探讨机器为何需求视觉能力，首先得明白视觉乃是人类感知世界的重要途径之一。想要机器能更好地理解人类，为人类提供必要的支持，其自身便须具备出色的视觉功能，包括视觉观察与表达的能力。以目前科技发展水平来看，此类技术既可以是用于帮助盲者“复明”的小型摄像机，也可以是能够精确辨识流浪猫乃至在移动过程中的树枝以及盗贼的家庭监控系统等形式呈现。

  伴随着电子设备在人类日常生活中所发挥的角色越发重要，越发频繁的设备应用失效现象表明如果没有强大有力的视觉功能支撑，其结果将是不堪设想的，例如无人机在飞行途中的意外碰撞，以及机器人吸尘器误吸入非预期物品等等问题。

  机器视觉作为人工智能领域的新兴分支，其核心目标在于通过运用专门设计的神经网络，使得机器拥有堪比人类的视觉能力。近年来，随着众多研究者不断深入探索，借助于神经网络的力量，机器视觉技术取得了显著的突破。现今的计算机已具备了在视觉识别方面完成各种任务的能力，无论是在网络上识别猫咪，还是在海量图片中找出特定的面孔，都不在话下。然而，尽管如此，这项技术仍然有很长的路要走。

  在图像分类这个基础环节，虽然已经相对成熟，但是在处理更为复杂的场景，提取其中的关键信息或含义时，机器却面临着全新的挑战。错觉问题便是一个很好的例子，它充分展示了机器视觉技术所面临的困境。

  举个例子，当人类看到两张面对面的脸部轮廓图像时，他们所看到的并不仅仅是抽象的几何图形。他们的大脑会进行深度解析，从而使他们能够识别出图像的各个组成部分，看到两张独立的脸，或者是一个花瓶。

  然而，对于机器来说，这种图像却是极其难以理解的。传统的分类器无法分辨出两张脸和花瓶，它所看到的可能是类似于短柄斧、吊钩、避弹衣甚至是吉他之类的物体。由于系统无法确定这些物体是否真正存在于图像之中，因此这类图像的识别对机器来说无疑是一项艰巨的挑战。

  此外，如同复杂的图像一样，现实世界也是纷繁复杂的。在这样的环境中，仅靠开发算法分析数据是远远不够的，还需要对实际情况有清晰的认识，以便能够做出适当的反应。

  机器人和无人机在应对这些挑战时，往往会遇到许多困难。对于致力于推动人工智能革命的人们来说，如何解决这些难题成为了当前工作的重点。

  随着神经网络、专用机器视觉硬件等技术的不断推广普及，机器视觉与人眼视觉之间的差距正逐步缩小。或许在不久的将来，我们将会看到具有超越人类视觉能力的机器人诞生，它们能够胜任各种复杂的任务，并且能够实现完全自动化的运行。