摘要： 2015-2025年，计算机视觉（CV）经历了从卷积神经网络（CNN）到Transformer，再到具身智能与世界模型的范式演进。CNN时代（2015-2018）以ResNet、YOLO等为核心，但受限于局部感知；Transformer（2019-2022）通过ViT、MAE实现全局理解，推动多模态融合；2025年，CV转向3D重建、物理模拟与内核级安全（如eBPF审计），成为机器人的“数

摘要： 2015-2025年，计算机视觉（CV）经历了从卷积神经网络（CNN）到Transformer，再到具身智能与世界模型的范式演进。CNN时代（2015-2018）以ResNet、YOLO等为核心，但受限于局部感知；Transformer（2019-2022）通过ViT、MAE实现全局理解，推动多模态融合；2025年，CV转向3D重建、物理模拟与内核级安全（如eBPF审计），成为机器人的“数

RGB相机十年演进（2015-2025）：从硬件堆叠到AI原生感知 过去十年，RGB相机经历了三大技术范式转变：早期（2015-2018）以多摄和大底传感器为核心的硬件竞赛；中期（2019-2022）通过计算摄影实现多帧融合，显著提升画质；2025年进入AI原生感知时代，结合语义分割、事件相机和eBPF内核处理，使相机具备实时环境理解能力。关键技术突破包括三层叠层式CIS传感器、200MP超高分辨

摘要： 2015-2025年，深度相机从实验室设备发展为移动终端与机器人的标配感知工具。技术历经三大阶段： 结构光阶段（2015-2017）：以iPhone X的TrueDepth摄像头为代表，实现高精度人脸识别，但受限于强光与短测距； ToF阶段（2018-2022）：iToF/dToF技术突破室外限制，测距延伸至10米，推动AR与扫地机器人应用； AI原生感知阶段（2025）：神经形态相机、纯

摘要： 2015-2025年，深度相机从实验室设备发展为移动终端与机器人的标配感知工具。技术历经三大阶段： 结构光阶段（2015-2017）：以iPhone X的TrueDepth摄像头为代表，实现高精度人脸识别，但受限于强光与短测距； ToF阶段（2018-2022）：iToF/dToF技术突破室外限制，测距延伸至10米，推动AR与扫地机器人应用； AI原生感知阶段（2025）：神经形态相机、纯

摘要： 2015-2025年是大模型（LLMs）从特定任务翻译向通用人工智能（AGI）跃迁的十年。 三大阶段： 2015-2017：RNN/LSTM主导，专注序列映射，但存在长程依赖问题； 2018-2022：BERT/GPT崛起，参数爆炸，涌现未训练任务能力； 2025：System 2推理觉醒，智能体具身化，原生多模态融合。 核心突破：Transformer架构、万亿级参数、逻辑推理与自主规划

摘要： 2015-2025年是大模型（LLMs）从特定任务翻译向通用人工智能（AGI）跃迁的十年。 三大阶段： 2015-2017：RNN/LSTM主导，专注序列映射，但存在长程依赖问题； 2018-2022：BERT/GPT崛起，参数爆炸，涌现未训练任务能力； 2025：System 2推理觉醒，智能体具身化，原生多模态融合。 核心突破：Transformer架构、万亿级参数、逻辑推理与自主规划

过去十年的演进，是将小模型从**“大模型的简陋版”重塑为“赋能每个人、每个终端、每台机器人的离线智能核心”**。你在纠结如何让手机在不发烫的情况下识别一张二维码。你在利用 eBPF 审计和蒸馏模型，让你的智能眼镜在离线状态下实时翻译外语，并帮你识别眼前陌生人的身份（基于本地授权）。

过去十年的演进，是将小模型从**“大模型的简陋版”重塑为“赋能每个人、每个终端、每台机器人的离线智能核心”**。你在纠结如何让手机在不发烫的情况下识别一张二维码。你在利用 eBPF 审计和蒸馏模型，让你的智能眼镜在离线状态下实时翻译外语，并帮你识别眼前陌生人的身份（基于本地授权）。

摘要： 模仿学习（2015–2025）从机械轨迹复制发展为泛化行为逻辑提取，核心演进分为三个阶段： 行为克隆期（2015–2018）：通过轨迹匹配复现动作，但易因协变量偏移崩溃； 生成对抗期（2019–2022）：通过逆强化学习推断人类意图，实现自然动作生成； 扩散策略与视频大模型期（2025）：利用扩散模型处理多峰分布，结合视频预训练实现零样本迁移，并通过eBPF技术实现微秒级触觉同步。 关键跨