人工智能图像识别成功的关键因素主要包括计算力提升和海量数据驱动，具体如下：

1. 计算力提升

   随着GPU、TPU等硬件性能的显著增强，深度学习算法（如卷积神经网络）的训练和推理速度大幅提升，缩短了图像识别周期，使其更适用于实时应用场景。

2. 海量数据驱动

   通过大规模图像数据集（如ImageNet）的训练，人工智能模型能够自动学习复杂特征，显著提高识别准确率。数据量的增加还帮助模型适应多样化场景，增强鲁棒性。

3. 深度学习技术突破

   多层次神经网络（如卷积神经网络）能够自主提取图像特征，克服传统特征工程依赖人工设计的局限性，从而实现更高精度的图像分类、目标检测等任务。

4. 政策与产业支持

   在安防、智慧城市等领域，政府政策推动海量摄像头部署，形成数据闭环，进一步优化和验证图像识别技术，加速其商业化落地。

计算力与数据是人工智能图像识别成功的核心驱动力，技术突破和政策支持则为其应用拓展提供了保障。