人工智能的定義可以分為兩部分，即“人工”和“智能”。“人工”比較好理解，爭議性也不大。有時我們會要考慮什么是人力所能及制造的，或者人自身的智能程度有沒有高到可以創造人工智能的地步，等等。但總的來說，“人工系統”就是通常意義下的人工系統。

目前人工智能正以相當快的速度跨入物聯網，這也將促使視覺應用從過去著重在手機、平板等產品，逐步普及到越來越多的終端產品中，例如汽車、無人機、AR/VR等，同時讓嵌入式視覺在整體市場中的必需性大增。

對計算機視覺的需求從未如此強。 受深度學習進步的推動，視覺和人工智能(AI)裝置，正以令人驚訝的數量，進入市場。雖然在嵌入式系統中，采用視覺和深度學習構成了挑戰，但它正成為一個需求。 以下介紹嵌入式智能視覺，已成為必備組件的各種市場和使用案例。

可能很難想象，大約十年前，手機中內嵌攝影機是一件難得的事情。 現今，大多數手機至少有兩個攝影機，一個后置，用于常規拍攝，一個前置，用于自拍和視訊通話。另外，還有一個強大的雙攝影機趨勢，如新推出的華碩ZenFone 3 Zoom，可以提供類似數字單眼相機(DSLR)的各項功能，如光學變焦、散景和重新聚焦。移動裝置上的圖像質量，也接近于數字單眼相機，具有視訊穩定、低光增強、超分辨率和HDR等圖像增強技術。 一個很好的例子，是新的華碩Super Pixel技術。最近我們看到智能手機和平板計算機攝影機，還支持AR/VR及3D建模。這些功能是手機市場的重大突出優勢。因此，持續的競爭推動出現新功能和顯著的效能改進，同時使用更少的電力來延長電池續航時間。

智能視訊分析，也正在徹底改變安保行業。機場航站樓等大型設施，始終處于監控的最前沿，但現在對于小型住宅，也變得越來越便宜，而更容易實現。在應對安保問題方面，對復雜場景進行實時視訊分析至關重要。 在某些情況下，云端服務用于分析，但是透過分析流經裝置本身的視訊流，可以更好地服務于許多情況。這稱為邊緣分析或邊緣處理。 延遲的反應時間、敏感型數據的脆弱性，和不斷增加的數據流量，是邊緣處理對于視訊分析如此重要的一些原因。  對于電池供電的設備來說，最大的挑戰之一是，確保功率限制得到保證。 這就是為什么低功耗高效能的嵌入式系統，對于這個市場至關重要的原因所在。

無人駕駛汽車已經在許多城市部署用于實驗和試運行。但是，直到完全自主的技術成熟，由ADAS功能支持的高度自動化車輛(HAV)，將仍然占主導地位。這些功能使用計算機視覺算法(如圖像失真校正、圖像拼接等，并結合深層次深度學習技術)，以確保安全性和效率。其與中央超級計算機相反，在相機本身(邊緣分析)中執行處理也有許多優點。ADAS的一些主要趨勢包括，靈活的解決方案，以適應OEM快速發展的計劃;主要關注功率/效能比和尺寸減小;強大的軟件支持，支持投資回報。

隨著無人機無處不在，它們也變得更加自主，更少依賴用戶操作。 無人機整合了擴展計算機視覺和機器學習功能的智能傳感器和系統。高需求的一些顯著功能包括「跟隨我」和「興趣點」。這些功能使無人機，能夠自動鎖定移動的物體。而要完美而無須人為干預地執行這些功能，無人機需要感知、避免和導航技能。如果這些功能中的一個沒有正確執行，可能會出現嚴重的后果，如撞到沒有正確分析和避免的障礙物。 這須要在邊緣裝置上，實時完成高質量的視覺處理。

此外，對更高分辨率視訊的需求，也在不斷增長。現今，高畫質視訊被認為是理所當然的，4K或UHD正在變得普遍，而不僅僅是為高端裝置預留。同時，希望增加飛行時間，因此所有的處理都需要高效率。在這個多元化的市場中，解決方案還必須具有靈活性，以便在客戶需求和市場動態變化的推動下，實時推出新功能。

如CES 2017所證明，物聯網(IoT)市場如火如荼。 智能家庭不再是潮流趨勢，而成為一個真正的細分市場，推出許多務實而實用的產品。  遠程語音虛擬助理(如Amazon Echo和Google Home)在CES上隨處可見。同時，有許多智能家庭裝置(如配備智能攝影機的LED燈泡和360度攝影機)使用像臉部識別、失真校正和圖像拼接等視覺技術。 下一步將是融合語音助理和視覺技術，以完善智能家庭體驗。

CES上的另一個強大趨勢，是游戲之外出現的AR/VR的一些實用的使用案例，這僅吸引了相對較小的細分市場。具有更廣泛吸引力的使用案例的一個例子，是使用VR來觀看現場體育賽事。360度攝影和定向音頻的組合，在高速5G因特網上實時傳輸，提供了一種完全身臨其境的體驗，就像身在現場。

去年的PokémonGo熱潮已經清楚表明，數以百萬計的潛在用戶，只是在等待機會使用這項技術。找到合適的使用案例，并正確加以包裝，勢必會相關領域尋到商機。CEVA將自身定位為可編程IP成像和視覺引擎行業的領導者。這就是為什么CEVA不僅提供頂級的視覺處理IP，同時提供簡化全面嵌入式解決方案之開發的最佳框架的原因所在。而這也包括一個可擴展的架構，其中包含提供一鍵完成神經網絡的移植、實時軟件庫、硬件加速器等等的工具包。所有這些都旨在確保順利過渡到嵌入式環境，并最大程度地縮短客戶的上市時間。