计算机视觉在特定、明确定义的任务中表现优于人类视觉，但在其他方面则稍逊一筹。关键区别在于专业化与通用化。计算机视觉系统擅长快速处理大量视觉数据，以一致的准确性执行重复性任务，并在不适合人类的环境中运行。例如，在工业质量控制中，视觉系统每分钟可以检查数千个产品是否有微小缺陷——这项任务对人类来说既费力又容易出错。同样，医学影像算法可以检测 X 射线或 MRI 中人类放射科医生可能忽略的微小异常，尤其是在分析海量数据集时。这些系统依赖于数学精度和可扩展性，这使得它们在速度、重复性或定量分析至关重要的场景中表现卓越。
然而，人类视觉在处理模糊性、上下文和适应性方面仍然无可匹敌。人类可以毫不费力地识别不同光照、角度或部分遮挡下的物体，而计算机视觉模型在没有大量训练数据的情况下往往难以做到。例如，一个人可以在模糊照片或拥挤场景中识别朋友，但算法可能失败，除非经过类似示例的明确训练。人类还会整合背景知识：识别“被雪覆盖的停车标志”涉及理解物体及其上下文。计算机视觉模型缺乏这种内在推理能力，这使得它们在不可预测的现实世界条件下变得脆弱。此外，人类从极少量数据中学习——一个孩子看一次新的动物就能认出来，而模型需要数千个带标签的示例。
未来在于结合双方的优势，而不是将两者视为竞争对手。例如，自动驾驶汽车使用计算机视觉进行实时障碍物检测（例如，激光雷达传感器跟踪行人），但依赖于人工监督进行复杂的决策。在医疗保健领域，人工智能可能会在扫描中标记出潜在的肿瘤，但医生会利用他们的专业知识验证结果。少量样本学习等进步旨在减少训练模型所需的数据，而更好的传感器则提高了弱光或高速捕获能力。道德考量——例如解决训练数据中的偏见或确保透明度——仍然至关重要。通过利用计算速度和人类直觉，混合系统可以实现两者单独无法达到的结果。