带你了解 AI 如何改善日常机器

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，日常设备正变得越来越智能。曾经简单平凡的装置和机器，如今正在学会理解周围发生的事情并进行独立响应。

这种转变由人工智能（AI）驱动，尤其是通过计算机视觉解决方案。视觉 AI 让机器能够解读来自摄像头的视觉输入并实时处理，从而在人、物体甚至动作发生时立即识别它们。

随着这些能力不断增强，人工智能正在走出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普及，市场预测显示全球 AI 支出到 2028 年将达到 6320 亿美元。

在本文中，我们将探索人工智能如何悄然改进我们日常使用的设备，以及这种进步如何开始改变我们的生活、工作方式以及与周围环境互动的方式。

人工智能驱动的智能家电正成为新常态#

得益于技术的显著进步，机器变得越来越强大。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任务。结合摄像头和运动检测器等传感器，这些机器能够收集信息、解读周围环境并实时做出响应。

计算机视觉在这里发挥着至关重要的作用。它让机器能够直观地理解其环境并做出相应反应。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、物体和动作。

图 1。 使用 Ultralytics YOLO11 对图像中的对象进行分割的示例。

当这种 AI 处理直接在收集数据的设备上进行时，这被称为边缘 AI。这消除了将数据传输到云端并等待响应的需求，从而实现更快的反应、增强的隐私性以及更可靠的性能，即使在没有强大互联网连接的情况下也是如此。

由于这些优势，超过百分之八十的企业现在在其运营的各个方面使用 AI。这种稳步的进展正在悄悄地将日常电器转变为我们可以日益依赖的智能、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设备的日常示例之前，先来看看这些应用所依赖的一些计算机视觉任务：

• 目标检测：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，发现柜台上的咖啡杯或进入房间的人。
• 目标追踪：一旦检测到对象，追踪功能就会监控其在多个帧中的运动，例如跟随穿过大厅的人或监控从货架上拿起的产品。
• 实例分割：此任务不仅能检测对象，还能勾勒出每个物品的精确形状和边界，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桶等拥挤环境中非常有用。
• 图像分类：它涉及根据整张图片的内容为其指定一个标签，例如在智能垃圾处理系统中确定照片中包含的是可回收垃圾还是厨余垃圾。
• 姿态估计：它通过识别关节和肢体等关键点来帮助机器理解人体的姿势和方向，从而支持诸如健身反馈系统或根据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，让我们探索一些计算机视觉和人工智能在你的日常生活中可能遇到的机器中是如何被使用的示例。

智能机器正在助力更好的垃圾处理#

我们都有过在垃圾桶前犹豫不决的时刻——喝完饮料或吃完零食，心想：“这该扔哪儿？”杯子可以回收吗？是可堆肥的吗？还是仅仅是垃圾？大多数时候，这全靠猜。

智能垃圾桶正在让这一决定变得更容易。利用视觉 AI，这些垃圾桶可以识别不同类型的垃圾，并在无需用户帮助的情况下自动分类物品。

诸如 TrashBot 和 Bin-e 之类的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。一旦识别完毕，物品就会自动放入正确的隔间中。

图 2. 智能垃圾桶可以使用计算机视觉自动分类垃圾。

这些智能机器可以减少回收错误并提高效率。有些垃圾桶甚至可以通过灯光或屏幕提供实时反馈，向用户展示他们的垃圾是如何被处理的。它们还可以监控每个隔间的填充程度，并在需要收集时提醒工作人员。

在后台，智能垃圾桶会收集有关丢弃垃圾类型和数量的有用数据。这有助于组织更好地了解其垃圾处理习惯，并支持可持续发展目标的实现。

将机器智能整合到智能冰箱中#

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选择，尤其是在办公室、健身房和共享空间等场所。无需输入密码或按下按钮，你只需扫描二维码，打开冰箱，拿走你需要的东西即可。

这些冰箱由视觉 AI 驱动。内部的摄像头监控货架，并实时追踪拿取或归还的物品。系统根据形状、大小和位置视觉检测物品，因此不需要条形码或重量传感器。

图 3. 使用视觉 AI 的智能冰箱示例。

计算机视觉在后台处理一切。它支持维护准确的库存记录，使运营商的补货工作更加轻松。基于视觉的追踪为用户提供了便利，为企业提供了效率，同时几乎不需要双方进行任何额外操作。

借助人工智能设备实现更快、更便捷的停车#

多亏了人工智能，支付停车费变得越来越简单。在许多公共和商业停车场，智能缴费机不再需要硬币、车票或打印收据。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识别 (ANPR)。当汽车进入停车场时，摄像头会捕捉其车牌，系统使用计算机视觉和光学字符识别 (OCR)来读取文本。这消除了实体票据或手动登记的需求。

图 4. 使用视觉 AI 进行实时车牌检测与读取。

这些智能系统使停车对于司机来说更快，对于运营商来说更高效。它们减少了人为错误，降低了维护成本，并允许更好的空间管理。有了人工智能来处理繁重的工作，停车变成了一种更顺畅、更精简的体验。

计算机视觉为咖啡机增添个性化体验#

几十年来，咖啡机一直是日常生活的一部分，随处可见，从办公室、咖啡馆到机场和加油站。现在，研究人员和科技公司正在探索视觉 AI 如何使这些机器变得更智能、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诸如眼皮下垂或疲倦表情等特征，以检测疲劳迹象。基于此分析，机器可以调整咖啡的浓度：如果你看起来精神饱满，就冲泡清淡一点的饮品；如果你看起来疲惫，就冲泡浓郁一点的饮品，帮助你重焕精神。

图 5. 一台使用视觉 AI 根据面部提示调节咖啡浓度的机器。

人工智能驱动的智能家电的优缺点#

人工智能正在使日常家电变得更智能、更直观，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： 计算机视觉使家电能够识别用户和物体，减少了对按钮或手动输入的需求，使交互更加无缝。
• 非接触式交互：在关注卫生的环境中（如医院或餐饮服务），基于视觉的家电允许用户在不进行物理接触的情况下进行交互。
• 无障碍性：对于残障用户，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用于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。以下是使用人工智能驱动的智能家电时需要考虑的一些潜在缺点：

• 隐私顾虑：由于计算机视觉通常依赖摄像头，它可能会引起关于被记录或监控的担忧，尤其是在共享空间或公共场所中。
• 对照明和放置的依赖：计算机视觉系统需要良好的照明和清晰的视角才能正常工作，这可能会限制它们在某些环境中的可靠性。
• 复杂性增加：启用视觉功能的家电通常需要更多的技术支持、定期软件更新和仔细的校准才能正常运行。

关键要点#

我们每天使用的机器正在悄然变得更有能力。借助视觉 AI，它们现在可以看清周围发生的事情，理解它，并快速做出反应。这有助于使日常任务变得更快、更简单、更自然。

随着人工智能增强了我们已经依赖的工具，结果就是一个熟悉机器运行得更好、且无需我们花费更多精力的世界。随着这项技术的不断演进，我们可以期待在日常生活中融入更多无缝、智能的交互。

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