18 tháng 2, 2025
Khám phá các xu hướng hàng đầu về computer vision và AI trong năm 2025, từ những tiến bộ của AGI đến self-supervised learning, định hình tương lai của các hệ thống thông minh.
Trí tuệ nhân tạo (AI) đang phát triển với tốc độ chưa từng có, với những đột phá định hình các ngành công nghiệp và xác định lại công nghệ. Khi chúng ta bước sang năm 2025, những đổi mới AI tiếp tục vượt qua các ranh giới, từ việc cải thiện khả năng tiếp cận đến tinh chỉnh cách các mô hình AI học hỏi và tương tác.
Một trong những phát triển quan trọng nhất là hiệu quả ngày càng tăng của các mô hình AI. Chi phí đào tạo thấp hơn và kiến trúc được tối ưu hóa đang làm cho AI trở nên dễ tiếp cận hơn, cho phép các doanh nghiệp và nhà nghiên cứu triển khai các mô hình hiệu suất cao với ít tài nguyên hơn. Ngoài ra, các xu hướng như học tập tự giám sát và AI có thể giải thích đang làm cho các hệ thống AI trở nên mạnh mẽ hơn, dễ diễn giải và có khả năng mở rộng hơn.
Trong thị giác máy tính, các phương pháp mới như Vision Transformers (ViTs), AI biên và thị giác 3D đang thúc đẩy khả năng nhận thức và phân tích theo thời gian thực. Các kỹ thuật này đang mở ra những khả năng mới trong tự động hóa, chăm sóc sức khỏe, tính bền vững và robot, làm cho thị giác máy tính hiệu quả và có khả năng hơn bao giờ hết.
Trong bài viết này, chúng ta sẽ khám phá năm xu hướng AI hàng đầu toàn cầu và năm xu hướng thị giác máy tính hàng đầu định hình AI vào năm 2025, đồng thời làm nổi bật cách các tiến bộ trong thị giác máy tính như mô hình Ultralytics YOLO đang giúp thúc đẩy những thay đổi này.
Việc ứng dụng AI đang tăng tốc trong các ngành công nghiệp, với những tiến bộ mới giúp nâng cao hiệu quả mô hình, ra quyết định và các cân nhắc về mặt đạo đức. Từ việc giảm chi phí đào tạo đến cải thiện khả năng giải thích, AI đang phát triển để trở nên dễ mở rộng, minh bạch và dễ tiếp cận hơn.
Khả năng tiếp cận AI ngày càng tăng đang thay đổi cách huấn luyện và triển khai các mô hình. Những cải tiến trong kiến trúc mô hình và hiệu quả phần cứng đang giảm đáng kể chi phí huấn luyện các hệ thống AI quy mô lớn, giúp chúng có sẵn cho nhiều đối tượng người dùng hơn.
Ví dụ: Ultralytics YOLO11, mô hình thị giác máy tính mới nhất của Ultralytics, đạt được độ chính xác trung bình cao hơn (mAP) trên bộ dữ liệu COCO trong khi sử dụng ít hơn 22% tham số so với Ultralytics YOLOv8.
Điều này làm cho nó hiệu quả về mặt tính toán trong khi vẫn duy trì độ chính xác cao. Khi các mô hình AI trở nên nhẹ hơn, các doanh nghiệp và nhà nghiên cứu có thể tận dụng chúng mà không cần đến các tài nguyên máy tính mở rộng, giảm bớt các rào cản gia nhập.
Sự gia tăng khả năng tiếp cận công nghệ AI này đang thúc đẩy sự đổi mới trong nhiều lĩnh vực khác nhau, cho phép các công ty khởi nghiệp và các doanh nghiệp nhỏ hơn phát triển và triển khai các giải pháp AI mà trước đây thuộc về các tập đoàn lớn. Việc giảm chi phí đào tạo cũng đẩy nhanh chu kỳ lặp lại, cho phép thử nghiệm và tinh chỉnh các mô hình AI nhanh hơn.
AI agents (Tác nhân AI) đang trở nên tiên tiến hơn, thu hẹp khoảng cách hướng tới Trí tuệ nhân tạo tổng quát (AGI). Không giống như các hệ thống AI truyền thống được thiết kế cho các tác vụ hẹp, các tác nhân này có thể học hỏi liên tục, thích ứng với môi trường động và đưa ra các quyết định độc lập dựa trên dữ liệu theo thời gian thực.
Vào năm 2025, các hệ thống đa tác tử - nơi nhiều tác tử AI cộng tác để đạt được các mục tiêu phức tạp - dự kiến sẽ trở nên nổi bật hơn. Các hệ thống này có thể tối ưu hóa quy trình làm việc, tạo ra thông tin chi tiết và hỗ trợ ra quyết định trong các ngành công nghiệp. Ví dụ: trong dịch vụ khách hàng, các tác tử AI có thể xử lý các yêu cầu phức tạp, học hỏi từ mỗi tương tác để cải thiện các phản hồi trong tương lai. Trong sản xuất, chúng có thể giám sát dây chuyền sản xuất, điều chỉnh theo thời gian thực để duy trì hiệu quả và giải quyết các tắc nghẽn tiềm ẩn. Trong logistics, AI đa tác tử có thể điều phối chuỗi cung ứng một cách linh hoạt, giảm thiểu sự chậm trễ và tối ưu hóa việc phân bổ nguồn lực.
Bằng cách tích hợp học tăng cường và các cơ chế tự cải thiện, các tác nhân AI này đang tiến tới khả năng tự chủ cao hơn, giảm nhu cầu can thiệp của con người vào các tác vụ vận hành phức tạp. Khi các hệ thống AI đa tác nhân tiến bộ, chúng có thể mở đường cho tự động hóa thông minh, có khả năng thích ứng và mở rộng hơn, từ đó nâng cao hơn nữa hiệu quả trong các ngành công nghiệp.
Môi trường ảo do AI tạo ra đang thay đổi cách đào tạo robot, hệ thống tự động và trợ lý kỹ thuật số. Sân chơi ảo mang tính sáng tạo cho phép các mô hình AI mô phỏng các tình huống trong thế giới thực, cải thiện khả năng thích ứng của chúng trước khi triển khai.
Ví dụ: xe tự lái được huấn luyện trong môi trường do AI tạo ra, mô phỏng các điều kiện thời tiết, tình huống đường xá và tương tác của người đi bộ khác nhau. Tương tự, cánh tay robot trong các nhà máy tự động trải qua quá trình huấn luyện trong các dây chuyền sản xuất mô phỏng trước khi chúng hoạt động trong môi trường vật lý.
Bằng cách sử dụng các không gian học tập ảo này, các hệ thống AI có thể giảm sự phụ thuộc vào việc thu thập dữ liệu thực tế tốn kém, dẫn đến việc lặp lại mô hình nhanh hơn và tăng khả năng phục hồi trước các tình huống mới. Cách tiếp cận này không chỉ đẩy nhanh quá trình phát triển mà còn đảm bảo rằng các tác nhân AI được chuẩn bị tốt hơn cho sự phức tạp của các ứng dụng trong thế giới thực.
Khi AI ngày càng tham gia nhiều hơn vào các quy trình ra quyết định, những lo ngại về mặt đạo đức liên quan đến sự thiên vị, quyền riêng tư và trách nhiệm giải trình ngày càng trở nên quan trọng. Các mô hình AI cần đảm bảo tính công bằng, minh bạch và tuân thủ các quy định, đặc biệt là trong các ngành nhạy cảm như chăm sóc sức khỏe, tài chính và tuyển dụng.
Vào năm 2025, chúng tôi dự đoán các quy định chặt chẽ hơn và sự nhấn mạnh mạnh mẽ hơn vào AI có trách nhiệm, thúc đẩy các công ty phát triển các mô hình có thể giải thích và kiểm toán được. Các doanh nghiệp chủ động áp dụng các khuôn khổ AI đạo đức sẽ đạt được sự tin tưởng của người tiêu dùng, đáp ứng các yêu cầu tuân thủ và đảm bảo tính bền vững lâu dài trong việc áp dụng AI.
Khi các mô hình AI ngày càng phức tạp, khả năng giải thích (explainability) đang trở thành ưu tiên hàng đầu. AI có khả năng giải thích (XAI) nhằm mục đích làm cho các hệ thống AI trở nên minh bạch hơn, đảm bảo rằng con người có thể hiểu được quy trình ra quyết định của chúng.
Trong các ngành như y tế và tài chính, nơi các đề xuất của AI tác động đến các quyết định quan trọng, XAI có thể trở thành một công cụ mạnh mẽ. Các bệnh viện sử dụng AI để chẩn đoán hình ảnh và các ngân hàng dựa vào AI để hợp lý hóa quy trình làm việc sẽ yêu cầu các mô hình có thể cung cấp thông tin chi tiết có thể giải thích được, cho phép các bên liên quan hiểu lý do tại sao một quyết định được đưa ra.
Bằng cách triển khai các framework XAI, các tổ chức có thể xây dựng lòng tin vào các mô hình AI, cải thiện việc tuân thủ quy định và đảm bảo rằng các hệ thống tự động vẫn có trách nhiệm giải trình.
Thị giác máy tính đang phát triển nhanh chóng, với các kỹ thuật mới cải thiện độ chính xác, hiệu quả và khả năng thích ứng trong các ngành công nghiệp. Khi các hệ thống thị giác hỗ trợ bởi AI trở nên dễ mở rộng và linh hoạt hơn, chúng đang mở ra những khả năng mới trong tự động hóa, chăm sóc sức khỏe, tính bền vững và robot học.
Vào năm 2025, những tiến bộ như học tự giám sát, vision transformer và AI biên dự kiến sẽ nâng cao cách máy móc nhận thức, phân tích và tương tác với thế giới. Những đổi mới này sẽ tiếp tục thúc đẩy quá trình xử lý hình ảnh theo thời gian thực, nhận diện đối tượng và giám sát môi trường, giúp các hệ thống thị giác hỗ trợ bởi AI hiệu quả và dễ tiếp cận hơn trong các ngành công nghiệp.
Đào tạo AI truyền thống dựa vào các tập dữ liệu lớn được gắn nhãn, có thể tốn thời gian và tốn kém để quản lý. Tự học (SSL) đang giảm sự phụ thuộc này bằng cách cho phép các mô hình AI học các mẫu và cấu trúc từ dữ liệu chưa được gắn nhãn, làm cho chúng có khả năng mở rộng và thích ứng hơn.
Trong thị giác máy tính, SSL đặc biệt có giá trị cho các ứng dụng mà dữ liệu được gắn nhãn rất khan hiếm, chẳng hạn như hình ảnh y tế, phát hiện lỗi sản xuất và hệ thống tự động. Bằng cách học từ dữ liệu hình ảnh thô, các mô hình có thể tinh chỉnh sự hiểu biết của chúng về các đối tượng và mẫu mà không cần chú thích thủ công.
Ví dụ: các mô hình thị giác máy tính có thể tận dụng học tự giám sát (self-supervised learning) để cải thiện hiệu suất phát hiện đối tượng, ngay cả khi được huấn luyện trên các tập dữ liệu nhỏ hơn hoặc nhiều nhiễu hơn. Điều này có nghĩa là các hệ thống thị giác hỗ trợ bởi AI có thể hoạt động trong các môi trường đa dạng với việc đào tạo lại tối thiểu, cải thiện tính linh hoạt của chúng trong các ngành như роботехника, nông nghiệp và giám sát thông minh.
Khi SSL tiếp tục phát triển, nó sẽ dân chủ hóa quyền truy cập vào các mô hình AI hiệu suất cao, giảm chi phí đào tạo và làm cho các hệ thống thị giác hỗ trợ bởi AI trở nên mạnh mẽ và có khả năng mở rộng hơn trong các ngành công nghiệp.
Vision transformers (ViTs) đang trở thành một công cụ mạnh mẽ để phân tích hình ảnh, cung cấp một cách hiệu quả khác để xử lý dữ liệu trực quan cùng với Mạng nơ-ron tích chập (CNN). Tuy nhiên, không giống như CNN, xử lý hình ảnh bằng cách sử dụng các trường tiếp nhận cố định, ViT tận dụng các cơ chế tự chú ý để nắm bắt các mối quan hệ toàn cục trên toàn bộ hình ảnh, cải thiện khả năng trích xuất đặc trưng tầm xa.
ViT đã cho thấy hiệu suất mạnh mẽ trong phân loại hình ảnh, phát hiện đối tượng và phân đoạn, đặc biệt trong các ứng dụng đòi hỏi độ chi tiết phân giải cao, chẳng hạn như hình ảnh y tế, viễn thám và kiểm tra chất lượng. Khả năng xử lý toàn bộ hình ảnh một cách tổng thể giúp chúng phù hợp với các tác vụ thị giác phức tạp, nơi các mối quan hệ không gian là rất quan trọng.
Một trong những thách thức lớn nhất đối với ViT là chi phí tính toán của chúng, nhưng những tiến bộ gần đây đã cải thiện hiệu quả của chúng. Vào năm 2025, chúng ta có thể mong đợi các kiến trúc ViT được tối ưu hóa sẽ được áp dụng rộng rãi hơn, đặc biệt là trong các ứng dụng điện toán biên, nơi xử lý theo thời gian thực là rất cần thiết.
Khi ViT và CNN phát triển song song, các hệ thống thị giác hỗ trợ bởi AI sẽ trở nên linh hoạt và có khả năng hơn, mở ra những khả năng mới trong điều hướng tự động, tự động hóa công nghiệp và chẩn đoán y tế có độ chính xác cao.
Thị giác máy tính đang tiến xa hơn việc phân tích hình ảnh 2D, với thị giác 3D và ước tính độ sâu cho phép các mô hình AI nhận thức các mối quan hệ không gian chính xác hơn. Sự tiến bộ này rất quan trọng đối với các ứng dụng đòi hỏi nhận thức độ sâu chính xác, chẳng hạn như robot, xe tự hành và thực tế tăng cường (AR).
Các phương pháp ước tính độ sâu truyền thống dựa vào camera стерео hoặc cảm biến LiDAR, nhưng các phương pháp dựa trên AI hiện đại sử dụng ước tính độ sâu đơn mắt và tái cấu trúc đa góc nhìn để suy ra độ sâu từ hình ảnh tiêu chuẩn. Điều này cho phép hiểu cảnh 3D theo thời gian thực, làm cho hệ thống AI có khả năng thích ứng hơn trong môi trường động.
Ví dụ: Trong điều hướng tự động, thị giác 3D tăng cường khả năng phát hiện chướng ngại vật và lập kế hoạch đường đi bằng cách cung cấp bản đồ độ sâu chi tiết về môi trường xung quanh. Trong tự động hóa công nghiệp, robot được trang bị khả năng nhận thức 3D có thể thao tác các vật thể với độ chính xác cao hơn, cải thiện hiệu quả trong sản xuất, hậu cần và tự động hóa kho hàng.
Ngoài ra, các ứng dụng AR và VR đang được hưởng lợi từ ước tính độ sâu dựa trên AI, cho phép trải nghiệm sống động hơn bằng cách ánh xạ chính xác các đối tượng ảo vào không gian vật lý. Khi các mô hình thị giác nhận biết độ sâu trở nên nhẹ hơn và hiệu quả hơn, việc áp dụng chúng dự kiến sẽ tăng lên trong các lĩnh vực điện tử tiêu dùng, an ninh và viễn thám.
Công nghệ chụp ảnh đa phổ và siêu phổ hỗ trợ bởi AI đang chuyển đổi ngành nông nghiệp, giám sát môi trường và chẩn đoán y tế bằng cách phân tích ánh sáng vượt ra ngoài quang phổ nhìn thấy được. Không giống như các máy ảnh truyền thống chỉ thu được các bước sóng đỏ, lục và lam (RGB), chụp ảnh siêu phổ thu được hàng trăm dải quang phổ, cung cấp thông tin chi tiết về các đặc tính vật liệu và cấu trúc sinh học.
Trong nông nghiệp chính xác, chụp ảnh siêu phổ có thể đánh giá sức khỏe của đất, theo dõi bệnh thực vật và phát hiện sự thiếu hụt chất dinh dưỡng. Nông dân có thể sử dụng các mô hình hỗ trợ bởi AI để phân tích tình trạng cây trồng theo thời gian thực, tối ưu hóa việc tưới tiêu và sử dụng thuốc trừ sâu đồng thời cải thiện hiệu quả năng suất tổng thể.
Trong chẩn đoán hình ảnh y tế, phân tích siêu phổ đang được khám phá để phát hiện bệnh sớm, đặc biệt là trong chẩn đoán ung thư và phân tích mô. Bằng cách phát hiện các biến thể nhỏ trong thành phần sinh học, các hệ thống hình ảnh hỗ trợ bởi AI có thể hỗ trợ chẩn đoán ở giai đoạn sớm, cải thiện kết quả điều trị cho bệnh nhân.
Khi phần cứng chụp ảnh siêu phổ trở nên nhỏ gọn và tiết kiệm chi phí hơn, các công cụ phân tích hỗ trợ bởi AI sẽ được áp dụng rộng rãi hơn trong các ngành công nghiệp, cải thiện hiệu quả trong nông nghiệp, bảo tồn và chăm sóc sức khỏe.
AI đang tiến gần hơn đến biên (edge), với các mô hình thị giác máy tính chạy trực tiếp trên các thiết bị biên như máy bay không người lái (drone), camera an ninh và cảm biến công nghiệp. Bằng cách xử lý dữ liệu cục bộ, AI biên giảm độ trễ, tăng cường bảo mật và giảm thiểu sự phụ thuộc vào điện toán đám mây.
Một ưu điểm chính của điện toán biên là khả năng cho phép đưa ra quyết định theo thời gian thực trong môi trường mà kết nối đám mây bị hạn chế hoặc không khả thi. Ví dụ: AI biên trong nông nghiệp có thể được triển khai trên máy bay không người lái để theo dõi sức khỏe cây trồng, phát hiện sự xâm nhập của sâu bệnh và đánh giá điều kiện đất đai trong thời gian thực. Bằng cách xử lý dữ liệu trực tiếp trên máy bay không người lái, các hệ thống này có thể cung cấp thông tin chi tiết ngay lập tức cho nông dân, tối ưu hóa việc sử dụng tài nguyên và cải thiện hiệu quả năng suất mà không cần dựa vào kết nối đám mây liên tục.
Các mô hình như YOLO11, được tối ưu hóa để triển khai gọn nhẹ, cho phép phát hiện đối tượng theo thời gian thực, tốc độ cao trên các thiết bị biên, khiến chúng trở nên lý tưởng cho môi trường tiêu thụ điện năng thấp. Khi AI biên ngày càng tiết kiệm năng lượng và chi phí, chúng tôi kỳ vọng việc áp dụng rộng rãi hơn trong máy bay không người lái tự hành, robot và hệ thống giám sát dựa trên IoT.
Bằng cách kết hợp điện toán biên với thị giác hỗ trợ bởi AI, các ngành công nghiệp có thể đạt được khả năng mở rộng lớn hơn, thời gian phản hồi nhanh hơn và tăng cường bảo mật, biến thị giác AI thời gian thực thành nền tảng của tự động hóa vào năm 2025.
Khi AI và thị giác máy tính tiếp tục phát triển, những xu hướng này sẽ định hình tương lai của tự động hóa, khả năng tiếp cận và ra quyết định thông minh. Từ học tập tự giám sát đến điện toán biên, các hệ thống do AI cung cấp đang trở nên hiệu quả hơn, có khả năng mở rộng và thích ứng hơn trong các ngành công nghiệp.
Trong lĩnh vực thị giác máy tính, việc ứng dụng Vision Transformers, nhận thức 3D và chụp ảnh siêu phổ sẽ mở rộng vai trò của AI trong chẩn đoán hình ảnh y tế, hệ thống tự động và giám sát môi trường. Những tiến bộ này làm nổi bật cách thị giác hỗ trợ bởi AI đang phát triển vượt ra ngoài các ứng dụng truyền thống, cho phép tăng hiệu quả và độ chính xác trong các tình huống thực tế.
Cho dù là cải thiện thị giác AI theo thời gian thực, tăng cường khả năng giải thích hay cho phép các môi trường tạo sinh thông minh hơn, những xu hướng này nhấn mạnh tác động ngày càng tăng của AI đối với sự đổi mới và tính bền vững.
Khám phá cách các mô hình YOLO đang thúc đẩy những tiến bộ trong các ngành công nghiệp, từ nông nghiệp đến chăm sóc sức khỏe. Khám phá kho lưu trữ GitHub của chúng tôi để khám phá những phát triển mới nhất và tham gia cộng đồng của chúng tôi để cộng tác với những người đam mê và các chuyên gia về AI. Xem các tùy chọn cấp phép của chúng tôi để bắt đầu các dự án Vision AI của bạn ngay hôm nay.
