摘要：国外科技网站Venturebeat发布文章称，人工智能在以前一年里有着弱小的展开，给人们带来越来越多的优点。而未来，机器视觉将会是人工智能的下一个前沿范畴。跟着该类技术的展开，下一年将会呈现新型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。机器要能够了解人类，供应他们所需的支撑，那么它们有必要能够在视觉范畴进行调查和表现。详细方法可所以一个帮忙瞎子“看见”和了解周遭世界的小摄像头，又或许能够准确差异漂泊猫、在移动的树枝和窃贼的家庭监控系统。
合理电子设备在人们的日常日子中变得日益重要，我们也发现越来越多的设备运用因为没有满意健壮的视觉功用而失利，如无人机在空中发作磕碰，机器人吸尘机吸掉不该吸的东西。
机器视觉是人工智能正在快速展开的一个分支，旨在赋予机器可比美人类的视觉。跟着研究人员运用专门的神经网络来帮忙机器辨认和了解实践世界的图像，机器视觉在以前几年取得了巨大的行进。现在的计算机在视觉辨认上能够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，该类技术还有很长的路要走。
其时，机器视觉在走出数据核心，运用于各类用途，从无人机的自动驾驶到食物收拾。
底子的图像分类现已简略多了，但在从凌乱的场景中提取要义或许信息，机器则面对着一系列的新问题。错视问题便是工业视觉检测机仍长路漫漫的一个很好的例证。
举例来说，当人看到两张面对面的脸的归纳图像时，他们看到的不仅仅是抽象的形状。他们的大脑会进行进一步的解读，让他们能够辨认图像的多个部分，看到两张脸，又或许看到一个花瓶。
但关于机器来说，这样的图像是十分难以了解的。底子的分类器分辩不了两张脸和花瓶，它看到的会是比方短柄斧、吊钩、避弹衣甚至吉他的物体。该系统并不能承认那些物体是在该图像傍边，这说明这类图像的辨认关于机器而言是具应战性的。
别的，正如凌乱的图像，实践世界也十分凌乱。在傍边正常飞翔可不是光开发算法剖析数据就能够完结的，它需求对实在场景有清楚的了解，进而能够相应作出行为。
机器人和无人机面对着许多这样的障碍，打败这些应战关于参加人工智能革新的人来说便是重中之重。
跟着神经网络、专门的机器视觉硬件等技术的继续广泛，机器视觉和人类视觉之间的间隔正在快速缩小。不久之后，甚至可能会呈现视觉才干更胜人类的机器人，它们能够履行各类错综凌乱的使命，能够完全自动化地运作。（皓慧）
国外科技网站Venturebeat发布文章称，人工智能在以前一年里有着弱小的展开，给人们带来越来越多的优点。而未来，机器视觉将会是人工智能的下一个前沿范畴。跟着该类技术的展开，下一年将会呈现新型人工智能驱动的设备。
