1. 学习与大模型驱动
视觉大模型：基于海量参数的多模态模型（如扩散模型、Transformer架构）在图像生成、三维重建等任务中表现突出，2024年CVPR会议中“图像和视频合成与生成”成为最热门主题。
自适应学习：工业机器人视觉系统通过学习实现自优化，如动态生产线中的缺陷检测与实时路径调整。
2. 三维视觉与多传感器融合
3D环境感知：通过激光雷达、双目相机等技术构建高精度三维地图，应用于无人驾驶、仓储物流的导航与避障。
边缘计算集成：结合轻量化算法部署，提升实时性，例如医疗影像分析中三维视觉的年增长率达25%。
3. 具身智能与交互技术
物理交互学习：机器人通过身体与环境互动获取数据，解决传统AI缺乏物理交互能力的瓶颈，成为通用人工智能的关键方向。
人机协同：服务机器人结合情感识别与自然语言处理，实现家庭场景中的个性化服务。
4. 关键技术细分领域
目标识别与跟踪：基于CNN和滤波器的算法优化，适应复杂光照与动态场景。
视觉-语言推理：跨模态理解技术（如VQA任务）推动机器人高层认知能力发展。
工业视觉标准化：GB/T 12643-2013等标准统一术语，覆盖工业相机标定、坐标系转换等核心问题。
5. 新兴应用场景
智能监控与安防：仿生鹰眼系统结合人脸检测技术，提升动态追踪精度。
柔性制造与物流：AGV与视觉引导技术实现全流程自动化，韩国Robot World展会展示的解决方案覆盖装配、包装等环节。
以上词汇反映了技术从基础感知向自主决策、从单一功能向系统集成的演进趋势，同时凸显了标准化与跨学科融合的重要性。
