កំណត់សម្គាល់របស់អ្នកនិពន្ធ៖ អេ សន្និសីទ VISION ឆ្នាំ 2022 នឹងបង្ហាញពីការពង្រីកការរុករកកន្លែងដែលការច្នៃប្រឌិតកំពុងជំរុញការផ្លាស់ប្តូរយ៉ាងឆាប់រហ័ស រួមទាំងនិន្នាការនៃដំណាំពិសេសដែលមានតម្លៃខ្ពស់ និរន្តរភាព និងកម្មវិធីប្រមូលកាបូន និងប្រព័ន្ធផលិតកម្មបរិស្ថានដែលគ្រប់គ្រងដោយបច្ចេកវិទ្យាខ្ពស់។ ប្រធានបទមួយដែលកំពុងលេចចេញនៅលើ របៀបវារៈ គឺជាទិន្នន័យដែលមើលឃើញ។ ខាងក្រោមនេះគឺជាការក្រឡេកមើលខាងក្នុងពីរបៀបដែលឧបករណ៍ចាប់សញ្ញាដែលមើលឃើញ និងចក្ខុវិស័យកុំព្យូទ័រនឹងមានសារៈសំខាន់ ដើម្បីជួយឧស្សាហកម្មទាំងមូលបំពេញតម្រូវការអាហាររបស់ប្រជាជនពិភពលោកដែលកំពុងកើនឡើង។
ចក្ខុវិស័យកុំព្យូទ័របានជួបប្រទះការរីកចំរើនពិតប្រាកដ។ ការយល់ដឹងដែលប្រមូលបានតាមរយៈទិន្នន័យពីយន្តហោះគ្មានមនុស្សបើក ផ្កាយរណប និងយន្តហោះប្រមូលទិន្នន័យពីលើមេឃ។ ឧបករណ៍ចាប់សញ្ញាដែលភ្ជាប់មកជាមួយអាចវាស់ស្ទង់ការផ្លាស់ប្តូរលក្ខណៈរុក្ខជាតិ ឬប៉ារ៉ាម៉ែត្រដីជាមួយនឹងឧបករណ៍ចាប់សញ្ញាឆ្លុះបញ្ចាំងអុបទិក។ ឧបករណ៍ចាប់សញ្ញា LiDAR ឥឡូវនេះអាចវាស់រចនាសម្ព័ន្ធរបស់រុក្ខជាតិជា 3D ។
លើសពីការជួយដល់អ្នកជំនាញកសិកម្មជាមួយនឹងទិន្នន័យ ចក្ខុវិស័យកុំព្យូទ័រក៏ជាស្នូលនៃការបើកម៉ាស៊ីនស្វយ័តក្នុងវិស័យនេះ ជួយឱ្យម៉ាស៊ីនមានប្រតិកម្មចំពោះស្ថានភាពនៅលើវាល ឬសូម្បីតែរកឃើញឧបសគ្គ។ បច្ចេកវិទ្យាថែមទាំងអាចឱ្យយើងប្រតិកម្មទៅនឹងទីតាំងដែលមានភាពត្រឹមត្រូវខ្ពស់។ ទិន្នន័យពីរូបភាពផ្កាយរណប ដែលអាចនាំមកនូវព័ត៌មានលម្អិតកម្រិតសង់ទីម៉ែត្រ។ ជាមួយនឹងបច្ចេកវិជ្ជាទាំងអស់នេះនៅការចោលរបស់យើង តើកែវភ្នែករបស់មនុស្សត្រូវការដែរឬទេ?
នៅពេលដែលកាមេរ៉ា ឧបករណ៍ចាប់សញ្ញា និងផ្កាយរណបទាំងនេះត្រូវបានដាក់ពង្រាយតាមខ្នាតនៅតាមវាលស្រែ និងផ្ទះកញ្ចក់ ពួកគេនឹងផ្តល់ការឃ្លាំមើល 100% គ្រប់ពេល។ នៅពេលរឿងនេះកើតឡើង កសិកម្មពីចម្ងាយ និងក្នុងកម្រិតធំ កសិកម្មដាច់ស្រយាលអាចក្លាយជាការពិត។ ដោយសារម៉ាស៊ីនស្វ័យប្រវត្តិ និងមនុស្សយន្តមានតួនាទីកើនឡើង ភាពចាំបាច់សម្រាប់កម្លាំងការងារធំប្រហែលជាលែងត្រូវការទៀតហើយ។ ខណៈពេលដែលសព្វថ្ងៃនេះ ផ្លែឈើ និងបន្លែភាគច្រើនត្រូវបានរើស និងវេចខ្ចប់ដោយដៃ របាយការណ៍ពី S&P Global បានព្យាករណ៍ថានៅឆ្នាំ 2025 ប្រព័ន្ធយល់ឃើញ និងវិធីជ្រើសរើសនឹងអនុញ្ញាតឱ្យមានទិដ្ឋភាពនៃការប្រមូលផលដោយស្វ័យភាពនៅក្នុងកសិកម្មបរិស្ថានគ្រប់គ្រង (CEA)។
ការរីកចំរើននៃចក្ខុវិស័យកុំព្យូទ័រនេះមិនត្រឹមតែពាក់ព័ន្ធក្នុងវិស័យកសិកម្មប៉ុណ្ណោះទេ។ ជាការពិត ក្នុងនាមជាវិស័យដែលមានភាពចាស់ទុំបំផុតនៅក្នុង AI ទំនើប វាកំពុងគ្របដណ្តប់គ្រប់វិស័យនៃសេដ្ឋកិច្ច។ ឱកាសដែលធ្វើឲ្យសមត្ថភាពមើលឃើញដោយស្វ័យប្រវត្តិនាំមកនូវឱកាសទីផ្សារគ្មានទីបញ្ចប់នៅគ្រប់វិស័យទាំងអស់។ ក្នុងនាមជាមនុស្ស ចក្ខុវិស័យគឺជាអារម្មណ៍ដែលអភិវឌ្ឍបំផុតរបស់យើង — ជាអ្វីដែលយើងប្រើបំផុតដើម្បីយល់ឃើញពិភពលោកជុំវិញខ្លួនយើង។ សាស្ត្រាចារ្យផ្នែកវេជ្ជសាស្ត្រអុបទិក លោក David Williams ពន្យល់ ថា "ច្រើនជាង 50 ភាគរយនៃ Cortex ដែលជាផ្ទៃនៃខួរក្បាលត្រូវបានឧទ្ទិសដល់ដំណើរការព័ត៌មានដែលមើលឃើញ" ។
វាមិនមែនជារឿងចៃដន្យទេដែលផ្នែកនៃខួរក្បាលរបស់មនុស្សដែលទទួលខុសត្រូវចំពោះការវិភាគព័ត៌មានដែលមើលឃើញគឺធំជាងគេពីអារម្មណ៍ផ្សេងទៀត។ បណ្តាញសរសៃប្រសាទសិប្បនិម្មិតគឺជាផ្នែកសំខាន់មួយនៃការរៀនម៉ាស៊ីន និងជាឆ្អឹងខ្នងនៃបច្ចេកវិទ្យាមើលឃើញទំនើប។ តាមសម្ដីរបស់សាស្ត្រាចារ្យ Williams “ការយល់ដឹងពីរបៀបដែលការមើលឃើញអាចជាគន្លឹះក្នុងការយល់ដឹងពីរបៀបដែលខួរក្បាលទាំងមូលធ្វើការ”។
បច្ចេកវិទ្យាដែលមើលឃើញកំពុងផ្តល់ថាមពលដល់ការអភិវឌ្ឍន៍ក្នុងវិស័យម្ហូបអាហារ និងកសិកម្ម ដែលនឹងផ្លាស់ប្តូររបៀបដែលពិភពលោករីកចម្រើន ផលិត ដឹកជញ្ជូន និងប្រើប្រាស់អាហារ។ ចក្ខុវិស័យកុំព្យូទ័រគឺជាវិស័យបច្ចេកវិទ្យាទំនើបបំផុតនៅពេលនិយាយអំពី AI ។ ទិន្នន័យដែលមើលឃើញដែលមិនធ្លាប់មានពីមុនមកនេះ អាចត្រូវបានប្រើប្រាស់ និងដំណើរការតាមរយៈការរៀនម៉ាស៊ីន ហើយបន្ទាប់មកបញ្ជូនត្រឡប់ទៅអ្នកដាំអាហារ ឬម៉ាស៊ីនស្វយ័ត ដូចជាប្រព័ន្ធធារាសាស្ត្រជាដើម។ សូម្បីតែបន្ទាប់ពីការប្រមូលផលក៏ដោយ ចក្ខុវិស័យកុំព្យូទ័រផ្តល់នូវបច្ចេកវិទ្យាដែលត្រូវបានប្រើរួចហើយសម្រាប់កិច្ចការសំខាន់ៗដូចជាដំណើរការ ការតម្រៀបនិងចំណាត់ថ្នាក់ផ្លែឈើនិងបន្លែ, កិច្ចការដែលមនុស្សធ្វើគឺមិនស៊ីសង្វាក់គ្នា ចំណាយពេលវេលា ប្រែប្រួល និងថ្លៃ។
ឥទ្ធិពលនៃបច្ចេកវិទ្យានេះគឺធំធេងណាស់។ ឧបករណ៍ចាប់សញ្ញាដែលមើលឃើញ និងចក្ខុវិស័យកុំព្យូទ័រនឹងមានសារៈសំខាន់ដើម្បីជួយឧស្សាហកម្មទាំងមូលបំពេញតម្រូវការអាហាររបស់ចំនួនប្រជាជនពិភពលោកដែលកំពុងកើនឡើង។ ទិន្នន័យរបស់ធនាគារពិភពលោកណែនាំថានៅឆ្នាំ 2025 វិស័យម្ហូបអាហារ និងកសិកម្មភាគច្រើននឹងរងផលប៉ះពាល់យ៉ាងខ្លាំងដោយការទទួលយកបច្ចេកវិទ្យាដែលមើលឃើញ ដូចជាការសម្គាល់រូបភាព កាមេរ៉ា មនុស្សយន្ត និងច្រើនទៀត។ វាមិនមែនជារឿងចម្លែកទេដែលចក្ខុវិស័យកុំព្យូទ័រ និងបច្ចេកវិទ្យា AI គឺជាបេះដូងនៃថ្មីមួយ រលកនៃការចាប់ផ្តើមបច្ចេកវិទ្យាដ៏ជោគជ័យ នៅទូទាំងបញ្ឈរជាច្រើនរួមទាំងការលក់រាយ សំណង់ ធានារ៉ាប់រង សន្តិសុខ និងកសិកម្ម។
ការកែលម្អដំណើរការដែលមានស្រាប់ជាចំណុចចាប់ផ្តើមដើម្បីចាប់ផ្តើមបដិវត្តន៍
មានបច្ចេកវិទ្យាដែលមើលឃើញជាច្រើនដែលអាចរកបានសម្រាប់អ្នកដាំអាហារ។ នេះរួមបញ្ចូលទាំងឧបករណ៍ ឬឧបករណ៍ដែលចាប់យក វិភាគ តម្រង ការបង្ហាញ ឬចែកចាយទិន្នន័យដែលមើលឃើញ។ ប្រព័ន្ធទាំងនេះត្រូវបានរចនាឡើងដើម្បីប្រើប្រាស់ចក្ខុវិស័យកុំព្យូទ័រ ការរៀនម៉ាស៊ីន ឬបញ្ញាសិប្បនិមិត្ត ដើម្បីបង្កើតការយល់ដឹងពីទិន្នន័យដែលមើលឃើញទាំងអស់ និងផ្តល់នូវការយល់ដឹងដែលអាចធ្វើសកម្មភាពបាន ឬធ្វើសកម្មភាពដោយស្វ័យភាពលើពួកវា។
ថ្មីៗ របាយការណ៍ពី LDV Capital on Visual Technologies រំលេចនិន្នាការសំខាន់ៗមួយចំនួនដែលប្រឈមមុខនឹងអនាគតដែលនឹងចាប់ផ្តើមពីការទទួលយកបច្ចេកវិទ្យាដែលមើលឃើញក្នុងចំណោមអ្នកដាំអាហារក្នុងរយៈពេល XNUMX ឆ្នាំខាងមុខ។ អ្វីដែលគួរឱ្យចាប់អារម្មណ៍បំផុតអំពីការទាំងនេះគឺថាពួកគេភាគច្រើនសង្កត់ធ្ងន់លើការធ្វើឱ្យប្រសើរឡើងនិងការទទួលយកបច្ចេកវិទ្យាដែលមានស្រាប់។ វានឹងមិនមែនជាបដិវត្តន៍ទេ ប៉ុន្តែជាការវិវឌ្ឍដ៏រីកចម្រើន ខណៈដែលបច្ចេកវិទ្យាដែលមើលឃើញក្លាយជាចរន្តសំខាន់។ ជាឧទាហរណ៍ របាយការណ៍នេះចង្អុលទៅក្បួនដោះស្រាយការរៀនម៉ាស៊ីនដែលបញ្ចូលរូបភាពយន្តហោះគ្មានមនុស្សបើក យន្តហោះ និងផ្កាយរណបដែលបង្កើនគុណភាពបង្ហាញ និងជួរវិសាលគមកាន់តែធំ ដែលជួយបន្ថែមការដាំដុះពីចម្ងាយ។ ម្យ៉ាងទៀត នៅពេលដែលល្បឿនដំណើរការកើនឡើង ការចាប់សញ្ញាដោយភ្ជាប់ឧបករណ៍នឹងអនុញ្ញាតឱ្យមានការសម្រេចចិត្តកម្រិតរុក្ខជាតិ ដូចជាការបាញ់ថ្នាំស្មៅច្បាស់លាស់ និងការដាក់គ្រាប់ពូជ។
តើរាល់ដំណើរការដែលមានស្រាប់អាចដំណើរការដោយស្វ័យប្រវត្តិ និងគ្រប់គ្រងពីចម្ងាយបានទេ?
ជាមួយនឹងការត្រួតពិនិត្យ និងវាយតម្លៃ "ភ្នែក" ជាច្រើននៃរុក្ខជាតិ 24/7 និងបច្ចេកវិទ្យាដែលមើលឃើញដែលគ្របដណ្តប់យ៉ាងទូលំទូលាយលើវាលស្រែ ឬផ្ទះកញ្ចក់ តើការធ្វើកសិកម្ម និងកសិកម្មអាចគ្រប់គ្រងពីចម្ងាយក្នុងពេលអនាគតដ៏ខ្លីនេះបានទេ? តាមបទពិសោធន៍ជាមួយអតិថិជនរបស់យើង ខ្ញុំដឹងថាអ្នកដាំអាហារជាច្រើនត្រូវការធ្វើដំណើរតិចជាងមុនទៅទីវាល ដោយសារការយល់ដឹង ឬរូបភាពដែលថតដោយម៉ាស៊ីន ហើយបញ្ជូនឱ្យពួកគេ។ លើសពីនេះ សមត្ថភាពរបស់ពួកគេក្នុងការដោះស្រាយបញ្ហាដូចជាសត្វល្អិតគឺកាន់តែមានគោលដៅ និងច្បាស់លាស់។ ជំនួសឱ្យការធ្វើការត្រួតពិនិត្យជាប្រចាំ ឧបករណ៍ទាំងនេះអាចត្រួតពិនិត្យ 100% នៃដំណាំរបស់ពួកគេ 100% នៃពេលវេលា។
ខណៈពេលដែលចក្ខុវិស័យកុំព្យូទ័រគឺជារបកគំហើញដ៏សំខាន់ដែលនឹងកំណត់ឡើងវិញនូវវិធីដែលអាហារត្រូវបានដាំដុះ និងកែច្នៃ វាមិនមែនជាទីបញ្ចប់នោះទេ។ បច្ចេកវិជ្ជាបំពេញបន្ថែមផ្សេងទៀតគឺត្រូវការជាចាំបាច់ដើម្បីឱ្យយើងអាចឃើញនៅក្រោមស្លឹក និងក្រោមដី ដែលវាមានសារៈសំខាន់ខ្លាំងណាស់ក្នុងការទទួលបានរូបភាពពេញលេញ។ ជាឧទាហរណ៍ ការត្រួតពិនិត្យ និងវិភាគអតិសុខុមប្រាណតាមរយៈឧបករណ៍ចាប់សញ្ញាជាក់លាក់ដែលវាស់ស្ទង់ភាពសម្បូរបែប ភាពចម្រុះ និងការធ្វើអាណានិគមនៃអតិសុខុមប្រាណនៅក្នុងសរីរាង្គរុក្ខជាតិខាងលើ និងខាងក្រោមដី។
ការប្រមូល ការរួមបញ្ចូល និងការធ្វើឱ្យយល់អំពីទិន្នន័យទាំងអស់នេះនឹងជាបញ្ហាប្រឈមដ៏សំខាន់មួយក្នុងការទាញយកថាមពលនៃបណ្តុំបច្ចេកវិជ្ជាដែលកំពុងរីកចម្រើន ដែលអ្នកដាំដុះអាហារនឹងពឹងផ្អែកលើ។ អ្នកដាំចំណីអាហារតែងតែពឹងផ្អែកលើសញ្ញារាប់រយពីវិស័យនេះ ប៉ុន្តែឧបករណ៍ និងវេទិកាដែលកំពុងរីកចម្រើនទាំងនេះមានន័យថា ពួកគេនឹងត្រូវរៀបចំឱ្យមានការយល់ដឹងពីប្រភពកាន់តែច្រើនឡើង។ គោលដៅចុងក្រោយគឺបង្កើតប្រព័ន្ធបង្រួបបង្រួម ដែលនាំមកនូវរូបភាពច្បាស់លាស់ និងពេញលេញដែលត្រូវការ ដើម្បីឱ្យការសម្រេចចិត្តខាងកសិកម្មកម្រិតខ្ពស់កាន់តែប្រសើរឡើង។