该领域的核心驱动力在于智能计算引擎与视觉感知理解两大支柱的深度协同。智能计算引擎以机器学习（尤其是深度学习）为基石，涵盖核心模型（如卷积神经网络CNN、视觉Transformer、生成对抗网络GAN）的设计、优化与高效训练方法，以及支撑大规模数据处理的高性能分布式计算、模型压缩加速和边缘部署技术。优化理论与对抗鲁棒性研究则致力于提升模型的性能与可靠性。视觉感知理解聚焦从原始像素中提取信息并解析其语义，覆盖基础任务（图像分类、目标检测与分割、实例分割）到高级能力（图像/视频描述生成、视觉问答VQA、行为识别、基于神经辐射场NeRF的三维重建、视觉-语言多模态学习）的完整链条，视频分析则深入挖掘时序信息（动作识别定位、目标跟踪）