СберПро

Компьютерное зрение нового уровня: фиксирует и объясняет В этом году российский рынок компьютерного зрения увеличится на 29%, до 28,4 млрд рублей. Растёт спрос на видеоаналитику для производства, транспорта и умных городов. Следующий этап развития технологии связан с тем, что ИИ учится не только распознавать объекты, но и интерпретировать происходящее. Один из драйверов этого сдвига — VLM (vision language model — визуально-языковые модели). 🔷 В чём суть Классическое компьютерное зрение фиксирует событие (дефект на линии, пустую полку, нарушение периметра) и сигнализирует о нём. VLM идёт дальше — связывает увиденное с бизнес-контекстом, отвечает на вопросы на естественном языке и формирует готовые рекомендации. 🔷 Где максимальный потенциал технологии В строительстве — мониторинг, который экономит бюджет. Например, российская модель фиксирует строительные процессы, выявляет отклонения и позволяет задавать любые вопросы по объекту на естественном языке. Она снижает расходы на устранение дефектов на 50%. В промышленности — контроль качества без переобучения под каждый дефект. Классические системы требуют огромных датасетов под каждый тип продукции. VLM решают проблему «холодного старта»: модель распознает дефекты «из коробки», а затем самообучается на верифицированных образцах. В ретейле — контроль полок без ручных аудитов. VLM автоматизируют проверку планограмм, распознают отсутствующие товары, ошибки в ценниках и пустоты в выкладке без дообучения под каждый товар. Формируют задачи для сотрудников и повышают эффективность каждой полки. 🔷 Как начать Начните с одного процесса и запросите у вендора демо на ваших данных — VLM не требуют длительного дообучения и позволяют быстро увидеть реальное качество распознавания. Запустите пилот на 2–3 месяца с измеримыми метриками — это поможет оценить эффект до масштабирования. Как конвертировать инновации в измеримый бизнес-результат? Эксперты обсудят 29 октября на конференции SberPro Tech 2026. ➡️ Зарегистрируйтесь, чтобы не пропустить онлайн-трансляцию * Если посты грузятся плохо, подписывайтесь на наш канал в МАКС. Telegram | МАКС | Сайт