簡單來說，視覺AI就是研究如何讓機器會“看”，即用攝影機和電腦代替人眼對圖像進行特征提取和分析，并由此訓(xùn)練模型對新的圖像數(shù)據(jù)進行檢測、識別等任務(wù)，建立能夠從圖像或者多模態(tài)數(shù)據(jù)中獲取“信息”的人工智能系統(tǒng)。源于深度學(xué)習(xí)的突破，視覺AI的識別能力突飛猛進，2012年的兩個轟動事件，更被視為視覺AI的發(fā)展拐點。當(dāng)時，由多倫多大學(xué)Geoffrey Hinton領(lǐng)導(dǎo)的團隊，在一項名為ImageNet的圖像識別競賽中，利用深度學(xué)習(xí)和GPU的強大計算能力，將錯誤率降低了10%，震驚學(xué)術(shù)界，因為之前這項錯誤率每年只會降低1%—2%。

同年，“谷歌大腦之父”吳恩達(dá)帶領(lǐng)團隊，利用10億參數(shù)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，在沒有任何先驗知識的情況下，僅僅通過觀看無標(biāo)注的YouTube的視頻，創(chuàng)造了一套貓臉識別系統(tǒng)——從海量照片里自動識別出貓臉。視覺AI迅速成為人工智能領(lǐng)域最重量級的研究領(lǐng)域，源自于其在安防、醫(yī)療、無人駕駛等多個領(lǐng)域的應(yīng)用前景。當(dāng)下AI+醫(yī)療的紅火，對推動這個行業(yè)的發(fā)展起到了不可磨滅的作用，還有豐富的應(yīng)用場景和海量的機會等待挖掘，例如個性化醫(yī)療、可穿戴智能醫(yī)療設(shè)備的實時監(jiān)測與分析等。