隨著人工智能的迸發，作為代表技能之一的機器視覺，有望迎來更大開展，在無人商鋪、自動駕駛、機器人等范疇掀起新風暴。

當下機器視覺技能現已滲入到我們的日常生活中，從手機里的美顏APP面目識別功能、人臉相冊分類，到支付寶面部識別身份驗證、儲物柜人臉識別，以及工業機器人對物體準確抓取、物流機器人妨礙避讓等等都是運用了計算機視覺技能。

機器視覺是人工智能正在快速開展的一個分支。簡略說來，機器視覺就是用機器代替人眼來做丈量和判別。機器視覺體系是通過機器視覺產品(即圖像攝取裝置)將被攝取方針轉換成圖像信號，傳送給專用的圖像處理體系，得到被攝方針的形態信息，依據像素分布和亮度、色彩等信息，改變成數字化信號。

機器視覺技能是軟件和硬件的結合，主要組成部分包括照相機、攝像頭、圖像傳感器、視覺處理和通訊設備。完備的體系能捕捉恣意對象的圖像，并依據質量和安全性的不同參數來剖析它們。

伴跟著人工智能工業升溫，機器視覺職業有望邁向新的開展階段，市場規模將加速擴張。據前瞻工業研究院《中國機器視覺工業開展前景與投資剖析陳述》數據，近年來，全球機器視覺職業開展迅猛，2015年，全球機器視覺體系及部件市場規模已達42億美元，估計2018年市場規模將超越50億美元。

在自動化出產過程中，人們通常將機器視覺體系廣泛地用于工況監視、制品檢驗和質量操控等范疇。現在機器視覺產品中端市場2/3為電子制造、汽車制造和市政交通職業所占有，其余市場份額包括食物、包裝機械、印刷等職業需求，并且這些職業對機器視覺產品的需求仍然在大幅增長。

從職業運用來看，電子制造職業仍然是拉動需求的主要因素。但從未來開展前景來看，食物、包裝機械等職業自動化水平會進一步提升，對機器視覺產品需求值得等待。

伴隨中國人口盈利的快速消失，許多企業將進一步面對人力本錢增高、出產效率低下、利潤空間縮小、創新思路改變緩慢、前景不明朗等難題，職業急需尋找新的增長引擎。

盡管機器視覺職業開展存在有三大驅動因素，一是運用需求空間廣，二是本錢節約推進，三是技能驅動。

但是，現在全球用戶對視覺技能的飛速開展還缺少匹配認知，職業開展必定面對應戰。當時來看，機器視覺產品在中國市場運用的主要妨礙有：預算約束、不易運用、工程實施資源約束、操作人員的接受程度、視覺技能的了解、相對于其他自動化項目的優先等級不夠高。

事實上，機器視覺技能在解決復雜工業任務方面非常可靠。并且，與各類組織或教育場所中運用的普通視覺體系相比，工業機器視覺體系更加健全，穩定性和準確性更高。媒體估計，這些因素將致使該技能在工業部門的適應性更強。此外，正由于工業范疇運用了機器視覺體系，越來越多的其他技能也在尋求與之融合，然后強化了機器視覺技能市場的蓬勃開展之勢。

機器視覺技能的開展可謂是喜憂參半，一方面是強有力的三大驅動力，另一方面卻又是開展所有必要面對的“攔路虎”，對于已深耕此職業的企業來說機會與應戰是并存的，能否立足于該范疇，企業還是要下足功夫的。