为什么企业今天就应该停止忽视计算机视觉

许多企业在日常运营中处理着重复且耗时的流程。这些任务通常依赖于人工反复观察、检查或分析视觉信息。

无论是跟踪货架上的商品、审查医学图像、监控仓库中的活动，还是确保工作场所的安全，所有这些任务都需要持续的关注。即使是最有经验的团队，在事物不断变动时也可能漏掉细节。

随着人工智能 (AI) 变得越来越普及，许多企业正在采用 计算机视觉，这是 AI 的一个子领域，使机器能够解读图像和视频。视觉 AI 使自动化视觉任务成为可能，并将日常视觉信息转化为有影响力的见解。

医疗保健、零售、物流和机器人等行业已经看到了其中的益处。计算机视觉帮助团队提高工作效率、减少错误，并更自信地做出决策。

图 1. 计算机视觉可用于各种现实应用，如医学图像分析。(来源)

它在 AI 能够带来的长期生产力提升中也发挥着重要作用。事实上，AI 系统每年可在企业用例中创造高达 $4.4 万亿美元 的生产力改进。

在本文中，我们将深入探讨计算机视觉如何推动更明智的决策，以及为什么忽视它会导致错失良机。让我们开始吧！

Link to this section什么是计算机视觉，它是如何工作的？#

计算机视觉是 AI 发展最快的领域之一，由更智能、能力更强的算法提供支持，帮助机器通过图像和视频理解世界。

特别是像 Ultralytics YOLO11 和即将推出的 Ultralytics YOLO26 这样的模型，支持目标检测、实例分割和图像分类等计算机视觉任务，帮助机器分析视觉信息。

例如，目标检测 用于查找和定位图像中的特定目标，实例分割在像素层面识别并勾勒目标，而图像分类则根据图像内容分配标签。但这实际上是如何运作的呢？

图 2. 使用 Ultralytics YOLO 检测和分割工具的示例。

像 YOLO11 和 YOLO26 这样的模型可以在包含企业所关注目标或场景示例的数据集上进行自定义训练或微调。这些数据集包括图像以及向模型展示其需要寻找什么的标签。

在训练过程中，这些通过深度神经网络（如卷积神经网络或 CNN）构建并使用监督式机器学习技术训练的模型，会从数据集中学习视觉特征和目标模式。经过充分的模型训练后，模型就能够进行泛化，并在新的、未见过的图像中识别出类似的模式。

Link to this section忽视计算机视觉的隐形成本#

制造业、物流、医疗保健和零售业等行业每天通过 摄像头、传感器和其他设备收集海量视觉数据。令人惊讶的是，其中许多信息从未被使用过。

当企业忽视这些数据时，它们就会错失本可以使运营更顺畅、预防可避免问题并突出新增长机会的见解。

以下是企业因忽视计算机视觉而面临的一些日常挑战：

• 运营效率低下：没有计算机视觉，团队通常需要执行人工检查、数据输入和日常巡检，而 AI 本可以在几秒钟内将其自动化。这会拖慢工作流程，增加劳动力成本，并降低整体生产力。
• 见解丢失：视觉数据包含人类无法大规模处理的信息。AI 模型可以识别数千张图像或视频帧中的模式、异常情况和趋势。
• 风险暴露：当缺少实时监控时，缺陷、安全隐患或设备故障等问题可能会被忽视。这增加了代价高昂的错误、产品召回和运营中断的可能性。
• 错失机会：如果不采用 视觉 AI 解决方案，企业可能会忽视客户行为变化、质量趋势或流程瓶颈的早期迹象。这限制了它们创新、快速响应和基于数据做出决策的能力。

Link to this section计算机视觉如何创造可衡量的商业价值#

在更好地了解了什么是计算机视觉及其工作原理后，让我们探索它如何为企业创造真正的、可衡量的价值。

以下是它在不同领域带来的好处的详细观察：

• 自动化和准确性：在经过大型、多样化的数据集训练后，计算机视觉模型能够以高精度检测模式。这减少了人为错误，加快了日常任务的处理速度，并提高了检查和监控的准确性。
• 可扩展性和灵活性：一旦训练完成，AI 驱动的视觉系统可以同时处理数千个图像或视频流。它们还可以进行微调或重新训练，以适应特定的环境和用例。
• 成本节约： 自动化视觉检查、监控和分析可以降低劳动力成本，减少返工，并降低错误或缺陷带来的财务影响。
• 更高的运营可见性： 通过将视觉数据转化为可操作的信息，计算机视觉使领导者能够更清晰地洞察日常运营，从而实现更快、更明智的决策。

Link to this section不同行业如何使用计算机视觉#

接下来，让我们了解不同行业如何将计算机视觉付诸实践，以及它对它们的日常运营产生的影响。

Link to this section利用视觉智能优化零售店运营#

零售 运营如今涉及的内容远不止货架和结账柜台。在 AI 和视觉数据的帮助下，零售商正在寻找简化日常任务、提高准确性并满足不断增长的客户期望的新方法。计算机视觉正被广泛应用于从跟踪货架产品可用性到分析客流量和优化店面布局等各种活动中。

图 3. 使用计算机视觉分析商场客流量 (来源)

一个很好的例子来自全球最大的零售商之一 Walmart。Walmart 在 1,000 多家门店使用计算机视觉来监控结账活动并减少损失。

AI 驱动的摄像头会分析自助结账和人工收银台发生的情况，并能检测到商品在未被扫描的情况下经过扫描仪的行为。当这种情况发生时，系统会提醒工作人员，以便他们介入并纠正问题。

这有助于减少“损耗”（shrinkage），即由盗窃、扫描错误或单纯的人为失误造成的损失，这些损失每年在整个零售行业加起来可达数十亿美元。

Link to this section在制造业中使用计算机视觉进行质量控制#

同时，在制造业中，精度对于生产高质量产品至关重要。计算机视觉使制造商能够在不减慢生产速度的情况下实现更高标准的质量和效率。通过检测装配线上的缺陷并监控工人安全，这些系统使质量检查更快、更一致、更可靠。

图 4. 使用摄像头进行质量检查的视角 (来源)

有趣的是，知名的汽车品牌也在采用计算机视觉来升级其生产线。例如，Toyota 使用基于深度学习的视觉系统来自动化其车辆检查过程。

该公司曾经依赖人工检查，不仅速度慢而且容易出错。如今，配备 17 个高分辨率摄像头和先进照明系统的设备能够捕捉每辆车的详细图像，并实时验证 80 多项规格。其结果是检查速度更快、准确性更高、成本更低，并在整个生产线上实现始终如一的高质量。

Link to this section利用 AI 驱动的视觉实现个性化医疗#

同样，随着计算机视觉成为日常临床工作流程的一部分，医疗保健 领域也在取得重大进展。在医疗环境中，精度和时效性至关重要，计算机视觉研究和 AI 驱动的图像分析正让临床医生能够做出更快速、更明智的决策。

在医疗保健的许多领域都是如此。以眼科为例，在英国 Moorfields 眼科医院，研究人员开发了 RETFound，这是医学领域首批 AI 基础模型之一，也是眼科领域的首个此类模型。

该模型使用自我监督学习在 160 万张视网膜图像上进行训练，能够检测糖尿病视网膜病变和青光眼等威胁视力的疾病，甚至能根据细微的视网膜线索预测心力衰竭、中风和帕金森病等更广泛的系统性疾病。

Link to this section开始将计算机视觉引入你的企业#

在将计算机视觉整合到你的企业运营中时，并不总是需要彻底的改造。一个简单的第一步是看看你已经拥有了什么。

大多数企业已经拥有了它们所需的原始数据。真正的机会在于认识到这些数据如何创造有意义的价值。

从小处着手往往会带来最大的突破。一个简单的项目，例如使用预训练模型来监控库存水平或改善基本的监控见解，可以快速产生可衡量的结果。这些早期的成功减少了错误，节省了时间，并帮助团队建立了对 AI 能达成目标的信心。

Link to this section计算机视觉的未来#

计算机视觉 AI 的一些最新趋势正在重新定义企业使用视觉数据的方式。直到最近，大多数 AI 处理都依赖于云计算，即图像和视频被发送到远程服务器进行分析。

这种方法虽然有效，但引入了延迟，增加了隐私担忧，并依赖于强大的互联网连接。这些局限性使得在需要即时响应的情况下使用计算机视觉变得困难。

今天，向 边缘计算 的转型正在加速 AI 的普及。像 YOLO11 和即将推出的 YOLO26 这样的前沿视觉模型现在可以直接在较小的设备端硬件上运行。

这意味着系统可以立即处理视觉信息，即使在没有持续互联网连接的情况下也能运行。结果是更快的检测、更高的可靠性以及对敏感数据更多的控制。随着边缘 AI 的不断改进，企业可以将从缓慢的批处理转向跨机器人、制造、零售、物流和许多其他环境的实时智能。

Link to this section关键要点#

计算机视觉正在改变企业观察其运营和做出决策的方式。通过更有效地使用视觉数据，各组织能够更高效地工作、减少错误，并提高日常流程的质量。通过对其工作流程更深入的了解，企业能够做出及时、明智且基于真实运营数据的决策。

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