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Spot AI 推出了 Iris，该公司称其为世界上首个面向企业摄像头系统的通用视频 AI 代理构建工具。该工具允许企业通过对话界面创建定制化的 AI 代理，从而更轻松地监控和处理来自物理环境的视频数据，而无需专业技术知识。
Iris 专为制造业、物流、零售、建筑和医疗保健等行业设计，它基于 Spot AI 早前推出的用于安全、安保和运营的现成视频 AI 代理。那些预构建的代理专注于常见用例，而 Iris 为组织提供了灵活性，可以针对更具体的、对业务至关重要的场景训练代理。
据 Spot AI 称，用户可以在几分钟内构建视频代理。该系统允许通过强化学习进行训练——使用 AI 应该检测和不应该检测的示例——并可以配置为触发现实世界的响应，如关闭设备、锁门或生成警报。
首席执行官兼联合创始人 Rish Gupta 表示，该工具大大缩短了创建专用视频检测系统所需的时间。“过去需要数月开发的工作现在只需几分钟，”Gupta 解释道。“在 Iris 出现之前，创建专用视频检测需要拥有高级学位的专用 AI/ML 团队、数千张标注图像和 8 周的复杂开发，”他解释道。“Iris 通过与 8 分钟和 20 张训练图像的简单对话，将同样的能力交到任何业务领导者手中。”
现实环境中的示例：
制造业：检测产品积压或液体泄漏，并根据严重程度自动响应。
仓储：发现箱子或托盘的不安全堆叠，以防止事故。
零售：监控货架库存水平并生成补货警报。
医疗保健：区分穿着类似制服的工作人员和患者，以优化交通流量和安全。
安全：识别停车场中的断线钳等工具，以应对不断变化的安全威胁。
安全合规：验证现场工作人员是否佩戴所需的安全装备。
视频 AI 代理持续监控关键区域，帮助团队快速响应安全隐患、运营效率低下和安全问题。借助 Iris，这些代理可以通过自然语言交互进行开发和修改，减少了对工程支持的需求，并使视频洞察在各个部门更易于获取。
展望未来：
Iris 是 Spot AI 更广泛努力的一部分，旨在使视频数据在物理环境中更具可操作性。该公司计划在 Google Cloud Next 上讨论该工具及其功能，Rish Gupta 定于 4 月 9 日在媒体圆桌会议上发言。（图片由 Spot AI 提供）