我不是做图像学的，（虽然发过一篇SIGGRAPH Asia，L0-norm Smoothing），不过从AI和图形学交叉的角度看，有些有意思的事情可能可以做：
（1）3D视觉：3D视觉的很多topic（e.g point cloud segmentation）,很多图像学的prior蛮有用的，比如shapeNet，这个很多做3D视觉的人都会有体会。另外一点，在2D识别上做需要数据量很大，但是我直觉在shape recognition上是有可能用摆脱大数据枷锁的（这个有时间展开写）。
（2）视觉知识推理：这个事情肯定要三维世界做。Graphics 提供构造这样一个推理世界提供了可能性，各种知识也可以encoding在模型上。另一方面，也会有可能产生新的有效训练数据。虽然，目前做的人不多，但随着各种条件成熟后，会体现其实用价值。比如，我们组目前在做human object Interaction understanding，把2D的玩了一遍，限制挺大的，感觉要下一步要推到3D 点云上做，就遇到各种graphics问题，光human body 模型就弄一段时间，以后还要求助各位graphics大佬。
（3）智能机器人：能看到的是北美有几个vision大组，比如飞飞组，在进入 robot learning，vision+robot有很多有价值的研究题目（这个我一直想写一篇长文，不过一直没时间）。逼近真实世界的仿真肯定是跑不掉的一个环节。举一个简单例子，我们组最近做的一个object 6D pose Estimation for grasping。有一个步骤就是，用3D模型，做渲染（各种光照，遮挡）生产物体检测训练数据，这个真是work的，做这个方向的人都知道。
（4）。。。。
可能我想的这些问题，对于做graphics的人觉得是小问题。
随便写写，还请各位graphics大佬指点。
