了解 AI 如何改进日常使用的机器

我们周围的世界正在悄然改变。在办公室、商场、机场和火车站等场所，日常机器正变得更加智能。过去简单的设备和机器，如今正在学习了解周围发生的事情，并自主做出响应。

这种转变由人工智能 (AI)推动，尤其是通过计算机视觉解决方案实现。Vision AI 让机器能够解读摄像头采集的视觉输入并实时处理，从而在人员、物体甚至动作发生时识别它们。

随着这些能力不断增强，人工智能正从研究实验室和高科技公司走进日常生活。由于 AI 得到了广泛应用，市场预测显示，到 2028 年，全球 AI 支出将达到 6320 亿美元。

在本文中，我们将探讨 AI 如何悄然改进我们每天使用的机器，以及这一进步如何开始改变我们的生活、工作方式和与周围环境的互动方式。

AI 驱动的智能设备正成为新常态#

得益于技术的显著进步，机器正变得更加强大。例如，处理器变得更小、更快且更实惠，使机器能够自主处理复杂任务。结合摄像头和运动探测器等传感器后，这些机器可以收集信息、解读周围环境，并实时做出响应。

计算机视觉在其中发挥着关键作用。它让机器能够从视觉上理解周围环境并做出相应反应。支持目标检测和实例分割等任务的 Vision AI 模型，例如 Ultralytics YOLO11，可以快速、准确地识别人、物体和动作。

图 1. 使用 Ultralytics YOLO11 对图像中的物体进行分割的示例。

当 AI 处理直接在收集数据的设备上进行时，这被称为边缘 AI。这样无需将数据传输到云端并等待响应，因此即使没有稳定的互联网连接，也能实现更快的反应、更强的隐私保护和更可靠的性能。

由于这些优势，目前已有超过80% 的企业在运营的各个方面使用 AI。这一稳步进展正悄然将日常设备变成我们越来越值得依赖的智能、响应式系统。

了解计算机视觉的关键任务#

在深入了解智能机器的日常应用示例之前，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：该任务让机器能够在图像或视频帧中查找并识别特定物体，例如发现台面上的咖啡杯或进入房间的人。
• 目标跟踪：检测到物体后，跟踪会持续记录其在多个帧中的移动情况，例如跟随一个人在大厅中移动，或监控有人从货架上拿起商品。
• 实例分割：该任务不仅能检测物体，还会勾勒出每个物体的精确形状和边界，帮助系统区分相互重叠或形状相似的物体，适用于自动售货机或垃圾桶等杂乱环境。
• 图像分类：根据整张图像中的内容为其分配标签，例如判断智能废弃物处理系统中的照片包含可回收垃圾还是厨余垃圾。
• 姿态估计：通过识别关节和四肢等关键点，它帮助机器理解人体的位置和朝向，从而支持健身反馈系统等应用，或根据姿势检测疲劳。

探索 Vision 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 AI 如何应用于你日常生活中可能遇到的机器的示例。

智能机器助力更高效的垃圾处理#

我们都有过在垃圾桶前犹豫的时刻——喝完饮料或吃完零食后，不知道“这个该扔到哪里？”杯子能回收吗？可以堆肥吗？还是只能当普通垃圾？大多数时候，我们只能猜。

智能垃圾桶正在帮助人们更轻松地做出判断。借助 Vision 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对物品进行分类。

TrashBot 和 Bin-e 等系统利用摄像头和计算机视觉对塑料、纸张或食物等材料进行分类。识别完成后，物品会自动放入正确的隔间。

图 2. 智能垃圾桶可以利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，向用户展示垃圾的处理过程。它们还可以监测每个隔间的装满程度，并在需要收运时提醒工作人员。

在后台，智能垃圾桶会收集有关所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自身的垃圾处理习惯，并推动可持续发展目标的实现。

将机器智能融入智能冰箱#

智能冰箱正成为传统自动售货机的一种受欢迎且便捷的升级方案，尤其适用于办公室、健身房和共享空间等场所。你无需输入代码或按按钮，只需扫描二维码、打开冰箱，拿走所需物品即可。

这些冰箱由 Vision AI 驱动。内部摄像头会监控货架，并实时跟踪物品被拿走或放回的情况。系统会根据物品的形状、大小和位置，以视觉方式检测物品，因此无需条形码或重量传感器。

图 3. 使用 Vision AI 的智能冰箱示例。

计算机视觉在后台处理所有工作。它有助于准确记录库存，让运营人员更轻松地补货。基于视觉的跟踪为用户带来便利，为企业提升效率，同时几乎不需要任何一方付出额外努力。

AI 驱动的设备让停车更快捷、更轻松#

得益于 AI，停车缴费正变得更加简单。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、停车票或打印收据，而是利用计算机视觉识别车辆并自动处理付款。

其背后的核心技术之一是自动车牌识别 (ANPR)。汽车进入停车场后，摄像头会拍摄其车牌，系统则利用计算机视觉和光学字符识别 (OCR)读取文字。这样无需实体停车票或人工登记。

图 4. 使用 Vision AI 实时检测和读取车牌。

这些智能系统让驾驶员停车更快捷，也让运营人员的工作更高效。它们可以减少人为错误、降低维护成本，并改善车位管理。在 AI 承担繁重工作的情况下，停车体验变得更加顺畅、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，从办公室、咖啡馆到机场和加油站随处可见。如今，研究人员和科技公司正在探索 Vision AI 如何让这些机器变得更智能、更个性化。

例如，配备内置摄像头的智能机器可以拍摄用户的面部图像，并分析眼睛下垂或表情疲惫等特征，以检测疲劳迹象。根据分析结果，机器可以调整咖啡浓度：如果你看起来休息充分，就冲泡较淡的饮品；如果你看起来很疲惫，则冲泡浓度更高的咖啡，帮助你恢复精神。

图 5. 根据面部特征调整一杯咖啡浓度的 Vision AI 机器。

AI 驱动的智能设备的优缺点#

AI 正在让日常设备变得更加智能、直观，为用户带来诸多好处。以下是这些技术为日常生活带来的一些主要优势：

• **便利性：**计算机视觉可以让设备识别用户和物体，减少对按钮或手动输入的需求，使交互更加顺畅。
• 无接触交互：在卫生状况受到关注的环境中（例如医院或餐饮服务场所），基于视觉的设备可以让用户无需身体接触即可进行交互。
• 无障碍性：对于残障用户，计算机视觉可以支持基于手势的控制、用于身份验证的人脸识别，或通过目标检测协助完成日常任务。

与此同时，这些进步也带来了一些挑战。使用 AI 驱动的智能设备时，需要考虑以下一些潜在缺点：

• 隐私问题：由于计算机视觉通常依赖摄像头，因此可能引发被记录或监控的担忧，尤其是在共享或公共场所。
• 对光照和安装位置的依赖：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，这可能限制其在某些环境中的可靠性。
• 复杂性增加：支持视觉功能的设备通常需要更多技术支持、定期软件更新和仔细校准，才能正常运行。

要点总结#

我们每天使用的机器正悄然变得更加强大。借助 Vision AI，它们现在可以看见周围发生的事情、理解这些事情并快速做出响应。这有助于让日常任务变得更快、更轻松、更自然。

随着 AI 增强我们已经依赖的工具，最终形成了这样一个世界：熟悉的机器运行得更好，而我们需要付出的努力更少。随着这项技术不断发展，我们可以期待更加顺畅、智能的交互融入日常生活的方方面面。

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