事实上，今天的人脸和图像识别被认为是所有生物特征测量中最自然的。无论是机场、办公室，甚至是学校，人脸和图像识别都可以在很多地方进行。与指纹和虹膜检测相比，面部生物特征被评估为首选的生物特征基准，消除了任何物理交互的需要。此外，人脸检测比其他匹配过程速度要快得多。
此外，谷歌(Google)、亚马逊(Amazon)、苹果(Apple)、微软(Microsoft)和Facebook等大型技术公司正在通过几项研究和项目，争夺在创新生物识别领域的地位。我们可以观察到一些软件巨头在图像识别和人脸分析领域定期推出理论发现的趋势。例如，Facebook早在2014年就宣布推出DeepFace计划。该程序将确定两张拍摄的面孔是否属于同一个人，准确率为97.25%。一年后，搜索引擎先驱谷歌推出了FaceNet。
据相关机构统计，在我们的日常生活中，全球已经有超过100亿台物联网(IoT)设备围绕着我们。5G的推出将进一步加速这一非凡的增长趋势——Business Insider认为，到2025年，全球将有超过640亿台物联网设备投入使用。
随着物联网的发展，人工智能已成为下一个技术现象。在接受《福布斯》采访时，吉姆·晚安(因45年前在提高作物产量的技术方面的工作而经常被称为“人工智能教父”)将人工智能描述为“社会游戏规则的改变者”，有可能彻底改变我们的生活与技术的关系。
当然，这些技术集合在一起形成“物的人工智能”或AIoT只是时间问题。虽然物联网将“傻缺”的设备连接到互联网，但人工智能为它们提供了一个“大脑”，并因此具有独立行动的能力。他们将一起改变我们所认知的世界。
很明显，AIoT具有巨大的潜力，但迄今为止很多人似乎还没有看到起巨大的商业潜力。有很多关于电子制造商和更广泛的技术领域的新兴市场的讨论，但在大多数情况下，AIoT仍然还是一个概念而不是现实。为了深入了解这种分歧，全球领先的物联网芯片供应商XMOS采访了使AIoT成为现实的一线人员——参与最终构成AIoT的设备的设计和制造的电子工程师。
XMOS与200名电子工程师研究、征求意见，探讨有关AIoT技术的观点、市场障碍因素以及未来产品设计和商业优先级等等。这些电子工程师来自消费科技、汽车、制造、智慧城市、智能家居、卫生保健以及零售等众多行业，从他们的口中，我们可以一窥未来AIoT的发展态势。
情绪识别技术是一种利用实时静态图像分析人类情绪的技术，是近年来迅速占领人脸和图像检测市场的新趋势之一。通过绘制面部表情图，这项技术可以识别人脸上的情绪，如厌恶、喜悦、愤怒、惊讶、恐惧或悲伤。然而，许多人并没有对技术持积极态度。某些研究和研究人员也批评了情绪检测算法背后使用的方法，声称它过时了。他们还发现，这种过时的算法极有可能引发种族、性别和其他重大偏见。
尽管遭到了谴责，但市场报告预测，到2026年，全球图像识别市场规模预计将达到818.8亿美元，而面部识别市场预计到2025年将达到120亿美元。由于人工智能能力的加速普及，全球对此类工具和产品的需求有所增加。此外，采用人脸和图像识别技术的主要地区是北美、亚太地区和中东。其中，北美市场有望在不久的将来会蓬勃发展。预计到2026年将产生312.8亿美元的收入。另一方面，就复合年均增长率而言，亚太地区是人脸和图像检测功能采用速度快的地区之一。
