过去十几年，可以说人类在机器智能面前节节败退，屡战屡败。
多任务处理是人类为数不多的值得自豪的事情之一。
人们可以同时打开 8 个网站、多个文档和一个约会应用程序。
即使他们正专注于其中一项，只要突然收到回复或者更新提醒，他们也能很快安排好。
机器同时完成这样的任务显然是困难的，因此多任务处理一直被视为人类独有的技能点。
然而，这一优势也将丧失。
近年来，Alphago、视频识别、指纹解锁、图片识别、语音转文字、机器人医疗等一系列事件让我们深深感受到人工智能正在改变我们的工作和理解方式。
国内人工智能行业中，融合视觉与成像的公司数量已达数百家，排名仅次于自然语言处理公司。
其中，该领域最著名的初创公司包括雀石科技Face++、商汤科技、吉联科技Video++等。
一百多年前，电力改变了生产、交通、农业等行业。
如今，人工智能将像电力一样改变传统行业。
人脸识别和图像识别是人工智能视觉和图像领域的两个热门应用。
然而，仅将人工智能技术用于图像识别和分析的应用公司数量并不像预期的那么多。
这可能是由于以下原因：目前，视频监控的利润空间较大，很多企业都专注于视频监控。
在人脸识别领域，人脸识别是图像识别的一个应用场景。
大多数做人脸识别的公司也提供图像识别服务，但销售成绩不佳。
主要盈利点在于人脸识别。
识别对象是图像分类的另一个常见应用。
例如，对于一个简单的手机识别模型，我们首先需要为计算机定义模型，然后准备大量的手机照片来训练模型，以便计算机能够识别它并输入图片。
它可以识别图片是否来自手机。
一般情况下，计算机模型可以比较准确地识别出来，但是当我们输入一些有遮挡、形状或角度多样、光照困难的图片时，我们之前建立的模型就无法识别。
这是计算机视觉应用中的难题。
机器学习的本质其实就是找到一种能够在不同领域发挥不同作用的函数。
例如，在语音识别领域，该功能会将一段语音识别为一段文本。
在图像识别领域，该函数将图像映射到类别。
进入21世纪，计算机视觉和计算机图形学之间的相互影响日益加深，基于图像的渲染成为研究热点，高效解决复杂全局优化问题的算法得到发展。
截至目前，通过技术迭代更新和机器学习，物体的识别率已经达到了很高的水平。
例如，极联科技Video++自主研发的娱乐人工智能系统“VideoAI”，实现了场景、物体、人脸、品牌、表情、动作、地标、视觉特征检索八个维度的数据结构化，同时生成轨迹流数据。
通过复合推荐算法，将元素信息升级为情境信息，直接赋能各类商业场景。
从SAS对企业人工智能的调查报告可以看出，大多数企业认为人工智能仍处于早期阶段，但我们也可以发现大量正在部署的应用场景中就包括AI领域。
显然，我们必须学习新技能来应对人工智能的发展，而未来属于意识到这一点并立即发展的公司。
机器的每一点进步都依赖于不断的模拟和接近人脑的水平。
提升AI在场景应用中的工程化能力，将为生活带来更多便利。