縱觀信息產業發展歷程，從個人電腦時代到移動互聯網時代，承載高性能計算的芯片決定新型計算平臺的基礎架構和發展生態，并掌握著產業鏈最核心的話語權。傳統硬件架構難以滿足AI時代深度學習的要求，新的算法需要新的硬件來支撐。同時，芯片的結構將越來越像“大腦”，類腦芯片、智能芯片等將是人工智能的發展方向。

視覺芯片集成高速圖像傳感器和大規模并行圖像處理電路，能夠模仿人類視覺系統視覺信息并行處理機制，解決現有視覺圖像系統中數據串行傳輸和串行處理的速度限制瓶頸問題。人工智能視覺芯片與攝像頭的關系是：芯片做的是大腦，攝像頭做的是眼睛。

人眼的成像是非常聚焦的，只看到關注的東西。而當AI算法解決了該問題后，前端成像就有了目標，可以把所有的資源都調配到關注的對象上，取出噪音的處理過程，可以更高效智能地處理視覺信息。這種根據AI的需求來成像，能解決很多以前解決不了的問題。

現在，新的人工智能視覺已從數據中心迅速發展到邊緣，最專用集成電路和片上系統IP正在圍繞一個主題發展，即從視覺信息的預處理，到傳統的計算機視覺算法，然后再用神經網絡進行邊緣推理，產生對象檢測、識別以及適當的動作，是包括計算機視覺深度學習在內的多種機器學習的總稱。

這些網絡的設計旨在使用數字等效物和感知器來模擬人腦的神經元和突觸，它們通常需要經過訓練，才能識別視覺等數據中的模式，然后當遇到新的數據時，就可以從中推斷出數據可能的含義。

在過去十年，由于可負擔計算能力的增加，以及卷積神經網絡及其所用傳感器的發展，視覺處理一直在以指數級的速率進步。具體而言，若能根據傳感器、數據集和SLAM算法輸入去“了解”世界并對其“開發出”表征模型，那么系統就可以開始掌握周圍環境及其在空間中的位置，并做出預測和采取行動。

在對人工智能而非提高像素的需求推動下，特別是在由計算機視覺和數據驅動的決策制定方面，GPU領域已出現一場革命：神經網絡的到來已使視覺處理成為現代世界的關鍵因素。因此，機器人處理操作、智能監控攝像頭以及汽車高級駕駛輔助系統等相關行業都發生了變化。隨著這類技術的全面涌現，未來還將出現更多新的應用。