Изучите возможности использования искусственного интеллекта для визуального восприятия, чтобы сделать продукты более интеллектуальными, и узнайте, как визуальные данные в реальном времени, автоматизация и модели искусственного интеллекта позволяют создавать более привлекательные продукты.
Опыт использования продуктов быстро меняется. Сегодня люди ожидают, что продукты будут более интеллектуальными, отзывчивыми и простыми в использовании, будь то покупки, работа или выполнение повседневных задач.
Особенно с тем, как искусственный интеллект становится все более доступным и встраивается в повседневные продукты, ожидания изменились еще больше. Пользователи теперь предполагают, что продукты будут адаптироваться к их потребностям, уменьшать усилия и предоставлять значимые рекомендации в данный момент, а не после факта.
Этот сдвиг подталкивает команды к более практическому и обоснованному использованию ИИ. Возьмем, к примеру, ИИ для зрения, или компьютерное зрение: оно основано на искусственном интеллекте (ИИ) и машинном обучении для анализа изображений и видео, что позволяет продуктам понимать визуальный контекст и реагировать во время взаимодействия.
Это позволяет использовать функции на базе искусственного интеллекта, которые могут оптимизировать рабочие процессы, упростить выполнение типовых задач и улучшить качество обслуживания клиентов без лишней сложности. По мере развития технологий искусственного интеллекта на базе изображений они все чаще находят естественное применение в реальных продуктах.
Используя модели и алгоритмы компьютерного зрения на базе искусственного интеллекта, продукты могут интерпретировать то, что видят пользователи, и действовать на основе этой информации в режиме реального времени. Это позволяет обеспечить более плавный процесс оформления заказа, улучшить контроль качества и выделять важную информацию именно тогда, когда она нужна.
Для менеджеров по продуктам это открывает новые возможности для разработки продуктов на протяжении всего их жизненного цикла. Vision AI может снабжать информационные панели, основанные на данных, ценной информацией о поведении клиентов, помогая командам проверять идеи, совершенствовать функциональность и принимать более разумные решения. В сочетании с масштабируемыми инструментами искусственного интеллекта и интегрированными комплексными решениями Vision AI способствует повышению операционной эффективности и обеспечивает значимую цифровую трансформацию без излишнего усложнения пользовательского опыта.
В этой статье мы рассмотрим, как искусственный интеллект для улучшения пользовательского опыта используется в различных отраслях, ключевые сценарии использования, определяющие современные продукты, а также что необходимо для создания и масштабирования этих возможностей в реальных приложениях. Приступим!
Vision AI переопределяет опыт использования продуктов, поскольку позволяет им понимать, что происходит визуально, и реагировать в режиме реального времени. Вместо того чтобы полагаться только на кнопки, формы или заранее определенные правила, продукты теперь могут реагировать на то, что пользователи действительно видят и делают.
Благодаря этому взаимодействие становится более естественным, быстрым и лучше соответствует реальному поведению. Это стало возможным благодаря моделям компьютерного зрения, таким как Ultralytics , которые могут обрабатывать изображения и видео достаточно быстро и точно, чтобы их можно было использовать непосредственно в продуктах.
В частности, такие модели, как YOLO26, поддерживают ряд основных задач компьютерного зрения, которые необходимы для реального использования продуктов. К ним относятся обнаружение объектов для поиска и идентификации предметов в сцене, классификация изображений для понимания того, что изображено на изображении, сегментация экземпляров для отделения объектов от окружающей среды и оценка позы для понимания положения тела и движения. В совокупности эти возможности позволяют продуктам выходить за рамки простых вводных данных и реагировать на визуальный контекст в режиме реального времени.
Поскольку такие модели, как YOLO26, являются быстрыми и гибкими, команды разработчиков продуктов могут использовать их во многих сценариях, от распознавания товаров на полках розничных магазинов до обнаружения инструментов в медицинских учреждениях или понимания активности в умном доме. Именно благодаря этой универсальности искусственный интеллект в области зрения становится основополагающим уровнем для создания более интеллектуальных и отзывчивых продуктов.
Прежде чем углубиться в вопрос о том, как искусственный интеллект с функцией распознавания изображений может быть использован для создания более интеллектуальных продуктов, давайте подробнее рассмотрим, как он связан с дизайном продуктов. Когда визуальное понимание становится частью продукта, это необходимо учитывать при принятии решений о его дизайне.
Это означает, что дизайн продукта выходит за рамки экранов и статичных интерфейсов и включает в себя реальный контекст. Дизайнеры должны думать о том, как и когда пользователи будут воспринимать визуальную информацию, в каких условиях должен работать продукт и как обеспечить четкую и своевременную обратную связь.
Допустим, мы разрабатываем приложение для обеспечения промышленной безопасности, которое использует искусственный интеллект для мониторинга оборудования или рабочих зон. При проектировании необходимо учитывать расположение камер, способы информирования работников о том, что система активно анализирует сцену, а также способы передачи предупреждений, не отвлекающих внимание.
В частности, в условиях промышленной безопасности пользователи должны понимать, что видит система и почему она реагирует. Конструкция должна давать понять, когда решение на базе искусственного интеллекта уверено, когда оно не уверено и когда все еще требуется человеческое суждение. Простые подтверждения, четкие обоснования предупреждений и предсказуемое поведение помогают укрепить доверие к системе.
Вот некоторые из ключевых преимуществ использования искусственного интеллекта в продуктах:
Далее рассмотрим несколько примеров, которые показывают, как приложения на базе искусственного зрения используются для создания более интеллектуальных и интуитивных продуктов.
Медицинские продукты не всегда легко понять. Этикетки могут быть маленькими, инструкции могут быть запутанными, а важные детали часто скрываются за медицинской терминологией, которую трудно понять без специальных знаний.
Vision AI помогает уменьшить это трение, позволяя пациентам и врачам направить камеру на медицинский продукт и мгновенно получить четкую и полезную информацию. Например, мобильное приложение, интегрированное с моделью компьютерного зрения, может использоваться для распознавания рецептурных таблеток в режиме реального времени и объяснения, что это такое, как их принимать и на что следует обратить внимание.
Аналогичным образом, системы искусственного зрения могут выходить за рамки идентификации таблеток, обнаруживая медицинские предметы и считывая печатную информацию. Используя задачи зрительного восприятия, такие как обнаружение объектов, такие решения могут распознавать устройства, упаковку или инструменты, а затем применять технологию оптического распознавания символов (OCR) для извлечения этикеток, инструкций по дозировке или предупреждений.
Мы все бывали в такой ситуации: стоим в магазине, пытаемся сравнить продукты, цены или характеристики, разглядывая этикетки и мелкий шрифт. Искусственный интеллект для распознавания изображений может упростить этот процесс, позволяя покупателям использовать камеры своих телефонов для непосредственного взаимодействия с продуктами, что делает поиск более быстрым и интуитивным.
Вместо того чтобы сканировать полки или рыться в меню, покупатели могут направить свой телефон на товар и мгновенно увидеть полезную информацию, отображаемую на экране. Это может быть информация о продукте, рейтинги, цены или сравнение с похожими товарами, расположенными поблизости.
Благодаря сочетанию функции обнаружения объектов в реальном времени и дополненной реальности (AR) искусственный интеллект в области зрения позволяет покупателям сосредоточиться на текущем моменте и принимать более уверенные решения. Хорошим примером этого являются исследовательские прототипы в этой области.
Используя искусственный интеллект для распознавания товаров в физических магазинах и отображения соответствующей информации в режиме реального времени, эти системы сокращают время принятия решений. Они также создают в магазинах более интерактивную, полезную и приятную атмосферу.
Повседневные бытовые приборы обладают большим потенциалом для повышения своей полезности, но зачастую им не хватает осознания того, что происходит вокруг них. Vision AI меняет эту ситуацию, давая бытовым приборам возможность видеть и понимать действия пользователя в режиме реального времени, что позволяет им реагировать более своевременно и адекватно.
Как это выглядит на практике? В умной кухне это может означать прибор, который может распознавать предметы, продукты питания или условия приготовления пищи с помощью встроенной камеры и моделей компьютерного зрения, обученных на основе пользовательских данных.
Например, некоторые умные холодильники уже используют встроенные камеры для идентификации продуктов питания и track , позволяя пользователям проверять, что у них есть, во время покупок или получать напоминания, когда запасы продуктов заканчиваются.
Vision AI также может применяться в кухонных приборах, которые detect на плите, контролируют кипение или перегрев, а также распознают опасные условия, такие как дым. Реагируя на визуальные сигналы реального мира, а не полагаясь только на таймеры или ручной ввод, эти продукты ведут себя так, как это лучше соответствует тому, что пользователи на самом деле делают на кухне.
Изучая искусственный интеллект в области зрения, вы можете задаться вопросом, как команды разработчиков продуктов воплощают эти идеи в жизнь. Обычно все начинается с определения областей, в которых визуальный ввод может значительно улучшить продукт, например, распознавание объектов или понимание реальной среды для уменьшения неудобств для пользователей.
Оттуда команды собирают визуальные данные, отражающие реальное использование, и готовят их для обучения. Это включает в себя маркировку изображений или видео и обучение моделей компьютерного зрения, таких как Ultralytics , для таких задач, как обнаружение объектов или сегментация экземпляров. Модели тестируются и дорабатываются, чтобы обеспечить их надежную работу в реальных условиях.
После готовности модели внедряются в продукты через API, периферийные устройства или облачные сервисы в зависимости от требований к задержке и производительности. Затем команды контролируют точность, собирают отзывы и постоянно обновляют модели, чтобы искусственный интеллект в области зрения оставался надежным и соответствовал тому, как пользователи взаимодействуют с продуктом с течением времени.
По мере того как искусственный интеллект в области зрения становится все более мощным, а его применение расширяется, сообщество специалистов по искусственному интеллекту наблюдает интеграцию моделей компьютерного зрения в более крупные и комплексные системы. Вместо того чтобы работать автономно, модели зрения все чаще становятся частью агентских систем искусственного интеллекта в области зрения, которые сочетают визуальное восприятие с рассуждениями и принятием решений.
Рассмотрим в качестве примера интеллектуальную розничную среду. Модели компьютерного зрения идентифицируют продукты на полках, detect товары берутся с полок, и отслеживают изменения запасов в режиме реального времени.
Эта визуальная информация передается агенту искусственного интеллекта, который анализирует происходящее и определяет следующий шаг, например, обновление запасов, запуск запроса на пополнение запасов или принятие решения о том, когда привлечь покупателя. Затем генеративный искусственный интеллект играет ключевую роль, преобразуя эти решения в естественные взаимодействия с пользователем, такие как создание персонализированных описаний продуктов, ответы на вопросы или рекомендации альтернативных вариантов простым языком.
Вместе визуальный ИИ, ИИ-агенты и генеративный ИИ могут создать замкнутый цикл между видением, мышлением и действием. Визуальный ИИ обеспечивает осознание реального мира, ИИ-агенты координируют решения и рабочие процессы, а генеративный ИИ формирует способ передачи этих решений.
Искусственный интеллект в области зрения быстро становится чем-то большим, чем просто приятной дополнительной функцией. По мере того как продукты выходят за пределы экранов и появляются в физическом пространстве, способность понимать визуальный контекст становится одной из основных функций.
Продукты, которые могут видеть и интерпретировать окружающий мир, лучше подходят для уменьшения трения, реагирования в режиме реального времени и предоставления пользователям более естественного опыта. С точки зрения бизнес-стратегии, искусственный интеллект с функцией зрения создает преимущества во многих частях продукта.
Те же визуальные возможности могут использоваться для реализации функций, ориентированных на пользователя, автоматизации, проверок безопасности и анализа операционной деятельности. Со временем визуальные данные, генерируемые этими системами, также дают командам разработчиков более четкое представление о том, как продукты используются в реальных условиях, что позволяет принимать более обоснованные решения по дизайну и приоритезации.
Самое главное, что искусственный интеллект в области зрения способствует долгосрочной дифференциации. Поскольку конкуренты внедряют схожие интерфейсы и рабочие процессы, продукты, способные адаптироваться к реальным условиям, выделяются на фоне других.
Вкладывая средства в искусственный интеллект для обработки изображений на раннем этапе и включая его в план развития, команды разработчиков создают основу для более интеллектуальной автоматизации, более адаптивного взаимодействия и устойчивого конкурентного преимущества по мере развития возможностей искусственного интеллекта.
Искусственный интеллект в области зрения позволяет продуктам понимать визуальную информацию в режиме реального времени, что приводит к более плавному взаимодействию и более интуитивному пользовательскому опыту. В сочетании с генеративным искусственным интеллектом и искусственными интеллектуальными агентами продукты могут превращать то, что они видят, в значимые действия и рекомендации для пользователей. Для команд, занимающихся разработкой продуктов, внедрение искусственного интеллекта в области зрения — это практичный способ создавать более интеллектуальные продукты, которые остаются актуальными и конкурентоспособными на протяжении долгого времени.
Присоединяйтесь к нашему сообществу и посетите наш репозиторий GitHub, чтобы узнать больше об искусственном интеллекте. Ознакомьтесь с нашими страницами решений, чтобы узнать больше о компьютерном зрении в здравоохранении и искусственном интеллекте в сельском хозяйстве. Узнайте о наших вариантах лицензирования и начните создавать свои собственные решения в области компьютерного зрения.
