人工智能伺服对焦通过在端侧用视觉模型实时识别与预测目标，将焦距误差转化为电机控制信号，形成低延迟闭环，从而在运动、低光与遮挡场景中保持清晰。实现路径包括选型传感器与算力、训练稳健的目标跟踪与景深估计模型、以PID/MPC设计伺服控制、端侧优化与热功耗管理、以及量化评估与持续校准。关键是稳定跟踪、抑制抖动与最小稳态误差，并在多设备场景（相机、手机、无人机、显微）结合多模态融合与合规的本地推理。随着边缘AI与自适应控制进步，AI Servo AF将更高效、更可解释，并在更多行业成为基础能力。