Ngày 20 tháng 11 năm 2025
Khám phá lý do tại sao các doanh nghiệp không bỏ qua thị giác máy tính. Khám phá cách Vision AI biến hình ảnh và video thành thông tin chi tiết giúp đưa ra quyết định sáng suốt hơn.
Nhiều doanh nghiệp phải xử lý các quy trình lặp đi lặp lại, tốn thời gian trong hoạt động hàng ngày. Những nhiệm vụ này thường đòi hỏi mọi người phải liên tục quan sát, kiểm tra hoặc phân tích thông tin trực quan.
Cho dù đó là theo dõi sản phẩm trên kệ, xem xét hình ảnh y tế, giám sát hoạt động trong kho hay đảm bảo an toàn nơi làm việc, tất cả những nhiệm vụ này đều đòi hỏi sự chú ý liên tục. Ngay cả những đội ngũ giàu kinh nghiệm nhất cũng có thể bỏ sót chi tiết khi mọi thứ liên tục chuyển động.
Khi trí tuệ nhân tạo (AI) ngày càng dễ tiếp cận hơn, nhiều doanh nghiệp đang áp dụng thị giác máy tính , một lĩnh vực của AI cho phép máy móc diễn giải hình ảnh và video. Vision AI cho phép tự động hóa các tác vụ thị giác và biến hình ảnh thường ngày thành những thông tin chi tiết có sức ảnh hưởng.
Các ngành công nghiệp như chăm sóc sức khỏe, bán lẻ, hậu cần và robot đã và đang nhìn thấy những lợi ích. Thị giác máy tính giúp các nhóm làm việc hiệu quả hơn, giảm thiểu lỗi và đưa ra quyết định với độ tin cậy cao hơn.
Nó cũng đóng một vai trò quan trọng trong việc tăng năng suất dài hạn mà AI có thể tạo ra. Trên thực tế, các hệ thống AI có thể tạo ra tới 4,4 nghìn tỷ đô la lợi nhuận hàng năm từ việc cải thiện năng suất trong các trường hợp sử dụng của doanh nghiệp.
Trong bài viết này, chúng ta sẽ tìm hiểu cách thị giác máy tính có thể thúc đẩy các quyết định thông minh hơn và tại sao việc bỏ qua thị giác máy tính có thể dẫn đến bỏ lỡ cơ hội. Hãy bắt đầu thôi!
Thị giác máy tính là một trong những lĩnh vực phát triển nhanh nhất của AI, được hỗ trợ bởi các thuật toán thông minh hơn và có khả năng hơn, giúp máy móc hiểu được thế giới thông qua hình ảnh và video.
Đặc biệt, các mô hình như Ultralytics YOLO11 và Ultralytics YOLO26 sắp ra mắt hỗ trợ các tác vụ thị giác máy tính như phát hiện đối tượng, phân đoạn thể hiện và phân loại hình ảnh giúp máy phân tích thông tin trực quan.
Ví dụ, phát hiện đối tượng được sử dụng để tìm và định vị các đối tượng cụ thể trong ảnh, phân đoạn đối tượng xác định và phác thảo chúng ở cấp độ pixel, và phân loại ảnh gán nhãn dựa trên nội dung ảnh. Nhưng thực tế thì quá trình này diễn ra như thế nào?
Các mô hình như YOLO11 và YOLO26 có thể được đào tạo tùy chỉnh hoặc tinh chỉnh trên các tập dữ liệu chứa ví dụ về các đối tượng hoặc cảnh mà doanh nghiệp quan tâm. Các tập dữ liệu này bao gồm hình ảnh được ghép nối với nhãn cho biết mô hình cần tìm kiếm những gì.
Trong quá trình đào tạo, các mô hình này, được xây dựng bằng mạng nơ-ron sâu (chẳng hạn như mạng nơ-ron tích chập hoặc CNN) và được đào tạo bằng các kỹ thuật học máy có giám sát, sẽ học các đặc điểm trực quan và mẫu vật thể từ các tập dữ liệu. Sau khi được đào tạo mô hình đầy đủ, mô hình có thể khái quát hóa và nhận dạng các mẫu tương tự trong những hình ảnh mới, chưa từng thấy.
Các ngành công nghiệp như sản xuất, hậu cần, chăm sóc sức khỏe và bán lẻ thu thập lượng lớn dữ liệu hình ảnh mỗi ngày thông qua camera , cảm biến và các thiết bị khác. Điều đáng ngạc nhiên là rất nhiều thông tin này không bao giờ được sử dụng.
Khi các công ty bỏ qua dữ liệu này, họ sẽ bỏ lỡ những thông tin chi tiết có thể giúp hoạt động của họ diễn ra suôn sẻ hơn, ngăn ngừa các vấn đề có thể tránh được và làm nổi bật các cơ hội mới để tăng trưởng.
Sau đây là một số thách thức hàng ngày mà các doanh nghiệp phải đối mặt vì họ bỏ qua thị giác máy tính:
Để hiểu rõ hơn về thị giác máy tính và cách thức hoạt động của nó, hãy cùng khám phá cách nó có thể tạo ra giá trị thực sự, có thể đo lường được cho doanh nghiệp.
Sau đây là cái nhìn sâu hơn về những lợi ích mà nó mang lại trong nhiều lĩnh vực khác nhau:
Tiếp theo, chúng ta hãy cùng tìm hiểu cách các ngành công nghiệp khác nhau đang ứng dụng công nghệ thị giác máy tính và tác động của nó đến hoạt động hàng ngày của họ.
Hoạt động bán lẻ ngày nay không chỉ đơn thuần là kệ hàng và quầy thanh toán. Với sự hỗ trợ của AI và dữ liệu trực quan, các nhà bán lẻ đang tìm ra những cách mới để tinh giản các công việc hàng ngày, cải thiện độ chính xác và đáp ứng kỳ vọng ngày càng cao của khách hàng. Thị giác máy tính đang được ứng dụng trong nhiều hoạt động, từ theo dõi tình trạng hàng hóa trên kệ đến phân tích lưu lượng khách hàng và tối ưu hóa bố cục cửa hàng.
Một ví dụ điển hình là Walmart , một trong những nhà bán lẻ lớn nhất thế giới. Walmart sử dụng công nghệ thị giác máy tính tại hơn 1.000 cửa hàng để theo dõi hoạt động thanh toán và giảm thiểu thất thoát.
Camera AI phân tích những gì xảy ra tại cả quầy tự thanh toán và quầy có nhân viên, đồng thời có thể phát hiện khi một mặt hàng đi qua máy quét mà không được quét. Khi đó, hệ thống sẽ cảnh báo nhân viên để họ có thể can thiệp và khắc phục sự cố.
Điều này giúp giảm thiểu tình trạng hao hụt, tổn thất do trộm cắp, lỗi quét hoặc lỗi đơn giản của con người, có thể lên tới hàng tỷ đô la mỗi năm trên toàn ngành bán lẻ.
Trong khi đó, trong sản xuất, độ chính xác là yếu tố thiết yếu để tạo ra các sản phẩm chất lượng cao. Thị giác máy tính cho phép các nhà sản xuất đạt được tiêu chuẩn chất lượng và hiệu quả cao hơn mà không làm chậm quá trình sản xuất. Bằng cách phát hiện lỗi trên dây chuyền lắp ráp và giám sát an toàn lao động, các hệ thống này giúp việc kiểm tra chất lượng nhanh hơn, nhất quán hơn và đáng tin cậy hơn.
Điều thú vị là các thương hiệu ô tô nổi tiếng cũng đang áp dụng công nghệ thị giác máy tính để hiện đại hóa dây chuyền sản xuất. Ví dụ, Toyota sử dụng hệ thống thị giác dựa trên học sâu để tự động hóa quy trình kiểm tra xe của mình.
Công ty trước đây phụ thuộc vào việc kiểm tra thủ công, vốn chậm chạp và dễ xảy ra lỗi. Ngày nay, một hệ thống được trang bị 17 camera độ phân giải cao và hệ thống chiếu sáng tiên tiến có thể chụp ảnh chi tiết từng chiếc xe và xác minh hơn 80 thông số kỹ thuật theo thời gian thực. Kết quả là việc kiểm tra nhanh hơn, độ chính xác cao hơn, chi phí thấp hơn và chất lượng cao đồng đều trên toàn bộ dây chuyền sản xuất.
Tương tự, lĩnh vực chăm sóc sức khỏe đang chứng kiến những tiến bộ vượt bậc khi thị giác máy tính trở thành một phần của quy trình làm việc lâm sàng hàng ngày. Trong môi trường y tế, độ chính xác và thời gian là vô cùng quan trọng, và nghiên cứu thị giác máy tính cùng phân tích hình ảnh dựa trên AI đang cho phép các bác sĩ lâm sàng đưa ra quyết định nhanh hơn và sáng suốt hơn.
Điều này đúng trong nhiều lĩnh vực chăm sóc sức khỏe. Lấy nhãn khoa làm ví dụ. Tại Bệnh viện Mắt Moorfields ở Anh, các nhà nghiên cứu đã phát triển RETFound , một trong những mô hình nền tảng AI đầu tiên trong y học và cũng là mô hình đầu tiên trong chăm sóc mắt.
Được đào tạo trên 1,6 triệu hình ảnh võng mạc bằng phương pháp học tự giám sát, mô hình này có thể phát hiện các tình trạng nguy hiểm đến thị lực như bệnh võng mạc tiểu đường và bệnh tăng nhãn áp, thậm chí có thể dự đoán các bệnh toàn thân rộng hơn như suy tim, đột quỵ và bệnh Parkinson dựa trên các dấu hiệu tinh tế của võng mạc.
Khi nói đến việc tích hợp thị giác máy tính vào hoạt động kinh doanh, không phải lúc nào cũng cần phải đại tu toàn bộ. Bước đầu tiên dễ dàng là xem xét những gì bạn đã có.
Hầu hết các doanh nghiệp đều đã có sẵn dữ liệu thô cần thiết. Cơ hội thực sự nằm ở việc nhận ra cách dữ liệu đó có thể tạo ra giá trị có ý nghĩa.
Bắt đầu từ những bước nhỏ thường dẫn đến những đột phá lớn nhất. Một dự án đơn giản, chẳng hạn như sử dụng mô hình được đào tạo sẵn để theo dõi mức tồn kho hoặc cải thiện thông tin giám sát cơ bản, có thể nhanh chóng mang lại kết quả có thể đo lường được. Những thành công ban đầu này giúp giảm thiểu lỗi, tiết kiệm thời gian và giúp các nhóm xây dựng niềm tin vào những gì AI có thể thực hiện.
Một số xu hướng gần đây trong lĩnh vực thị giác máy tính (AI) đang định hình lại cách doanh nghiệp sử dụng dữ liệu hình ảnh. Cho đến gần đây, hầu hết quá trình xử lý AI đều dựa trên điện toán đám mây, nơi hình ảnh và video được gửi đến các máy chủ từ xa để phân tích.
Cách tiếp cận này hiệu quả nhưng lại gây ra sự chậm trễ, gia tăng lo ngại về quyền riêng tư và phụ thuộc vào kết nối internet mạnh. Những hạn chế này khiến việc sử dụng thị giác máy tính trong các tình huống đòi hỏi phản hồi tức thì trở nên khó khăn.
Ngày nay, xu hướng chuyển sang điện toán biên đang thúc đẩy nhanh chóng việc áp dụng AI. Các mô hình thị giác tiên tiến như YOLO11 và YOLO26 sắp ra mắt giờ đây có thể chạy trực tiếp trên phần cứng nhỏ hơn, tích hợp trên thiết bị.
Điều này có nghĩa là các hệ thống có thể xử lý thông tin hình ảnh ngay lập tức và hoạt động ngay cả khi không có kết nối internet liên tục. Kết quả là khả năng phát hiện nhanh hơn, độ tin cậy cao hơn và khả năng kiểm soát dữ liệu nhạy cảm tốt hơn. Khi AI biên tiếp tục được cải thiện, các doanh nghiệp có thể chuyển đổi từ xử lý hàng loạt chậm sang trí tuệ nhân tạo thời gian thực trong các lĩnh vực robot, sản xuất, bán lẻ, hậu cần và nhiều lĩnh vực khác.
Thị giác máy tính đang thay đổi cách các doanh nghiệp quan sát hoạt động và đưa ra quyết định. Bằng cách sử dụng dữ liệu trực quan hiệu quả hơn, các tổ chức có thể làm việc hiệu quả hơn, giảm thiểu lỗi và cải thiện chất lượng quy trình hàng ngày. Với cái nhìn sâu sắc hơn về quy trình làm việc, doanh nghiệp có thể đưa ra quyết định kịp thời, sáng suốt và dựa trên dữ liệu vận hành thực tế.
Bạn đã sẵn sàng đưa công nghệ thị giác máy tính vào doanh nghiệp của mình chưa? Hãy xem qua các tùy chọn cấp phép , tham gia cộng đồng của chúng tôi và khám phá kho lưu trữ GitHub để tìm hiểu thêm về thị giác máy tính. Đọc thêm về AI trong nông nghiệp và thị giác máy tính trong robot trên các trang giải pháp của chúng tôi.
