（二）关键技术与应用

目标检测技术锁定图像中特定物体， YOLO、FDD 系列算法高效快速，广泛用于安防监控，实时捕捉可疑人员、车辆；语义分割将图像像素按语义分类，自动驾驶车辆借此精准区分道路、行人、建筑，规划安全路线；三维重建从多角度图像还原物体或场景三维结构，应用于文物修复、虚拟展示，重现历史瑰宝与奇幻场景。

（三）行业融合与成果

制造业中，计算机视觉用于产品质量检测，快速扫描零部件，挑出次品，比人工检测更精准、高效；农业领域，无人机搭载视觉系统巡查农田，识别病虫害，及时预警并精准施药，保障农作物健康生长；智能零售利用视觉技术实现无人收银，顾客拿取商品自动识别计价，提升购物体验。

（四）瓶颈与突破方向

复杂光照、遮挡等环境因素干扰视觉效果，强光下图像过曝、阴影遮挡物体致识别失败；小样本学习困难，罕见物体或场景缺乏足够训练数据；未来，结合多模态信息，融合视觉与声音、触觉，增强感知全面性；引入对抗学习，提升模型鲁棒性，抵御恶意攻击与干扰。

三、自然语言处理：搭建人机沟通的 “桥梁”

（一）语言理解与生成机制

自然语言处理（NLP）让计算机理解、生成人类语言，涉及词法、句法、语义分析。词法分析拆分词句为单词、词性；句法分析梳理句子结构，明确主谓宾；语义分析挖掘深层含义，解读隐喻、歧义。机器翻译便是典型应用，将源语言文本经多层分析转换为目标语言。

（二）核心技术与工具