微軟新的Seeing AI項目可以通過計算機視覺和自然語言處理來描述壹個人的周圍環境，閱讀文本，回答問題，甚至識別其他人的面部表情。
“看見AI”可以應用於很多情況:可以識別之前見過的人，猜測陌生人的年齡和心情；還可以通過掃描條形碼來識別家居用品。此外，“看見AI”可以閱讀標誌、菜單或掃描文件。這個功能不僅僅是壹個簡單的光學字符識別技術，還會提示用戶左右移動鏡頭將目標放入畫面。
這個應用的另壹個實用功能是可以區分美元。由於不同面額的鈔票大小顏色都壹樣，對於視障人士來說往往是個問題，可以通過“看見AI”幫助他們獲取這些信息。
“這些小事會讓妳真正感受到自己的獨立。我希望隨著人工智能的發展，我們可以更容易地感受環境，幫助我們完成更多的日常事務，”微軟視覺輔助應用Seeing AI的項目總監、視障人士Saqib Shaikh說。
Saqib Shaikh在7歲時失去了視力，那時他剛剛擁有第壹臺電腦。幸運的是，這並不是他和計算機科學的終結。然後他上了壹所為視障學生開設的小學。壹位老師看到了他的潛力，鼓勵他開始學習打字。之後壹路進入大學，計算機專業，以班裏第壹名的成績畢業，獲得人工智能碩士學位。後來，他加入了微軟的人工智能團隊，大約三年前，通過微軟內部的黑客競賽，他憑借項目Seeing AI脫穎而出，並獲得資源將其構建成實際產品，現在可以在美國免費下載。
Seeing AI是壹款融合了視覺識別、語音講解和用戶友好界面的應用。它能用手機上的攝像頭識別所有圖像。近年來深度學習技術的成熟是看見AI真正使用的主要關鍵。通過深度學習訓練，向系統展示大量照片，並教給它們照片中的內容，AI可以真實有效地識別現實生活環境中的各種物體和人。
計算機視覺是人工智能在中國落地最成功的技術。相比語音，計算機視覺是壹個更有技術深度、應用場景更多的好賽道。人工智能賦能傳統視覺技術，賦予了原始機械攝影圖像特征的層次識別和認知功能，能夠快速準確地識別物體。
從信息量來看，人的信息70%以上來自視覺，所以在計算機視覺領域，技術可以幫助人們實現大量的重復性勞動和替代性勞動，而且涉及的領域非常廣泛。從目前的落地進度來看，移動互聯網/安防領先，零售/物流緊隨其後，醫療/無人駕駛商業化有待成熟。
計算機視覺應用的壹些相關場景——
靠臉吃飯，壹個聽起來不怎麽親民的口號。壹般情況下，我們習慣於形容那些長得帥，用高顏值征服大眾的明星和演員。但是，如果以後說起靠臉吃飯，我們每個人都可以做到。如今，人臉識別已經廣泛應用於手機刷臉、刷臉考勤、人臉門禁、刷臉通關、人證比對等實際場景。在互聯網信息安全方面，可以更好地分析和調查賬戶盜竊。