国外科技网站Venturebeat公布文章称之为，人工智能在过去一年里具有强大的发展，给人们带给更加多的益处。而未来，机器视觉将不会是人工智能的下一个前沿领域。
随着该类技术的发展，明年将不会经常出现新型人工智能驱动的设备。 机器为什么必须视觉呢？视觉是主要的感官。机器要需要解读人类，获取他们所需的反对，那么它们必需需要在视觉范畴展开仔细观察和展现出。明确形式可以是一个协助盲人看到和解读周遭世界的小摄像头，又或者需要精确区分流浪猫、在移动的树枝和窃贼的家庭监控系统。
不顾一切电子设备在人们的日常生活中显得日益最重要，我们也找到更加多的设备应用于因为没充足强劲的视觉功能而告终，如无人机在空中再次发生撞击，机器人吸尘机吸掉不应吸食的东西。 机器视觉是人工智能正在较慢发展的一个分支，目的彰显机器可相媲美人类的视觉。随着研究人员应用于专门的神经网络来协助机器辨识和解读现实世界的图像，机器视觉在过去几年获得了极大的变革。
如今的计算机在视觉辨识上需要做各种各样的事情，从辨识网络上的猫到在诸多的照片中辨识特定的面孔。不过，该类技术还有很长的路要回头。 当前，机器视觉在走进数据中心，应用于各类用途，从无人机的自动驾驶到食品整理。
基本的图像分类早已非常简单多了，但在从简单的场景中萃取要义或者信息，机器则面对着一系列的新问题。错视问题乃是机器视觉仍宽路漫漫的一个很好的相比较。
举例来说，当人看见两张面对面的脸的轮廓图像时，他们看见的某种程度是抽象化的形状。他们的大脑不会展开更进一步的理解，让他们需要辨识图像的多个部分，看见两张脸，又或者看见一个花瓶。 但对于机器来说，这样的图像是十分无法解读的。
基本的分类器辨别没法两张脸和花瓶，它看见的不会是诸如短柄斧、吊钩、避弹衣甚至吉他的物体。该系统并无法确认那些物体是在该图像当中，这解释这类图像的辨识对于机器而言极具挑战性。 另外，正如简单的图像，现实世界也十分杂乱。在当中长时间航行可不是光研发算法分析数据就需要构建的，它必须对现实场景有确切的理解，进而需要适当做出行动。
机器人和无人机面对着大量这样的障碍，解决这些挑战对于参予人工智能革命的人来说乃是重中之重。 随着神经网络、专门的机器视觉硬件等技术的持续普及，机器视觉和人类视觉之间的鸿沟正在较慢增大。旋即之后，甚至可能会经常出现视觉能力更加败人类的机器人，它们需要继续执行各类错综复杂的任务，需要几乎自动化地运作。
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