人工智能AI视觉方向，通常称为“计算机视觉”，是人工智能领域的一个重要分支。它的主要研究方向包括：

1. 模式识别 ：通过算法识别图像中的模式，例如物体、场景等。

2. 图像处理 ：对图像进行增强、去噪、分割、特征提取等操作。

3. 目标检测与识别 ：在图像或视频中自动检测和识别出特定的目标物体。

4. 图像分割 ：将图像分割成多个区域或对象，便于进一步分析。

5. 图像生成 ：利用算法生成新的图像内容，如人脸、艺术作品等。

6. 姿态估计 ：识别图像中人体或物体的姿态和位置。

7. SLAM（定位和地图构建） ：在未知环境中实现定位和地图的构建。

8. 视频理解 ：分析视频内容，提取有用信息。

9. 视频融合 ：将多个视频流或图像进行融合，以获得更丰富的信息。

10. 图像超分辨率 ：提高图像的分辨率，恢复低分辨率图像的细节。

这些研究方向不仅涵盖了计算机科学和数学，还涉及到心理学、神经科学等多个学科的知识。随着技术的不断进步，计算机视觉在许多领域都有广泛的应用，如安防监控、自动驾驶、医疗诊断、工业自动化、零售分析、智能家居等。

在实际应用中，计算机视觉系统通常需要结合深度学习技术，尤其是卷积神经网络（CNN），来处理复杂的视觉任务。此外，随着硬件技术的发展，如GPU、TPU等，计算机视觉系统的处理能力和效率也得到了显著提升。

总的来说，人工智能AI视觉方向是一个充满活力和潜力的研究领域，它正在不断推动着人工智能技术的边界，并为各行各业带来革命性的变化。