计算机视觉将通过自动化、增强决策和新的用户体验解决实际问题，从而显著扩展在各行各业的应用。其增长将得益于算法改进、硬件效率提升以及带标签数据集的可用性。开发者可能会看到将视觉系统集成到现有工作流程、为特定领域应用创建工具以及解决实时处理和边缘部署等挑战的需求增加。
在医疗保健领域，计算机视觉将实现诊断自动化并辅助手术。例如，在医学影像数据上训练的算法可以以与人类专家相当的准确度检测 X 光或 MRI 扫描中的肿瘤，从而缩短诊断时间。外科医生在手术中可以使用实时视觉系统，将血管位置等关键信息叠加到实时视频流上。在制造业中，视觉系统将通过在生产线上识别产品缺陷来提高质量控制——例如使用高分辨率摄像头和针对嵌入式设备优化的轻量级模型检测半导体晶圆上的微裂纹。自动驾驶车辆将依赖视觉完成车道检测和避障等任务，这要求开发者针对 GPU 或 TPU 等专用硬件优化模型，实现低延迟推理。
另一个增长领域是增强现实（AR）和人机交互。由视觉驱动的 AR 应用，例如电商的虚拟试穿或交互式培训模拟，将需要精确的物体跟踪和场景理解。开发者可能会研究 SLAM（即时定位与地图构建）算法，使 AR 眼镜等设备能够实时绘制环境地图。此外，边缘设备——无人机、安防摄像头或物联网传感器——将需要轻量级的视觉模型，用于农业中的作物健康监测或基础设施异常检测等任务。模型量化或神经架构搜索等技术对于平衡准确性和计算约束将至关重要。
然而，挑战依然存在。在小众领域，如罕见医疗状况或专业工业设备，数据稀缺将需要合成数据生成或联邦学习方法。围绕监控和人脸识别系统中的偏见的伦理担忧将促使开发者实施公平性检查和透明机制。例如，SHAP（SHapley Additive exPlanations）等工具可以帮助审计模型决策。现实世界的变异性——例如光照变化或遮挡——将需要强大的架构，如带有注意力机制的视觉 Transformer，以在不同环境中实现泛化。开发者需要优先考虑模块化系统设计，以便随着算法和硬件的发展实现无缝更新。