视觉人工智能行业的发展，离不开技术的驱动。一系列人工智能芯片的出现极大提升了芯片计算能力，突破了传统CPU的算力瓶颈；另一方面以深学习为代表的人工智能算法的崛起，使得人工智能视觉的识别能力有了很大的提高。硬件算力的提升以及软件算法的进步都对视觉人工智能的发展起到了重要的推动作用。

人工智能视觉行业的快速发展一方面得益于现阶段算力的大幅提升及算法的大幅改善，另一方面则受益于下游应用市场的广阔空间。机器学习、深度学习等算法能力的不断增强促进了视觉人工智能行业的高速发展。视觉处理的工作流程包含四个模块：检测、分类、跟踪与语义分割。具体为成像设备首先捕获图像，然后对每个图像进行预处理，提取特征后输入到分类模型中。人工智能视觉是采用图像处理、模式识别、人工智能技术相结合的手段，着重于一幅或多幅图像的计算机分析。

人工智能视觉处理就是用各种成像系统代替视觉器官作为输入敏感手段，由计算机来代替大脑完成处理和解释。这里要指出的一点是在计算机视觉系统中计算机起代替人脑的作用，但并不意味着计算机必须按人类视觉的方法完成视觉信息的处理，计算机视觉可以而且应该根据计算机系统的特点来进行视觉信息的处理。但是，人类视觉系统是迄今为止，人们所知道的功能最强大和完善的视觉系统。

以深度学习为代表的人工智能算法的出现极大推动了视觉人工智能行业的发展。计算机视觉是人工智能行业的最大组成部分，与其他细分的比较来看，计算机视觉技术应用的市场规模也远远大于其他细分。