计算机视觉（Computer Vision, CV） 的十年（2015–2025），是从“识别像素”向“理解世界”跨越的十年。

这十年中，CV 经历了从卷积神经网络（CNN）的统治，到 Transformer 的颠覆，再到如今**具身智能（Embodied AI）与世界模型（World Models）**的大一统。

一、 核心演进的三大范式纪元

1. CNN 的黄金时代 (2015–2018) —— “深度与结构的探索”

• 核心特征： 以 ResNet 为代表的深度残差网络解决了深层网络训练难题。

• 技术里程碑：

• 2015 年： 何恺明提出 ResNet，斩获 ImageNet 冠军，开启了“刷深”时代。

• 检测与分割： YOLO (v1-v3) 实现了实时目标检测；Mask R-CNN 将检测与分割完美统一。

• 痛点： 卷积核具有局部性（Local receptive field），难以理解图像的全局长程依赖关系。

2. Transformer 的跨界统领 (2019–2022) —— “全局视野与通用性”

• 核心特征： 借鉴自 NLP 的 Attention 机制 彻底改变了 CV。

• 技术跨越：

• 2020 年 ViT (Vision Transformer)： 证明了抛弃卷积、直接将图片切片当作 Token 处理是可行的。

• MAE (Masked Autoencoders)： 2021 年何恺明再次通过“掩码自监督学习”证明了 CV 也可以像 GPT 一样进行大规模无监督预训练。

• 里程碑： 视觉不再是孤岛，视觉与语言（CLIP 模型）实现了语义空间的对齐，为后来的多模态大爆发奠定了基础。

3. 2025 具身智能、世界模型与三维重建 —— “认知的闭环”

• 2025 现状：
• 从“看图”到“模拟世界”： 2025 年的 CV 不再满足于识别物体，而是作为世界模型（World Models）。AI（如 Sora 2、VGGT）能理解物理规律（重力、碰撞、流体），并在脑中模拟未来的视觉演化。
• 3D 视觉大爆发： 2025 年 CVPR 最佳论文 VGGT (Visual Geometry Grounded Transformer) 标志着 3D 视觉从“几何优化”转向了“端到端学习”，实现了单视角或多视角的实时高质量 3D 场景重建。
• eBPF 内核级感知流审计： 为了支撑 2025 年机器人和自动驾驶对万亿级视觉 Token 的实时处理，SE 利用 eBPF 在系统内核层优化感知数据流，确保视觉反馈的延迟低于 ，并实时拦截异常感知指令。

二、 计算机视觉核心维度十年对比表

三、 2025 年的技术巅峰：从“分类”到“物理直觉”

在 2025 年，计算机视觉的突破不仅在于精度，更在于其系统级的确定性：

1. eBPF 驱动的“感知防火墙”：
   在 2025 年的端到端视觉系统中，黑盒模型可能产生“视觉幻觉”。

• 内核审计： SE 利用 eBPF 技术监控视觉数据的系统调用。如果模型给出的目标轨迹违反了牛顿力学（如：物体瞬间位移），eBPF 钩子会在该错误信息影响决策前将其拦截。

2. 神经逆渲染（Neural Inverse Rendering）：
   [Image showing the 2025 breakthrough in scene recovery: where CV systems can now deconstruct complex lighting, reflections, and shadows to reconstruct the underlying geometry and material properties from a casual video]
   2025 年的 CV 系统能自动剔除镜面反射、散射影响，从杂乱的视频中还原出物体真实的物理材质。
3. HBM3e 与本地实时 3DGS：
   利用 2025 年硬件的高带宽（HBM3e），移动端设备能以 进行 3D Gaussian Splatting (3DGS) 渲染，实现照片级的虚拟现实融合。

四、 总结：从“照相机”到“数字大脑”

过去十年的演进，是将计算机视觉从**“像素级的分类工具”重塑为“赋予机器人与自动驾驶系统物理常识、具备内核级安全守护与三维时空认知能力的数字感知系统”**。

• 2015 年： 你在惊叹模型能分清“猫”和“狗”。
• 2025 年： 你在利用 eBPF 审计下的视觉模型，看着无人机通过理解气流和周围环境，自主穿越从未见过的茂密丛林。