人工智能与图像识别正呈现深度融合的新趋势，这一趋势主要体现在以下几个方面：

1. 深度学习技术的推动：
   • 深度学习作为人工智能的重要分支，为图像识别提供了强大的技术支持。尤其是卷积神经网络（CNN）的发展，使得图像识别在精度和速度上都有了显著提升。
   • 深度学习算法能够自动从图像中提取特征，从而大大提高了识别的准确率。
2. 大数据的驱动：
   • 随着互联网和移动互联网的飞速发展，各行各业产生的海量大数据成为了图像识别技术的重要驱动力。
   • 通过大数据的分析和挖掘，可以获得更多的图像数据样本和特征，从而提高图像识别技术的准确率和鲁棒性。
3. 多模态图像识别技术的发展：
   • 在人类认知过程中，我们往往通过多种模态信息的交互来进行决策和判断。多模态图像识别技术就是将多种模态的信息进行整合和协同识别。
   • 在医疗影像诊断和智能交通等领域，多模态图像识别技术已经被广泛应用，并有望为更多应用场景带来价值。
4. 算力提升和边缘推理的发展：
   • 人工智能芯片及云计算技术的发展为图像识别提供了强大的计算能力，使得复杂模型的训练和推理变得更快、更高效。
   • 端侧计算和边缘推理技术的出现，使得智能设备在不需要依赖云端计算和网络传输的情况下，也能进行高效的图像识别和处理，为图像识别技术的应用带来了更大的便利和发展空间。
5. 人工智能与图像识别的相互促进：
   • 人工智能不仅推动了图像识别技术的发展，同时也受益于图像识别技术的进步。图像识别技术为人工智能提供了丰富的应用场景和数据资源，促进了人工智能技术的不断创新和进步。

综上所述，人工智能与图像识别的深度融合正成为新的发展趋势。随着技术的不断进步和应用场景的不断拓展，我们有理由相信，这一趋势将在未来继续加速发展，为人类社会带来更多的便利和进步。