国外科技网站Venturebeat发布文章称，人工智能在曩昔一年里有着微弱的开展，给人们带来越来越多的好处。而未来，机器视觉将会是人工智能的下一个前沿领域。跟着该类技能的开展，下一年将会呈现新式人工智能驱动的设备。
机器为什么需求视觉呢?视觉是首要的感官。机器要可以了解人类，供给他们所需的支撑，那么它们有必要可以在视觉领域进行调查和体现。详细形式可以是一个协助盲人“看见”和了解周遭国际的小摄像头，又或许可以精确区别漂泊猫、在移动的树枝和窃贼的家庭监控体系。


合理电子设备在人们的日常生活中变得日益重要，咱们也发现越来越多的设备使用由于没有满足强壮的视觉功用而失利，如无人机在空中发生磕碰，机器人吸尘机吸掉不该吸的东西。

跟着研究人员使用专门的神经网络来协助机器辨认和了解实际国际的图画，机器视觉在曩昔几年取得了巨大的前进。现在的计算机在视觉辨认上可以做到各式各样的工作，从辨认网络上的猫到在许多的照片中辨认特定的面孔。不过，该类技能还有很长的路要走。

当时，机器视觉在走出数据中心，使用于各类用处，从无人机的自动驾驶到食物收拾。

根本的图画分类现已简略多了，但在从杂乱的场景中提取要义或许信息，机器则面临着一系列的新问题。错视问题就是机器视觉仍长路漫漫的一个很好的例子。

举例来说，当人看到两张面临面的脸的概括图画时，他们看到的不仅仅是笼统的形状。他们的大脑会进行进一步的解读，让他们可以辨认图画的多个部分，看到两张脸，又或许看到一个花瓶。

但关于机器来说，这样的图画是非常难以了解的。根本的分类器分辨不了两张脸和花瓶，它看到的会是诸如短柄斧、吊钩、避弹衣乃至吉他的物体。该体系并不能确定那些物体是在该图画傍边，这说明这类图画的辨认关于机器而言极具应战性。

另外，正如杂乱的图画，实际国际也非常杂乱。在傍边正常飞行可不是光开发算法剖析数据就可以完成的，它需求对实在场景有清楚的了解，进而可以相应作出举动。

机器人和无人机面临着很多这样的妨碍，战胜这些应战关于参与人工智能革新的人来说就是重中之重。

随着神经网络、专门的机器视觉硬件等技能的持续遍及，机器视觉和人类视觉之间的距离正在快速缩小。不久之后，乃至可能会呈现视觉才能更胜人类的机器人，它们可以履行各类错综杂乱的使命，可以彻底自动化地运作。