智能摄像头技术正在逐步改变我们的生活，而未来，它将为我们彼此以及与周围世界的互动方式带来深刻的变化。从打造更安全、更高效的智慧城市，到实现安全、经济和绿色的无人驾驶技术，到在热带雨林中监控非法砍伐，这些场景都对先进机器视觉技术的需求日益增长。在多样而复杂的人工智能（AI）和机器学习（ML）应用场景对智能视觉系统的性能、实时性和可拓展性的推动下，摄像头系统越来越需要在端侧进行对图像、视频流以及其他传感器数据有效地进行分析处理，这就对摄像头硬件系统的处理能力的需求日益提高。简而言之，为了在边缘或终端摄像头上运行先进的AI工作负载，就需要更高性能的计算和智能数据处理技术，以满足高清成像、增强安全等应用需求。
随着笔记本电脑和智能手机的应用处理技术已经迁移到64 位，智能摄像头也开始转向采用64位处理技术，使得利用更先进功能的前沿应用也可以在智能视觉系统中无缝平滑实现。例如，在世界各地的智慧城市中，我们看到摄像头能够运行AI算法来检测人、宠物、包裹、车牌和其他物体。而且，随着摄像头本地算力的提升以及AI技术在智能摄像头中应用的不断扩展，智能视觉处理工作负载不仅有可能在摄像头内置的CPU以及日趋普遍的加速器上直接运行，而且这种边缘部署方式将越来越显示其优势，并有望成为主流。在这些技术发展的助力下，未来将有可能同时检测数百人或识别超速汽车的车牌，而无需再将大量数据传输到云端，影响处理的实时性。