學習利用視覺語言模型，打造從 AI 驅動的智能搜索到全自動分析的視頻解析應用。

當前的計算機視覺系統擅長于識別物理空間與流程中的事件，卻難以詮釋場景細節及其意義，也無法推理后續可能發生的情況。

由視覺語言模型(VLM) 驅動的代理式 AI，能夠解決這一問題。它讓團隊能夠快速、便捷地獲取關鍵的洞見與分析，并將文本描述與時空信息、以及系統每日產生的海量視覺數據無縫銜接。

以下三種方法可助力企業使用代理式 AI 激活傳統計算機視覺系統：

• 運用密集標注技術，生成可搜索的視覺內容
• 利用詳細上下文增強系統警報
• 借助AI 推理，總結復雜場景中的信息并解答疑問

利用密集標注，實現視覺內容可搜索

傳統的卷積神經網絡(CNN) 驅動的視頻搜索工具受限于有限的訓練數據、上下文及語義理解的不足，這導致信息提煉工作必須依賴人工，且既繁瑣又耗時。CNN 通常被調優以執行如識別異常之類的視覺任務，但缺乏將其所見轉換為文本的多模態能力。

企業可以將 VLM 直接嵌入其現有應用程序中，為圖像和視頻生成詳盡的標注。這些標注能在不受限于文件名或基礎標簽的情況下，將非結構化內容轉化為豐富的、可搜索的元數據，從而實現靈活度遠勝以往的視覺搜索。

以自動化車輛檢測系統Uveye為例，作為全球規模最大的車輛及零部件數據集之一，它每月處理超過 7 億張高分辨率圖像。通過應用 VLM，Uveye 將這些視覺數據轉化為結構化的報告，且能夠以高準確性與可靠性，檢測出細微的缺陷、改裝或異物，以供搜索與分析。

由 VLM 驅動的視覺理解提供了至關重要的上下文，保障了從合規、安全到質控各環節洞察的透明與一致。Uveye 能檢測出 96% 的缺陷，比人工檢測高出 24%，這使早期干預成為可能，從而減少停機時間并控制維護成本。

Relo Metrics是一家由 AI 驅動的體育營銷評估服務商，致力于幫助品牌量化媒體投資價值并優化支出。通過將 VLM 與計算機視覺相結合，Relo Metrics 不僅僅可以做到基礎的 Logo 檢測，現能夠精準捕捉如在比賽“絕殺球”時刻展示的場邊廣告牌等場景，并將其轉化為實時的商業價值。

這種基于環境的洞察能力，通過突顯 Logo 在關鍵高曝光時刻的出現時間和方式，幫助營銷人員更清晰地了解投資回報率，并找到優化策略的途徑。例如，Stanley Black & Decker 及其旗下的 Dewalt，此前僅依賴賽季末的報告來評估贊助資產的表現，這限制了決策的及時性。現在通過利用 Relo Metrics 獲取實時洞察，Stanley Black & Decker 及時調整了廣告牌位置，從而挽回了價值 130 萬美元的潛在贊助媒體損失。

利用 VLM 推理能力增強計算機視覺系統警報

基于 CNN 的計算機視覺系統通常只生成類似“是或否”、“真或假”的二元的檢測警報。缺乏 VLM 的推理能力，往往會導致誤報或細節遺漏，從而在安全保障方面引發代價高昂的錯誤，并造成商業情報的缺失。VLM 無需完全取代現有的 CNN 視覺系統，而是可以作為一個智能附加組件，輕松地對現有系統進行增強。通過在 CNN 系統之上疊加 VLM 層，系統不僅能標記檢測警報，還能結合場景語境對事件發生的地點、方式及原因進行復核。

在智慧城市交通管理領域，Linker Vision利用 VLM 驗證關鍵的城市警報，包括：交通事故、洪澇災害或暴風雨引發的樹木及電線桿倒塌。這種方式不僅降低了誤報率，還為每起事件補充了關鍵的背景信息，從而顯著提升了市政部門的實時響應效率。

當前的計算機視覺系統擅長于識別物理空間與流程中的事件，卻難以詮釋場景細節及其意義，也無法推理后續可能發生的情況。

由視覺語言模型(VLM) 驅動的代理式 AI，能夠解決這一問題。它讓團隊能夠快速、便捷地獲取關鍵的洞見與分析，并將文本描述與時空信息、以及系統每日產生的海量視覺數據無縫銜接。

以下三種方法可助力企業使用代理式 AI 激活傳統計算機視覺系統：

運用密集標注技術，生成可搜索的視覺內容

利用詳細上下文增強系統警報

借助AI 推理，總結復雜場景中的信息并解答疑問

利用密集標注，實現視覺內容可搜索

傳統的卷積神經網絡(CNN) 驅動的視頻搜索工具受限于有限的訓練數據、上下文及語義理解的不足，這導致信息提煉工作必須依賴人工，且既繁瑣又耗時。CNN 通常被調優以執行如識別異常之類的視覺任務，但缺乏將其所見轉換為文本的多模態能力。

企業可以將 VLM 直接嵌入其現有應用程序中，為圖像和視頻生成詳盡的標注。這些標注能在不受限于文件名或基礎標簽的情況下，將非結構化內容轉化為豐富的、可搜索的元數據，從而實現靈活度遠勝以往的視覺搜索。

以自動化車輛檢測系統Uveye為例，作為全球規模最大的車輛及零部件數據集之一，它每月處理超過 7 億張高分辨率圖像。通過應用 VLM，Uveye 將這些視覺數據轉化為結構化的報告，且能夠以高準確性與可靠性，檢測出細微的缺陷、改裝或異物，以供搜索與分析。

由 VLM 驅動的視覺理解提供了至關重要的上下文，保障了從合規、安全到質控各環節洞察的透明與一致。Uveye 能檢測出 96% 的缺陷，比人工檢測高出 24%，這使早期干預成為可能，從而減少停機時間并控制維護成本。

Relo Metrics是一家由 AI 驅動的體育營銷評估服務商，致力于幫助品牌量化媒體投資價值并優化支出。通過將 VLM 與計算機視覺相結合，Relo Metrics 不僅僅可以做到基礎的 Logo 檢測，現能夠精準捕捉如在比賽“絕殺球”時刻展示的場邊廣告牌等場景，并將其轉化為實時的商業價值。

這種基于環境的洞察能力，通過突顯 Logo 在關鍵高曝光時刻的出現時間和方式，幫助營銷人員更清晰地了解投資回報率，并找到優化策略的途徑。例如，Stanley Black & Decker 及其旗下的 Dewalt，此前僅依賴賽季末的報告來評估贊助資產的表現，這限制了決策的及時性。現在通過利用 Relo Metrics 獲取實時洞察，Stanley Black & Decker 及時調整了廣告牌位置，從而挽回了價值 130 萬美元的潛在贊助媒體損失。

利用 VLM 推理能力增強計算機視覺系統警報

基于 CNN 的計算機視覺系統通常只生成類似“是或否”、“真或假”的二元的檢測警報。缺乏 VLM 的推理能力，往往會導致誤報或細節遺漏，從而在安全保障方面引發代價高昂的錯誤，并造成商業情報的缺失。VLM 無需完全取代現有的 CNN 視覺系統，而是可以作為一個智能附加組件，輕松地對現有系統進行增強。通過在 CNN 系統之上疊加 VLM 層，系統不僅能標記檢測警報，還能結合場景語境對事件發生的地點、方式及原因進行復核。

在智慧城市交通管理領域，Linker Vision利用 VLM 驗證關鍵的城市警報，包括：交通事故、洪澇災害或暴風雨引發的樹木及電線桿倒塌。這種方式不僅降低了誤報率，還為每起事件補充了關鍵的背景信息，從而顯著提升了市政部門的實時響應效率。

Linker Vision的代理式 AI 架構能自動分析超過 50,000 路多樣化的智慧城市攝像頭視頻流，以實現跨部門的協同整治。當事件發生時，該系統可協調如交通管制、公共事業及急救響應等多團隊展開聯合行動。憑借同時查詢所有攝像頭流的能力，系統能迅速將觀察到的現象轉化為深刻洞察，給出下一步最佳行動的具體建議。

基于代理式 AI 的復雜場景自動解析

代理式 AI系統能夠處理視頻流、音頻、文本、視頻及傳感器數據等多種模態的信息，并能對復雜查詢進行推理與回答，從而實現對復雜場景的自動化分析。該功能的實現，需結合 VLM、推理模型、大語言模型 (LLM)、檢索增強生成 (RAG)、計算機視覺和語音轉錄等多種技術。

將 VLM 直接集成到現有計算機視覺工作流中，雖能驗證關鍵時刻的短視頻片段，但其能力受限于單模型一次可處理的視覺token數量，故而無法理解更長時間周期與外部知識構成的上下文，最終只能提供表面層次的答案。

相比之下，基于代理式 AI 構建的完整架構，則能對冗長、多路的視頻檔案進行可擴展且精確的處理，實現超越表面理解的更深層、準確和可靠的洞察。此外，該系統還適用于根本原因分析，或處理冗長巡檢視頻以生成帶時間戳洞察的報告。

Levatas利用移動機器人與自主系統，為關鍵基礎設施開發視覺巡檢解決方案，致力于提升電力變電站、燃料站、鐵路調車場與物流中心等關鍵基礎設施資產的安全性、可靠性與性能。基于 VLM，Levatas 構建了視頻分析 AI 智能體，可自動審查巡檢影像并起草詳細報告，從而極大地優化了這一傳統上依賴人工的耗時流程。 Levatas 通過將其 AI 與 Skydio X10 設備集成，為 American Electric Power (AEP) 簡化電力基礎設施巡檢。該方案使 AEP 能夠自主巡檢電線桿、精準識別熱缺陷并檢測設備損壞。一旦發現問題，系統會立即向 AEP 團隊發送警報，確保快速響應與問題解決，從而保障可靠、清潔且經濟高效的能源供應。

Eklipse 是一款利用 VLM 驅動代理的 AI 游戲高光工具，它能通過為直播流添加字幕和索引元數據，實現快速查詢、總結并生成精美高光片段，整個過程僅需數分鐘，效率高達傳統方案的 10 倍，徹底革新了內容消費體驗。

基于 NVIDIA 技術構建視頻智能體

開發人員可運用NVCLIP、NVIDIA Cosmos Reason與Nemotron Nano V2等多模態 VLM，構建富含元數據的索引，以此實現高級搜索與推理功能。

開發人員若要將 VLM 集成到計算機視覺應用中，可使用NVIDIA 用于視頻搜索及總結的Blueprint (VSS)中的 event reviewer 功能。VSS Blueprint 是NVIDIA Metropolis 平臺的一部分。

為實現智能運營、更豐富的視頻分析及實時流程合規性，并能隨需求擴展，VSS Blueprint提供了定制化方案：它支持開發人員構建直接訪問 VLM 的 AI 智能體，或將 VLM 與 LLM、RAG 和計算機視覺模型結合使用，以應對更復雜的視頻查詢與總結任務。