AI On：代理式 AI 在计算机视觉中的三大应用

当前的计算机视觉系统擅长于识别物理空间与流程中的事件，却难以诠释场景细节及其意义，也无法推理后续可能发生的情况。

由视觉语言模型 (VLM) 驱动的代理式 AI，能够解决这一问题。它让团队能够快速、便捷地获取关键的洞见与分析，并将文本描述与时空信息、以及系统每日产生的海量视觉数据无缝衔接。

以下三种方法可助力企业使用代理式 AI 激活传统计算机视觉系统：

• 运用密集标注技术，生成可搜索的视觉内容
• 利用详细上下文增强系统警报
• 借助 AI 推理，总结复杂场景中的信息并解答疑问

利用密集标注，实现视觉内容可搜索

传统的卷积神经网络 (CNN) 驱动的视频搜索工具受限于有限的训练数据、上下文及语义理解的不足，这导致信息提炼工作必须依赖人工，且既繁琐又耗时。CNN 通常被调优以执行如识别异常之类的视觉任务，但缺乏将其所见转换为文本的多模态能力。

企业可以将 VLM 直接嵌入其现有应用程序中，为图像和视频生成详尽的标注。这些标注能在不受限于文件名或基础标签的情况下，将非结构化内容转化为丰富的、可搜索的元数据，从而实现灵活度远胜以往的视觉搜索。

以自动化车辆检测系统 Uveye 为例，作为全球规模最大的车辆及零部件数据集之一，它每月处理超过 7 亿张高分辨率图像。通过应用 VLM，Uveye 将这些视觉数据转化为结构化的报告，且能够以高准确性与可靠性，检测出细微的缺陷、改装或异物，以供搜索与分析。

由 VLM 驱动的视觉理解提供了至关重要的上下文，保障了从合规、安全到质控各环节洞察的透明与一致。Uveye 能检测出 96% 的缺陷，比人工检测高出 24%，这使早期干预成为可能，从而减少停机时间并控制维护成本。

Relo Metrics 是一家由 AI 驱动的体育营销评估服务商，致力于帮助品牌量化媒体投资价值并优化支出。通过将 VLM 与计算机视觉相结合，Relo Metrics 不仅仅可以做到基础的 Logo 检测，现能够精准捕捉如在比赛“绝杀球”时刻展示的场边广告牌等场景，并将其转化为实时的商业价值。

这种基于环境的洞察能力，通过突显 Logo 在关键高曝光时刻的出现时间和方式，帮助营销人员更清晰地了解投资回报率，并找到优化策略的途径。例如，Stanley Black & Decker 及其旗下的 Dewalt，此前仅依赖赛季末的报告来评估赞助资产的表现，这限制了决策的及时性。现在通过利用 Relo Metrics 获取实时洞察，Stanley Black & Decker 及时调整了广告牌位置，从而挽回了价值 130 万美元的潜在赞助媒体损失。

利用 VLM 推理能力增强计算机视觉系统警报

基于 CNN 的计算机视觉系统通常只生成类似“是或否”、“真或假”的二元的检测警报。缺乏 VLM 的推理能力，往往会导致误报或细节遗漏，从而在安全保障方面引发代价高昂的错误，并造成商业情报的缺失。VLM 无需完全取代现有的 CNN 视觉系统，而是可以作为一个智能附加组件，轻松地对现有系统进行增强。通过在 CNN 系统之上叠加 VLM 层，系统不仅能标记检测警报，还能结合场景语境对事件发生的地点、方式及原因进行复核。

在智慧城市交通管理领域，Linker Vision 利用 VLM 验证关键的城市警报，包括：交通事故、洪涝灾害或暴风雨引发的树木及电线杆倒塌。这种方式不仅降低了误报率，还为每起事件补充了关键的背景信息，从而显著提升了市政部门的实时响应效率。

Linker Vision 的代理式 AI 架构能自动分析超过 50,000 路多样化的智慧城市摄像头视频流，以实现跨部门的协同整治。当事件发生时，该系统可协调如交通管制、公共事业及急救响应等多团队展开联合行动。凭借同时查询所有摄像头流的能力，系统能迅速将观察到的现象转化为深刻洞察，给出下一步最佳行动的具体建议。

基于代理式 AI 的复杂场景自动解析

代理式 AI 系统能够处理视频流、音频、文本、视频及传感器数据等多种模态的信息，并能对复杂查询进行推理与回答，从而实现对复杂场景的自动化分析。该功能的实现，需结合 VLM、推理模型、大语言模型 (LLM)、检索增强生成 (RAG)、计算机视觉和语音转录等多种技术。

将 VLM 直接集成到现有计算机视觉工作流中，虽能验证关键时刻的短视频片段，但其能力受限于单模型一次可处理的视觉 token 数量，故而无法理解更长时间周期与外部知识构成的上下文，最终只能提供表面层次的答案。

相比之下，基于代理式 AI 构建的完整架构，则能对冗长、多路的视频档案进行可扩展且精确的处理，实现超越表面理解的更深层、准确和可靠的洞察。此外，该系统还适用于根本原因分析，或处理冗长巡检视频以生成带时间戳洞察的报告。

Levatas 利用移动机器人与自主系统，为关键基础设施开发视觉巡检解决方案，致力于提升电力变电站、燃料站、铁路调车场与物流中心等关键基础设施资产的安全性、可靠性与性能。基于 VLM，Levatas 构建了视频分析 AI 智能体，可自动审查巡检影像并起草详细报告，从而极大地优化了这一传统上依赖人工的耗时流程。Levatas 通过将其 AI 与 Skydio X10 设备集成，为 American Electric Power (AEP) 简化电力基础设施巡检。该方案使 AEP 能够自主巡检电线杆、精准识别热缺陷并检测设备损坏。一旦发现问题，系统会立即向 AEP 团队发送警报，确保快速响应与问题解决，从而保障可靠、清洁且经济高效的能源供应。

Eklipse 是一款利用 VLM 驱动代理的 AI 游戏高光工具，它能通过为直播流添加字幕和索引元数据，实现快速查询、总结并生成精美高光片段，整个过程仅需数分钟，效率高达传统方案的 10 倍，彻底革新了内容消费体验。

基于 NVIDIA 技术构建视频智能体

开发人员可运用 NVCLIP、NVIDIA Cosmos Reason 与 Nemotron Nano V2 等多模态 VLM，构建富含元数据的索引，以此实现高级搜索与推理功能。

开发人员若要将 VLM 集成到计算机视觉应用中，可使用 NVIDIA 用于视频搜索及总结的 Blueprint (VSS) 中的 event reviewer 功能。VSS Blueprint 是 NVIDIA Metropolis 平台的一部分。

为实现智能运营、更丰富的视频分析及实时流程合规性，并能随需求扩展，VSS Blueprint 提供了定制化方案：它支持开发人员构建直接访问 VLM 的 AI 智能体，或将 VLM 与 LLM、RAG 和计算机视觉模型结合使用，以应对更复杂的视频查询与总结任务。

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