Использование ИИ для компьютерного зрения для создания более впечатляющего опыта использования продуктов

Взаимодействие с продуктами стремительно меняется. Сегодня люди ожидают, что продукты будут умнее, быстрее реагировать и проще в использовании — будь то покупки, работа или повседневные дела.

По мере того как ИИ становится доступнее и встраивается в повседневные продукты, ожидания продолжают расти. Теперь пользователи предполагают, что продукты будут подстраиваться под их потребности, экономить усилия и подсказывать, что делать, именно тогда, когда это нужно, а не постфактум.

Эти изменения побуждают команды применять ИИ более практично и реалистично. Например, визуальный ИИ, или компьютерное зрение: он опирается на искусственный интеллект (AI) и машинное обучение, чтобы анализировать изображения и видео, помогая продуктам понимать визуальный контекст и реагировать прямо во время взаимодействия.

Это позволяет внедрять функции на основе ИИ, которые оптимизируют рабочие процессы, упрощают типовые задачи и улучшают взаимодействие с клиентами без лишних усложнений. По мере развития визуальный ИИ становится естественным решением для практических задач в реальных продуктах.

Используя модели и алгоритмы компьютерного зрения на основе ИИ, продукты могут интерпретировать то, что видят пользователи, и реагировать на эту информацию в реальном времени. Это помогает упростить процесс оплаты, улучшить контроль качества и показывать нужные сведения именно тогда, когда они требуются.

Для продакт-менеджеров это открывает новые подходы к разработке продуктов на всех этапах жизненного цикла. Визуальный ИИ может передавать ценные сведения о поведении клиентов на панели мониторинга, основанные на данных, помогая командам проверять гипотезы, дорабатывать функции и принимать более взвешенные решения. В сочетании с масштабируемыми инструментами ИИ и сквозной интеграцией визуальный ИИ повышает операционную эффективность и способствует значимой цифровой трансформации, не усложняя взаимодействие с продуктом.

В этой статье мы расскажем, как визуальный ИИ помогает создавать более умные продукты в разных отраслях, какие ключевые сценарии использования формируют современные продукты и что нужно, чтобы разрабатывать и масштабировать такие возможности в реальных приложениях. Начнём!

Как визуальный ИИ меняет взаимодействие с продуктами#

Визуальный ИИ меняет взаимодействие с продуктами, позволяя продуктам понимать, что происходит вокруг, и реагировать в реальном времени. Вместо того чтобы полагаться только на кнопки, формы или заранее заданные правила, продукты теперь могут реагировать на то, что пользователи действительно видят и делают.

Благодаря этому взаимодействие становится естественнее и быстрее, а также лучше соответствует поведению людей в реальном мире. Это стало возможным благодаря моделям компьютерного зрения, таким как Ultralytics YOLO26, которые достаточно быстро и точно обрабатывают изображения и видео для непосредственного использования в продуктах.

В частности, модели вроде Ultralytics YOLO26 поддерживают множество основных задач компьютерного зрения, необходимых для взаимодействия с реальными продуктами. К ним относятся обнаружение объектов для поиска и идентификации элементов в сцене, классификация изображений для определения их содержания, сегментация экземпляров для отделения объектов от фона и оценка позы для определения положения и движений тела. Вместе эти возможности позволяют продуктам выйти за рамки простого ввода данных и реагировать на визуальный контекст в реальном времени.

Рис. 1. Пример обнаружения объектов с помощью Ultralytics YOLO26

Поскольку модели вроде Ultralytics YOLO26 быстрые и гибкие, команды разработчиков могут использовать их в самых разных сценариях: от распознавания товаров на полках магазинов до обнаружения инструментов в медицинских учреждениях и анализа активности в умном доме. Именно эта универсальность делает визуальный ИИ основой для создания более умных продуктов, способных лучше реагировать на действия пользователей.

Связь визуального ИИ с дизайном продуктов#

Прежде чем подробнее рассмотреть, как визуальный ИИ помогает создавать более умные продукты, давай разберёмся, как он связан с дизайном продуктов. Если продукт умеет анализировать визуальную информацию, это нужно учитывать при принятии дизайнерских решений.

Это значит, что дизайн продукта должен учитывать не только экраны и статичные интерфейсы, но и контекст реального мира. Дизайнерам нужно продумать, как и когда пользователи будут получать визуальные данные, в каких условиях должен работать продукт и как предоставлять понятную и своевременную обратную связь.

Представь, что мы создаём приложение для промышленной безопасности, которое использует визуальный ИИ для наблюдения за оборудованием или рабочими зонами. При разработке нужно учесть расположение камер, то, как работники узнают, что система анализирует сцену, и способы отправки оповещений, не отвлекающих от работы.

Рис. 2. Пример применения визуального ИИ для обеспечения безопасности (Источник)

В частности, в условиях промышленной безопасности пользователям важно понимать, что видит система и почему она реагирует. В дизайне должно быть ясно, когда система визуального ИИ уверена в своих выводах, когда она сомневается и когда всё ещё требуется человеческая оценка. Простые подтверждения, понятные объяснения оповещений и предсказуемое поведение помогают укрепить доверие к системе.

Основные преимущества визуального ИИ в продуктах#

Вот некоторые ключевые преимущества использования визуального ИИ в продуктах:

• Более умная автоматизация и рабочие процессы: визуальный ИИ позволяет продуктам запускать действия на основе того, что они видят в реальном мире. Например, система может определить, что предмет положили на поверхность, процесс начался или остановился либо возникла угроза безопасности, и автоматически отреагировать без участия человека.
• Более обоснованные решения: преобразуя визуальные данные в практически применимые выводы, визуальный ИИ предоставляет пользователям нужную информацию в нужный момент. Например, он может показывать сравнение товаров в магазине, выделять ошибки в производственном процессе или объяснять медицинские инструкции на основе того, что видит камера.
• Повышение безопасности и предотвращение ошибок: продукты на основе компьютерного зрения могут обнаруживать опасные условия или ошибки по мере их возникновения, например неправильное использование оборудования или появление угроз в окружающей среде. Благодаря этому системы безопасности могут предупредить пользователей, пока проблема не усугубилась.
• Повышение доступности и инклюзивности: визуальный ИИ упрощает использование продуктов для людей с разными возможностями. Например, он может читать вслух надписи, распознавать предметы для пользователей с нарушениями зрения или преобразовывать сложные изображения в понятные объяснения.

Применение компьютерного зрения для создания более умных продуктов#

Далее рассмотрим несколько примеров применения компьютерного зрения для создания более умных и интуитивно понятных продуктов.

Анализ интерфейсов медицинских продуктов с помощью визуального ИИ#

В медицинских продуктах не всегда легко разобраться. Надписи могут быть мелкими, инструкции — запутанными, а важные сведения часто скрываются за медицинскими терминами, которые трудно понять без специальных знаний.

Визуальный ИИ помогает решить эту проблему: пациенты и медицинские специалисты могут навести камеру на медицинский продукт и сразу получить понятную полезную информацию. Например, мобильное приложение со встроенной моделью компьютерного зрения может распознать рецептурную таблетку в реальном времени и объяснить, что это за препарат, как его принимать и на что обратить внимание.

Рис. 3. Обнаружение и подсчёт таблеток с помощью компьютерного зрения (Источник)

Системы визуального ИИ могут не только распознавать таблетки, но и обнаруживать медицинские предметы и считывать печатную информацию. Используя такие задачи компьютерного зрения, как обнаружение объектов, подобные решения распознают устройства, упаковки и инструменты, а затем применяют технологию оптического распознавания символов (OCR), чтобы извлекать с упаковок названия, инструкции по дозировке и предупреждения.

Визуальный ИИ в розничной торговле и покупках с дополненной реальностью#

Каждый бывал в ситуации, когда стоишь в магазине и пытаешься сравнить товары, цены или характеристики, одновременно разбираясь с этикетками и мелким шрифтом. Визуальный ИИ помогает упростить этот процесс: покупатели могут взаимодействовать с товарами напрямую с помощью камеры телефона, быстрее и интуитивнее находить нужное.

Вместо того чтобы сканировать полки или искать информацию в меню, покупатели могут навести телефон на товар и сразу увидеть полезные сведения поверх изображения на экране. Это могут быть характеристики товара, рейтинги, цены или сравнение с похожими товарами поблизости.

Сочетая обнаружение объектов в реальном времени с дополненной реальностью (AR), визуальный ИИ помогает покупателям сосредоточиться на выборе и принимать более уверенные решения. Хороший пример — исследовательские прототипы в этой области.

Распознавая товары в физических магазинах и показывая подходящие сведения в реальном времени, такие системы помогают быстрее принять решение. Кроме того, они создают более интерактивную, полезную и приятную атмосферу для покупок в магазине.

Умные кухонные и домашние устройства на основе компьютерного зрения#

Повседневные бытовые приборы могут приносить гораздо больше пользы, но часто не учитывают происходящее вокруг. Визуальный ИИ меняет ситуацию: приборы получают возможность видеть и анализировать действия пользователей в реальном времени, чтобы своевременно реагировать на происходящее.

Как это выглядит на практике? На умной кухне прибор может распознавать предметы, продукты или условия приготовления с помощью встроенной камеры и моделей компьютерного зрения, обученных на пользовательских данных.

Рис. 4. Пример набора данных с кухонными предметами (Источник)

Некоторые умные холодильники уже используют внутренние камеры для распознавания продуктов и учёта запасов. Благодаря этому пользователи могут проверять, что есть в холодильнике, пока делают покупки, или получать напоминания, когда продукты заканчиваются.

Визуальный ИИ можно использовать и в кухонных приборах, чтобы обнаруживать кастрюли на плите, следить за кипением или перегревом и распознавать опасные ситуации, например появление дыма. Реагируя на визуальные сигналы из реального мира, а не только на таймеры или ручной ввод, такие продукты лучше подстраиваются под то, что пользователи действительно делают на кухне.

Как команды разработчиков создают решения на основе визуального ИИ#

Изучая возможности визуального ИИ, ты можешь задуматься, как команды разработчиков воплощают такие решения в жизнь. Обычно всё начинается с определения того, где визуальные данные могут существенно улучшить продукт: например, помочь распознавать объекты или понимать окружение, чтобы упростить взаимодействие с продуктом.

Затем команды собирают визуальные данные, отражающие реальные сценарии использования, и подготавливают их для обучения. Это включает разметку изображений или видео и обучение моделей компьютерного зрения, таких как Ultralytics YOLO26, для решения задач вроде обнаружения объектов или сегментации экземпляров. Модели тестируют и дорабатывают, чтобы обеспечить их надёжную работу в реальных условиях.

После подготовки модели внедряют в продукты через API, периферийные устройства или облачные сервисы — в зависимости от требований к задержке и производительности. Затем команды отслеживают точность, собирают обратную связь и постоянно обновляют модели, чтобы визуальный ИИ оставался надёжным и соответствовал тому, как пользователи взаимодействуют с продуктом.

Будущее интеллектуальных продуктов: визуальный ИИ и ИИ-агенты#

По мере развития визуального ИИ и распространения ИИ сообщество специалистов видит, как модели компьютерного зрения встраиваются в более крупные и комплексные системы. Вместо того чтобы работать автономно, модели компьютерного зрения всё чаще становятся частью агентных систем визуального ИИ, которые объединяют визуальное восприятие, рассуждение и принятие решений.

Рассмотрим в качестве примера умный магазин. Модели компьютерного зрения распознают товары на полках, обнаруживают, когда их берут, и отслеживают изменения запасов в реальном времени.

Визуальная информация передаётся ИИ-агенту, который анализирует происходящее и определяет следующий шаг: например, обновить данные о запасах, создать запрос на пополнение или решить, когда обратиться к покупателю. Генеративный ИИ играет важную роль, превращая эти решения в естественное взаимодействие с пользователями: например, создаёт персонализированные описания товаров, отвечает на вопросы или простым языком рекомендует альтернативы.

Вместе визуальный ИИ, ИИ-агенты и генеративный ИИ образуют замкнутый цикл восприятия, анализа и действия. Визуальный ИИ помогает понимать реальный мир, ИИ-агенты координируют решения и рабочие процессы, а генеративный ИИ определяет, как сообщать об этих решениях.

Почему визуальный ИИ должен стать частью стратегии развития продукта#

Визуальный ИИ быстро перестаёт быть просто желательной функцией. По мере того как продукты выходят за пределы экранов и появляются в физических пространствах, понимание визуального контекста становится одним из ключевых факторов.

Продукты, способные видеть и интерпретировать окружающий мир, лучше справляются с тем, чтобы упростить взаимодействие, реагировать в реальном времени и создавать более естественный пользовательский опыт. С точки зрения бизнес-стратегии визуальный ИИ помогает улучшить сразу несколько аспектов продукта.

Одни и те же возможности компьютерного зрения могут обеспечивать функции для пользователей, автоматизацию, проверки безопасности и получение практических данных о работе компании. Со временем визуальные данные, собранные такими системами, также помогают командам лучше понять, как используют продукты в реальных условиях, и принимать более взвешенные решения о дизайне и приоритетах.

Но главное — визуальный ИИ помогает сохранять конкурентное отличие в долгосрочной перспективе. Когда конкуренты внедряют похожие интерфейсы и рабочие процессы, выделяются продукты, способные адаптироваться к реальным условиям.

Если инвестировать в визуальный ИИ на раннем этапе и заложить его в дорожную карту, команды разработчиков создадут основу для более умной автоматизации, адаптивного взаимодействия с продуктами и устойчивого конкурентного преимущества по мере развития возможностей ИИ.

Главные выводы#

Визуальный ИИ позволяет продуктам анализировать визуальную информацию в реальном времени, благодаря чему взаимодействие становится проще, а пользовательский опыт — интуитивнее. В сочетании с генеративным ИИ и ИИ-агентами продукты могут превращать увиденное в полезные действия и рекомендации для пользователей. Для команд разработчиков внедрение визуального ИИ — практичный способ создавать более умные продукты, которые сохраняют актуальность и конкурентоспособность.

Присоединяйся к нашему сообществу и загляни в наш репозиторий GitHub, чтобы узнать больше об ИИ. На страницах с описанием решений ты найдёшь дополнительную информацию о компьютерном зрении в здравоохранении и ИИ в сельском хозяйстве. Ознакомься с нашими вариантами лицензирования и начни создавать собственные решения на основе компьютерного зрения.