工廠、零售店和主要道路有什么共同點？它們是需要優(yōu)化的有價值且受限的基礎設施的幾個例子。制造商的目標是在裝配過程中盡早發(fā)現(xiàn)缺陷。零售商尋求更好地了解他們的客戶旅程，提供更多無摩擦的結賬體驗。交通規(guī)劃者希望減少交通堵塞。

全球幾乎所有重要空間都部署了超過 10 億臺攝像機，產(chǎn)生了大量數(shù)據(jù)，但如果沒有分析這些數(shù)據(jù)的系統(tǒng)，寶貴的見解就會丟失。進入人工智能驅動的計算機視覺，它解鎖隱藏在視頻中的洞察，生成洞察，使城市和公司能夠提高安全和運營效率。

優(yōu)化支持人工智能的視頻分析解決方案可簡化從醫(yī)療保健到制造業(yè)等各個行業(yè)的任務，幫助公司及其員工更智能、更安全地工作。

NVIDIA Metropolis 是一個應用程序框架、一組開發(fā)人員工具和合作伙伴生態(tài)系統(tǒng)，它將可視數(shù)據(jù)和 AI 結合起來，在一系列物理空間和環(huán)境中實現(xiàn)更高的功能和效率。

交通樞紐、零售商店和工廠使用 vision AI 應用程序實現(xiàn)更高效、更方便和更安全的運營。下面的示例說明了 vision AI 應用程序如何改變我們使用和管理最關鍵空間的方式。

Airports： 由于航站樓每年服務和運送數(shù)百萬乘客，機場是小城市、工業(yè)基地和交通樞紐。支持人工智能的視頻分析解決方案可實時識別和管理事件，以最大限度地減少對乘客和機場運營的干擾。這些解決方案幫助航空公司加快飛機周轉，提供更安全的機場運營，并為乘客提供停車管理。

Factories： 公司越來越多地使用物聯(lián)網(wǎng)傳感器自動化其制造過程，其中最常見的是攝像機。這些攝像機捕捉大量數(shù)據(jù)，當與人工智能的力量相結合時，產(chǎn)生有價值的見解，制造商可以利用這些見解提高運營效率。實時理解和響應至關重要，例如識別裝配線上的產(chǎn)品缺陷，掃描工作場所危險，以及在機器需要維護時發(fā)出信號。

Farms： 世界各地的農(nóng)民正在轉向 vision AI 應用程序，以自動化和改進他們的操作和產(chǎn)量質(zhì)量。 這些應用程序在廣泛的使用案例中提供幫助，從數(shù)牛到檢測雜草，再到番茄的機器人授粉。這些計算機視覺應用程序通過提高產(chǎn)量和使用更少的資源幫助農(nóng)民實現(xiàn)糧食生產(chǎn)的革命。

Stadiums： 全世界數(shù)百萬人參觀體育場，享受體育和文化活動的現(xiàn)場直播。 AI 支持的視頻分析解決方案用于自動化周界保護、武器檢測、人群分析、停車管理和可疑行為監(jiān)控，為訪客提供更安全、更具凝聚力的體驗。

Hospitals： 支持 AI 的視頻分析解決方案有助于跟蹤手術室程序，最終改善患者護理和手術結果。通過使用準確的行動記錄，醫(yī)院工作人員可以監(jiān)控手術過程，執(zhí)行消毒協(xié)議，并實時檢查醫(yī)療用品庫存水平。支持人工智能的視頻分析減少了某些常規(guī)任務對人工輸入的需求，讓醫(yī)生和護士有更多的時間與患者相處。

Universities： AI vision 有助于大學管理員更好地了解辦公室、健身房和大廳等物理空間的使用方式。 AI 應用程序還可以分析實時視頻片段，并生成見解，為更好的校園管理提供信息，從檢測人群流動模式到為火災等異?；顒觿?chuàng)建即時警報，事故或漏水。

邊緣的新一代人工智能應用程序正在廣泛的空間內(nèi)推動難以置信的操作效率和安全性收益。下載免費的 e-book 以了解 Metropolis 和 edge AI 如何幫助在世界各地構建更智能、更安全的空間。

關于作者：About Debraj Sinha

Debraj Sinha 是 NVIDIA Metropolis 的產(chǎn)品營銷經(jīng)理，專注于通過支持 AI 的視頻分析在全球打造更智能的空間。 Debraj 與從初創(chuàng)企業(yè)到財富 500 強企業(yè)，再到推動安全和效率提升的人工智能應用市場等合作伙伴展開合作。他擁有加利福尼亞大學哈斯商學院工商管理碩士學位，伯克利，康奈爾大學計算機科學碩士學位。

審核編輯：郭婷