近年来，计算机视觉人工智能技术发展迅速，特别是人工智能的引入，大大提高了算法的能力和实用性，在视觉人工智能的无数应用中，我们认为未来技术的突破点可能来自三个方面：信息集成、人工智能、人工智能、人工智能、人工智能、人工智能、计算机视觉、人工智能、计算机视觉、人工智能、计算机视觉拔牙，医疗和自动驾驶。
本期杂志的封面人物沈南鹏说，投资者十年后应该考虑一下形势。不仅投资者，在迷茫、混乱的潮流中，市场中的每一个理性的人都需要长远地看待，锚定在时间的河流中更远的地方，来衡量未来，以便站得更稳固，更稳固。为此目的，中国企业家发起了一项特别计划，商业先驱信到2029年。该组织组织了九位企业家、科学家、经济学家和艺术家写信给2029年，以预测10年后在他们眼中的世界，希望读者从中受益。
近年来，计算机视觉人工智能技术发展迅速，特别是人工智能的引入，大大提高了算法的能力和实用性，在视觉人工智能的无数应用中，我们认为未来技术的突破点可能来自三个方面：信息集成、人工智能、人工智能、人工智能、人工智能、人工智能、计算机视觉、人工智能、计算机视觉、人工智能、计算机视觉腾讯优图实验室的人工智能技术布局大致可分为上述三个模块。
信息的整合和提取主要指内容分析，包括字符识别、行为分析、场景识别、目标检测、语义分割等。它可以从丰富的图像或视频中提取有意义的、结构化的信息，结合着陆场景的应用，生成有价值的数据。给用户或消费者提供精确的建议。这个领域近年来取得了快速的进展。例如，通过分析用户的点击或搜索行为，创建用户肖像以使内容服务平台能够更准确地推荐用户感兴趣的内容。这就是像Google和Facebook这样的大公司在视觉人工智能技术成熟之前，他们的用户肖像主要集中于文本搜索记录的分析。然而，随着视觉人工智能技术的发展，未来将会有更多的用户行为直接从多媒体内容中提取。而且，信息的集成和提取将不限于onl。在大数据和5G普及的未来，将会有大量的离线数据。通过提取离线数据，可以更有效地分析人们的行为。从商品推荐到城市规划，视觉人工智能技术将使人们的生活更加方便、舒适和安全。
医学人工智能的目的是在人口众多、医生资源分布不均衡的时代，辅助诊断，减少医生的重复工作，帮助基层疾病筛查的覆盖面。内科治疗和精确的微创治疗对整个社会和人类医疗水平的提高具有空前的意义，未来十年，智能查询、智能配准指南、X射线肺炎自动检测、心脏自动分析等医学图像的自动筛选、心功能检测等将得到发展。交流成像结构，将大大减少医生的工作，使医生能够更加集中精力解决和处理危重病患者的需求，而且，医学人工智能有望实现大多数疾病的初筛的普及。大数据和智能分析有望改变传统医疗的复杂过程。虚拟手术的发展将增加医生的外科经验。智能外科机器人将实现更精确、微创的疾病外科治疗。
自动驾驶技术是未来十年必定会出现的技术，要解决的核心问题是环境识别。目前，在自动驾驶着陆试验中，90%以上的交通事故是由环境识别中的错误引起的。人工智能只需要作出决策，人工智能的决策能力绝对优于人类。阿尔法戈战胜人类的案例表明，人工智能的决策能力在完全封闭的环境中超越了人类。自动驾驶技术之所以还处于试验阶段，是因为对环境信息的不完全理解而做出错误的决策。为了解决这一环境识别问题，随着道路交通试验数据的增加，自动驾驶技术将会越来越完善。同时，越来越多的基于自动驾驶的应用将给人们的生活带来便利。
在接下来的十年里，首先，人工智能算法必将具有更高的指标，而计算机视觉算法将在更接近场景的使用、更准确的结果这一实际道路上越来越深入。专用计算硬件，将成为计算设备了解世界的通用工具。今天的多媒体计算机可以记录和播放多种媒体，未来的计算机将能够理解多种媒体信息的含义。
想象一下，在2029年，商店会自动推断顾客的体形、肤色和年龄，然后推荐合适的服装搭配；在吃之前，商店会自动帮助你判断新鲜度、营养、推荐健康饮食；当智能家居进入数百万家庭时，声音和手势可以自由控制家用电器，以及智能安全摄像头可以帮助您在家中照顾儿童的活动；在医疗领域，疾病检查过程简单，基本医疗设备更加完善，因此少数医务人员可以设置疾病筛查点；对于一些疾病，便携式成像设备应运而生，愚蠢的操作和筛查。g程序进入普通人家，使病人能够实现自我筛查。十年后，我们不再需要担心该挂哪个科室的胃痛。智能对话分析助手通过简单的对话，帮助患者确定疾病范围，选择科室，制定最佳的检查时间，安排医疗时间，简化医疗过程。他因手术而疼痛。
无人驾驶汽车的普及，将释放物流业大量的人力成本，使B-C的业务更加便捷，并且由于人力成本的降低，价格将更加合理。长途汽车旅行会有更多的休息时间。无人驾驶出租车将使人们能够立即打电话和离开。晚上打电话叫女人比较安全。由于更好的路线规划，城市交通也将减少拥挤。
人工智能将赋予计算机理解世界的能力。计算机能更好地帮助人们分析、规划和决策，当然，计算机视觉人工智能技术的想象空间是无限的，但是从技术研究到实际应用还有很长的路要走，这也是所有相关研究人员的方向和愿景。
