计算机视觉的未来将由模型效率的提高、与现实世界系统的更广泛集成以及对边缘情况的更好处理所塑造。轻量级神经网络和硬件加速的进步将使计算机视觉更容易用于嵌入式设备和需要实时处理的应用程序。例如，TensorFlow Lite 或 ONNX Runtime 等框架已经使开发人员能够在计算能力有限的手机、无人机或物联网传感器上部署视觉模型。 EfficientNet 或 MobileNet 等模型已经表明，较小的架构无需依赖大量计算资源即可实现高精度。这种趋势将继续下去，使视觉系统能够在本地运行，而无需持续依赖云，这对于延迟敏感的任务（如自动导航或工业自动化）至关重要。
另一个关键方向是将计算机视觉与其他 AI 领域集成，例如将视觉数据与文本、音频或传感器输入相结合的多模态系统。例如，机器人应用越来越多地将视觉与激光雷达和力传感器一起使用，以改善非结构化环境中的物体操作。在医疗保健领域，将医学影像与患者记录相结合可以实现更准确的诊断。开发人员还将看到更多用于构建特定领域视觉系统的工具，例如针对农业、零售或制造业进行微调的预训练模型。开源库（例如，OpenCV、PyTorch Lightning）和云服务（AWS SageMaker、Google Vertex AI）正在降低实施这些解决方案的门槛，尽管针对特定用例的定制仍然至关重要。
挑战仍然存在，尤其是在鲁棒性和伦理问题方面。当前的视觉系统在罕见的情况下（如遮挡的物体、极端的光照条件或对抗性攻击）会遇到困难。正在探索诸如合成数据生成（使用 NVIDIA Omniverse 等工具）和自监督学习等技术，以解决小众应用的数据稀缺问题。隐私问题（例如公共场所的面部识别）将需要更明确的法规和技术保障，例如设备端处理或联邦学习。对于开发人员来说，这意味着要在性能与伦理考虑之间取得平衡——例如，设计在推理过程中匿名化数据的系统或避免训练数据集中出现偏差。虽然进展稳定，但该领域仍将是迭代的，侧重于渐进式的改进，而不是突然的突破。