然而，此时的计算机更像是一个高效的“图像分类器”，它能够识别出物体，但对于物体之间的关系、图像的全局语义以及场景的深层含义仍缺乏理解。未来的计算机视觉系统将不再是孤立的技术模块，而是具备综合性、推理性和交互性的智能体，能够真正理解它所处的视觉环境，并与人类进行自然、高效的协作。为了更精细地理解图像，计算机视觉的研究从图像级的分类走向了像素级的分析。这些技术进步使得计算机对图像的描述从“有一辆车”升

持续部署是成熟度的更高阶段，它实现了从代码提交到生产环境部署的完全自动化。一旦代码变更通过流水线的所有验证阶段，系统会自动将其部署至生产环境，无需人工干预。