使用视觉 AI 提供更智能的产品体验

产品体验正在迅速变化。如今，无论是在购物、工作还是处理日常事务，人们都希望产品更智能、响应更迅速，也更易于使用。

尤其是随着 AI 越来越容易获取，并融入日常产品，人们的期望也进一步改变。用户现在希望产品能适应他们的需求、减少操作负担，并在需要时提供有意义的指导，而不是事后才给出帮助。

这一转变正推动团队以更务实、更贴近实际的方式使用 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，对图像和视频进行分析，让产品能够理解视觉上下文，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，并改善客户体验，同时避免引入不必要的复杂性。随着视觉 AI 日益成熟，它正逐渐成为真实产品应用场景的理想选择。

借助 AI 驱动的计算机视觉模型和算法，产品能够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，并在恰当的时机展示相关信息。

这为产品经理在整个生命周期中思考产品开发开辟了新思路。视觉 AI 可以为数据驱动的仪表盘提供数据，带来有关客户行为的宝贵洞察，帮助团队验证想法、改进功能并做出更明智的决策。结合可扩展的 AI 工具后，视觉 AI 还能提升运营效率，同时避免让用户体验变得过于复杂。

本文将探讨视觉 AI 如何用于提升产品体验并应用于各行各业、塑造现代产品的关键用例，以及在实际应用中构建和扩展这些能力所需的条件。

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发生的事情，并实时作出响应。产品不再只能依赖按钮、表单或预设规则，而是能够对用户实际看到和执行的操作作出反应。

这让交互显得更自然、更快捷，也更符合现实世界中的行为。这得益于 Ultralytics YOLO26 等计算机视觉模型，它们能够快速、准确地处理图像和视频，足以直接应用于产品中。

具体来说，Ultralytics YOLO26 等模型支持多种对真实产品体验至关重要的计算机视觉任务。这些任务包括定位并识别场景中的物品的目标检测、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，而是能够实时响应视觉上下文。

图 1. 使用 Ultralytics YOLO26 检测物体的示例。

Ultralytics YOLO26 等模型速度快、灵活性高，因此产品团队可以将其应用于多种场景，从识别零售货架上的商品，到检测医疗环境中的工具，再到理解智能家居中的活动。正因如此，视觉 AI 正成为构建更智能、更灵敏产品体验的基础层。

视觉 AI 与产品设计之间的联系#

在深入探讨如何利用视觉 AI 打造更智能的产品体验之前，我们先来看看它与产品设计之间的联系。当视觉理解成为产品的一部分时，设计决策就必须将其纳入考量。

这意味着产品设计不再局限于屏幕和静态界面，还要涵盖现实世界中的情境。设计师必须考虑用户会如何以及何时采集视觉输入、产品需要在什么条件下运行，以及如何清晰、及时地提供反馈。

假设我们正在构建一款利用视觉 AI 监控设备或工作区域的工业安全应用。设计时需要考虑摄像头的摆放位置、如何让工作人员知道系统何时正在分析场景，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，在工业安全环境中，用户需要了解系统看到了什么，以及系统为何作出响应。设计应清楚说明视觉 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。简单的确认操作、清晰的警报原因和可预测的行为，都有助于建立用户对系统的信任。

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 可以让产品根据看到的现实场景触发操作。例如，系统可以检测物品何时被放到某个表面上、流程何时开始或停止，或何时出现安全问题，并在无需人工输入的情况下自动作出响应。
• 助力制定更明智的决策：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合适的信息。例如，在商店展示商品对比信息、标出制造流程中的错误，或根据摄像头看到的内容解释医疗说明。
• 提升安全性并预防错误：视觉驱动的产品可以在不安全情况或错误发生时及时检测出来，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恶化之前向用户发出警告。
• 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，可以朗读标签、为视障用户识别物体，或将复杂的视觉内容简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，重要细节也常常被难以理解的医学术语掩盖，非专业人士很难弄懂。

视觉 AI 通过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，帮助减少这种不便。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 系统不仅可以识别药片，还能检测医疗物品并读取印刷信息。借助目标检测等视觉任务，此类解决方案可以识别医疗设备、包装或工具，然后利用光学字符识别 (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#

我们都曾有过这样的经历：站在商店货架旁，一边费力比对产品、价格或功能，一边还要看标签和细小的印刷文字。视觉 AI 能让消费者通过手机摄像头直接与产品交互，从而简化这一过程，让商品发现变得更快捷、更直观。

消费者不必扫描货架或翻找菜单，只需将手机对准商品，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。

将实时目标检测与增强现实 (AR) 相结合，视觉 AI 让消费者无需离开眼前场景，就能更有把握地作出决定。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 实时识别实体店中的商品并显示相关详情，缩短了消费者作出决定所需的时间。它们还打造了更具互动性、更实用、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#

日常家电有很大的潜力变得更实用，但它们通常并不了解周围正在发生什么。视觉 AI 改变了这一状况，让家电能够实时观察并理解用户活动，从而及时作出更贴切的响应。

那么，实际应用是什么样的？在智能厨房中，这可能意味着某台电器可以利用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，一些智能冰箱已经在使用内置摄像头识别食物并追踪库存，让用户在购物时查看家中现有的食物，或在食物即将耗尽时收到提醒。

视觉 AI 还可以应用于烹饪电器，让设备检测炉灶上的锅具、监控沸腾或过热情况，或识别烟雾等危险状况。通过响应现实世界中的视觉信号，而不是只依靠计时器或手动输入，这些产品的行为会更贴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#

探索视觉 AI 时，你可能会想知道产品团队究竟如何实现这些体验。通常，团队会先找出视觉输入能够切实改进产品的环节，例如识别物体或理解现实环境，从而减少用户的使用障碍。

接下来，团队会收集反映真实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。团队会测试并改进模型，确保模型在真实环境中可靠运行。

模型准备就绪后，可以根据延迟和性能要求，通过 API、边缘设备或云服务部署到产品中。随后，团队会监控准确率、收集反馈并持续更新模型，确保视觉 AI 体验始终可靠，并随着时间推移与用户的产品交互方式保持一致。

视觉 AI 和 AI 智能体如何推动未来的产品智能化#

随着视觉 AI 能力不断增强、AI 应用日益普及，AI 社区正看到计算机视觉模型被集成到更大型、更完整的系统中。视觉模型不再单独运行，而是越来越多地成为视觉 AI 智能体系统的一部分，将视觉感知与推理和决策结合起来。

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决定下一步行动，例如更新库存、触发补货请求，或判断何时与消费者互动。生成式 AI 随后发挥重要作用，将这些决策转化为面向用户的自然交互，例如生成个性化的商品说明、回答问题，或用通俗语言推荐替代品。

视觉 AI、AI 智能体和生成式 AI 协同工作，可以在观察、思考和行动之间形成闭环。视觉 AI 让系统了解现实世界，AI 智能体协调决策和工作流程，而生成式 AI 则负责将这些决策传达给用户。

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转变为必备能力。随着产品走出屏幕、进入实体空间，理解视觉上下文的能力正逐渐成为核心能力。

能够观察并解读周围世界的产品，更有能力减少使用障碍、实时作出响应，并为用户带来更自然的体验。从业务战略的角度来看，视觉 AI 能为产品的多个环节带来助力。

相同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还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，从而帮助团队作出更好的设计决策并确定工作优先级。

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，能够适应现实环境的产品就会脱颖而出。

及早投资视觉 AI，并将其纳入产品路线图，可以为产品团队奠定基础，推动更智能的自动化和更灵活的体验，并在 AI 能力持续发展的过程中保持长期竞争优势。

要点#

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。将视觉 AI 与生成式 AI 和 AI 智能体结合后，产品可以把看到的内容转化为有意义的行动和用户指导。对于产品团队而言，采用视觉 AI 是打造更智能产品的务实之举，能让产品长期保持实用性和竞争力。

加入我们的社区，并查看我们的 GitHub 代码库，了解更多关于 AI 的信息。浏览我们的解决方案页面，进一步了解医疗领域中的计算机视觉和农业中的 AI。了解我们的许可选项，开始构建你自己的计算机视觉解决方案。