眾所周知，人工智能是模擬人類智能的技術(shù)，實現(xiàn)對人類智能的完全再現(xiàn)，是人工智能的終極目標。而人類智能是從人類的感官和認知開始的。所以，人類的感官往往成為研究人工智能的入手點，比如視覺。

現(xiàn)在，越來越多的AI領(lǐng)域的研究人員正努力讓AI同樣做到這一點。從人類的三維視覺出發(fā)，三維視覺智能已成為人工智能研究和應(yīng)用的熱門領(lǐng)域。作為AI時代的兩個主要的入口，計算機視覺是AI行業(yè)最具商業(yè)化價值的賽道，智能語音產(chǎn)業(yè)即將進入爆發(fā)期。

首先，計算機視覺在AI領(lǐng)域中應(yīng)用場景最豐富，極具商業(yè)化價值。計算機視覺主要以圖像和視頻等高維、密集數(shù)據(jù)為主要處理對象，信息提取程度更深，應(yīng)用場景更加豐富。

其次，智能語音領(lǐng)域，根據(jù)Gartner 2018 AI技術(shù)成熟度曲線，語音識別、虛擬助理等相關(guān)智能語音技術(shù)歷經(jīng)淘洗已相對成熟，未來將推動產(chǎn)業(yè)走向爆發(fā)期，預(yù)計整個市場規(guī)模將從18年的75億美元增長至24年的215億美元，CAGR達19%。

微美領(lǐng)先的全息AR內(nèi)容制作功能圍繞圖像采集、對象識別、自動圖像處理和計算機視覺技術(shù)而構(gòu)建。微美的軟件工程團隊和可視化設(shè)計團隊緊密合作，不斷推進這些可視化相關(guān)技術(shù)，并利用它們設(shè)計和生產(chǎn)創(chuàng)新的全息AR內(nèi)容。

在場景重建過程中，微美的自動圖像處理工具可以對最初拍攝的圖像進行噪聲清除和特征增強，從而能夠創(chuàng)建具有業(yè)界領(lǐng)先模擬度的同類最佳全息AR設(shè)計。

全息3D人臉識別軟件的開發(fā)基于微美的全息成像特征成像檢測和識別技術(shù)、模板匹配全息成像檢測技術(shù)，以及基于深度學習和訓練的視頻處理和識別技術(shù)。

傳統(tǒng)的2D面部識別技術(shù)是一種基于面部特征的識別技術(shù)，它從面部圖像或面部視頻流中捕獲信息，并自動檢測和跟蹤目標面部。

根據(jù)的報告，全球服務(wù)機器人市場規(guī)模預(yù)計2012-2017年年復合增長率將達到17.4%，2017年達到461.8億美元。

依此判斷，到2020年，我國將形成完善的機器人產(chǎn)業(yè)體系，并逐步邁向中高端領(lǐng)域。未來，隨著科學技術(shù)的發(fā)展，我們有望看到更多科幻中的技術(shù)，走到現(xiàn)實生活中來，造福于人類。