眾所周知，人工智能是模擬人類智能的技術，實現對人類智能的完全再現，是人工智能的終極目標。而人類智能是從人類的感官和認知開始的。所以，人類的感官往往成為研究人工智能的入手點，比如視覺。

現在，越來越多的AI領域的研究人員正努力讓AI同樣做到這一點。從人類的三維視覺出發，三維視覺智能已成為人工智能研究和應用的熱門領域。作為AI時代的兩個主要的入口，計算機視覺是AI行業最具商業化價值的賽道，智能語音產業即將進入爆發期。

首先，計算機視覺在AI領域中應用場景最豐富，極具商業化價值。計算機視覺主要以圖像和視頻等高維、密集數據為主要處理對象，信息提取程度更深，應用場景更加豐富。

其次，智能語音領域，根據Gartner 2018 AI技術成熟度曲線，語音識別、虛擬助理等相關智能語音技術歷經淘洗已相對成熟，未來將推動產業走向爆發期，預計整個市場規模將從18年的75億美元增長至24年的215億美元，CAGR達19%。

微美領先的全息AR內容制作功能圍繞圖像采集、對象識別、自動圖像處理和計算機視覺技術而構建。微美的軟件工程團隊和可視化設計團隊緊密合作，不斷推進這些可視化相關技術，并利用它們設計和生產創新的全息AR內容。

在場景重建過程中，微美的自動圖像處理工具可以對最初拍攝的圖像進行噪聲清除和特征增強，從而能夠創建具有業界領先模擬度的同類最佳全息AR設計。

全息3D人臉識別軟件的開發基于微美的全息成像特征成像檢測和識別技術、模板匹配全息成像檢測技術，以及基于深度學習和訓練的視頻處理和識別技術。

傳統的2D面部識別技術是一種基于面部特征的識別技術，它從面部圖像或面部視頻流中捕獲信息，并自動檢測和跟蹤目標面部。

根據的報告，全球服務機器人市場規模預計2012-2017年年復合增長率將達到17.4%，2017年達到461.8億美元。

依此判斷，到2020年，我國將形成完善的機器人產業體系，并逐步邁向中高端領域。未來，隨著科學技術的發展，我們有望看到更多科幻中的技術，走到現實生活中來，造福于人類。