在現代工業領域，視覺自動化技術的應用已經成為現象級的趨勢。人工智能技術能夠大幅度地改善視覺自動化技術的性能和實踐，因此日益引起了廣泛的關注和研究。人工智能在視覺自動化技術中的應用，通常包括兩個最基本的任務：視覺識別和視覺跟蹤。視覺識別技術可使用圖像或視頻中的特定特征來識別某個對象或選定特征。視覺跟蹤，則需要根據先前的信息，在連續的圖像中檢測和跟蹤目標。

在這個場景下，深度學習的應用已成為主流。 許多機器學習算法都使用人工神經網絡技術，以有效地融合這些特定平場景的感知信息。

另外，可以使用圖像分割技術，如圖像識別的程序提供的標記。 使用這種技術，計算機可以在圖像或視頻中定位相似特征，并可有效提高視覺自動化技術的準確度。

優化算法的另一個關鍵領域是面部識別，許多軟件公司利用人工智能分析網上存儲的大量用戶照片。這種技術不僅可以進行簡單的面部識別，還允許比對沒有任何標簽的多個圖像，以獲得類似性和信息照片等。

最后，對于移動設備和人工智能，僅需要依靠鏡像架構，這意味著將輸入數據的一半用的一個卷積層，但既可以提高輸出決策的質量，又可以顯著提高計算效率。

綜上所述，發展人工智能技術已成為提升視覺自動化性能的重要方向，使得視覺識別和視覺跟蹤任務能夠在更廣泛的工業應用中占據更重要的地位。