从1956年首次提出人工智能这一概念开始，短短几十年之间，机器视觉技术得到了快速发展，在这几十年的发展过程中，有哪些时间值得铭记？接下来让我们一起从头梳理一下。

　　在1956年，由美国达特茅斯学院举办的名为“人工智能”的会议，被认为是是人工智能领域的开端。在这场会议上，与会的科学家讨论了如何让计算机模拟人类的思维过程，进而提出了“人工智能”这一概念。

　　在1973年，由美国邮政服务机构推出的自动化邮件分拣系统成为在商业领域首个大规模采用图像处理技术的案例。

　　1982年，康耐视公司首次开发并公布出第一个商业化的机器视觉系统 DataMan。DataMan 是世界上第一个能够读取、验证和确认零件和组件上直接标记的字母、数字和符号的工业光学字符识别 (OCR) 系统。这款系统的世界首个使用客户是美国一家打字机制造商，购买该系统主要是为了检测打字机上的案件都处于正确位置。

　　在1997年，计算机在国际相机这个复杂任务重完成了对人脑的超越，这场比赛中的国际象棋大师加里·卡斯帕罗夫成为了世界上第一个工作受到机器威胁的知识型工人。计算机的发展同样推动了机器视觉的进步。

　　在2012年，由全球全球顶尖高校和公司的研究员组织举办的ImageNet计算机视觉挑战赛中，Hinton和他的学生Alex Krizhevsky设计的卷积神经网络AlexNet一举夺得了冠军。

　　在这一届中夺冠的AlexNet是深度学习图像分类的开山鼻祖。他的应用领域涵盖了计算机视觉、自然语言处理、语音识别等多个领域。在机器视觉领域，AlexNet被广泛应用于图像分类、目标检测、人脸识别等任务。

　　在2018年，由OpenAI发布的GAN（生成对抗网络）和其他图像生成技术的突破推动了计算机视觉的发展。自此，图像的生成和转换更为高效和便捷。GAN能够在现存样本的基础上，通过模型来生成新案例

　　自2020年以来，世界抗击新冠病毒的过程中，机器视觉检测技术被广泛的应用于体温检测、人脸识别和社交距离监测等方面。减轻一线医护人员的重复机械工作，避免交叉感染。

　　从2021年开始，包括特斯拉在内，越来越多的车企加大对全球范围内的自动驾驶汽车试点项目和技术突破，这其中就包含机器视觉检测的应用。

　　在未来，相信机器视觉检测会有更多、更灵活的应用场景，为我们的生活带来更多的便利。