计算机视觉作为一门科学已不再处于早期阶段，但也尚未完全成熟。在过去十年中，深度学习、数据集可用性和计算能力的进步推动计算机视觉进入了实际应用阶段。图像分类、目标检测和人脸识别等任务现在可以使用 ResNet、YOLO 或 Vision Transformers 等现成模型可靠地解决。例如，自动照片标记、自动驾驶汽车感知系统和医学影像分析等应用表明该领域已经超越了理论探索，进入了现实世界的实施。然而，仍然存在重大挑战，使其无法被视为一个“已解决”的学科。
尽管取得了进展，计算机视觉中的许多核心问题仍然缺乏普遍稳健的解决方案。例如，处理遮挡、不同的光照条件或模糊的纹理，即使在最先进的模型中仍然会导致错误。自动驾驶汽车可能会错误分类部分隐藏的行人，或者医学影像系统可能难以处理罕见的解剖变异。这些限制凸显了泛化方面的差距，这源于对数据驱动方法的依赖。虽然数据增强和迁移学习等技术缓解了一些问题，但它们并未解决关于机器如何真正“理解”视觉场景的根本问题。研究人员仍在完善架构、损失函数和训练范式以提高可靠性，这表明基础工作仍在进行中。
展望未来，该领域正转向解决更高级别的挑战。3D 场景重建、视频理解和多模态集成（例如，结合文本和图像）等主题是活跃的研究领域。例如，从 2D 图像生成 3D 模型或回答关于视频内容的上下文问题的系统仍然处于实验阶段且容易出错。此外，伦理问题——例如训练数据中的偏差或对抗性攻击——正在推动新的子领域，重点关注公平性和鲁棒性。虽然开发者今天可以构建功能性应用，但对这些未解决问题进行持续研究的需求表明，计算机视觉正处于一个过渡阶段，介于早期探索和完全成熟之间。已建立的工具和悬而未决的问题相结合，使其成为应用开发和科学探索的令人兴奋的领域。