AI 如何改进日常机器

我们周围的世界正在悄然发生变化。在办公室、商场、机场和火车站等场所，日常机器正变得越来越智能。曾经简单的设备和机器现在正在学习理解周围发生的事情并独立做出反应。

这种转变是由人工智能 (AI) 驱动的，特别是通过计算机视觉解决方案。视觉 AI 使机器能够解释来自摄像头的视觉输入并实时处理它们，从而使它们能够识别人物、物体，甚至在发生时识别动作。

随着这些能力的增长，人工智能正在超越研究实验室和高科技公司，成为日常生活的一部分。由于人工智能的广泛采用，市场预测 全球人工智能支出 到 2028 年将达到 6320 亿美元。

在本文中，我们将探讨人工智能如何悄然改进我们每天使用的机器，以及这种进步如何开始改变我们的生活、工作以及与周围环境互动的方式。

人工智能驱动的智能家电正在成为新常态

由于技术的显著进步，机器正变得越来越强大。例如，处理器变得更小、更快、更经济，使机器能够独立处理复杂的任务。结合摄像头和运动探测器等传感器，这些机器可以收集信息，解读周围环境，并实时做出响应。

计算机视觉在这里起着至关重要的作用。它使机器能够在视觉上理解其环境并做出相应的反应。支持目标检测和实例分割等任务的视觉 AI 模型（如 Ultralytics YOLO11）可以帮助快速准确地识别人员、目标和操作。

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当这种AI处理直接在收集数据的设备上进行时，它被称为 边缘AI。这消除了将数据传输到云并等待响应的需要，从而实现更快的反应、增强的隐私和更可靠的性能，即使没有强大的互联网连接也是如此。

由于这些优势，现在有超过 80% 的企业 在其运营的各个方面使用 AI。这种稳步进展正在悄然将日常设备转变为我们可以越来越依赖的智能、响应式系统。

了解关键的计算机视觉任务

在我们深入探讨智能机器的日常示例之前，让我们仔细看看这些应用程序所依赖的一些计算机视觉任务：

• 对象检测：此任务允许机器在图像或视频帧中查找和识别特定对象 - 例如，发现台面上的咖啡杯或进入房间的人。
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• 对象跟踪：检测到对象后，跟踪会记录其在多个帧中的移动，例如跟踪一个人在整个大厅中的移动或监控从货架上取走的商品。
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• 实例分割：此任务不仅仅是简单地检测对象，而是通过勾勒出每个项目的确切形状和边界，帮助系统区分重叠或形状相似的对象，这在自动售货机或垃圾箱等杂乱环境中非常有用。
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• 图像分类：它涉及根据图像中的内容为整个图像分配标签，例如确定智能处理系统中照片是否包含可回收废弃物或食物残渣。
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• 姿态估计: 它通过识别关节和四肢等关键点，帮助机器理解人体的姿势和方向，从而实现诸如健身反馈系统或基于姿势检测疲劳等应用。

探索视觉 AI 在日常生活和机器中的应用示例

接下来，让我们探索一些在日常生活中可能遇到的机器中使用计算机视觉和 AI 的例子。

智能机器正在为更好的废物处理提供动力

我们都曾在垃圾桶前犹豫过——喝完饮料或吃完零食后，会想“这东西该扔到哪里？”这个杯子是可回收的吗？可堆肥的吗？还是只能当垃圾？大多数时候，我们只能靠猜。

智能垃圾箱正在帮助做出更容易的决定。通过使用视觉人工智能，这些垃圾箱可以识别不同类型的废物，并自动对物品进行分类，而无需用户的任何帮助。

TrashBot 和 Bin-e 等系统使用摄像头和计算机视觉来分类塑料、纸张或食物等材料。一旦识别出来，物品就会自动放入正确的隔间。

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这些智能机器可以减少回收错误并提高效率。有些垃圾箱甚至可以使用灯光或屏幕提供实时反馈，向用户展示他们的废物是如何被处理的。它们还可以监控每个隔间有多满，并在需要收集时提醒工作人员。

在后台，智能垃圾箱会收集有关丢弃的废物类型和数量的有用数据。这有助于组织更好地了解他们的废物习惯，并支持在可持续发展目标方面取得进展。

将机器智能集成到智能冰箱中

智能冰箱正逐渐成为传统自动售货机的一种流行且便捷的升级替代品，尤其是在办公室、健身房和共享空间等场所。您无需输入代码或按按钮，只需扫描二维码，打开冰箱，然后拿走您需要的物品即可。

这些冰箱由视觉 AI 提供支持。内部的摄像头会监控货架，并实时跟踪被拿起或放回的物品。该系统根据物品的形状、大小和位置进行视觉检测，因此无需条形码或重量传感器。

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计算机视觉处理幕后的一切。它支持保持准确的库存记录，使运营商更容易补货。基于视觉的跟踪为用户提供便利，为企业提供效率，同时几乎不需要双方付出额外的努力。

通过 AI 驱动的设备实现更快、更轻松的停车

多亏了人工智能，停车缴费变得越来越简单。在许多公共和商业停车场中，智能停车计时器不再需要硬币、票据或打印收据。相反，它们使用计算机视觉来识别车辆并自动处理付款。

其背后的核心技术是车牌自动识别（ANPR）。当车辆进入停车场时，摄像头会捕捉其牌照，系统利用计算机视觉和光学字符识别（OCR）来读取文本。这消除了对实体票证或人工登记的需求。 

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这些智能系统使驾驶员的停车速度更快，运营商的效率更高。它们减少了人为错误，降低了维护成本，并可以更好地管理空间。在人工智能的帮助下，停车变得更加顺畅和高效。

计算机视觉为咖啡机带来个性化体验 

几十年来，咖啡机一直是日常生活的一部分，遍布办公室、咖啡馆、机场和加油站。现在，研究人员和科技公司正在探索视觉人工智能如何使这些机器更智能、更个性化。

例如，内置摄像头的智能机器可以捕捉用户的面部图像，并分析眼睛下垂或疲惫的表情等特征，以检测疲劳迹象。根据此分析，机器可以调整咖啡的浓度，如果您看起来精神焕发，则冲泡一杯较淡的饮料；如果您看起来疲惫，则冲泡一杯较浓的饮料，以帮助您感觉更精神。

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人工智能智能家电的优缺点

人工智能使日常电器更加智能和直观，为用户提供了各种好处。以下是这些技术为日常生活带来的主要优势：

• 便利性：计算机视觉允许设备识别用户和物体，减少了对按钮或手动输入的需求，使交互更加无缝。
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• 非接触式互动: 在注重卫生的场所（如医院或食品服务行业），基于视觉的设备允许用户在无需物理接触的情况下进行互动。
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• 可访问性: 对于残疾用户，计算机视觉可以实现基于手势的控制、用于身份验证的面部识别或辅助日常任务的目标检测。

与此同时，这些进步也带来了一些挑战。以下是在使用 AI 驱动的智能家电时需要考虑的一些潜在缺点：

• 隐私问题：由于计算机视觉通常依赖于摄像头，因此可能会引起关于被录像或监控的担忧，尤其是在共享或公共场所。
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• 对光照和位置的依赖性：计算机视觉系统需要良好的光照和清晰的视野才能正常运行，这可能会限制它们在某些环境中的可靠性。
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• 增加复杂性：支持视觉的设备通常需要更多的技术支持、定期的软件更新和仔细的校准才能正常运行。

主要要点

我们每天使用的机器正在悄然变得更加强大。借助视觉 AI，它们现在可以看到周围发生的事情，理解它并快速做出响应。这有助于使日常任务更快、更轻松、更自然。

随着人工智能增强了我们已经依赖的工具，最终的结果是，我们只需付出更少的努力，就能让熟悉的机器更好地工作。随着这项技术的不断发展，我们可以期待更多无缝、智能的交互融入到日常生活中。

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