人工智能领域的视觉技术主要是图像识别、计算机视觉、机器视觉。虽然机器视觉在工业领域被广泛提及，但是其应用的技术包括了计算机视觉、图像处理等技术，应用场景也稍有不同。图像识别主要应用在图像终端，如人脸识别摄像头；计算机视觉主要是应用于动态图像的分析和静态图像分析。可以说，计算机视觉是人工智能视觉技术的基础元素。
视觉技术是人工智能当前技术相对其他技术领域较成熟、技术发展快、市场需求量大的领域，比如人脸识别，在光线好的情况下，正面人脸识别机器的准确率能达到99.99%，人脸识别在、物业安保、银行、*、*、教育、电子商务、机场、地铁等场景应用广泛。前瞻研究院《中国人脸识别行业市场前瞻与投资战略规划分析报告》显示，未来十年，天津工博会自动化展，我国人脸识别行业市场规模有望达到千亿元。
机器人机遇庞大在这次席卷的特殊危机中，机器人的价值得到了充分发挥。无论是重要场所的消毒、测温，还是安全巡查、病房陪护、咨询解答等，各类机器人都很好地完成了自己的使命，让行业人士、人员和患者等群体看到了其显著的积*作用。早前，机器人的普及，主要原因是受到社会老龄化严重、从业人员不足、资源不足等问题。在日本等状况较为明显的国家，而机器人的应用更为普遍。与日本相比，中国的老龄化现象虽然没有那么突出，但是未来的情况也不容乐观。因此，加速推进机器人普及应用，对于缓解将来可能面临的困境非常关键。当然，除了资源紧缺与老龄化问题外，行业的转型升级需求、科技的*驱动也是机器人快速发展的重要原因。随着人工智能、5g、物联网等前沿技术的商用，机器人的智能化、信息化水平将持续提升，在性能与多元性方面也将取得更大突破。
数字经济是人工智能经济的前提
人工智能经济形态是数字经济之后新的经济形态，它建立在数字化、互联网化、信息化基础上，且人工智能技术的发展之所以三起三落，与每个阶段数字经济发展的不充分有直接关系。如图所示，每个科技与经济发展阶段都要以上一个阶段为基础，如果上一个阶段整体发展不充分，那么本阶段的发展就会缺乏基础，出现“往复式发展现象”。同时，人工智能在各个行业的发展不均衡，某个行业会出现先例，例如在棋艺方面，国际象棋、围棋已经被人工智能，在该领域已经没有人类可以超越“深蓝”“alphago zero”。
人工智能的内核是计算机技术，通过基础资源（即数字经济阶段的技术积累）、物理世界的数字化（包括特征化、向量化、标签化）、互联网和信息化（包括大数据服务、云化信息系统）三步，人工智能才能更好地在具体领域有学习、智能升级的基础。因此当人们在模仿人类大脑开发人工智能、研究卷积*网络、开发深度学习上遇到瓶颈，可反向在数字经济发展是否充分方面寻找。
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