AI邦士 在嵌入式视觉峰会这一行业盛会迎来第15周年纪念之际，全球嵌入式人工智能（AI）与计算机视觉领域的目光再度聚焦于此。峰会不仅是对过去十五年技术演进的回顾，更是对未来发展趋势的前瞻与探索。今年，两大核心趋势——人工智能与计算机视觉应用的“扩展”以及“多模态智能”的崛起，成为引领行业变革的关键力量。
趋势一：从实验室到现实世界——AI与计算机视觉应用的大规模扩展
大会演讲：大规模现实世界AI与视觉创新
峰会开幕之际，Amazon高级科学家Gérard Medioni以一场题为“大规模的现实世界AI和计算机视觉创新”的演讲，为“扩展”趋势拉开了序幕。作为Amazon Just Walk Out无收银员结账技术的核心开发者之一，Medioni在计算机视觉大规模部署方面拥有深厚的实践经验。他不仅分享了这项技术在全球零售场景中的成功应用，还介绍了Amazon如何利用AI技术优化2亿多Prime Video用户的观看体验，从视频内容推荐到画质增强，展示了AI在现实世界中的无限可能。
Medioni的演讲引发了与会者的热烈讨论。他指出，AI与计算机视觉技术正从科学实验走向大规模商业化应用，其背后是算法优化、硬件性能提升以及数据积累的共同推动。未来，AI将更加深入地融入人们的日常生活，从智能家居到智慧城市，从工业自动化到医疗健康，无处不在。
小组讨论：边缘AI与大规模视觉的挑战与机遇
在Medioni的演讲之后，一场以“边缘AI和大规模视觉：什么是真实的，什么是接下来的，什么是缺失的”为主题的小组讨论将峰会气氛推向高潮。讨论由EE Times资深记者Sally Ward-Foxton主持，参与嘉宾包括Waymo、Hayden AI和Meta Reality Labs的顶尖专家。
讨论中，专家们围绕视觉和AI项目从实验室到大规模部署的转化过程展开深入探讨。他们指出，尽管技术已经取得了显著进步，但在实际应用中仍面临诸多挑战，如数据隐私保护、模型鲁棒性、硬件功耗与成本等。同时，专家们也分享了各自在应对这些挑战时的实践经验，强调了跨学科合作与生态系统建设的重要性。
行业案例：从原型到稳健产品的跨越
峰会还邀请了多位行业领袖分享他们的成功案例。Blue River Technology（约翰迪尔子公司）的克里斯·帕德维克介绍了如何将计算机视觉技术从实验室原型转化为面向农业市场的稳健产品。他强调，产品化过程中需要充分考虑用户需求、市场环境以及技术可行性，通过持续迭代优化，才能实现技术的商业化落地。
Deep Sentinel创始人兼CEO大卫·塞尔宁则分享了他在建立、运营和扩展边缘AI计算机视觉公司过程中的经验教训。他指出，边缘AI技术的核心在于如何在资源受限的环境下实现高效计算，这需要算法优化、硬件设计以及系统架构的全面协同。
此外，SKAIVISION创始人杰森·费林还展示了如何利用AI和视觉技术改造汽车经销商的运营流程。他通过智能摄像头与数据分析系统，实现了车辆库存管理、客户行为分析以及销售流程优化的自动化，显著提升了经销商的运营效率与客户满意度。
趋势二：多模态智能——融合文本、视觉与音频的未来
主题演讲：视觉AI的未来：高效多模态智能
加州大学伯克利分校教授Trevor Darrell的演讲“视觉AI的未来：高效多模态智能”为“多模态智能”趋势奠定了理论基础。他指出，传统的AI系统往往局限于单一模态的数据处理，如仅处理图像或文本。然而，现实世界中的信息是复杂多样的，人类通过多种感官共同感知和理解世界。因此，未来的AI系统必须具备多模态处理能力，能够整合文本、视觉、音频等多种感官输入，以实现更高级别的智能。
Darrell详细介绍了视觉语言模型（VLMs）的发展现状与应用前景。VLMs通过将自然语言处理与计算机视觉技术相结合，使得机器能够理解图像中的内容，并生成与之相关的文本描述。他强调，VLMs在边缘应用中具有巨大潜力，但同时也面临着巨大的内存和计算需求挑战。因此，未来的研究将聚焦于模型压缩、优化算法以及硬件加速等方面，以推动VLMs在边缘设备上的高效部署。
多模态应用的深度探讨
峰会后续的演讲与讨论进一步深化了对多模态智能的理解与应用。Skyworks Solutions的Mumtaz Vauhkonen在“生成式人工智能时代的企业级多模态应用”演讲中，强调了多模态输入在解决复杂AI问题中的重要性。他分享了创建高质量数据集、多模态数据融合技术以及构建可扩展企业应用的实践经验，并指出了将这些应用投入生产所面临的挑战与解决方案。
AWS的Frantz Lohier则介绍了AI代理的概念及其在AI开发中的应用。他指出，AI代理作为自主组件，能够通过改进决策和多代理协作来增强AI系统的能力。Lohier分享了不同类型AI代理的创建与集成方法，为开发者提供了宝贵的实践指导。
Google的Niyati Prajapati则聚焦于多代理协作系统中的视觉LLM（大型语言模型）应用。她详细讨论了视觉LLM在增强多代理系统能力与自主性方面的作用，并通过自动质量控制与仓库机器人案例研究，展示了这些先进架构的实用价值。
实践培训：视觉-语言模型的实际应用
为了满足产品开发人员对多模态人工智能实际应用的需求，峰会特别安排了一场为期三小时的培训课程——“用于计算机视觉应用的视觉-语言模型：实践介绍”。该课程由本文作者与OpenCV.Org首席执行官Satya Mallick共同主持，重点介绍了实际的VLM技术及其在现实世界应用案例中的使用方法。
培训内容涵盖了VLM的基础原理、模型选择、数据准备、训练优化以及部署策略等方面。通过实际案例分析与动手实践，参与者深入了解了如何将VLM技术应用于边缘部署的计算机视觉系统中，为提升AI驱动的计算机视觉技能提供了有力支持。
技术展览：最新基础技术的集中展示
峰会期间的技术展览成为连接理论与实践的桥梁。超过65家参展商展示了他们在创建包含人工智能和视觉产品方面的最新基础技术。这些参展商包括Network Optix、Qualcomm、BDTI、Brainchip、Cadence、Lattice、Micron、Namuga、Sony、SqueezeBits、Synopsys、VeriSilicon、3LC、Chips&Media、Microchip、Nextchip、Nota AI和STMicroelectronics等知名企业，以及众多新兴科技公司。
展览中，参展商们展示了从芯片设计、传感器技术到算法优化、系统集成的全方位解决方案。这些技术不仅推动了AI与计算机视觉技术的快速发展，也为行业用户提供了更多选择与可能性。通过现场演示与交流，参会者能够直观感受到技术的魅力与潜力，为未来的产品研发与创新提供了宝贵灵感。
回顾过去十五年嵌入式AI与计算机视觉的飞速发展，我们不禁为科技的进步而惊叹。从最初计算机对图像理解的科幻设想，到如今机器能够理解图像、推理分析并应用于现实世界，这一历程见证了人类智慧的伟大成就。
随着“扩展”与“多模态智能”两大趋势的深入发展，嵌入式AI与计算机视觉领域将迎来更加广阔的应用前景。然而，机遇与挑战总是并存。在追求技术突破的同时，我们也必须关注数据隐私保护、算法公平性、伦理道德等社会问题，确保技术的健康发展与广泛应用。
嵌入式视觉峰会作为行业交流的重要平台，将继续汇聚全球顶尖专家与学者，共同探讨技术趋势、分享实践经验、推动行业创新。我们有理由相信，在不久的将来，嵌入式AI与计算机视觉技术将为人类社会带来更多惊喜与改变。