Khám phá cách chiến lược AI thị giác doanh nghiệp giúp các tổ chức chuyển đổi dữ liệu trực quan thành quyết định nhanh hơn, hoạt động có khả năng mở rộng và lợi thế cạnh tranh bền vững.
Nhiều doanh nghiệp đã tạo ra lượng lớn dữ liệu hình ảnh thông qua các hoạt động hàng ngày, sử dụng camera, cảm biến và các hệ thống hình ảnh khác. Tuy nhiên, hầu hết dữ liệu này được lưu trữ và bị lãng quên. Nó trở thành tiềm năng chưa được khai thác thay vì nguồn thông tin hữu ích theo thời gian thực.
Hình ảnh và video thường chỉ được xem xét sau khi xảy ra sự cố. Cách tiếp cận phản ứng này dựa vào việc kiểm tra thủ công hoặc báo cáo chậm trễ. Do đó, dữ liệu trực quan hiếm khi được sử dụng như một phần của quá trình ra quyết định hàng ngày giữa các nhóm và hệ thống để tạo ra giá trị kinh doanh.
Ví dụ, một nhà kho có thể có camera giám sát mọi lối đi. Tuy nhiên, thông thường đoạn phim chỉ được xem lại sau khi hàng hóa bị mất hoặc xảy ra sự cố an toàn. Đến khi dữ liệu được phân tích, cơ hội để ngăn chặn vấn đề hoặc áp dụng các biện pháp giảm thiểu hiệu quả rất có thể đã trôi qua.
Chiến lược và lộ trình Trí tuệ nhân tạo thị giác (Vision AI) cấp doanh nghiệp giúp thay đổi xu hướng này. Bằng cách tự động phân tích hình ảnh và video bằng trí tuệ nhân tạo (AI) , các nhà lãnh đạo doanh nghiệp và tổ chức có thể biến dữ liệu hình ảnh thành tín hiệu kịp thời.
Cụ thể, thị giác máy tính là lĩnh vực trí tuệ nhân tạo cho phép các hệ thống hiểu và diễn giải thông tin hình ảnh. Không giống như trí tuệ nhân tạo tạo sinh, tập trung vào việc tạo ra nội dung mới, thị giác máy tính được thiết kế để trích xuất ý nghĩa từ dữ liệu hình ảnh thực tế hiện có.
Khi việc ứng dụng AI tiếp tục phát triển mạnh mẽ trong các hệ thống doanh nghiệp, Vision AI cho phép các nhóm detect Giúp phát hiện vấn đề sớm hơn và phản hồi nhanh hơn. Nó cũng cho phép thông tin trực quan trở thành đầu vào thiết thực cho các hoạt động hàng ngày.
Trong bài viết này, chúng ta sẽ cùng tìm hiểu cách các doanh nghiệp có thể ứng dụng Trí tuệ nhân tạo thị giác (Vision AI) như một phần của chiến lược AI doanh nghiệp toàn diện hơn. Bắt đầu nào!
Mặc dù dữ liệu hình ảnh và video tăng trưởng nhanh chóng nhờ sự mở rộng hoạt động, chuyển đổi số, tự động hóa và hệ thống giám sát, hầu hết các tổ chức vẫn dựa vào việc xem xét thủ công hoặc kiểm tra ngẫu nhiên không thường xuyên. Cách tiếp cận này có thể hiệu quả đối với các trường hợp đơn giản, nhưng nhanh chóng trở thành nút thắt cổ chai khi hoạt động trở nên phức tạp hơn.
Nói một cách đơn giản, các quy trình thủ công không thể theo kịp khối lượng và tốc độ hoạt động thực tế. Việc xem xét hàng nghìn hình ảnh hoặc giám sát nhiều luồng video trong thời gian thực rất khó khăn, đặc biệt là trong môi trường mà điều kiện thay đổi liên tục. Ngay cả việc tự động hóa cơ bản dựa trên các quy tắc cố định hoặc thuật toán đơn giản cũng có xu hướng gặp trục trặc khi mở rộng quy mô.
Đó là lý do tại sao các tổ chức sử dụng trí tuệ nhân tạo (AI) và thị giác máy tính để liên tục phân tích dữ liệu hình ảnh có được lợi thế rõ rệt. Khi được áp dụng như một phần của chiến lược AI thị giác doanh nghiệp, phương pháp này giúp các nhóm xác định vấn đề sớm hơn, tăng hiệu quả hoạt động, tối ưu hóa quy trình làm việc, nâng cao trải nghiệm khách hàng và giảm sự phụ thuộc vào việc xem xét thủ công.
Tiếp theo, chúng ta hãy cùng xem xét kỹ hơn ý nghĩa của trí tuệ nhân tạo thị giác trong bối cảnh doanh nghiệp. Trí tuệ nhân tạo thị giác, thường được gọi là thị giác máy tính, cho phép máy móc diễn giải hình ảnh và video.
Nó hoạt động bằng cách sử dụng các mô hình thị giác máy tính đã được huấn luyện, chẳng hạn như Ultralytics YOLO26 , để nhận dạng các mẫu, đối tượng và sự kiện trong môi trường thực tế. Các mô hình này thực hiện điều đó bằng cách hỗ trợ nhiều tác vụ thị giác máy tính khác nhau như phát hiện đối tượng và phân đoạn đối tượng.
Ví dụ, nhận diện đối tượng xác định và định vị các đối tượng cụ thể trong hình ảnh hoặc video, chẳng hạn như sản phẩm, phương tiện hoặc thiết bị. Trong khi đó, phân đoạn đối tượng tiến thêm một bước bằng cách phác thảo hình dạng chính xác của từng đối tượng riêng lẻ, cho phép hệ thống phân biệt giữa nhiều mục tương tự và hiểu rõ ranh giới của chúng hơn.
Các giải pháp Vision AI cũng có thể tích hợp với các nền tảng dữ liệu hiện có, công cụ vận hành và hệ thống kế thừa mà các doanh nghiệp đang sử dụng. Điều này giúp cung cấp thông tin chi tiết trực quan, cảnh báo và quyết định trực tiếp vào bảng điều khiển và quy trình làm việc trong thời gian thực.
Hầu hết các doanh nghiệp đã có rất nhiều dữ liệu hình ảnh. Thách thức thực sự là biến những dữ liệu đó thành thứ gì đó hữu ích, điều mà theo truyền thống là một quá trình chậm và khó khăn. Xây dựng hệ thống thị giác máy tính từ đầu cần thời gian, kỹ năng chuyên môn và các tập dữ liệu được gắn nhãn lớn, khiến các nhóm khó có thể tiến hành nhanh chóng.
Ngày nay, các doanh nghiệp có thể bắt đầu với các mô hình thị giác máy tính được đào tạo sẵn và điều chỉnh chúng cho phù hợp với môi trường của riêng mình. Các mô hình AI thị giác như... Ultralytics Mô hình YOLO26 được huấn luyện trên nhiều nguồn dữ liệu khác nhau và được xây dựng để hoạt động trong điều kiện thực tế. Bằng cách tinh chỉnh các mô hình này với một tập hợp nhỏ hơn các hình ảnh chuyên biệt theo từng lĩnh vực, các nhóm có thể triển khai trí tuệ nhân tạo thị giác nhanh hơn nhiều so với trước đây.
Cách tiếp cận này giúp dễ dàng thử nghiệm ý tưởng, điều chỉnh khi hoạt động thay đổi và mở rộng quy mô các trường hợp sử dụng thành công mà không cần chu kỳ phát triển dài. Theo thời gian, các tổ chức sẽ thấy độ chính xác cao hơn, phản hồi nhanh hơn và sự tự tin lớn hơn vào các quyết định tự động.
Trên thực tế, giá trị kinh doanh của Trí tuệ nhân tạo thị giác (Vision AI) đến từ việc sử dụng dữ liệu hình ảnh hiện có một cách nhanh chóng và hiệu quả hơn trước. Khi được định hướng bởi chiến lược Vision AI rõ ràng của doanh nghiệp, phương pháp này giúp các tổ chức biến những thước phim chưa được sử dụng thành kết quả hoạt động kinh doanh nhất quán, có thể đo lường được, thay vì chỉ là những thử nghiệm đơn lẻ.
Tiếp theo, chúng ta hãy cùng xem xét kỹ hơn cách các ngành công nghiệp khác nhau đang sử dụng trí tuệ nhân tạo thị giác (Vision AI). Các doanh nghiệp có thể áp dụng khả năng của Vision AI để cải thiện khả năng quan sát trong toàn bộ hoạt động, giảm thiểu công sức thủ công và hỗ trợ việc ra quyết định nhanh chóng, đáng tin cậy hơn.
Dưới đây là một vài trường hợp ứng dụng trí tuệ nhân tạo thị giác được nhiều tổ chức hiện nay coi là thành công của AI:
Giờ đây, khi chúng ta đã hiểu rõ hơn về Trí tuệ nhân tạo thị giác (Vision AI) và vai trò của nó trong các hệ thống doanh nghiệp, hãy cùng xem xét một số chiến lược thực tiễn để đưa nó vào sử dụng.
Các doanh nghiệp thường đạt được kết quả đáng tin cậy nhất khi các sáng kiến Trí tuệ Nhân tạo Thị giác được định hướng bởi các mục tiêu rõ ràng và các ràng buộc thực tế. Dưới đây là một số thực tiễn tốt nhất cần ghi nhớ khi triển khai Trí tuệ Nhân tạo Thị giác trên quy mô lớn:
Khi trí tuệ nhân tạo thị giác (Vision AI) ngày càng phổ biến trong các hệ thống doanh nghiệp, việc ứng dụng AI có trách nhiệm và quản trị AI đương nhiên trở thành một phần của cuộc thảo luận. Dữ liệu hình ảnh thường liên quan đến con người, không gian vật lý và các quy trình làm việc quan trọng về an toàn, điều này đặt ra các câu hỏi về giám sát, trách nhiệm giải trình và quản lý rủi ro.
Trong nhiều tổ chức, các chiến lược AI thị giác doanh nghiệp nằm trong khuôn khổ quản trị rộng hơn, xác định quyền sở hữu, quyền quyết định và cách thức xem xét các kết quả do AI tạo ra. Những khuôn khổ này giúp điều chỉnh các sáng kiến AI thị giác phù hợp với các ưu tiên kinh doanh, kỳ vọng của cơ quan quản lý và các mô hình hoạt động hiện có, đồng thời mang lại sự tin tưởng cho các bên liên quan về cách thức sử dụng hệ thống.
Chất lượng dữ liệu và tính minh bạch cũng gắn liền mật thiết với quản trị. Tài liệu rõ ràng về nguồn dữ liệu, hành vi của mô hình và các hạn chế giúp dễ dàng hiểu được cách thức tạo ra các thông tin trực quan và tầm quan trọng của phán đoán của con người.
Khi việc ứng dụng AI ngày càng phát triển, những yếu tố này đang định hình hệ sinh thái AI thị giác và cách thức mở rộng quy mô các giải pháp thị giác máy tính trên khắp các đơn vị kinh doanh. Thay vì hạn chế sự đổi mới, AI có trách nhiệm và các khuôn khổ quản trị thường giúp các tổ chức tiến nhanh hơn bằng cách tạo ra những kỳ vọng chung và niềm tin xung quanh việc sử dụng trên toàn doanh nghiệp.
Với dự báo thị trường AI xử lý hình ảnh toàn cầu sẽ đạt 58,29 tỷ đô la vào năm 2030, AI xử lý hình ảnh đang trở thành một năng lực cốt lõi và ưu tiên kinh doanh quan trọng đối với các tổ chức muốn phân tích dữ liệu hình ảnh ở quy mô lớn.
Những tiến bộ trong mô hình thị giác máy tính và phương pháp triển khai đang giúp việc hiểu hình ảnh theo thời gian thực trở nên khả thi hơn trong nhiều ngành công nghiệp như sản xuất, bán lẻ, chăm sóc sức khỏe và cơ sở hạ tầng. Trên thực tế, các khoản đầu tư vào trí tuệ nhân tạo xoay quanh các giải pháp hiện đại hóa như vậy đang ngày càng phổ biến.
Vị trí xử lý dữ liệu hình ảnh cũng là yếu tố thúc đẩy sự tăng trưởng này. Thay vì gửi hình ảnh và video đến các hệ thống tập trung, nhiều tổ chức hiện nay sử dụng AI biên để phân tích dữ liệu gần hơn với nơi dữ liệu được tạo ra. Cách tiếp cận này giúp giảm độ trễ và cải thiện độ tin cậy, đặc biệt đối với các trường hợp cần đưa ra quyết định nhanh chóng hoặc khi kết nối bị hạn chế.
Ngoài ra, các hệ thống AI thị giác đang ngày càng trở nên có khả năng dự đoán và thích ứng tốt hơn theo thời gian. Bằng cách học hỏi từ các mẫu hình và tích hợp vào quy trình làm việc rộng hơn của doanh nghiệp, chúng có thể hỗ trợ việc ra quyết định chủ động hơn. Các phương pháp tiếp cận mới, chẳng hạn như các tác nhân AI thị giác , cũng đang nổi lên. Các hệ thống này sử dụng đầu vào hình ảnh để hiểu tình huống và hành động với sự can thiệp tối thiểu của con người.
Khi tìm hiểu thêm về thị giác máy tính, bạn có thể tự hỏi tại sao một số doanh nghiệp vẫn chưa bắt đầu sử dụng nó. Đối với nhiều tổ chức, thách thức không phải là việc bắt đầu, mà là mở rộng quy mô vượt ra ngoài các dự án thử nghiệm ban đầu và kiểm tra tính khả thi.
Các trường hợp ứng dụng đầy hứa hẹn của thị giác máy tính và học máy thường bị đình trệ hoặc bị cô lập do khó khăn trong việc tích hợp trí tuệ nhân tạo thị giác vào các hệ thống doanh nghiệp hiện có. Các mô hình như Ultralytics YOLO26 giúp giải quyết những thách thức này bằng cách giảm thiểu sự cản trở giữa giai đoạn thử nghiệm và sản xuất.
Là một mô hình thị giác máy tính được huấn luyện trước và sẵn sàng cho sản xuất, YOLO26 hỗ trợ các tác vụ cốt lõi như phát hiện đối tượng và phân đoạn đối tượng, đồng thời vẫn đủ linh hoạt để thích ứng với các nhu cầu cụ thể của từng lĩnh vực. Khả năng hoạt động đáng tin cậy trong điều kiện thực tế giúp các tổ chức dễ dàng chuyển đổi thị giác máy tính từ các dự án thí điểm riêng lẻ sang triển khai trên toàn doanh nghiệp.
Khi trí tuệ nhân tạo thị giác (Vision AI) phát triển, các vấn đề vận hành như quản lý vòng đời mô hình (quá trình giám sát, cập nhật và loại bỏ mô hình theo thời gian), vận hành học máy, hay MLOps (các phương pháp được sử dụng để triển khai, giám sát và quản lý mô hình trong môi trường sản xuất), và giao diện lập trình ứng dụng, hay API (các cơ chế kết nối đầu ra của Vision AI với hệ thống doanh nghiệp) trở nên quan trọng hơn.
Những yếu tố này giúp các tổ chức giảm thiểu gián đoạn hoạt động, hỗ trợ quản lý thay đổi và triển khai các mô hình như YOLO26 một cách nhất quán trên các nhóm, quy trình làm việc và hệ thống.
Chiến lược AI thị giác doanh nghiệp tập trung vào việc tận dụng tốt hơn dữ liệu hình ảnh và kho kiến thức mà các tổ chức đã có. Bằng cách áp dụng thị giác máy tính, khoa học dữ liệu và AI trên toàn bộ hệ thống doanh nghiệp, các nhóm có thể chuyển đổi từ các quy trình thủ công, thụ động sang đưa ra các quyết định nhanh hơn, sáng suốt hơn. Khi AI thị giác trở nên phổ biến hơn, các tổ chức sử dụng dữ liệu hình ảnh như một phần của hoạt động hàng ngày sẽ được chuẩn bị tốt hơn để thích ứng và mở rộng quy mô.
Bạn đã sẵn sàng ứng dụng thị giác máy tính vào doanh nghiệp của mình chưa? Hãy xem các tùy chọn cấp phép của chúng tôi, tham gia cộng đồng và khám phá kho lưu trữ GitHub để tìm hiểu thêm về Vision AI. Đọc thêm về AI trong nông nghiệp và thị giác máy tính trong robot trên các trang giải pháp của chúng tôi.
