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源于深度学习的突破，视觉AI的识别能力突飞猛进，2012年的两个轰动事件，更被视为视觉AI的发展拐点。当时，由多伦多大学Geoffrey Hinton领导的团队，在一项名为ImageNet的图像识别竞赛中，利用深度学习和GPU的强大计算能力，将错误率降低了10%，震惊学术界，因为之前这项错误率每年只会降低1%—2%。

　　同年，“谷歌大脑之父”吴恩达带领团队，利用10亿参数的神经网络，在没有任何先验知识的情况下，仅仅通过观看无标注的YouTube的视频，创造了一套猫脸识别系统——从海量照片里自动识别出猫脸。

　　视觉AI迅速成为人工智能领域重量级的研究领域，源自于其在安防、医疗、无人驾驶等多个领域的应用前景。

　　例如，在安防领域，视觉AI技术可进行人群分析、逃犯追捕，可通过城市中成千上万条路的摄像头对目标人群进行锁定与筛查，并做到实时告警，助力安防效率的提升；在手机领域，AI可提供刷脸解锁、刷脸支付等更加安全和便捷的体验，还可自动为面部美颜省去后期修图的时间；在自动驾驶领域，AI技术可以通过摄像头获取的图像，对车体的周围环境进行识别和分析，辅助做出精准的路径规划。

　　在众多的视觉AI应用场景中，AI医学图像分析是近年来热度极高的一个细分领域。这主要得益于医院信息数字化建设的不断提速，以医学影像为核心的大数据不断丰富，为AI在医疗领域的发展提供了充足的养料。与此同时，优质医疗资源的稀缺和分配不均也不断催生着社会对人工智能的需求。

　　当下AI+医疗的红火，对推动这个行业的发展起到了不可磨灭的作用，还有丰富的应用场景和海量的机会等待挖掘，例如个性化医疗、可穿戴智能医疗设备的实时监测与分析等。