华为海思智慧视觉技术未来有以下发展趋势：

技术层面

• AI 技术深度融合：继续深化与 AI 端侧大模型的结合，不断提升识别精度、处理速度和智能化水平，实现更复杂场景下的精准识别和分析。例如在 2024 年 AWE 展上展示的直播相机基于 Transformer 技术视觉大模型实现的万物分割功能，未来会更加精准和高效。
• 多模态感知融合：进一步将视觉与其他感知技术，如雷达、激光、音频等深度融合，形成更全面、立体的感知体系，提供更丰富的环境信息，增强对复杂场景的理解和判断能力。
• 计算能力持续提升：随着芯片制程工艺的发展和架构优化，海思智慧视觉芯片的计算能力将不断增强，能够支持更复杂的算法和更多的并发任务，满足高分辨率、多场景、实时处理等需求。
• 低功耗技术优化：在提升性能的同时，持续优化低功耗技术，通过改进芯片设计、算法优化等手段，降低设备在运行过程中的能耗，以适应电池供电设备和大规模部署的需求。

应用层面

• 拓展至更多行业：除了现有的工业、安防、交通等领域，将进一步拓展到智慧医疗、智慧教育、智慧农业等更多行业。比如在智慧医疗中辅助影像诊断，在智慧教育中实现智能教学管理和学生行为分析，在智慧农业中进行作物生长监测和病虫害防治等。
• 智能汽车领域深化：在智能汽车领域，将深度参与智能驾驶系统的构建，实现更精准的环境感知、目标识别和决策控制，助力汽车实现更高等级的自动驾驶功能，提升行车安全性和舒适性。
• 消费电子创新应用：在消费电子领域，推动手机、相机、智能穿戴设备等产品的视觉体验升级，实现更智能的拍照、录像功能，如自动场景识别、智能对焦、超级夜景等，为用户带来更好的使用体验。
• 与 5G 和物联网协同：借助 5G 的高速传输和低延迟特性，以及物联网的广泛连接能力，实现智慧视觉设备的大规模联网和远程控制，构建更庞大、更智能的视觉物联网系统，实现设备之间的互联互通和协同工作。

生态层面

• 加强合作与协同：与上下游企业、科研机构、高校等建立更广泛的合作关系，共同开展技术研发、标准制定和应用推广，打造更完善的智慧视觉产业生态。
• 推动开源与共享：可能会积极推动相关技术的开源和共享，降低开发门槛，吸引更多的开发者和创新者参与到智慧视觉应用的开发中，丰富应用场景和生态内容。
• 构建行业标准：凭借自身在智慧视觉领域的技术优势和市场地位，参与和推动行业标准的制定，为产业的规范化和健康发展贡献力量，提升整个行业的技术水平和竞争力。