Bằng cách nhấp vào “Chấp nhận tất cả Cookie”, bạn đồng ý với việc lưu trữ cookie trên thiết bị của mình để tăng cường khả năng điều hướng trang web, phân tích việc sử dụng trang web và hỗ trợ các nỗ lực tiếp thị của chúng tôi. Thêm thông tin
Cài đặt Cookie
Bằng cách nhấp vào “Chấp nhận tất cả Cookie”, bạn đồng ý với việc lưu trữ cookie trên thiết bị của mình để tăng cường khả năng điều hướng trang web, phân tích việc sử dụng trang web và hỗ trợ các nỗ lực tiếp thị của chúng tôi. Thêm thông tin
Tìm hiểu cách thị giác máy tính và AI tăng cường các thiết bị hàng ngày bằng cách cho phép phản hồi nhanh hơn, hiệu quả cao hơn và cải thiện trải nghiệm hàng ngày.
Thế giới xung quanh chúng ta đang lặng lẽ thay đổi. Ở những nơi như văn phòng, trung tâm mua sắm, sân bay và nhà ga xe lửa, các thiết bị hàng ngày đang trở nên thông minh hơn. Những gì từng là thiết bị và máy móc đơn giản giờ đây đang học cách hiểu những gì đang xảy ra xung quanh chúng và phản hồi một cách độc lập.
Sự chuyển đổi này được thúc đẩy bởi trí tuệ nhân tạo (AI), đặc biệt thông qua các giải pháp thị giác máy tính. Vision AI cho phép máy móc diễn giải các đầu vào trực quan từ camera và xử lý chúng trong thời gian thực, cho phép chúng nhận dạng người, vật thể và thậm chí cả hành động khi chúng xảy ra.
Khi những khả năng này phát triển, trí tuệ nhân tạo đang vượt ra ngoài các phòng thí nghiệm nghiên cứu và các công ty công nghệ cao và trở thành một phần của cuộc sống hàng ngày. Do việc áp dụng rộng rãi AI này, dự báo thị trường dự đoán chi tiêu AI toàn cầu sẽ đạt 632 tỷ đô la vào năm 2028.
Trong bài viết này, chúng ta sẽ khám phá cách AI đang lặng lẽ cải thiện các thiết bị chúng ta sử dụng hàng ngày và cách tiến trình này đang bắt đầu thay đổi cách chúng ta sống, làm việc và tương tác với môi trường xung quanh.
Các thiết bị thông minh hỗ trợ AI đang trở thành tiêu chuẩn mới
Máy móc đang trở nên có khả năng hơn nhờ những cải tiến đáng kể trong công nghệ. Ví dụ: bộ xử lý đã trở nên nhỏ hơn, nhanh hơn và giá cả phải chăng hơn, cho phép máy móc xử lý các tác vụ phức tạp một cách độc lập. Kết hợp với các cảm biến như camera và máy dò chuyển động, những máy này có thể thu thập thông tin, diễn giải môi trường xung quanh và phản hồi trong thời gian thực.
Thị giác máy tính đóng một vai trò quan trọng ở đây. Nó cho phép máy móc hiểu trực quan môi trường của chúng và phản ứng phù hợp. Các mô hình Vision AI như Ultralytics YOLO11 hỗ trợ các tác vụ như phát hiện đối tượng và phân đoạn thể hiện có thể giúp xác định người, vật thể và hành động một cách nhanh chóng và chính xác.
Hình 1. Một ví dụ về việc sử dụng YOLO11 để phân đoạn các đối tượng trong ảnh.
Khi quá trình xử lý AI này diễn ra trực tiếp trên thiết bị thu thập dữ liệu, nó được gọi là AI biên. Điều này giúp loại bỏ nhu cầu truyền dữ liệu lên đám mây và chờ phản hồi, dẫn đến phản ứng nhanh hơn, tăng cường quyền riêng tư và hiệu suất đáng tin cậy hơn, ngay cả khi không có kết nối internet mạnh.
Nhờ những lợi ích này, hơn 80% doanh nghiệp hiện đang sử dụng AI trong nhiều khía cạnh hoạt động của họ. Sự tiến bộ ổn định này đang lặng lẽ biến các thiết bị gia dụng hàng ngày thành các hệ thống thông minh, phản hồi nhanh mà chúng ta ngày càng có thể tin cậy.
Tìm hiểu các tác vụ thị giác máy tính chính
Trước khi chúng ta đi sâu vào các ví dụ hàng ngày về máy móc thông minh, đây là cái nhìn cận cảnh về một số tác vụ thị giác máy tính mà các ứng dụng này dựa vào:
Phát hiện đối tượng: Tác vụ này cho phép máy móc tìm và xác định các đối tượng cụ thể trong một hình ảnh hoặc khung hình video - ví dụ: phát hiện một tách cà phê trên mặt bàn hoặc một người bước vào phòng.
Theo dõi đối tượng: Khi một đối tượng đã được phát hiện, việc theo dõi sẽ theo dõi chuyển động của nó trên nhiều khung hình, chẳng hạn như theo dõi một người khi họ di chuyển qua sảnh hoặc theo dõi một sản phẩm được lấy từ kệ.
Phân đoạn thể hiện: Tác vụ này không chỉ đơn thuần là phát hiện các đối tượng bằng cách phác thảo hình dạng và ranh giới chính xác của từng mục, giúp các hệ thống phân biệt giữa các đối tượng chồng chéo hoặc có hình dạng tương tự, hữu ích trong các môi trường lộn xộn như máy bán hàng tự động hoặc thùng rác.
Phân loại ảnh: Nó liên quan đến việc gán nhãn cho toàn bộ hình ảnh dựa trên nội dung của nó, chẳng hạn như xác định xem một bức ảnh có chứa chất thải tái chế hay thức ăn thừa trong một hệ thống xử lý thông minh hay không.
Ước tính tư thế (Pose estimation): Giúp máy móc hiểu được vị trí và hướng của cơ thể người bằng cách xác định các điểm chính như khớp và chi, cho phép ứng dụng trong các hệ thống phản hồi thể lực hoặc phát hiện sự mệt mỏi dựa trên tư thế.
Khám phá các ví dụ về Vision AI trong cuộc sống hàng ngày và máy móc
Tiếp theo, hãy khám phá một số ví dụ về cách thị giác máy tính và AI đang được sử dụng trong các loại máy móc mà bạn có thể bắt gặp trong cuộc sống hàng ngày.
Máy móc thông minh đang hỗ trợ xử lý chất thải tốt hơn
Chắc hẳn ai trong chúng ta cũng từng có khoảnh khắc do dự trước thùng rác - khi uống xong đồ uống hoặc ăn xong đồ ăn nhẹ và tự hỏi: "Cái này bỏ đi đâu?". Cốc này có thể tái chế không? Có thể ủ được không? Hay chỉ là rác? Hầu hết thời gian, đó chỉ là một phỏng đoán.
Thùng rác thông minh đang giúp đưa ra quyết định đó dễ dàng hơn. Sử dụng Vision AI, các thùng này có thể nhận dạng các loại chất thải khác nhau và tự động phân loại các vật phẩm mà không cần bất kỳ sự trợ giúp nào từ người dùng.
Các hệ thống như TrashBot và Bin-e sử dụng camera và thị giác máy tính để phân loại các vật liệu như nhựa, giấy hoặc thực phẩm. Sau khi được xác định, vật phẩm sẽ được đặt vào ngăn chứa chính xác.
Hình 2. Thùng rác thông minh có thể tự động phân loại rác thải bằng computer vision.
Những máy móc thông minh này có thể giảm lỗi tái chế và cải thiện hiệu quả. Một số thùng thậm chí có thể cung cấp phản hồi theo thời gian thực bằng đèn hoặc màn hình để hiển thị cho người dùng cách chất thải của họ đang được xử lý. Chúng cũng có thể theo dõi mức độ đầy của từng ngăn và cảnh báo nhân viên khi đến thời gian thu gom.
Đằng sau hậu trường, các thùng rác thông minh thu thập dữ liệu hữu ích về các loại và số lượng chất thải đang bị loại bỏ. Điều này giúp các tổ chức hiểu rõ hơn về thói quen thải chất thải của họ và hỗ trợ tiến trình hướng tới các mục tiêu bền vững.
Tích hợp trí tuệ máy vào tủ lạnh thông minh
Tủ lạnh thông minh đang trở thành một bản nâng cấp phổ biến và tiện lợi so với máy bán hàng tự động truyền thống, đặc biệt ở những nơi như văn phòng, phòng tập thể dục và không gian dùng chung. Thay vì nhập mã hoặc nhấn nút, bạn chỉ cần quét mã QR, mở tủ lạnh và lấy những gì bạn cần.
Những tủ lạnh này được hỗ trợ bởi Vision AI. Camera bên trong theo dõi các kệ và theo dõi những gì được lấy hoặc trả lại trong thời gian thực. Hệ thống phát hiện trực quan các vật phẩm dựa trên hình dạng, kích thước và vị trí của chúng, do đó không cần mã vạch hoặc cảm biến trọng lượng.
Hình 3. Một ví dụ về tủ lạnh thông minh sử dụng Vision AI.
Thị giác máy tính xử lý mọi thứ phía sau hậu trường. Nó hỗ trợ việc lưu giữ hồ sơ chính xác về hàng tồn kho, giúp người vận hành dễ dàng bổ sung hàng hóa. Theo dõi dựa trên thị giác mang lại sự tiện lợi cho người dùng và hiệu quả cho doanh nghiệp, đồng thời không đòi hỏi nỗ lực thêm từ cả hai bên.
Đỗ xe nhanh hơn và dễ dàng hơn với các thiết bị hỗ trợ AI
Việc thanh toán phí đỗ xe đang trở nên đơn giản hơn nhờ AI. Trong nhiều bãi đỗ xe công cộng và thương mại, đồng hồ tính tiền thông minh không còn yêu cầu tiền xu, vé hoặc biên lai in. Thay vào đó, chúng sử dụng thị giác máy tính để nhận dạng xe và tự động xử lý thanh toán.
Một công nghệ cốt lõi đằng sau điều này là Nhận dạng biển số xe tự động (ANPR). Khi một chiếc xe hơi đi vào bãi đỗ, camera sẽ chụp biển số xe và hệ thống sử dụng thị giác máy tính và Nhận dạng ký tự quang học (OCR) để đọc văn bản. Điều này giúp loại bỏ sự cần thiết của vé vật lý hoặc thủ tục đăng ký thủ công.
Hình 4. Phát hiện và đọc biển số xe theo thời gian thực với Vision AI.
Các hệ thống thông minh này giúp việc đỗ xe nhanh hơn cho người lái xe và hiệu quả hơn cho người vận hành. Chúng giảm thiểu lỗi do con người, cắt giảm chi phí bảo trì và cho phép quản lý không gian tốt hơn. Với AI thực hiện các công việc nặng nhọc, việc đỗ xe trở nên suôn sẻ và hợp lý hơn.
Thị giác máy tính mang đến sự tinh tế cá nhân cho máy pha cà phê
Máy pha cà phê đã là một phần của cuộc sống hàng ngày trong nhiều thập kỷ, có mặt ở khắp mọi nơi, từ văn phòng và quán cà phê đến sân bay và trạm xăng. Giờ đây, các nhà nghiên cứu và công ty công nghệ đang khám phá cách Vision AI có thể làm cho những chiếc máy này trở nên thông minh và cá nhân hóa hơn.
Ví dụ: các máy thông minh có camera tích hợp có thể chụp ảnh khuôn mặt của người dùng và phân tích các đặc điểm như mắt trũng hoặc biểu cảm mệt mỏi để phát hiện các dấu hiệu mệt mỏi. Dựa trên phân tích này, máy có thể điều chỉnh độ đậm đặc của cà phê, pha một thức uống nhẹ hơn nếu bạn trông tỉnh táo hoặc một thức uống đậm đặc hơn nếu bạn trông mệt mỏi, để giúp bạn cảm thấy sảng khoái hơn.
Hình 5. Một cỗ máy sử dụng Vision AI để điều chỉnh độ đậm nhạt của tách cà phê dựa trên các tín hiệu trên khuôn mặt.
Ưu và nhược điểm của thiết bị thông minh hỗ trợ bởi AI
AI đang làm cho các thiết bị hàng ngày trở nên thông minh và trực quan hơn, mang lại nhiều lợi ích cho người dùng. Dưới đây là một số ưu điểm chính mà các công nghệ này mang lại cho cuộc sống hàng ngày:
Tiện lợi: Thị giác máy tính cho phép các thiết bị nhận diện người dùng và đồ vật, giảm nhu cầu sử dụng nút bấm hoặc nhập liệu thủ công, giúp các tương tác trở nên liền mạch hơn.
Tương tác không chạm: Trong các môi trường mà vấn đề vệ sinh được quan tâm (như bệnh viện hoặc dịch vụ thực phẩm), các thiết bị dựa trên thị giác cho phép người dùng tương tác mà không cần tiếp xúc vật lý.
Khả năng tiếp cận: Đối với người dùng khuyết tật, thị giác máy tính có thể cho phép điều khiển bằng cử chỉ, nhận dạng khuôn mặt để xác thực hoặc nhận dạng đối tượng để hỗ trợ các công việc hàng ngày.
Đồng thời, những tiến bộ này cũng đi kèm với một số thách thức. Dưới đây là một vài nhược điểm tiềm ẩn cần xem xét khi sử dụng các thiết bị thông minh hỗ trợ bởi AI:
Lo ngại về quyền riêng tư: Vì thị giác máy tính thường dựa vào camera, nên nó có thể làm dấy lên lo ngại về việc bị ghi lại hoặc theo dõi, đặc biệt là ở những không gian chung hoặc công cộng.
Phụ thuộc vào ánh sáng và vị trí: Các hệ thống thị giác máy tính đòi hỏi ánh sáng tốt và tầm nhìn rõ ràng để hoạt động bình thường, điều này có thể hạn chế độ tin cậy của chúng trong một số môi trường nhất định.
Độ phức tạp tăng lên: Các thiết bị hỗ trợ thị giác thường đòi hỏi hỗ trợ kỹ thuật nhiều hơn, cập nhật phần mềm thường xuyên và hiệu chỉnh cẩn thận để hoạt động bình thường.
Những điều cần nhớ
Các máy móc chúng ta sử dụng hàng ngày đang dần trở nên có khả năng hơn. Với Vision AI, giờ đây chúng có thể thấy những gì đang xảy ra xung quanh, hiểu nó và phản hồi nhanh chóng. Điều này giúp làm cho các công việc hàng ngày trở nên nhanh hơn, dễ dàng hơn và tự nhiên hơn.
Với việc AI tăng cường các công cụ mà chúng ta đã phụ thuộc vào, kết quả là một thế giới nơi các máy móc quen thuộc hoạt động tốt hơn, với ít nỗ lực hơn từ chúng ta. Khi công nghệ này tiếp tục phát triển, chúng ta có thể mong đợi nhiều tương tác thông minh, liền mạch hơn được dệt vào cấu trúc của cuộc sống hàng ngày.
