最近幾年，人工智能（AI）已成為非常流行的熱點話題。在過去的二十年中，人類在計算能力、數(shù)據(jù)積累、數(shù)學工具的改進方面取得了巨大進步，并且所有這些的成本進一步降低，由此人工智能誕生。

為了使機器能夠更好的理解它周圍的世界，人工智能技術(shù)受生物學的啟發(fā)，延伸出兩個重要方向：許多研究集中于提升應(yīng)用智能視覺系統(tǒng)分析圖像的能力；以及，允許機器分析這些圖像的數(shù)學結(jié)構(gòu)：人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，即人腦的微型結(jié)構(gòu)拷貝。

人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，常用的研究方法包括神經(jīng)元之間連接的拓撲結(jié)構(gòu)、所使用的聚合函數(shù)、閾值函數(shù)和反向傳播方法（如果存在的話，這種網(wǎng)絡(luò)被稱為卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，簡稱CNN）。這些數(shù)學方法都是人工智能領(lǐng)域的一部分，稱為“深度學習”。

在過去的十年中，深度學習在很多領(lǐng)域都非常成功。尤其在圖像的技術(shù)領(lǐng)域，面部識別、虹膜和手勢監(jiān)控、物體和自由空間檢測，以及最近的行為識別解決方案均是深度學習技術(shù)的杰作。

同時，我們看到基于深度學習的智能視覺技術(shù)在智能汽車領(lǐng)域獲得了最引人注目的進步，這些技術(shù)被用于ADAS（先進的駕駛員輔助系統(tǒng)），用于檢測障礙物和識別標志、交通燈、汽車、行人和各種各樣的其它物體。圖像來源于部署在智能汽車周圍的一組相機，而訓練是在專用計算機中的數(shù)據(jù)中心執(zhí)行的。在半自動駕駛汽車中，推理算法嵌入在ECU（發(fā)動機控制單元）中；在機器人或全自動駕駛汽車中，推理算法嵌入在一個完整的計算機中。

生物特征識別是廣泛應(yīng)用智能視覺技術(shù)的另一個主要領(lǐng)域，例如，將智能視覺算法用于個人身份認證。蘋果具備3D面部識別功能的最新手機iPhone X，就是一個很明顯的例子；在智能監(jiān)控和國土安全領(lǐng)域，面部識別被用于邊界控制，以及使用專門的相機生產(chǎn)身份證件。用于個人身份認證的基于深度學習的智能視覺技術(shù)，也越來越多地被用于移動設(shè)備中。未來，我們還可以在移動設(shè)備中增加行為識別功能，這項功能目前仍處于研究和開發(fā)階段，但已經(jīng)取得了鼓舞人心的初步成果。

在過去的十年中，谷歌、亞馬遜、Facebook和蘋果在人工智能領(lǐng)域的投資驚人的一致。市場研究公司Yole預(yù)測，到2025，AI市場將以50%的年復(fù)合增長率（CAGR）增長，收入主要集中在使用智能視覺技術(shù)上。

人工智能的發(fā)展也離不開專門的硬件的開發(fā)。值得注意的是，視覺處理器的設(shè)計者和建造者，還通過嵌入式操作系統(tǒng)和/或SDK（軟件開發(fā)工具包）提供軟件層。這樣就能很容易地實施軟件解決方案，并允許硬件最大限度地發(fā)揮功能，同時還要求特定平臺開發(fā)技能，需要使用如Arm的embedOS、NVIDIA的Jetson、Xilinx的XSDK以及CEVA公司的CDNN等工具。

為嵌入式系統(tǒng)開發(fā)AI的公司，在開發(fā)其解決方案并設(shè)計與眾不同類型的硬件兼容時，必須考慮這個強加的軟件層。

隨著AI的勢頭持續(xù)高漲，AI在智能視覺系統(tǒng)中的應(yīng)用呈現(xiàn)出非常光明的未來。在硬件方面，已經(jīng)出現(xiàn)了專用處理器；在軟件方面，有越來越強大的算法，能夠識別物體、面部和姿勢。從AI的市場應(yīng)用方面看，首先是汽車市場，所有ADAS技術(shù)提供了一條通向自動駕駛的直接路線；第二是用于個人身份認證（解鎖、支付）的手機安全系統(tǒng)；最后是生物特征識別及其在工業(yè)、監(jiān)控、安全、以及在智能建筑和智能家居中的應(yīng)用。AI領(lǐng)域涌現(xiàn)出了大量的投資、收購和合作關(guān)系，而且在未來的幾年內(nèi)市場規(guī)模將相當可觀，市場和收入都將快速增長。