視覺人工智能行業的發展，離不開技術的驅動。一系列人工智能芯片的出現極大提升了芯片計算能力，突破了傳統CPU的算力瓶頸；另一方面以深學習為代表的人工智能算法的崛起，使得人工智能視覺的識別能力有了很大的提高。硬件算力的提升以及軟件算法的進步都對視覺人工智能的發展起到了重要的推動作用。

人工智能視覺行業的快速發展一方面得益于現階段算力的大幅提升及算法的大幅改善，另一方面則受益于下游應用市場的廣闊空間。機器學習、深度學習等算法能力的不斷增強促進了視覺人工智能行業的高速發展。視覺處理的工作流程包含四個模塊：檢測、分類、跟蹤與語義分割。具體為成像設備首先捕獲圖像，然后對每個圖像進行預處理，提取特征后輸入到分類模型中。人工智能視覺是采用圖像處理、模式識別、人工智能技術相結合的手段，著重于一幅或多幅圖像的計算機分析。

人工智能視覺處理就是用各種成像系統代替視覺器官作為輸入敏感手段，由計算機來代替大腦完成處理和解釋。這里要指出的一點是在計算機視覺系統中計算機起代替人腦的作用，但并不意味著計算機必須按人類視覺的方法完成視覺信息的處理，計算機視覺可以而且應該根據計算機系統的特點來進行視覺信息的處理。但是，人類視覺系統是迄今為止，人們所知道的功能最強大和完善的視覺系統。

以深度學習為代表的人工智能算法的出現極大推動了視覺人工智能行業的發展。計算機視覺是人工智能行業的最大組成部分，與其他細分的比較來看，計算機視覺技術應用的市場規模也遠遠大于其他細分。