在计算机视觉的广阔领域中，一个引人深思的问题是：如何让机器不仅“看见”世界，还能“理解”它？这不仅仅涉及图像的捕捉和识别，更在于对图像背后含义的深度解析。
回答：
要实现这一目标，关键在于将计算机视觉与深度学习、自然语言处理等先进技术相结合，通过训练大规模的神经网络模型，如卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN），机器可以学习从复杂的图像中提取特征，并理解这些特征所代表的语义信息。
上下文信息的融入也是提升机器“理解力”的关键，在自动驾驶汽车中，计算机不仅要识别路上的行人或障碍物，还要理解其与车辆位置、速度的相对关系，以及交通规则和交通流量的变化，这需要结合时间序列数据和空间位置信息，进行更为复杂的推理和决策。
让机器“看见”并“理解”世界，是计算机视觉领域的一项长期挑战和重要研究方向，随着技术的不断进步，我们有理由相信，未来的机器将拥有更加敏锐的“视觉”，为人类社会带来前所未有的变革与机遇。
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计算机视觉，让机器以数字之眼洞察世界万物。
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