研究团队提出一种名为“发展视觉饮食”（DVD）的新训练流程，通过模拟人类视觉发育过程，让计算机视觉模型更依赖形状而非纹理，从而在鲁棒性和泛化能力上取得提升。

索尼AI研发的乒乓球机器人 Ace 在与高水平人类选手的正式对抗中取得优势，被视为人工智能从虚拟环境走向高速、强不确定性现实场景的重要里程碑。

华盛顿大学团队开发了 BikeButler 演示应用，利用街景与 AI 分析路况、绿化和限速等信息，为西雅图骑行者生成符合个人偏好的通勤与休闲路线。

FingerEye是一种集成双目视觉与柔性触觉结构的新型传感器，可在接触前、接触中和接触后持续提供感知信息，从而显著提升机器人在复杂灵巧操作任务中的表现。

弗吉尼亚大学数据科学学院的分析发现，用人工智能给人类外貌打分，更容易放大数据中的偏见，而非揭示所谓普遍的美学标准。

丰田在实证都市 Woven City 推出全新 AI 视觉引擎，可将街景视频转化为可理解的语言信息，用于城市运营与交通安全支援，并与多种城市级 AI 系统联动。

研究团队用一台360度相机和一套计算机视觉算法，在纽约街头实测发现：许多城市太阳能板并未处于最佳朝向，仅通过重新调整角度，年发电量就可能提升多达30%。

华盛顿大学团队在普通无线耳塞中集成微型摄像头，用户可直接与AI对话获取眼前场景信息，并在本地完成处理以增强隐私保护。

一项发表在《工程研究杂志》上的研究提出了一种结合传统图像处理与深度学习的三阶段方法，可在UCF101数据集上以约95%的准确率自动检测并定位视频中的插帧篡改。

麻省理工学院等机构研发的VisiPrint系统，只需一张切片软件截图和一张材料照片，就能生成逼真的3D打印外观预览，帮助减少反复试错和材料浪费。

HEAPGrasp 利用手眼主动感知与多视角轮廓重建，让机器人在单摄像头条件下也能高效抓取透明、镜面等复杂光学性质物体，并显著缩短测量路径与执行时间。

东北大学团队提出一项新技术，仅依靠AR/MR头显自带摄像头与AI模型，就能把墙壁、桌面等日常表面变成可触控的输入区域，无需额外硬件或传感器。