人工智能技术（AI）表现出较强的延伸性，能够模拟某些智能化的理论，从而优化方法和技术，凸显应用的系统化特点。结合人工智能的主体应用，涵盖的类型较多，能够完成语音识别工作，可以对文字和图像进行转述，突出人与机器之间的交流，人机对弈将转向人机合作，从而合理完成知识应用，约束机器的行为和操作。通过分辨人工智能领域的基本内容，融入光电技术，可以更好地解决相关问题，拓展人工智能技术的应用范围。
光学超精密控制技术满足了机械零件、光学超精密表面和高测量精度的要求，实现了超精密曲面机械零件的表面加工和尺寸测量环节。现有的检测方法，难以满足超精度零件的测量需要，因而引入了光学白光的干涉测量技术，实现共聚焦测量，渗透旋转鼻轮的基本方式，更好地优化测量技术切换过程，保障机械零件测量的精准化，实现超精密质量测算的高标准要求。采用人工智能技术中的机械学习模式，使机械零件的光学超精密检测过程，只需要按照人工分析的策略，就可以开展多种无限次数的测算。将首次人工操作的结果设定为自变量，输入在系统内完成机械化测算，随后获取多个函数输出数值，并将所得计算结果存储在数据库中。
之后都可以将光学超精密检测过程，采用人工智能的学习模式获得数据，系统完成信息检索，更好地提升数据测算准确度，显著提升运行效率。同时，也方便将来对同类机器部件进行超精密光学检测。
在人工智能的发展领域中，最有价值的技术为机器视觉，其类似于观察世界的眼睛，可以了解更多的内容。机器视觉的特点包括客观性、稳定性和精确性，被广泛应用于金融领域、医疗领域、无人驾驶汽车领域等。计算机视觉就是通过计算机应用，将相关设备予以关联，从而模拟人类功能，突出表现在视觉方面的应用，可以识别并测量相关图形和目标。
麻省理工学院的研究人员研究开发了DON 系统，通过光电技术在人工智能领域的积极应用，两者间相互融合，确保机器人可以感知物体所在位置，继而进行相关操作。
光电识别技术是一种利用红外和其他光学传感器、激光和弱光进行光电跟踪的方法，它可以搜索和跟踪空中或地面目标，计算目标损失，并通过伺服系统进行控制。光电跟踪技术作为一种现代侦察探测技术，已被广泛应用于航空航天、军事等领域。对于光电搜索跟踪的应用，随着反跟踪技术的发展，雷达检测方法会受到多种情形的攻击，导致系统中常有杂波干扰，无法有效捕获和跟踪目标。光电识别技术借助人工智能技术的优势，采用图像检测，获取比较全面的场景信息，然后转换成数字信号进行传输。系统程序可以提取图像中的重要信息，包括目标的相对位置和数据量，并完成信息处理。根据预设信息完成图像深度处理，直接确定最终定位，保障模拟决策的科学性，更好地完成自动验算。由于人工智能技术的应用，减少了人工干预，提升了目标数据信息的获取速率，注重速度反馈控制系统，简化系统控制，实现自动精确跟踪。与传统的光学搜索和跟踪方法不同，人工智能有利于多种信息的识别和处理，展现信息智能化的同时，更加精准地完成数据信息筛选，提供科学的决策备选方案，逐步展现出技术改造升级的优势。
光电领域的光储存
光储存更加深入地应用了人工智能技术。人工智能在应用过程中需要一定的基础设施作为帮助来适应海量的数据变化和数据增长以及能源消耗的问题。传统存储硬盘已经不能满足这些要求，而新一代光存储技术具有巨大的业务量。
光存储的原理是记录和读取任何信息，包括图像和语言。大数据云存储技术支持人工智能在安全领域的应用，在大数据的不断收集和云存储技术不断完善的过程中，表现出智能化特点。全息光存储器是一种高性能的光存储系统，可以存储较多的数据信息，整体信息存储时间较短，便捷了数据读取的速率，是当前的研发重点。
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