视觉模型落地：AI打工，干活全自动

算一下，一碟 15，这是吃了多少？

AI 是可以拿来做盘点的

方法：AI 数的，容我细细道来

字节发了新模型

今天是字节的发布会，我去了现场。

豆包 1.5 深度思考模型上线，200B MoE，20B 激活参数，R1 级别的性能。

但很多人没注意到是，伴随这个模型的，还有个有非常趣的小玩意儿：Doubao-1.5-vision-pro。

仔细看了文档后，注意到有这样一段：

视觉定位能力大幅提升：支持对单目标、多目标、小目标等进行边界框或点提示进行定位，并支持基于定位进行计数，给出坐标位置，或描述所定位内容。支持 3D 定位，可基于图像进行深度预测、距离排序、深度比较等。可以广泛用在各类巡检等上商业化场景中。

这是一个小小的、但很有意义的进步：大模型可以给图片稳定打标记了

把图交给它，让它识别所有寿司盘的位置，输出坐标。

有了格式化的坐标，只需要一个脚本就可以标注了：设定线条长度 200，粗度 10，颜色亮青，文字字号 70，配了黑色阴影，保证在各种光线下都能看清。

# Reload image again for a clean slate highlighted_image = Image.open(new_image_path) draw = ImageDraw.Draw(highlighted_image) # Define more vibrant color scheme line_color = "#00FFFF" text_color = "#00FFFF" shadow_color = "black" # Draw lines and bright text with shadow for idx, (x, y) in enumerate(scaled_new_points, start=1):     left = x - new_line_length / 2     right = x + new_line_length / 2     top = y - new_line_height / 2     bottom = y + new_line_height / 2     # Draw vibrant line     draw.rounded_rectangle([(left, top), (right, bottom)], radius=new_line_height / 2, fill=line_color)     # Draw text shadow     text_position = (left - 10, y)     shadow_position = (text_position[0] + shadow_offset, text_position[1] + shadow_offset)     draw.text(shadow_position, str(idx), font=large_font, fill=shadow_color, anchor="rm")     # Draw main vibrant text     draw.text(text_position, str(idx), font=large_font, fill=text_color, anchor="rm") # Display updated image with high visibility colors plt.figure(figsize=(10, 8)) plt.imshow(highlighted_image) plt.axis("off") plt.show()

运行一下，大功告成。

这事儿做完我突然意识到，

这不就是很多场景下都用得上的“图像计数”吗？

于是，我测了几个别的：

街头照片，他知道路牌在哪；

或者拿它去标注米老鼠的帽子。

你不用告诉它“那是个什么”，只要给出目标定义或提问方式，就能获得结果。

小任务，不小的价值

多模态这几年卷得飞起，但真正能落地的场景并不多：AI 写诗、拍题解题，这些看起来很炫，但离实际太远。

但我们也知道，每刻都有无数人在认真的应对工作：盘库存、数元件...劳心劳力。那么，这些事情，为什么不交给 AI 呢？

在几年前，还是 CV 当道的时候，你会说：开发个 AI，可比人力贵多了。

但现在不同了：对着你的任务，只需要一个明确的问题，就可以拿到一份标注好的信息

诚然，单以现在来看，问题也不少：

• • 角度偏了、光线不均，容易漏标；

• • 目标密集时，编号会挤在一起，看不清楚；

• • 背景复杂时，有时会误判或者漏标。

这些问题都是可以优化的。

质变已经发生了，量变只是时间问题。 那么，希望硅基大人，日后要好好打工