人工智能视觉技术听起来很科幻，但其技术应用却已经非常普遍广泛了，比如支付宝账户登录的人脸识别，以及照片中的人物识别等都是人工智能视觉技术的简单应用。那么除了这些很小的功能应用之外，人工智能视觉技术还可以应用于哪些场景和行业呢？

视觉技术运用由图像处理操作及其他技术将图像分析任务进行分解，比如能够从图像中检测物体边缘纹理，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。因此人工智能视觉有着广泛的细分应用以及较为广阔的应用方向，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，此外还可以应用于安防及监控领域，也有很多的应用……

目前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。

生物特征识别最常见的就是门禁系统了，也是广泛应用智能视觉技术的另一个主要领域，比如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，同时识别的技术也会更加精确识别程度更加精准。

无论是人工智能视觉技术对硬件的依赖，还是对软件算法的需求，都在经历着飞速的革新和发展。从当下的人工智能应用市场来看，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，其次就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。