为了能让机器设备可以更深入的了解它身边的世界，人工智能技术受生物学启迪，延伸出了2个关键技术，很多科学研究集中在提高智能化人工智能视觉效果结构化分析图像的能力，及容许设备剖析这种图像的数学结构。现阶段，人工智能视觉识别还处于信息内容分析阶段。让机器具有像人们一样的学习与探索能力，可以独自一机作出决策和付诸行动，这是研究与开发人工智能视觉识别的终极目的。

人工智能视觉识别常见的基本技术为神经网络算法，常见的研究思路包含神经细胞中间相连的网络拓扑结构、所使用的聚合函数、阀值函数公式和反向传播方式（如果出现的话，这类互联网被称作神经网络，通称CNN）。这种数学原理全是人工智能领域内的一部分，被称作“深度神经网络”。

大家可以看到基于大数据的人工智能视觉识别技术的应用在智能汽车行业，赢得了最有吸引力的发展，人工智能视觉识别技术性被用来ADAS（前沿的驾驶人员智能辅助系统），用作检验阻碍物和识别标志、交通信号灯、车辆、行人各种各样其他物件。图像来自部署到智能汽车周边的一组照相机，而练习要在专用计算机中的数据中心实施的。在半自动驾驶汽车中，逻辑推理优化算法置入在ECU（汽车发动机控制模块）中；在智能机器人或全自动驾驶汽车中，将逻辑推理优化算法置入在一个完整的机器设备上。