把全世界所有的案件都输入给人工智能，然后把案发现场全部都高清录像。让人工智能分析可以达到什么水平?能超过一般水平的侦破人员吗？

发自「今日水木 on Letv L6B」
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这些问题应该已经可以解决了。但是辅助侦破能不能行也可以用来检验人工智能的真正成色。
【 在 dyingsun 的大作中提到: 】
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: 首先可以解决工作量大的问题吧，视频排查，指纹排查之类的。  
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: “大师，什么是快乐的秘诀？”  
: “不要和愚者争论。”  
: “我完全不认为这能使人快乐。”  
: “是的，你说得对！”  
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发自「今日水木 on Letv L6B」
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【 在 lixp05 的大作中提到: 】
: 万物分割现在能达到什么水平？
当前技术发展的核心趋势
从上述模型中，我们可以梳理出万物分割技术发展的几个关键方向：

走向多模态与交互式：早期的模型通常只支持单一的提示方式（如点或框）。现在的研究趋势是构建统一的提示接口，让用户能够灵活组合文本、图像、语音等多种信息来与模型交互，使分割过程更直观、更强大。

从2D迈向3D理解：分割技术正从处理二维图像扩展到理解三维空间。像P3-SAM这样的模型能够直接处理3D点云数据，自动解析物体的三维结构，这对于机器人、自动驾驶和工业设计具有重要意义。

深耕垂直领域：为了在特定领域（如医疗、生物科研）达到实用级精度，出现了大量针对性的模型。它们通过结合领域知识（如显微镜图像的文本描述或医学影像的特性），实现了专业性能的显著提升。

追求效率与精度平衡：在确保高精度的同时，研究者们通过设计更高效的网络架构（如混合MLP与卷积），让模型能够在计算资源有限的场景（如临床实时诊断）中部署应用。

? 未来展望与挑战
尽管万物分割取得了惊人进展，但仍面临一些挑战和发展机遇。例如，如何在对计算能力要求较高的同时，进一步提升对复杂、微小或模糊边界的精细分割能力；以及如何持续提升模型在全新、罕见场景下的零样本泛化能力。未来的研究可能会更侧重于将这些技术无缝集成到更大的AI系统中，实现更全面的环境理解。
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这个十年前就可以用软件解决，但是要花钱，找人看不花钱

【 在 tower6 的大作中提到: 】
: 有了图像识别能减轻一些，
: 以前办案有一项苦活就是
: 让人专门负责盯着看录像……
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