计算机视觉（CV）是人工智能的核心技术之一，通过模拟人类视觉系统，实现图像/视频的自动分析与决策，目前已广泛应用于四大领域： 工业质检、医疗影像、自动驾驶和安防监控。以下从技术原理与落地场景展开说明：

1. 工业质检
   通过高精度摄像头捕捉产品表面缺陷（如划痕、变形），结合深度学习算法实时检测异常，替代传统人工目检，效率提升90%以上。典型场景包括电子元件生产线、汽车零部件检测等。

2. 医疗影像
   辅助医生识别X光、CT等影像中的病灶，例如肺癌早期筛查、视网膜病变分析。算法可标注可疑区域并量化病变特征，减少漏诊率，同时缓解医疗资源分布不均问题。

3. 自动驾驶
   依赖多摄像头融合技术，实时识别车道线、行人、交通标志等环境信息，为车辆决策提供感知基础。特斯拉、Waymo等企业通过CV实现L4级自动驾驶测试。

4. 安防监控
   基于人脸识别、行为分析等技术，用于公共场所的异常预警（如暴力行为、遗留物检测），同时支持走失人员追踪、跨境嫌犯布控等公共安全需求。

随着算法轻量化与硬件成本降低，计算机视觉正渗透至农业、零售等更多场景，未来将推动各行业智能化升级。企业引入CV技术时需平衡数据隐私与效率需求，确保合规落地。