改变你未来的 AI 应用案例
探索 AI 如何通过虚拟世界、健身和边缘计算中的前沿应用塑造我们的生活。借助 Ultralytics Platform 拥抱未来。
AI 如何重塑我们生活的世界？如果你还没有注意到这一点，那接下来一定会大吃一惊。从在虚拟空间之间传输化身，到疏通数据架构，再到在家中创造全息健身教练，人工智能已经推动我们迈入了一个令人兴奋的全新生活时代。
我们或许还没有生活在《星际迷航》式的科幻幻想中，但已经越来越接近了。下面，我们将讨论一些新颖的 AI 用例，包括健身领域中的目标检测技术、边缘计算中的目标检测，并探讨结合目标检测的边缘计算如何改善数字设备之间的数据传输。
让我们深入了解一些预计将在 2022 年开创新局面的 AI 用例。
健身领域中的视觉 AI#
2022 年的目标检测前景令人兴奋，并且已经在健身行业中 掀起热潮。Mirror 和 Tonal 都是推动 AI 应用于健身领域的成功企业案例——它们都提供交互式家用设备，可以串流播放超过 10,000 种锻炼课程，并将其投射到你的镜子上，旨在改善你的健康和锻炼效果。
我们中的许多人觉得健身更像是一件苦差事，而不是一种爱好，甚至不愿踏进健身房。但在家中舒适的环境里，Mirror 可以通过姿态检测来跟踪你的进度、动作姿势和其他指标。
这一高度先进的应用利用人体姿态估计来分析视频中人物的姿势和动作——这是一种通过预测图像或视频中人体各部位及关节姿态来进行分析的过程。
它通过将人物与人体框区分开来，并借助机器学习算法理解人体语言，从而区别于目标检测。但通过将 人体姿态估计 与深度学习相结合，Mirror 分析了数百万种不同的锻炼动作，从而构建出每项练习应如何执行的概念模型。
锻炼期间，该应用会使用算法比较你各个关节的位置。系统会检测并突出显示任何偏差，从而降低受伤风险，在没有私人教练的情况下提供更安全、更理想的锻炼方式。
近年来，借助 Mirror 等创新应用，健身领域的视觉 AI 已经实现了飞跃式发展，这不禁让人好奇……2023 年的健身行业将会是什么样子？
元宇宙中的计算机视觉 AI#
自从马克·扎克伯格将 Facebook 更名为 Meta（Metaverse 的简称）以来，这个词就一直广受关注。但它究竟是什么？简而言之，元宇宙是一个统称，指的是旨在延伸现实世界的数字领域。
想象一下参加虚拟活动、音乐会和聚会，你就能大致理解了。但元宇宙也包括更简单的“虚拟”互动，例如登录社交媒体并浏览你的新闻动态。
尽管目前没有明确的最终目标，科学家们仍在付出巨大努力，利用计算机视觉 AI 尽可能提升元宇宙的沉浸感。计算机视觉 AI 是人工智能的一个领域，旨在训练计算机理解视觉输入中的有价值信息，并根据收集到的数据提供建议。元宇宙中计算机视觉 AI 的一个关键要素是互操作性。这个听起来复杂、略显令人畏惧的术语，基本上指的是在不同虚拟领域之间无缝传输化身和数字物品的过程。
互操作性中的机器学习 (ML) 算法已经为医疗行业赋能。例如，当你接受 CT 扫描时，大量数据会被处理、收集并存储在医疗数据库中。
医生则会采用不同的方法，手动将你的医疗信息输入数据库。随后，互操作性会被用于整合这两种数据分析，从而快速诊断疾病。
边缘计算中的目标检测#
这个世界正被数据淹没。尽管数据被称为“新石油”，但现实是，数据过多也会带来问题。并非所有数据都生而平等。收集、整理和筛选已采集的数据，会消耗大量时间。
结合目标检测的边缘计算减轻了这一沉重负担：它将数据从主数据中心提取出来，并转移到架构的边缘。但边缘计算究竟是什么？它又是如何运作的？
想象一下，有一组技术设备围绕着主数据库运行，并向其传输数据或从中接收数据。这对数据库来说是海量信息处理任务。数据库的处理速度会受到影响，导致延迟和中断，从而降低性能。
但借助边缘计算，大量数据会被分散到外围设备上。机器学习算法让每台边缘设备负责使用本地存储的数据训练分析模型。
每台设备都会承担繁重的数据处理工作，筛选出最有价值的数据片段，然后将其发送到主数据库进行整体分析。你可以把它想象成一位接手了研究资料密集项目的科学家：他不会分析每一项实验的全部数据，而是将这项职责委托给其他研究人员，由他们汇报总结结果。
视觉 AI 正在改变我们眼前的世界，而我们在这里介绍的 AI 用例还只是冰山一角。但更令人兴奋的是，你也可以借助我们的 ML 部署平台 Ultralytics Platform，探索视觉 AI 的奇妙之处。
想体验 AI 计算机视觉的乐趣，却不想编写代码？#
你只需要一个想法。借助 Ultralytics Platform，你可以轻松使用 YOLOv5 创建模型，让想法成为现实。我们让一切变得简单，并自行处理所有复杂的 MLOps，因此你无需了解任何代码，也能享受 AI 的乐趣。入门很简单，构建你的第一个 ML 模型则更加容易。
使用视觉 AI 解决你的问题#
借助我们的 ML 部署平台，你可以轻松开始使用。你完全不需要具备任何 AI 相关经验。
