在人工智能和计算机视觉领域，机器视觉系统是指能够通过摄像头或其他传感器捕获图像，并对其进行分析以识别对象、检测动作以及执行任务的技术。它是将人类视觉功能与计算机处理能力相结合的一种技术。从理论上讲，深度感知是指理解三维空间中的物体及其位置、形状和大小。这一复杂任务涉及到多个层面的技术挑战，但随着近年来的快速发展，我们已经能够在一定程度上实现这一目标。

首先，让我们来探讨一下什么是深度感知？在现实世界中，我们可以通过双手触摸一个物体来了解它的深度，这种感觉被称为触觉。在数字世界中，没有物理接触，但我们仍然可以使用光线投射到场景上的不同点，从这些点反射回来的信息来估计物体之间的距离。这就引入了光学三角测量（Optical Triangulation）的概念。

光学三角测量依赖于两个基本原理：第一，来自同一点但不同方向的两束光线会形成一个不变几何结构；第二，测量这个结构所需的是两束光线与观察者的相对位置。如果我们能精确地知道这两个条件，那么就能确定它们之间所构成的三角形内角和，从而推算出距离。这种方法广泛应用于激光扫描雷达（LIDAR）等设备，它们用于创建高分辨率的地形模型。

然而，在实际应用中，获取这些信息并非易事。例如，当天气恶劣时，即使最现代化的激光雷达也难以准确工作。而且，对于大规模环境，如城市或者森林，只有少数几处激活点是不够用的，因为需要足够多、均匀分布的地标点才能提供有效数据。此外，对于移动平台，如汽车或无人机，要想持续不断地收集数据，就必须解决如何保持稳定性问题，同时还要考虑成本效益的问题。

为了克服这些限制，一些研究者开始转向另一种方法，即使用结构化灯照（Structured Light Scanning）。这种方法利用专门设计的一个投影模式，将一幅图像中的每个像素都映射到了一个特定的三维坐标上，然后根据不同的颜色和亮度值，可以判断哪些区域更远，更近。这是一种更加灵活且经济实惠的手段，而且对于环境监控等应用来说非常有用，因为它可以轻松安装在墙壁或屋顶上，以便覆盖整个建筑面积。

尽管如此，有关“见”、“听”、“味”等其他感官输入的人工智能仍然存在许多挑战。一方面，由于缺乏生物学基础知识，我们还不能完全模拟人类的大脑工作方式；另一方面，即使有一天我们拥有足够强大的算力去模仿大脑，也可能面临伦理问题，比如隐私权保护，以及公平竞争的问题。

综上所述，虽然目前我们的技术已经能够部分实现深度感知，但还有很多提升空间。在未来，大卫·休姆曾经提出的关于“看见”的哲学问题——即，“看到不是只不过是一种感觉，而是一种理解，是一种把握事物本质的手段。”—对于人工智能来说同样具有重要意义。在此基础之上，我们将继续探索新的解决方案，以满足日益增长的人类需求，为我们的生活带来更多便利。