在AI深度赋能各个产业细分场景的浪潮下，企业落地面临的主要困难是什么？

场景多、人才贵、周期长、风险高。

       俗话也说：磨刀不误砍柴工，好的工具让工作效率成倍提升。因此，在这样的大背景下，企业需要一款轻量级的工具来加速AI应用落地。这个所谓的”轻量级工具”具体应该是什么样的呢？

       举一个通俗易懂的例子：从零开始构建AI应用的算法工程师就像是用画笔描摹世界的画家，而使用某AI轻量级工具的初级工程师就如同是用美图秀秀也能做出不俗效果的普通人。

       所以，如同美图秀秀一样应用轻量级的AI建模工具，可以解决企业的”多、贵、长、高”痛点。来自欧洲和清华大学的人才团队研发的Coovally—机器视觉平台标准版就是这样一款”破局”工具。

任何企业都可以轻松使用Coovally！

Coovally的设计初衷就是“帮助企业低成本实现AI算法自由”!

       开发一个AI模型的流程中，涉及的数据预处理、特征提取、模型选择、参数调节、训练部署等环节都被Coovally团队无缝整合到了后端并实现了高度的自动化，这使得用户只要熟悉自己的业务就可以使用Coovally构建AI模型和应用，并在几乎没有人工干预的情况下快速完成模型的选型和工程化落地。

       Coovally简洁且优雅，她的AI能力包含：图像分类、目标检测、实例分割、语义分割等应用类别。当打开Coovally的首页时，您所看到的就是完成AI建模所有需要手动操作的内容：

那么用户利用Coovally可以实现哪些业务场景呢？

       火焰检测、烟雾识别、抽烟识别、安全帽识别、行人检测、人员闯入识别、越界检测、攀爬识别、离岗检测、徘徊检测、聚众识别、人流密度检测、跌倒识别、防疫服识别、口罩识别、护目镜识别、灭火器摆放、别反光衣识别、PCB板缺陷检测、焊接缺陷识别、玻璃制品缺陷检测、楼道杂物堆放识别、垃圾桶溢出识别、河道漂浮物识别、夜间老鼠识别、包裹移动识别、电动车进电梯识别、取物放物识别、扶梯大件行李识别、家畜检测、鸟窝检测、农作物病虫害检测、船舶闯入识别、渣土车识别、裸露土堆识别、非机动车识别、车辆违停识别、电动车头盔识别、大货车限行识别、积水识别、井盖识别、路面损坏识别、重型机械车辆检测、交通指示灯识别等超过100种常见AI应用场景。