人工智能视觉技术听上去好像离我们很遥远，其实它已经在当下得到了广泛的应用。比如支付宝账户登录的人脸识别，还有网上的一些通过扫描来自动识别照片里人物的工具等等。总之人工智能视觉技术正处在一个迅猛发展的阶段，现在我们就来看看一些生活中的具体应用吧！
计算机视觉技术运用由图像处理操作及其他技术所组成的序列来将图像分析任务分解为便于管理的小块任务。比如，一些技术能够从图像中检测到物体的边缘及纹理。分类技术可被用作确定识别到的特征是否能够代表系统已知的一类物体。计算机视觉是指计算机从图像中识别出物体、场景和活动的能力。计算机视觉有着广泛的细分应用，其中包括，医疗成像分析被用来提高疾病的预测、诊断和治疗。同时在安防及监控领域，也有很多的应用……
智能汽车我们看到基于深度学习的智能视觉技术在智能汽车领域获得了最引人注目的进步，这些技术被用于ADAS（先进的驾驶员辅助系统），用于检测障碍物和识别标志、交通灯、汽车、行人和各种各样的其它物体。图像来源于部署在智能汽车周围的一组相机，而训练是在专用计算机中的数据中心执行的。在半自动驾驶汽车中，推理算法嵌入在ECU（发动机控制单元）中；在机器人或全自动驾驶汽车中，推理算法嵌入在一个完整的计算机中。
生物特征识别是广泛应用智能视觉技术的另一个主要领域，例如，将智能视觉算法用于个人身份认证。苹果具备3D面部识别功能的最新手机iPhone X，就是一个很明显的例子；在智能监控和国土安全领域，面部识别被用于边界控制，以及使用专门的相机生产身份证件。用于个人身份认证的基于深度学习的智能视觉技术，也越来越多地被用于移动设备中。未来，我们还可以在移动设备中增加行为识别功能，这项功能目前仍处于研究和开发阶段，但已经取得了鼓舞人心的初步成果。
在硬件方面，已经出现了专用处理器；在软件方面，有越来越强大的算法，能够识别物体、面部和姿势。从AI的市场应用方面看，首先是汽车市场，所有ADAS技术提供了一条通向自动驾驶的直接路线；第二是用于个人身份认证（解锁、支付）的手机安全系统；最后是生物特征识别及其在工业、监控、安全、以及在智能建AI在智能视觉系统中的应用呈现出非常光明的未来。筑和智能家居中的应用。AI领域涌现出了大量的投资、收购和合作关系，而且在未来的几年内市场规模将相当可观，市场和收入都将快速增长。
如今，人工智能视觉技术有着非常光明的未来，它的具体应用除了上文提到的还有许多方面。未来人工智能视觉技术还会如何发展，可能现在的我们难以预测，唯一可以确定的是，它将使我们的生发生翻天覆地的变化，而这个变化一定是利大于弊的。