3D视觉机器人的应用领域
主要应用领域有：
服务机器人:快速识别人脸、距离感知、活体检测、多模态联动，更加人性化，与人类更好的互动；
医疗机器人:辅助医生临床诊断，实时监测病人身体状况，分析病人行为动作；
工业机器人:3D传感采集丰富视觉信息，联动AI人工智能技术，让工业机器人更灵活、更智能，效率更高；
特种机器人:可提供三维地图创建、避障、导航、定位等多种功能，代替人类完成各类高难度任务；
主要优势有：
1、节省人力成本
2、提升箱体分类速度
3、提升空间利用率
ai人工智能用途范围
人工智能（）的用途范围非常广泛。它可以应用于自动驾驶汽车、智能助理、语音识别、机器翻译、医疗诊断、金融风险分析、智能家居、工业自动化等领域。
AI还可以用于数据分析、预测模型、图像识别、自然语言处理、智能推荐系统等任务。通过机器学习和深度学习技术，AI能够处理大量数据并从中学习，提供更准确、高效的解决方案，为各行各业带来更多创新和便利。
人工智能计算机视觉领域里，所涉及到的数学基础与常用算法分别有哪些
无论是研究Vision,Learning还是其它别的学科，数学终究是根基所在。学好数学是做好研究的基石。所涉及到的数学基本上有如下几种：
1.线性代数(LinearAlgebra)：
2.概率和统计(ProbabilityandStatistics):
3.分析(Analysis)：
4.拓扑(Topology)：
5.流形理论(Manifoldtheory)：
计算机视觉领域，最常用的算法有哪些
计算机视觉领域一般不同的应用有着不同的算法实现，我主要研究的就是计算机视觉方面的应用，主要是在图像预处理、分类、目标检测等方面。
1.图像分类。图像分类是根据图像的语义信息将不同类别图像区分开来，是计算机视觉中重要的基本问题，也是图像检测、图像分割、物体跟踪、行为分析等其他高层视觉任务的基础。机器学习方面的算法有SVM、Adaboost、决策树以及贝叶斯分类器等；深度学习方面经典的算法有AlexNet、VGG、GoogleNet、ResNet等网络。
2.目标检测。目标检测就是在复杂场景中检测出我们需要的目标，又用传统机器学习算法实现的，也有用深度学习进行目标检测的。传统机器学习算法比如利用Adaboost进行人脸检测、SVM算法实现行人检测等；深度学习方面目标检测算法，既有基于区域建议的R-CNN、FastR-CNN、FasterR-CNN等两个阶段的目标检测算法，也有Yolo、SSD等端到端的目标检测算法。
3.目标跟踪。目标跟踪，是指在特定场景跟踪某一个或多个特定感兴趣对象的过程。我之前做过目标跟踪的实验，利用的是传统的图像处理算法，比如光流法、粒子滤波法、卡尔曼滤波法以及KCF相关滤波算法等。深度学习算法中有DLT、FCNT、MDNet等网络，深度学习目标跟踪算法接触的少，不是很了解。
4.语义分割。语义分割是计算机视觉中的基本任务，在语义分割中我们需要将视觉输入分为不同的语义可解释类别，「语义的可解释性」即分类类别在真实世界中是有意义的，将整个图像分成一个个像素组，然后对其进行标记和分类。传统的图像分割算法有基于阈值的分割算法、基于区域的分割方法、基于边缘的分割方法以及基于特定理论的分割方法等；现在深度学习算法在语义分割上效果更好，比如现在最常用的全卷机神经网络算法（FCN）。
还有好多应用，比如人脸检测识别，有Adaboost算法、MTCNN网络以及FaceNet网络等；文字识别，智能驾驶，医学图像处理等等，分别有不同的算法实现。
计算机视觉编程语言的话需要根据算法以及平台来选择。传统图像处理大都用的是opencv和matlab平台，分别用C++语言和matlab语言；深度学习框架大都是基于Python的API实现的，可以用python语言实现，比如Tensorflow、Caffe、keras以及MxNet等平台，当然Caffe还可以用C++实现。
我现在实现传统图像处理算法的话用的是C++语言，深度学习算法在TensorFlow/Keras框架上用Python语言实现。
人工智能对视觉传达专业的影响
1视觉传达设计与人工智能设计
视觉传达，顾名思义是视觉和传达，用视觉符号向大众传达某种信息。视觉符号多指人肉眼可分辨的带有识别性的所有视觉画面，比如文字、绘画、图标、界面等。而传达则是一个信息传送的过程，是通过符号、文字、图片向信息的接收者传送需要表达的信息的过程。视觉设计师的工作，是对视觉效果进行整理和优化，并准确传递信息。
2设计载体的改变
无论是危言耸听的AlphaGd，还是阿里集团的“鹿班”设计系统，或是类似创客贴的在线设计操作平台，无不挑战着传统的视觉设计工作，在互联网多媒体时代的影响下，视觉设计变得更加智能化、多元化，新技术解放了平面的视觉设计，在技术的制约下发展出新的设计形式。