對於人類，70％至80％的資訊來自視覺。對於人工智慧，視覺AI也被認為是最有價值的AI技術。它使機器能夠“識別和理解一切”，以理解和理解世界，並幫助我們提高生產和工作中處理資訊的效率。
簡單地說，視覺AI是研究如何使機器“看”，即使用相機和計算機而不是人眼來提取和分析影象，並訓練模型來檢測和識別新的影象資料。一種能夠從影象或多模態資料中獲取“資訊”的人工智慧系統。
從深度學習的突破，視覺AI的識別能力突飛猛進。 2012年的兩次轟動事件被視為視覺AI發展的轉折點。當時，喬治大學的Geoffrey Hinton領導的團隊在一個名為ImageNet的影象識別競賽中，使用深度學習和GPU強大的計算能力將錯誤率降低了10％，因為這個錯誤讓學術界感到震驚。該費率每年僅下降1％至2％。
同年，谷歌大腦的父親吳恩達領導了一個團隊，該團隊使用10億引數神經網路建立貓臉識別系統——，只需在沒有任何先驗知識的情況下觀看未標記的YouTube影片。貓臉在大量照片中自動識別。
視覺AI已迅速成為人工智慧領域最重要的研究領域，其應用前景廣泛，如安全，醫療，無人駕駛等。
例如，在安全領域，視覺AI技術可以進行人群分析和逃亡追求。目標群體可以被城市中的數千臺道路攝像機鎖定和遮蔽，並且可以提供實時警報以幫助提高安全效率；在手機領域，人工智慧可以為刷臉解鎖，刷臉支付等提供更安全，更方便的體驗，並且可以自動節省臉部修飾面部美容的時間；在自動駕駛領域，AI技術可以透過攝像頭獲取影象。識別和分析車身的周圍環境，以幫助進行準確的路徑規劃。
在許多視覺AI應用場景中，近年來AI醫學影象分析是一個高度細分的領域。這主要是由於醫院資訊數字化的不斷加速，以醫學成像為核心的大資料的不斷豐富，以及醫學領域AI發展的充足營養。與此同時，優質醫療資源的稀缺和分佈不均，繼續推動著社會對人工智慧的需求。
當前的AI +醫療熱潮在促進該行業的發展，以及等待開發的豐富應用場景和大量機會方面發揮了不可磨滅的作用，例如個性化醫療，可穿戴智慧醫療裝置的實時監控和分析。展望未來，更多應用前景將標有視覺AI。例如，人臉識別技術有望應用於更多物聯網裝置，因此安全便捷的身份認證無處不在，可以增強生活體驗。在AI +行業中，工業機器人和物流機器人將取代傳統勞動力。在人工智慧+文化領域，基於人工智慧的增強現實技術，可以生動地恢復古代文物和古代場景。在人工智慧+教育領域，視覺技術用於實現學生的注意力管理，跟蹤學生的知識點，並根據自己的能力實現真正的教學。
當然，AI建立的新一輪工業潮汐浪潮只有幾年。該技術需要不斷的突破和創新。該行業需要不斷的深耕和挖掘。公眾也需要給予足夠的耐心。
對於人類，70％至80％的資訊來自視覺。對於人工智慧，視覺AI也被認為是最有價值的AI技術。它使機器能夠“識別和理解一切”，以理解和理解世界，並幫助我們提高生產和工作中處理資訊的效率。
簡單地說，視覺AI是研究如何使機器“看”，即使用相機和計算機而不是人眼來提取和分析影象，並訓練模型來檢測和識別新的影象資料。一種能夠從影象或多模態資料中獲取“資訊”的人工智慧系統。
從深度學習的突破，視覺AI的識別能力突飛猛進。 2012年的兩次轟動事件被視為視覺AI發展的轉折點。當時，喬治大學的Geoffrey Hinton領導的團隊在一個名為ImageNet的影象識別競賽中，使用深度學習和GPU強大的計算能力將錯誤率降低了10％，因為這個錯誤讓學術界感到震驚。該費率每年僅下降1％至2％。
同年，谷歌大腦的父親吳恩達領導了一個團隊，該團隊使用10億引數神經網路建立貓臉識別系統——，只需在沒有任何先驗知識的情況下觀看未標記的YouTube影片。貓臉在大量照片中自動識別。
視覺AI已迅速成為人工智慧領域最重要的研究領域，其應用前景廣泛，如安全，醫療，無人駕駛等。
例如，在安全領域，視覺AI技術可以進行人群分析和逃亡追求。目標群體可以被城市中的數千臺道路攝像機鎖定和遮蔽，並且可以提供實時警報以幫助提高安全效率；在手機領域，人工智慧可以為刷臉解鎖，刷臉支付等提供更安全，更方便的體驗，並且可以自動節省臉部修飾面部美容的時間；在自動駕駛領域，AI技術可以透過攝像頭獲取影象。識別和分析車身的周圍環境，以幫助進行準確的路徑規劃。
在許多視覺AI應用場景中，近年來AI醫學影象分析是一個高度細分的領域。這主要是由於醫院資訊數字化的不斷加速，以醫學成像為核心的大資料的不斷豐富，以及醫學領域AI發展的充足營養。與此同時，優質醫療資源的稀缺和分佈不均，繼續推動著社會對人工智慧的需求。
當前的AI +醫療熱潮在促進該行業的發展，以及等待開發的豐富應用場景和大量機會方面發揮了不可磨滅的作用，例如個性化醫療，可穿戴智慧醫療裝置的實時監控和分析。展望未來，更多應用前景將標有視覺AI。例如，人臉識別技術有望應用於更多物聯網裝置，因此安全便捷的身份認證無處不在，可以增強生活體驗。在AI +行業中，工業機器人和物流機器人將取代傳統勞動力。在人工智慧+文化領域，基於人工智慧的增強現實技術，可以生動地恢復古代文物和古代場景。在人工智慧+教育領域，視覺技術用於實現學生的注意力管理，跟蹤學生的知識點，並根據自己的能力實現真正的教學。
當然，AI建立的新一輪工業潮汐浪潮只有幾年。該技術需要不斷的突破和創新。該行業需要不斷的深耕和挖掘。公眾也需要給予足夠的耐心。