随着人工智能的愈演愈烈，作为代表技术之一的机器视觉，未来将会步入更大发展，在无人商店、自动驾驶、机器人等领域引发新风暴。当下机器视觉技术早已渗透到到我们的日常生活中，从手机里的美颜APP面目辨识功能、人脸Blogger分类，到支付宝面部辨识身份验证、储物柜人脸识别，以及工业机器人对物体精确捕捉、物流机器人障碍拐弯等等都是运用了计算机视觉技术。

机器视觉是人工智能正在较慢发展的一个分支。非常简单说来，机器视觉就是用机器替换人眼来做到测量和辨别。机器视觉系统是通过机器视觉产品(即图像摄入装置)将被摄入目标转换成图像信号，传输给专用的图像处理系统，获得被摄目标的形态信息，根据像素产于和亮度、颜色等信息，转变成数字化信号。机器视觉技术是软件和硬件的融合，主要组成部分还包括照相机、摄像头、图像传感器、视觉处置和通信设备。

完善的系统能捕猎给定对象的图像，并根据质量和安全性的有所不同参数来分析它们。预示着人工智能产业加剧，机器视觉行业未来将会迈进新的发展阶段，市场规模将加快扩展。据前瞻产业研究院《中国机器视觉产业发展前景与投资分析报告》数据，近年来，全球机器视觉行业发展快速增长，2015年，全球机器视觉系统及部件市场规模已约42亿美元，预计2018年市场规模将多达50亿美元。

在自动化生产过程中，人们一般来说将机器视觉系统普遍地用作工况监控、成品检验和质量掌控等领域。目前机器视觉产品中端市场2/3为电子制造、汽车生产和市政交通行业所占有，其余市场份额还包括食品、纸盒机械、印刷等行业市场需求，并且这些行业对机器视觉产品的市场需求依然在大幅度快速增长。从行业应用于来看，电子制造行业依然是夹住市场需求的主要因素。

但从未来发展前景来看，食品、纸盒机械等行业自动化水平不会更进一步提高，对机器视觉产品市场需求有一点期望。预示中国人口红利的较慢消失，诸多企业将更进一步面对人力成本升高、生产效率低落、利润空间增大、创意思路改变较慢、前景不明朗等难题，行业急需找寻新的快速增长引擎。尽管机器视觉行业发展不存在有三大驱动因素，一是应用于市场需求空间甚广，二是成本节约推展，三是技术驱动。然而，目前全球用户对视觉技术的飞速发展还缺少给定理解，行业发展必定面对挑战。

当前来看，机器视觉产品在中国市场应用于的主要障碍有：支出容许、容易用于、工程实行资源容许、操作者人员的接受程度、视觉技术的理解、相对于其他自动化项目的优先级别过于低。事实上，机器视觉技术在解决问题简单工业任务方面十分可信。而且，与各类机构或教育场所中应用于的普通视觉系统比起，工业机器视觉系统更为完善，稳定性和准确性更高。

媒体预计，这些因素将导致该技术在工业部门的适应性更加强劲。此外，于是以由于工业领域用于了机器视觉系统，更加多的其他技术也在谋求与之融合，从而增强了机器视觉技术市场的蓬勃发展之势。

机器视觉技术的发展堪称是喜忧参半，一方面是强有力的三大驱动力，另一方面却又是发展所必需面对的“绊脚石”，对于已耕耘此行业的企业来说机遇与挑战是共存的，能否遥相呼应该领域，企业还是要下足功夫的。

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