العناصر المرئية المعقدة إلى تفسيرات واضحة.
تطبيقات الرؤية التي تخلق تجارب منتجات أكثر ذكاءً
بعد ذلك، دعونا نستعرض بعض الأمثلة التي توضح كيفية استخدام تطبيقات الرؤية لخلق تجارب منتجات أكثر ذكاءً وبديهية.
استخدام الذكاء الاصطناعي البصري لتحليل واجهات منتجات الرعاية الصحية
ليس من السهل دائمًا فهم منتجات الرعاية الصحية. قد تكون الملصقات صغيرة الحجم، وقد تكون التعليمات مربكة، وغالبًا ما تكون التفاصيل المهمة مخفية وراء لغة طبية يصعب فهمها دون خبرة في هذا المجال.
تساعد Vision AI في تقليل هذا التوتر من خلال السماح للمرضى والأطباء بتوجيه الكاميرا نحو منتج طبي والحصول على معلومات واضحة ومفيدة على الفور. على سبيل المثال، يمكن استخدام تطبيق جوال مدمج مع نموذج رؤية حاسوبية للتعرف على حبة دواء موصوفة في الوقت الفعلي وشرح ماهيتها وكيفية تناولها والأمور التي يجب الانتباه إليها.
الشكل 3. الكشف عن الحبوب وحسابها باستخدام الرؤية الحاسوبية (المصدر)
وبالمثل، يمكن لأنظمة الذكاء الاصطناعي البصري أن تتجاوز تحديد الحبوب عن طريق الكشف عن الأجسام الطبية وقراءة المعلومات المطبوعة. وباستخدام مهام الرؤية مثل الكشف عن الأجسام، يمكن لهذه الحلول التعرف على الأجهزة أو العبوات أو الأدوات، ثم تطبيق تقنية التعرف الضوئي على الحروف (OCR) لاستخراج الملصقات أو تعليمات الجرعة أو التحذيرات.
اعتماد تقنية الرؤية الاصطناعية في مجال البيع بالتجزئة والتسوق باستخدام الواقع المعزز
لقد مررنا جميعًا بهذه التجربة، حيث نقف في ممر المتجر ونحاول مقارنة المنتجات أو الأسعار أو الميزات بينما نحاول قراءة الملصقات والكتابات الصغيرة. يمكن لـ Vision AI تبسيط هذه اللحظة من خلال تمكين المتسوقين من استخدام كاميرات هواتفهم للتفاعل مع المنتجات مباشرةً، مما يجعل عملية الاكتشاف أسرع وأكثر سهولة.
بدلاً من البحث في الرفوف أو تصفح القوائم، يمكن للعملاء توجيه هواتفهم نحو أحد المنتجات ليروا على الفور معلومات مفيدة تظهر على الشاشة. ويمكن أن تشمل هذه المعلومات تفاصيل المنتج وتقييماته وسعره أو مقارنات جنبًا إلى جنب مع منتجات مشابهة متوفرة في الجوار.
من خلال الجمع بين الكشف عن الأشياء في الوقت الفعلي والواقع المعزز (AR)، تساعد تقنية الذكاء الاصطناعي البصري المتسوقين على البقاء في اللحظة الحالية مع تمكينهم من اتخاذ قرارات أكثر ثقة. وتعد النماذج الأولية البحثية في هذا المجال مثالاً جيداً على ذلك.
باستخدام الذكاء الاصطناعي البصري لتحديد المنتجات في المتاجر الفعلية وعرض التفاصيل ذات الصلة في الوقت الفعلي، تقلل هذه الأنظمة من وقت اتخاذ القرار. كما أنها تخلق تجارب داخل المتجر تبدو أكثر تفاعلية ومفيدة وممتعة.
تتمتع الأجهزة المنزلية اليومية بإمكانيات كبيرة لتكون أكثر فائدة، ولكنها غالبًا ما تفتقر إلى الوعي بما يحدث حولها. تعمل تقنية الرؤية الاصطناعية على تغيير ذلك من خلال منح الأجهزة القدرة على رؤية وفهم نشاط المستخدم في الوقت الفعلي، مما يتيح لها الاستجابة بطرق أكثر ملاءمة وفي الوقت المناسب.
إذن، كيف يبدو ذلك في الواقع؟ في المطبخ الذكي، قد يعني ذلك وجود جهاز يمكنه التعرف على الأشياء أو المواد الغذائية أو ظروف الطهي باستخدام كاميرا مدمجة ونماذج رؤية حاسوبية مدربة على بيانات مخصصة.
الشكل 4. لمحة عن مجموعة بيانات أدوات المطبخ (المصدر)
على سبيل المثال، تستخدم بعض الثلاجات الذكية بالفعل كاميرات داخلية للتعرف على المواد الغذائية track مما يتيح للمستخدمين التحقق مما لديهم أثناء التسوق أو الحصول على تذكيرات عندما تنفد المواد.
يمكن أيضًا تطبيق تقنية الرؤية الاصطناعية على أجهزة الطهي التي detect على الموقد، وتراقب الغليان أو السخونة الزائدة، أو تتعرف على الظروف غير الآمنة مثل الدخان. من خلال الاستجابة للإشارات البصرية في العالم الحقيقي بدلاً من الاعتماد فقط على المؤقتات أو الإدخال اليدوي، تعمل هذه المنتجات بطرق تتوافق بشكل أفضل مع ما يفعله المستخدمون فعليًا في المطبخ.
كيف تبني فرق المنتجات تجارب الرؤية بالذكاء الاصطناعي
أثناء استكشافك للذكاء الاصطناعي البصري، قد تتساءل عن الكيفية التي تعمل بها فرق المنتجات على تحويل هذه التجارب إلى واقع. عادةً ما يبدأ الأمر بتحديد المجالات التي يمكن أن تؤدي فيها المدخلات البصرية إلى تحسين المنتج بشكل ملموس، مثل التعرف على الأشياء أو فهم البيئات الواقعية لتقليل الاحتكاك للمستخدمين.
من هناك، تجمع الفرق البيانات المرئية التي تعكس الاستخدام الفعلي وتجهزها للتدريب. ويشمل ذلك تسمية الصور أو مقاطع الفيديو وتدريب نماذج الرؤية الحاسوبية مثل Ultralytics على مهام مثل اكتشاف الكائنات أو تقسيم الحالات. يتم اختبار النماذج وصقلها لضمان أدائها بشكل موثوق في بيئات العالم الحقيقي.
بمجرد أن تصبح النماذج جاهزة، يتم نشرها في المنتجات من خلال واجهات برمجة التطبيقات (API) أو الأجهزة الطرفية أو الخدمات السحابية، اعتمادًا على متطلبات زمن الاستجابة والأداء. ثم تقوم الفرق بمراقبة الدقة وجمع التعليقات وتحديث النماذج باستمرار حتى تظل تجربة الذكاء الاصطناعي البصري موثوقة ومتوافقة مع طريقة تفاعل المستخدمين مع المنتج بمرور الوقت.
مستقبل ذكاء المنتجات مع الرؤية الاصطناعية ووكلاء الذكاء الاصطناعي
مع ازدياد قدرات الذكاء الاصطناعي البصري وانتشار استخدام الذكاء الاصطناعي، تشهد مجتمع الذكاء الاصطناعي دمج نماذج الرؤية الحاسوبية في أنظمة أكبر وأكثر اكتمالاً. وبدلاً من العمل بشكل مستقل، أصبحت نماذج الرؤية جزءاً متزايداً من أنظمة الذكاء الاصطناعي البصري التي تجمع بين الإدراك البصري والتفكير المنطقي واتخاذ القرار.
لنأخذ بيئة البيع بالتجزئة الذكية كمثال. تحدد نماذج الرؤية الحاسوبية المنتجات الموجودة على الرفوف، detect يتم التقاط العناصر، وتراقب تغيرات المخزون في الوقت الفعلي.
يتم نقل هذه المعلومات المرئية إلى وكيل الذكاء الاصطناعي، الذي يفكر في ما يحدث ويحدد الخطوة التالية، مثل تحديث المخزون، أو تشغيل طلب إعادة التزويد، أو تحديد وقت التفاعل مع المتسوق. ثم يلعب الذكاء الاصطناعي التوليدي دورًا رئيسيًا من خلال تحويل تلك القرارات إلى تفاعلات طبيعية مع المستخدم، مثل إنشاء شروحات مخصصة للمنتجات، والإجابة على الأسئلة، أو التوصية ببدائل بلغة بسيطة.
يمكن أن تخلق الرؤية الاصطناعية والوكلاء الاصطناعيون والذكاء الاصطناعي التوليدي معًا حلقة مغلقة بين الرؤية والتفكير والتصرف. توفر الرؤية الاصطناعية الوعي بالعالم الحقيقي، وينسق الوكلاء الاصطناعيون القرارات وسير العمل، ويشكل الذكاء الاصطناعي التوليدي كيفية توصيل تلك القرارات.
لماذا يجب أن تكون الرؤية الاصطناعية جزءًا من استراتيجية منتجك
أصبحت تقنية الرؤية الاصطناعية (Vision AI) بسرعة أكثر من مجرد ميزة جيدة. مع انتقال المنتجات من الشاشات إلى المساحات المادية، أصبحت القدرة على فهم السياق البصري من القدرات الأساسية.
المنتجات التي يمكنها رؤية وتفسير العالم من حولها هي الأفضل في تقليل الاحتكاك والاستجابة في الوقت الفعلي وتقديم تجارب أكثر طبيعية للمستخدمين. من منظور استراتيجية الأعمال، تخلق الرؤية الاصطناعية ميزة في أجزاء متعددة من المنتج.
يمكن أن تدعم نفس القدرات البصرية الميزات التي تواجه المستخدمين، والأتمتة، وفحوصات السلامة، والرؤى التشغيلية. بمرور الوقت، توفر البيانات المرئية التي تولدها هذه الأنظمة لفرق المنتجات صورة أوضح عن كيفية استخدام المنتجات في بيئات العالم الحقيقي، مما يساعد على اتخاذ قرارات تصميم أفضل وتحديد الأولويات.
والأهم من ذلك، أن الرؤية الاصطناعية تدعم التمايز على المدى الطويل. فمع اعتماد المنافسين لواجهات وسير عمل مماثلة، تبرز المنتجات التي يمكنها التكيف مع الظروف الواقعية.
من خلال الاستثمار المبكر في الذكاء الاصطناعي للرؤية ودمجه في خطة العمل، تضع فرق المنتجات أساسًا لأتمتة أكثر ذكاءً وتجارب أكثر تكيفًا وميزة تنافسية مستدامة مع استمرار تطور قدرات الذكاء الاصطناعي.
النقاط الرئيسية
تتيح تقنية الرؤية الاصطناعية للمنتجات فهم المعلومات المرئية في الوقت الفعلي، مما يؤدي إلى تفاعلات أكثر سلاسة وتجارب مستخدم أكثر سهولة. عند دمجها مع الذكاء الاصطناعي التوليدي ووكلاء الذكاء الاصطناعي، يمكن للمنتجات تحويل ما تراه إلى إجراءات وإرشادات مفيدة للمستخدمين. بالنسبة لفرق المنتجات، يعد اعتماد تقنية الرؤية الاصطناعية طريقة عملية لإنشاء منتجات أكثر ذكاءً تظل ملائمة وتنافسية بمرور الوقت.
