隨著深度學習等技術的進步，人工智能(AI)行業迅猛發展並賦能各行各業。當今在視覺AI領域的實踐探索主要體現在以下幾個方面：
一、電商搜索
目前電商搜索是一個比較成熟的產品，現在已經開始大規模的部署。目標是希望在電商搜索上，提供除了文字的另外一種搜索，如探索視頻廣告和視覺診斷。因為有深度學習快速的發展，電商環境下的圖象搜索已經取得了重大的突破，幾乎實現了所見即所得的效果，網上已經能夠搜到相關的資料。
二、城市監控
城市之眼的目標是希望對城市裏面大量攝像頭的分析，為我們的交通、安全提供更好的智能決策。從計算上來說，對整個城市上萬個攝像頭進行分析，計算量非常大。但由於有雲計算平台的支持，通過對視頻數據結構化，可以實現對全網視頻數據大範圍搜索。如通過車輛的屬性和車牌，在視頻數據中進行搜索，可以追查肇事車輛的逃逸。如果把視頻數據結構化以後，還可以通過分析一段時間交通流量對紅綠燈進行調控，來優化我們的交通效率。
三、視頻廣告
第一個方面的探索就是希望能夠在視頻中找到一個合適的位置，把廣告無縫嵌入進去，並且不影響大家的觀看體驗；第二個方面希望通過對視頻內容的分析，嵌入合適的符合這個場景的廣告；第三個方面是智能廣告設計，通過機器學習的手段使得廣告海報的生成更加便捷。用戶能夠通過簡單的畫直線和方框，生成一幅跟人工幾乎可以相媲美的廣告海報。
四、視覺診斷
視覺診斷包含兩個部分，一個是診斷機器，一個診斷生物。傳統的工業診斷方法是人拿工具到現場檢查，診斷機器的目標是通過視覺分析的手段能夠代替人工對機器的檢查。通過現場拍攝錄像，通過視覺分析的手段，能夠自動的診斷出機器的故障。診斷生物就是醫學影象智能診斷。
