利用视觉 AI 打造更智能的产品体验

产品体验正在快速变化。如今，无论购物、工作还是处理日常事务，人们都希望产品更智能、响应更灵敏、使用更简单。

尤其是随着 AI 日益普及并融入日常产品，人们的期望进一步提高。如今，用户希望产品能适应他们的需求、减少操作负担，并在需要时及时提供有用的指导，而不是事后才给出帮助。

这种转变正推动团队以更务实、更贴近实际的方式应用 AI。以视觉 AI，也就是计算机视觉为例：它基于人工智能 (AI) 和机器学习来分析图像与视频，让产品能够理解视觉情境，并在交互过程中及时作出响应。

这让 AI 驱动的功能得以优化工作流程、简化常见任务，并在不增加不必要复杂性的前提下改善客户体验。随着视觉 AI 日益成熟，它正成为适用于真实产品应用场景的自然选择。

借助 AI 驱动的计算机视觉模型和算法，产品可以解读用户看到的内容，并实时据此采取行动。这使产品能够提供更顺畅的结账体验、改进质量控制，并在需要时准确呈现相关信息。

对于产品经理来说，这为他们在整个产品生命周期中思考产品开发开辟了新思路。视觉 AI 可以为数据驱动型仪表板提供有价值的客户行为洞察，帮助团队验证想法、改进功能并作出更明智的决策。视觉 AI 与可扩展的 AI 工具结合并实现端到端集成后，可以提高运营效率，推动有意义的数字化转型，同时避免让用户体验过于复杂。

本文将探讨视觉 AI 如何用于改善产品体验、它在各行业中的应用、塑造现代产品的关键用例，以及在实际应用中构建并扩展这些能力所需的条件。现在就开始吧！

视觉 AI 为何正在重塑产品体验#

视觉 AI 正在重新定义产品体验，因为它让产品能够理解视觉场景中正在发生的事情，并实时作出响应。产品不再只依赖按钮、表单或预设规则，而是可以根据用户实际看到和正在做的事情作出反应。

这让交互感觉更自然、更快速，也更符合真实世界中的行为模式。像 Ultralytics YOLO26 这样的计算机视觉模型，能够快速、准确地处理图像和视频，因此可以直接应用于产品中。

具体来说，像 Ultralytics YOLO26 这样的模型支持多种对真实产品体验至关重要的核心计算机视觉任务。其中包括定位并识别场景中物品的目标检测、理解图像所呈现内容的图像分类、将物体与周围环境分离的实例分割，以及理解身体姿势和动作的姿态估计。这些能力结合起来，让产品不再局限于简单输入，而是能根据视觉情境实时作出响应。

图 1. 使用 Ultralytics YOLO26 检测物体示例

由于 Ultralytics YOLO26 等模型快速且灵活，产品团队可以将其用于多种场景，从识别零售货架上的商品，到检测医疗环境中的工具，或理解智能家居中的活动情况。正因如此，视觉 AI 正成为构建更智能、响应更灵敏的产品体验的基础层。

视觉 AI 与产品设计的联系#

在进一步探讨如何利用视觉 AI 打造更智能的产品体验之前，我们先仔细看看它与产品设计的联系。当视觉理解成为产品的一部分时，设计决策也必须将其纳入考量。

这意味着产品设计不再局限于屏幕和静态界面，还要考虑真实世界的情境。设计师需要思考用户将在何时、如何采集视觉输入，产品需要在什么条件下运行，以及如何以清晰、及时的方式提供反馈。

假设我们正在构建一款工业安全应用，用视觉 AI 监控设备或工作区域。设计时需要考虑摄像头的摆放位置、如何让工人知道系统正在分析场景，以及如何在不造成干扰的情况下发送警报。

图 2. 视觉 AI 在安全应用中的使用示例（来源）

具体来说，在工业安全场景中，用户需要了解系统看到了什么，以及它为何作出响应。设计应清楚表明视觉 AI 解决方案何时有把握、何时不确定，以及何时仍需人工判断。简洁的确认信息、清晰的警报原因说明和可预测的行为，都有助于建立对系统的信任。

在产品中使用视觉 AI 的主要优势#

以下是在产品中使用视觉 AI 的一些主要优势：

• **更智能的自动化和工作流程：**视觉 AI 可以让产品根据其观察到的真实世界情况触发操作。例如，系统可以检测物品何时被放到表面上、流程何时开始或停止，或者何时出现安全问题，并在无需手动输入的情况下自动作出响应。
• **更明智的决策：**视觉 AI 将视觉输入转化为可执行的洞察，在恰当的时机为用户提供所需信息。这可以是在商店展示产品对比、标出制造流程中的错误，或根据摄像头拍摄到的画面解释医疗说明。
• **提高安全性并防止错误：**视觉驱动的产品可以在不安全情况或错误发生时及时发现，例如设备使用不当或环境中出现危险。这意味着安全系统可以在问题升级前提醒用户。
• **提升无障碍性和包容性：**视觉 AI 可以让不同能力的人更轻松地使用产品。例如，朗读标签、为视障用户识别物体，或将复杂的视觉内容转化为清晰易懂的说明。

打造更智能产品体验的视觉应用#

接下来，我们来看看一些示例，了解视觉应用如何用于打造更智能、更直观的产品体验。

利用视觉 AI 分析医疗产品界面#

医疗产品并不总是容易理解。标签可能很小，说明可能令人困惑，重要信息也常常隐藏在难以理解的专业医学术语背后，缺乏相关专业知识的人很难看懂。

视觉 AI 可以让患者和临床医生将摄像头对准医疗产品，即时获取清晰、有用的信息，从而减少这些使用障碍。例如，集成计算机视觉模型的移动应用可以实时识别处方药片，并说明药片是什么、如何服用，以及需要注意什么。

图 3. 使用计算机视觉检测并计数药片（来源）

同样，视觉 AI 系统还可以识别药片之外的医疗物品，并读取印刷信息。此类解决方案可以利用目标检测等视觉任务识别设备、包装或工具，再应用光学字符识别 (OCR) 技术提取标签、剂量说明或警告信息。

在零售和 AR 购物中采用视觉 AI#

我们都遇到过这种情况：站在商店的过道里，手忙脚乱地看着标签和小字，试图比较产品、价格或功能。视觉 AI 可以让消费者使用手机摄像头直接与产品互动，从而简化这一过程，让消费者更快、更直观地发现所需商品。

消费者无需扫描货架或翻找菜单，只要将手机对准商品，就能立即在屏幕上看到有用信息。这些信息可以包括产品详情、评分、价格，或与附近类似商品的并排对比。

视觉 AI 将实时目标检测与增强现实 (AR) 相结合，让消费者专注于眼前的购物体验，同时更有信心地作出决定。该领域的研究原型就是一个很好的例子。

这些系统利用视觉 AI 识别实体店中的商品，并实时展示相关详情，从而缩短决策时间。它们还打造出更具互动性、更有帮助、更愉悦的店内体验。

由计算机视觉驱动的智能厨房和家居产品#

日常家电有很大潜力变得更加实用，但它们往往无法感知周围发生的事情。视觉 AI 赋予家电实时观察和理解用户活动的能力，让家电能以更及时、更相关的方式作出响应。

那么，实际应用是什么样的？在智能厨房中，这可能意味着家电通过内置摄像头和基于自定义数据训练的计算机视觉模型，识别物体、食材或烹饪状态。

图 4. 厨房物体数据集一览（来源）

例如，一些智能冰箱已经开始使用内置摄像头识别食材并跟踪库存，让用户购物时查看家中现有食材，或在食材即将用完时收到提醒。

视觉 AI 还可应用于烹饪电器，用于检测炉灶上的锅具、监控沸腾或过热情况，或识别烟雾等危险状况。这些产品根据真实世界的视觉信号作出响应，而非仅依赖定时器或手动输入，因此其行为更符合用户在厨房中的实际操作。

产品团队如何打造视觉 AI 体验#

在探索视觉 AI 时，你可能会想知道产品团队究竟如何将这些体验变为现实。通常，这一过程始于找出视觉输入能够在哪些方面切实改善产品，例如识别物体或理解真实世界环境，从而减少用户遇到的障碍。

接下来，团队会收集能够反映实际使用情况的视觉数据，并为训练做好准备。这包括标注图像或视频，并训练 Ultralytics YOLO26 等计算机视觉模型，以执行目标检测或实例分割等任务。团队会测试并优化模型，确保模型在真实环境中可靠运行。

模型就绪后，团队会根据延迟和性能要求，通过 API、边缘设备或云服务将模型部署到产品中。随后，团队会监控准确率、收集反馈并持续更新模型，让视觉 AI 体验始终可靠，并随着时间推移继续符合用户与产品的交互方式。

视觉 AI 与 AI 智能体带来的产品智能未来#

随着视觉 AI 能力不断提升、AI 应用日益普及，AI 社区正见证计算机视觉模型融入更大型、更完整系统的趋势。视觉模型不再独立运行，而是越来越多地成为结合视觉感知、推理和决策能力的视觉 AI 智能体系统的一部分。

以智能零售环境为例。计算机视觉模型可以识别货架上的商品、检测商品何时被拿起，并实时监控库存变化。

这些视觉信息会传递给 AI 智能体，由 AI 智能体推理当前情况并确定下一步操作，例如更新库存、触发补货请求，或决定何时与消费者互动。生成式 AI 随后发挥关键作用，将这些决策转化为自然、面向用户的交互，例如生成个性化产品说明、回答问题，或用通俗语言推荐替代商品。

视觉 AI、AI 智能体和生成式 AI 结合起来，可以形成一个从观察、思考到行动的闭环。视觉 AI 感知现实世界，AI 智能体协调决策和工作流程，而生成式 AI 则决定如何传达这些决策。

为什么视觉 AI 应成为产品战略的一部分#

视觉 AI 正迅速从锦上添花的功能变成必备能力。随着产品从屏幕走向物理空间，理解视觉情境的能力正成为核心能力。

能够观察并理解周围世界的产品，更有能力减少使用障碍、实时作出响应，并为用户带来自然的体验。从业务战略的角度来看，视觉 AI 能为产品的多个环节创造优势。

同样的视觉能力可以支持面向用户的功能、自动化、安全检查和运营洞察。随着时间推移，这些系统生成的视觉数据也能让产品团队更清楚地了解产品在真实环境中的使用情况，从而为更好的设计决策和优先级排序提供依据。

最重要的是，视觉 AI 有助于实现长期差异化。当竞争对手采用类似的界面和工作流程时，能够适应真实世界条件的产品将脱颖而出。

及早投资视觉 AI 并将其纳入路线图，可以为产品团队打下基础，助力实现更智能的自动化、更灵活的体验和持久的竞争优势，同时 AI 能力也在不断发展。

要点回顾#

视觉 AI 让产品能够实时理解视觉信息，从而带来更顺畅的交互和更直观的用户体验。视觉 AI 与生成式 AI 和 AI 智能体结合后，产品可以将所观察到的内容转化为对用户有意义的行动和指导。对于产品团队来说，采用视觉 AI 是打造更智能产品的务实方式，能让产品长期保持相关性和竞争力。

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