Azure Kinect DK 的大小不到 Kinect for Windows v2 的一半，旨在将最好的 AI 传感器集成到单个设备中。
使用计算机视觉来跟踪和监控运动的动作和整体形态。创建一个智能健身房体验，可以提升效果，或者是一个易于接近且有效的虚拟康复解决方案。将实时深度传感器数据与人工智能洞察力相结合。通过预测性警报，在护理环境中防止和减轻潜在的患者事故和伤害。
使用先进的身体跟踪技术来监测和分析工人的动作和行为。设计更安全、更符合人体工程学的工作站，可以减轻长期受伤风险，并通过任务分析和流程优化提高生产力。将实时深度传感器数据与AI服务相结合，进行基于AI驱动的零件识别和实时异常检测。监控装配线上的工人，及时发现零件或过程问题，以便及时修复。
添加计算机视觉和语音功能到智能标牌中。将智能标牌转变为互动、个性化的信息亭，可以增强品牌参与度。
利用深度感应技术捕捉高质量的体积视频，用于交互式3D环境。通过交互式XR体验，利用3D体积视频进行前沿沉浸式故事讲述。
使用尺寸分析来最大化运输和储存空间，并优化物流配送。从预定义的交付路线转向基于库存分析和随后的末端效率的实时路线。通过实时映射和监控零售店，创建一个连接的零售体验。获得可操作性客户洞察并利用空间数据创建警报。
利用深度感知技术自动化托盘拆卸和装载过程。通过简化重复性任务，如拆卸托盘，提高生产效率的同时以智能方式优化存储空间。
利用空间数据使机器人工作更加灵活。将机器人引入人类工作区域，自动完成新的任务，包括在线订单挑选、货架库存跟踪以及维护数字孪生模型的空间数据。