在现代科技快速的提升的背景下，视觉计算技术的创新不断推动着AI领域的进步。2023年10月17日，广东省科技奖的颁布中，华南理工大学的徐向民教授团队因其项目《基于认知机理与物理规律的视觉计算理论与方法》获得了自然科学奖一等奖。这项技术不仅在理论上具有重大的创新意义，更在实际应用中展现出巨大的潜力，特别是在水下机器人技术方面，让浑浊的水域成为了可视范围。
该项目的核心创新在于将视觉计算模型与物理规律结合，尤其是针对复杂环境下的图像处理问题。传统的人工智能视觉模型多依赖大规模数据的驱动，而忽视了环境光对成像质量的影响。徐教授的团队通过融入物理建模，使得视觉数据在恶劣条件下的成像质量得以显著提高，实现了从“看不清”到“看得清”的蜕变。在水下环境中，这种技术通过精确预测环境光成分和透射率，有效地克服了模糊和颜色失真的问题，这为水下机器人提供了更高的操作可靠性。
具体而言，项目利用深度学习模型在RGB三个通道中估算环境光，从而优化水下图像的白平衡和去模糊技术。这一突破使水下机器人的作业效率提高，让它们能够在视野受限的条件下完成复杂任务。这种技术不仅应用于水下机器人，还可扩展到医疗影像、无人驾驶、以及日常生活中的视觉增强等多个领域，以提升成像效果和准确性。
徐向民教授指出，随着视觉计算技术的慢慢的提升，未来在健康、娱乐和人机交互等方面的应用前景广阔。例如，基于情感和动作的智能分析，虚拟现实中的动作捕捉与内容生成，都是未来可以深入探索的方向。这不仅要求技术上的创新，更需要跨学科合作，通过不相同的领域的交叉融合，推动人工智能的发展进程。数字孪生技术也成为了该项目的重要延伸，展示了跨领域合作在解决复杂问题上的有效性。
此外，徐教授团队的研究成果慢慢的开始在一些行业有突出贡献的公司进行应用，尤其是在工业、物流及医疗行业，展现了高性能和便于集成的优势。这些产业的加快速度进行发展也为技术的产业化提供了良好的基础，预计将逐步推动这一领域的创新与应用。未来，构建完善的人才教育培训体系以及加强产学研合作，是推动这项技术大范围的应用的关键。
展望未来，徐向民教授强调了对基础研究的重视，尤其是人工智能技术基础理论和算法方面的投入。他建议鼓励原创性研究，推动国家在这一领域的长远发展。科技的进步离不开基础的支撑，而跨学科的研究将为解决更复杂的科学问题提供新的视角和方法，这正是现代科学技术创新的趋势所在。通过粤港澳大湾区的优势及资源整合，推动技术成果的转化，将使这一革命性的视觉计算技术获得更广泛的应用和认可。返回搜狐，查看更加多
