Khám phá những xu hướng hàng đầu về thị giác máy tính và AI cho năm 2025, từ những tiến bộ của AGI đến học tập tự giám sát, định hình tương lai của các hệ thống thông minh.
Trí tuệ nhân tạo (AI) đang phát triển với tốc độ chưa từng có, với những đột phá định hình các ngành công nghiệp và định nghĩa lại công nghệ. Khi chúng ta bước vào năm 2025, những đổi mới của AI tiếp tục vượt qua các ranh giới, từ cải thiện khả năng truy cập đến tinh chỉnh cách các mô hình AI học và tương tác.
Một trong những phát triển quan trọng nhất là hiệu quả ngày càng tăng của các mô hình AI. Chi phí đào tạo thấp hơn và kiến trúc được tối ưu hóa đang làm cho AI dễ tiếp cận hơn, cho phép các doanh nghiệp và nhà nghiên cứu triển khai các mô hình hiệu suất cao với ít tài nguyên hơn. Ngoài ra, các xu hướng như học tự giám sát và AI có thể giải thích đang làm cho các hệ thống AI mạnh mẽ hơn, dễ diễn giải hơn và có khả năng mở rộng hơn.
Trong thị giác máy tính , các phương pháp tiếp cận mới như Vision Transformers (ViTs), AI biên và thị giác 3D đang thúc đẩy nhận thức và phân tích thời gian thực. Các kỹ thuật này đang mở ra những khả năng mới trong tự động hóa, chăm sóc sức khỏe, phát triển bền vững và robot, giúp thị giác máy tính hiệu quả và có khả năng hơn bao giờ hết.
Trong bài viết này, chúng ta sẽ khám phá năm xu hướng AI toàn cầu hàng đầu và năm xu hướng thị giác máy tính hàng đầu sẽ định hình AI vào năm 2025, đồng thời nêu bật những tiến bộ về thị giác máy tính như Ultralytics YOLO các mô hình đang giúp thúc đẩy những thay đổi này.
Việc áp dụng AI đang tăng tốc trên khắp các ngành công nghiệp, với những tiến bộ mới nâng cao hiệu quả mô hình, ra quyết định và cân nhắc về mặt đạo đức. Từ việc giảm chi phí đào tạo đến cải thiện khả năng giải thích, AI đang phát triển để trở nên có khả năng mở rộng, minh bạch và dễ tiếp cận hơn.
Khả năng tiếp cận AI ngày càng tăng đang chuyển đổi cách thức đào tạo và triển khai các mô hình. Những cải tiến về kiến trúc mô hình và hiệu quả phần cứng đang làm giảm đáng kể chi phí đào tạo các hệ thống AI quy mô lớn, giúp chúng có sẵn cho nhiều người dùng hơn.
Ví dụ, Ultralytics YOLO11 , mô hình thị giác máy tính mới nhất của Ultralytics , đạt được Độ chính xác trung bình (mAP) cao hơn trên tập dữ liệu COCO trong khi sử dụng ít hơn 22% tham số so với Ultralytics YOLOv8 .
Điều này làm cho nó hiệu quả về mặt tính toán trong khi vẫn duy trì độ chính xác cao. Khi các mô hình AI trở nên nhẹ hơn, các doanh nghiệp và nhà nghiên cứu có thể tận dụng chúng mà không cần tài nguyên tính toán lớn, giảm rào cản gia nhập.
Sự gia tăng khả năng tiếp cận công nghệ AI này đang thúc đẩy sự đổi mới trong nhiều lĩnh vực, cho phép các công ty khởi nghiệp và doanh nghiệp nhỏ hơn phát triển và triển khai các giải pháp AI vốn trước đây thuộc về các tập đoàn lớn. Việc giảm chi phí đào tạo cũng đẩy nhanh chu kỳ lặp lại, cho phép thử nghiệm và tinh chỉnh các mô hình AI nhanh hơn.
Các tác nhân AI đang trở nên tiên tiến hơn, thu hẹp khoảng cách hướng tới Trí tuệ nhân tạo tổng quát (AGI). Không giống như các hệ thống AI truyền thống được thiết kế cho các nhiệm vụ hẹp, các tác nhân này có thể học liên tục, thích ứng với môi trường năng động và đưa ra quyết định độc lập dựa trên dữ liệu thời gian thực.
Vào năm 2025, các hệ thống đa tác nhân - nơi nhiều tác nhân AI hợp tác để đạt được các mục tiêu phức tạp - dự kiến sẽ trở nên nổi bật hơn. Các hệ thống này có thể tối ưu hóa quy trình làm việc, tạo ra thông tin chi tiết và hỗ trợ ra quyết định trong nhiều ngành. Ví dụ, trong dịch vụ khách hàng, các tác nhân AI có thể xử lý các yêu cầu phức tạp, học hỏi từ mỗi tương tác để cải thiện các phản hồi trong tương lai. Trong sản xuất, chúng có thể giám sát các dây chuyền sản xuất, điều chỉnh theo thời gian thực để duy trì hiệu quả và giải quyết các điểm nghẽn tiềm ẩn. Trong hậu cần, AI đa tác nhân có thể phối hợp động các chuỗi cung ứng, giảm sự chậm trễ và tối ưu hóa việc phân bổ nguồn lực.
Bằng cách tích hợp học tăng cường và cơ chế tự cải thiện, các tác nhân AI này đang hướng tới tính tự chủ cao hơn, giảm nhu cầu can thiệp của con người vào các nhiệm vụ vận hành phức tạp. Khi các hệ thống AI đa tác nhân tiến bộ, chúng có thể mở đường cho khả năng tự động hóa thông minh, có khả năng mở rộng và thích ứng hơn, từ đó nâng cao hiệu quả hơn nữa trong các ngành công nghiệp.
Môi trường ảo do AI tạo ra đang chuyển đổi cách đào tạo robot, hệ thống tự động và trợ lý kỹ thuật số. Sân chơi ảo tạo ra cho phép các mô hình AI mô phỏng các tình huống trong thế giới thực, cải thiện khả năng thích ứng của chúng trước khi triển khai.
Ví dụ, xe tự lái được đào tạo trong môi trường do AI tạo ra mô phỏng các điều kiện thời tiết, tình huống giao thông và tương tác của người đi bộ. Tương tự như vậy, cánh tay robot trong các nhà máy tự động trải qua quá trình đào tạo trong các dây chuyền sản xuất mô phỏng trước khi hoạt động trong môi trường vật lý.
Bằng cách sử dụng các không gian học tập ảo này, các hệ thống AI có thể giảm sự phụ thuộc vào việc thu thập dữ liệu thực tế tốn kém, dẫn đến việc lặp lại mô hình nhanh hơn và tăng khả năng phục hồi trước các tình huống mới. Cách tiếp cận này không chỉ đẩy nhanh quá trình phát triển mà còn đảm bảo rằng các tác nhân AI được chuẩn bị tốt hơn cho sự phức tạp của các ứng dụng thực tế.
Với việc AI ngày càng tham gia nhiều hơn vào các quy trình ra quyết định, các mối quan ngại về đạo đức xung quanh sự thiên vị, quyền riêng tư và trách nhiệm giải trình đang trở nên quan trọng hơn. Các mô hình AI cần đảm bảo tính công bằng, minh bạch và tuân thủ các quy định, đặc biệt là trong các ngành nhạy cảm như chăm sóc sức khỏe, tài chính và tuyển dụng.
Vào năm 2025, chúng tôi dự đoán các quy định chặt chẽ hơn và nhấn mạnh hơn vào AI có trách nhiệm, thúc đẩy các công ty phát triển các mô hình có thể giải thích và kiểm toán được. Các doanh nghiệp chủ động áp dụng khuôn khổ AI có đạo đức sẽ giành được lòng tin của người tiêu dùng, đáp ứng các yêu cầu tuân thủ và đảm bảo tính bền vững lâu dài trong việc áp dụng AI.
Khi các mô hình AI ngày càng phức tạp, khả năng giải thích đang trở thành ưu tiên hàng đầu. AI có thể giải thích (XAI) nhằm mục đích làm cho các hệ thống AI minh bạch hơn, đảm bảo rằng con người có thể hiểu được các quy trình ra quyết định của chúng.
Trong các ngành như y học và tài chính, nơi các khuyến nghị của AI tác động đến các quyết định có rủi ro cao, XAI có thể trở thành một công cụ mạnh mẽ. Các bệnh viện sử dụng AI để chẩn đoán hình ảnh và các ngân hàng dựa vào AI để hợp lý hóa quy trình làm việc sẽ cần các mô hình có thể cung cấp thông tin chi tiết có thể diễn giải, cho phép các bên liên quan hiểu lý do tại sao một quyết định được đưa ra.
Bằng cách triển khai khuôn khổ XAI, các tổ chức có thể xây dựng niềm tin vào các mô hình AI, cải thiện khả năng tuân thủ quy định và đảm bảo rằng các hệ thống tự động vẫn có trách nhiệm.
Thị giác máy tính đang phát triển nhanh chóng, với các kỹ thuật mới cải thiện độ chính xác, hiệu quả và khả năng thích ứng trong nhiều ngành công nghiệp. Khi các hệ thống thị giác hỗ trợ AI trở nên có khả năng mở rộng và linh hoạt hơn, chúng đang mở ra những khả năng mới trong tự động hóa, chăm sóc sức khỏe , tính bền vững và robot.
Vào năm 2025, những tiến bộ như học tự giám sát, máy biến đổi thị giác và AI biên dự kiến sẽ cải thiện cách máy móc nhận thức, phân tích và tương tác với thế giới. Những đổi mới này sẽ tiếp tục thúc đẩy xử lý hình ảnh thời gian thực, phát hiện đối tượng và giám sát môi trường, giúp các hệ thống thị giác hỗ trợ AI hiệu quả hơn và dễ tiếp cận hơn trong nhiều ngành.
Đào tạo AI truyền thống dựa vào các tập dữ liệu có nhãn lớn, có thể tốn thời gian và tốn kém để quản lý. Học tự giám sát (SSL) đang giảm sự phụ thuộc này bằng cách cho phép các mô hình AI học các mẫu và cấu trúc từ dữ liệu không có nhãn, giúp chúng có khả năng mở rộng và thích ứng hơn.
Trong thị giác máy tính, SSL đặc biệt có giá trị đối với các ứng dụng mà dữ liệu được gắn nhãn khan hiếm, chẳng hạn như hình ảnh y tế, phát hiện lỗi sản xuất và hệ thống tự động. Bằng cách học từ dữ liệu hình ảnh thô, các mô hình có thể tinh chỉnh sự hiểu biết của chúng về các đối tượng và mẫu mà không cần chú thích thủ công.
Ví dụ, các mô hình thị giác máy tính có thể tận dụng khả năng tự học có giám sát để cải thiện hiệu suất phát hiện đối tượng, ngay cả khi được đào tạo trên các tập dữ liệu nhỏ hơn hoặc nhiễu hơn. Điều này có nghĩa là các hệ thống thị giác hỗ trợ AI có thể hoạt động trong nhiều môi trường khác nhau với việc đào tạo lại tối thiểu, cải thiện tính linh hoạt của chúng trong các ngành công nghiệp như robot, nông nghiệp và giám sát thông minh.
Khi SSL tiếp tục hoàn thiện, nó sẽ dân chủ hóa quyền truy cập vào các mô hình AI hiệu suất cao, giảm chi phí đào tạo và giúp các hệ thống thị giác hỗ trợ AI trở nên mạnh mẽ hơn và có khả năng mở rộng trên nhiều ngành.
Bộ chuyển đổi thị giác (ViT) đang trở thành một công cụ mạnh mẽ để phân tích hình ảnh, cung cấp một cách hiệu quả khác để xử lý dữ liệu hình ảnh cùng với Mạng nơ-ron tích chập (CNN). Tuy nhiên, không giống như CNN, xử lý hình ảnh bằng các trường tiếp nhận cố định, ViT tận dụng các cơ chế tự chú ý để nắm bắt các mối quan hệ toàn cầu trên toàn bộ hình ảnh, cải thiện việc trích xuất tính năng tầm xa.
ViT đã cho thấy hiệu suất mạnh mẽ trong phân loại hình ảnh, phát hiện đối tượng và phân đoạn, đặc biệt là trong các ứng dụng yêu cầu chi tiết có độ phân giải cao, chẳng hạn như hình ảnh y tế, cảm biến từ xa và kiểm tra chất lượng. Khả năng xử lý toàn bộ hình ảnh một cách toàn diện của chúng khiến chúng phù hợp với các nhiệm vụ thị giác phức tạp, trong đó các mối quan hệ không gian là rất quan trọng.
Một trong những thách thức lớn nhất đối với ViT là chi phí tính toán của chúng, nhưng những tiến bộ gần đây đã cải thiện hiệu quả của chúng. Vào năm 2025, chúng ta có thể mong đợi các kiến trúc ViT được tối ưu hóa sẽ được áp dụng rộng rãi hơn, đặc biệt là trong các ứng dụng điện toán biên nơi xử lý thời gian thực là điều cần thiết.
Khi ViT và CNN phát triển song song, các hệ thống thị giác hỗ trợ AI sẽ trở nên linh hoạt và có khả năng hơn, mở ra những khả năng mới trong điều hướng tự động, tự động hóa công nghiệp và chẩn đoán y tế có độ chính xác cao.
Tầm nhìn máy tính đang tiến xa hơn phân tích hình ảnh 2D, với tầm nhìn 3D và ước tính độ sâu cho phép các mô hình AI nhận thức các mối quan hệ không gian chính xác hơn. Sự tiến bộ này rất quan trọng đối với các ứng dụng đòi hỏi nhận thức độ sâu chính xác, chẳng hạn như robot, xe tự hành và thực tế tăng cường (AR).
Các phương pháp ước tính độ sâu truyền thống dựa vào camera stereo hoặc cảm biến LiDAR, nhưng các phương pháp tiếp cận hiện đại do AI điều khiển sử dụng ước tính độ sâu đơn sắc và tái tạo nhiều góc nhìn để suy ra độ sâu từ hình ảnh chuẩn. Điều này cho phép hiểu cảnh 3D theo thời gian thực, giúp hệ thống AI thích ứng hơn trong môi trường động.
Ví dụ, trong điều hướng tự động, tầm nhìn 3D tăng cường khả năng phát hiện chướng ngại vật và lập kế hoạch đường đi bằng cách cung cấp bản đồ độ sâu chi tiết của môi trường xung quanh. Trong tự động hóa công nghiệp, robot được trang bị nhận thức 3D có thể thao tác các vật thể với độ chính xác cao hơn, cải thiện hiệu quả trong sản xuất, hậu cần và tự động hóa kho.
Ngoài ra, các ứng dụng AR và VR đang được hưởng lợi từ ước tính độ sâu do AI điều khiển, cho phép có nhiều trải nghiệm nhập vai hơn bằng cách ánh xạ chính xác các vật thể ảo vào không gian vật lý. Khi các mô hình thị giác nhận biết độ sâu trở nên nhẹ hơn và hiệu quả hơn, việc áp dụng chúng dự kiến sẽ tăng lên trên các thiết bị điện tử tiêu dùng, an ninh và cảm biến từ xa.
Hình ảnh siêu phổ và đa phổ do AI cung cấp đang chuyển đổi nông nghiệp, giám sát môi trường và chẩn đoán y tế bằng cách phân tích ánh sáng vượt ra ngoài quang phổ khả kiến. Không giống như máy ảnh truyền thống chụp các bước sóng đỏ, xanh lá cây và xanh lam (RGB), hình ảnh siêu phổ chụp hàng trăm dải quang phổ, cung cấp thông tin chi tiết phong phú về đặc tính vật liệu và cấu trúc sinh học.
Trong nông nghiệp chính xác, hình ảnh siêu quang phổ có thể đánh giá sức khỏe đất, theo dõi bệnh thực vật và phát hiện tình trạng thiếu hụt chất dinh dưỡng. Nông dân có thể sử dụng các mô hình hỗ trợ AI để phân tích tình trạng cây trồng theo thời gian thực, tối ưu hóa việc tưới tiêu và sử dụng thuốc trừ sâu đồng thời cải thiện hiệu quả năng suất tổng thể.
Trong hình ảnh y khoa, phân tích siêu quang phổ đang được khám phá để phát hiện bệnh sớm, đặc biệt là trong chẩn đoán ung thư và phân tích mô. Bằng cách phát hiện những biến thể tinh tế trong thành phần sinh học, các hệ thống hình ảnh hỗ trợ AI có thể hỗ trợ chẩn đoán giai đoạn đầu, cải thiện kết quả cho bệnh nhân.
Khi phần cứng hình ảnh siêu quang phổ trở nên nhỏ gọn và tiết kiệm chi phí hơn, các công cụ phân tích hỗ trợ AI sẽ được áp dụng rộng rãi hơn trong nhiều ngành công nghiệp, cải thiện hiệu quả trong nông nghiệp, bảo tồn và chăm sóc sức khỏe.
AI đang tiến gần hơn đến ranh giới, với các mô hình thị giác máy tính chạy trực tiếp trên các thiết bị ranh giới như máy bay không người lái , camera an ninh và cảm biến công nghiệp. Bằng cách xử lý dữ liệu cục bộ, AI ranh giới làm giảm độ trễ, tăng cường bảo mật và giảm thiểu sự phụ thuộc vào điện toán đám mây.
Một lợi thế chính của điện toán biên là khả năng cho phép ra quyết định theo thời gian thực trong môi trường mà kết nối đám mây bị hạn chế hoặc không thực tế. Ví dụ, AI biên trong nông nghiệp có thể được triển khai trên máy bay không người lái để theo dõi sức khỏe cây trồng, phát hiện sâu bệnh và đánh giá tình trạng đất theo thời gian thực. Bằng cách xử lý dữ liệu trực tiếp trên máy bay không người lái, các hệ thống này có thể cung cấp thông tin chi tiết ngay lập tức cho nông dân, tối ưu hóa việc sử dụng tài nguyên và cải thiện hiệu quả năng suất mà không cần dựa vào kết nối đám mây liên tục.
Các mô hình như YOLO11 , được tối ưu hóa để triển khai nhẹ, cho phép phát hiện đối tượng tốc độ cao, thời gian thực trên các thiết bị biên, khiến chúng trở nên lý tưởng cho các môi trường công suất thấp. Khi AI biên trở nên tiết kiệm năng lượng và hiệu quả về chi phí hơn, chúng tôi mong đợi việc áp dụng rộng rãi hơn trong máy bay không người lái tự động, rô bốt và hệ thống giám sát dựa trên IoT.
Bằng cách kết hợp điện toán biên với tầm nhìn hỗ trợ AI, các ngành công nghiệp có thể đạt được khả năng mở rộng lớn hơn, thời gian phản hồi nhanh hơn và bảo mật được nâng cao, biến tầm nhìn AI thời gian thực trở thành nền tảng của tự động hóa vào năm 2025.
Khi AI và thị giác máy tính tiếp tục phát triển, những xu hướng này sẽ định hình tương lai của tự động hóa, khả năng truy cập và ra quyết định thông minh. Từ học tập tự giám sát đến điện toán biên, các hệ thống hỗ trợ AI đang trở nên hiệu quả hơn, có khả năng mở rộng và thích ứng hơn trong các ngành.
Trong thị giác máy tính, việc áp dụng Vision Transformers, nhận thức 3D và hình ảnh siêu phổ sẽ mở rộng vai trò của AI trong hình ảnh y tế, hệ thống tự động và giám sát môi trường. Những tiến bộ này làm nổi bật cách thị giác hỗ trợ AI đang phát triển vượt ra ngoài các ứng dụng truyền thống, cho phép hiệu quả và độ chính xác cao hơn trong các tình huống thực tế.
Cho dù là cải thiện tầm nhìn AI theo thời gian thực, tăng cường khả năng giải thích hay tạo ra môi trường tạo ra thông minh hơn, những xu hướng này đều nhấn mạnh tác động ngày càng tăng của AI đối với sự đổi mới và tính bền vững.
Khám phá cách YOLO các mô hình đang thúc đẩy sự tiến bộ trong nhiều ngành công nghiệp, từ nông nghiệp đến chăm sóc sức khỏe . Khám phá kho lưu trữ GitHub của chúng tôi để khám phá những phát triển mới nhất và tham gia cộng đồng của chúng tôi để hợp tác với những người đam mê và chuyên gia AI. Xem các tùy chọn cấp phép của chúng tôi để bắt đầu các dự án Vision AI của bạn ngay hôm nay.
Bắt đầu hành trình của bạn với tương lai của machine learning
