计算机视觉（CV）技术的优势：
1. 高效性：计算机视觉技术可以以很高的速度处理图像和视频数据，可以在实时或接近实时的情况下进行分析和识别。
2. 准确性：计算机视觉技术可以精确地识别和分析图像中的对象和特征，减少了人为错误的可能性。
3. 可扩展性：计算机视觉技术可以应用于多种领域和行业，如自动驾驶、医学影像分析、工业机器人等，具有很高的灵活性和可适应性。
4. 节省人力资源：计算机视觉技术可以自动化许多繁琐的视觉任务，减少了对人工智能的需求，从而提高了工作效率并节省了人力资源成本。

计算机视觉（CV）技术的挑战：
1. 数据质量：计算机视觉技术对于高质量的输入数据要求较高，例如，清晰度、光照条件、角度等因素都会影响图像的质量，从而影响计算机视觉的分析和识别结果。
2. 复杂性：许多视觉任务（如目标检测和分割）非常复杂，涉及到图像的高维度数据处理和复杂的算法。开发和调试这些算法需要大量的时间和资源。
3. 算法可解释性：一些计算机视觉算法是黑箱式的，即难以解释其背后的逻辑和原因。这使得在算法应用于一些关键领域（如医学等）时，难以对其结果进行可靠的验证和审查。
4. 隐私和安全：计算机视觉技术可能涉及对个人隐私的侵犯，例如人脸识别和监控系统。同时，对计算机视觉系统的攻击行为（如对抗性样本）也可能破坏其可靠性和安全性。

总的来说，计算机视觉技术在许多方面都具有优势，但仍然面临一些挑战，需要不断的改进和研究来提高其性能和可靠性。