物体识别是计算机视觉领域的核心技术之一，指通过算法自动检测图像或视频中的物体，并确定其类别及位置的能力。这一技术通过分析像素级的视觉信息，识别出物体特征并与预定义的类别进行匹配，其核心在于对视觉数据的理解与分类。现代物体识别系统通常基于深度学习，尤其是卷积神经网络（CNN）架构，能够处理复杂的场景和多变的物体形态。
在实际应用中，物体识别技术已广泛应用于智能安防、自动驾驶、零售分析等领域。例如，在自动驾驶系统中，实时识别行人、车辆和交通标志对安全决策至关重要；在智能零售场景中，识别商品和顾客行为可优化库存管理与营销策略。随着边缘计算和轻量化模型的发展，物体识别技术正逐步向实时性更强、功耗更低的终端设备迁移，为具身智能产品提供了更广阔的应用空间。