自“思维机器”概念出现之后，人们就一直对于人工智能惴惴不安，但这也无妨人工智能的高速发展，越是让人感到冒险的，就越是有很多人去探索。
近年来人工智能领域广泛活跃，除去对“机器崛起”的恐惧，不得不说人工智能在很多方面使人们受益，AI并没有像人们担心的那样“接管”社会，只是随着储存数据和处理能力的提高，AI无处不在，包括智能家居、智能交通、智慧物流、智能安防等。
AI技术运用，将使机器视觉具备超越现有解决方案的能力，胜任更具挑战性的应用。其中深度学习技术被许多机器视觉专业人士认识到其对视觉行业和AI领域的强烈冲击及重大影响。未来，在医疗诊断、监视、自动驾驶和智慧农业等领域将会更多地引入深度学习技术，以实现检查或地图分析等功能。
何谓深度学习
深度学习本来并不是一种独立的学习方法，其本身也会用到有监督和无监督的学习方法来训练深度神经网络。但由于近几年该领域发展迅猛，一些特有的学习手段相继被提出（如残差网络），因此越来越多的人将其单独看作一种学习的方法。
深度学习理论是机器学习的一个领域分支，传统的机器学习中，我们需要训练的是结构化的数值数据，比如说预测销售量、预测某人是否按时还款等等。但在深度学习中，我们的训练输入就不大是常规的数据了，它可能是一张图像、一段语言、一段对话语料或是一段视频。深度学习要做的就是我丢一张猫的图片到神经网络里，它的输出是猫或者cat这样的标签，丢进去一段语音，它输出的是你好这样的文本。所以机器学习/深度学习的核心任务就是找（训练）一个模型，它能够将我们的输入转化为正确的输出。
AI的挑战与机遇
相较于传统机器视觉解决方案，深度学习的另一个优点是可以减少开发机器视觉所需的时间，深度学习为采用传统视觉系统面临挑战的应用带来了希望。深度学习在医疗、生命科学、食品、假冒检验和木材分级等行业都将有很好的发展前景。深度学习摧枯拉朽般地实现了各种任务，使得似乎所有的机器辅助功能都变为可能。无人驾驶汽车，预防性医疗保健，甚至是更好的电影推荐，都近在眼前，或者即将实现。
未来，在医疗诊断、监视、自动驾驶和智慧农业等领域将会更多地引入深度学习技术，以实现检查或地图分析等功能。但AI也并不是解决所有传统机器视觉和图像处理问题的唯一方法。它有两个主要缺点：第一，你需要大量的培训，你需要创建专家团队，以便于达到下一个级别的分类；第二，一旦被训练完，发现分类失败，就很难解决这个问题。你别无选择，只有再培训一个新的样本。
随着人工智能在机器视觉中的应用越来越普遍，企业应根据自身情况来调整发展，不可盲目跟风。在工业领域，我们可能无法投入如此大规模的时间和资本，因此我们要善于利用它的优势。
