國外科技網站Venturebeat發布文章稱，人工智能在曩昔一年里有著強勁的開展，給人們帶來越來越多的益處。而未來，機器視覺將會是人工智能的下一個前沿領域。跟著該類技能的開展，下一年將會出現新型人工智能驅動的設備。
    機器為什么需要視覺呢？視覺是主要的感官。機器要可以了解人類，提供他們所需的支持，那么它們必須可以在視覺范疇進行調查和體現。具體形式可以是一個協助盲人“看見”和了解周遭國際的小攝像頭，又或許可以準確區別流浪貓、在移動的樹枝和竊賊的家庭監控體系。
    合理電子設備在人們的日常生活中變得日益重要，咱們也發現越來越多的設備應用因為沒有足夠強大的視覺功能而失敗，如無人機在空中發作磕碰，機器人吸塵機吸掉不該吸的東西。
    機器視覺是人工智能正在快速開展的一個分支，旨在賦予機器可媲美人類的視覺。跟著研究人員應用專門的神經網絡來協助機器辨認和了解實際國際的圖畫，機器視覺在曩昔幾年取得了巨大的前進。如今的計算機在視覺辨認上可以做到各種各樣的事情，從辨認網絡上的貓到在許多的照片中辨認特定的面孔。不過，該類技能還有很長的路要走。
    當前，機器視覺在走出數據中心，應用于各類用途，從無人機的自動駕駛到食品整理。
    根本的圖畫分類已經簡單多了，但在從雜亂的場景中提取要義或許信息，機器則面臨著一系列的新問題。錯視問題便是機器視覺仍長路漫漫的一個很好的例證。
    舉例來說，當人看到兩張面對面的臉的輪廓圖畫時，他們看到的不僅僅是籠統的形狀。他們的大腦會進行進一步的解讀，讓他們可以辨認圖畫的多個部分，看到兩張臉，又或許看到一個花瓶。
    但關于機器來說，這樣的圖畫是非常難以了解的。根本的分類器分辨不了兩張臉和花瓶，它看到的會是諸如短柄斧、吊鉤、避彈衣乃至吉他的物體。該體系并不能確定那些物體是在該圖畫當中，這說明這類圖畫的辨認關于機器而言極具挑戰性。
    另外，正如雜亂的圖畫，實際國際也非常凌亂。在當中正常航行可不是光開發算法分析數據就可以完成的，它需要對真實場景有清楚的了解，進而可以相應作出行動。
    機器人和無人機面臨著大量這樣的妨礙，克服這些挑戰關于參加人工智能革命的人來說便是重中之重。
    跟著神經網絡、專門的機器視覺硬件等技能的持續普及，機器視覺和人類視覺之間的鴻溝正在快速縮小。不久之后，乃至可能會出現視覺才能更勝人類的機器人，它們可以履行各類錯綜雜亂的使命，可以完全自動化地運作。