視覺人工智能行業(yè)的發(fā)展，離不開技術(shù)的驅(qū)動。一系列人工智能芯片的出現(xiàn)極大提升了芯片計算能力，突破了傳統(tǒng)CPU的算力瓶頸；另一方面以深學(xué)習(xí)為代表的人工智能算法的崛起，使得人工智能視覺的識別能力有了很大的提高。硬件算力的提升以及軟件算法的進步都對視覺人工智能的發(fā)展起到了重要的推動作用。

人工智能視覺行業(yè)的快速發(fā)展一方面得益于現(xiàn)階段算力的大幅提升及算法的大幅改善，另一方面則受益于下游應(yīng)用市場的廣闊空間。機器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)等算法能力的不斷增強促進了視覺人工智能行業(yè)的高速發(fā)展。視覺處理的工作流程包含四個模塊：檢測、分類、跟蹤與語義分割。具體為成像設(shè)備首先捕獲圖像，然后對每個圖像進行預(yù)處理，提取特征后輸入到分類模型中。人工智能視覺是采用圖像處理、模式識別、人工智能技術(shù)相結(jié)合的手段，著重于一幅或多幅圖像的計算機分析。

人工智能視覺處理就是用各種成像系統(tǒng)代替視覺器官作為輸入敏感手段，由計算機來代替大腦完成處理和解釋。這里要指出的一點是在計算機視覺系統(tǒng)中計算機起代替人腦的作用，但并不意味著計算機必須按人類視覺的方法完成視覺信息的處理，計算機視覺可以而且應(yīng)該根據(jù)計算機系統(tǒng)的特點來進行視覺信息的處理。但是，人類視覺系統(tǒng)是迄今為止，人們所知道的功能最強大和完善的視覺系統(tǒng)。

以深度學(xué)習(xí)為代表的人工智能算法的出現(xiàn)極大推動了視覺人工智能行業(yè)的發(fā)展。計算機視覺是人工智能行業(yè)的最大組成部分，與其他細分的比較來看，計算機視覺技術(shù)應(yīng)用的市場規(guī)模也遠遠大于其他細分。