吴恩达最新发布的 Agentic Object Detection 模型，通过纯推理方式实现了物体检测，无需传统的数据标注和训练过程。这一突破性进展将为计算机视觉领域带来新的可能。
传统的物体检测模型需要大量标注数据作为训练基础。工程师们需要在成千上万张图片中手动标记目标物体的位置和类别，这个过程既耗时又费力。而 Agentic Object Detection 模型采用全新的推理方式，用户只需提供简单的文字提示，比如「找出未成熟的草莓」，AI 就能直接在图像中定位目标。
在实际测试中，这个模型虽然每次检测需要 20-30 秒的推理时间，但准确率超过了目前市面上的主流产品，如 OpenAI 的 O1 和 DeepSeek R1。模型能够理解复杂的语义信息，比如物体的状态（成熟 / 未成熟）、品牌特征等细节属性。
这项技术可以广泛应用于多个领域。在农业方面，可以快速识别作物的生长状态；在工业质检中，能够精确找出产品缺陷；在零售领域，可以自动进行商品分类和库存管理。相比传统方法，这种无需标注数据的检测方式大大降低了应用门槛。
吴恩达选择将这个模型免费开放给所有用户使用，并为开发者提供 API 接口。这种开放态度将加速技术的迭代和完善，推动计算机视觉技术的进步。尽管目前处理速度还有提升空间，但这种新型的推理式检测方法已经展示出强大的潜力。