從工業機器人、安防監控和工業檢測再到虛擬現實、自動駕駛汽車、機器人、智能城市和物聯網等，機器視覺在應用領域的存在感越發增強。

近年來，為了讓機器更像人，能夠認知事物，從而進行判定和深度學習，計算機視覺技術方法與應用發展迅速。據美國商業資訊網站6月22日來自都柏林的報道，全球機器視覺市場正處于迅速發展之中，預計到2025年年底，市值將超過192億美元。

機器視覺技術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、視覺處理和通信設備。完備的系統能捕捉任意對象的圖像，并根據質量和安全性的不同參數來分析它們。一旦與智能設備結合，如無人駕駛汽車、無人機或智能機器人等，可為設備提供操作控制，幫助其捕捉和處理圖像，并測量決策所需要的各種特殊數據。

當下機器視覺技術已經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、物流機器人障礙避讓等等都是運用了計算機視覺技術。

計算機視覺研究如何讓計算機可以像人類一樣去理解圖片、視頻等多媒體資源內容。例如用攝影機和計算機代替人眼對目標進行識別、跟蹤和測量等，并進一步處理成更適合人眼觀察或進行儀器檢測的圖像。近些年在海量的圖像數據集、機器學習(深度學習)方法以及性能日益提升的計算機支持下，計算機視覺領域的技術與應用均得到迅速發展。

國內外眾多知名機構在計算機視覺不同方向均有涉及，國內更是涌現出一批相關的明星創業團隊。除了耳熟能詳的Google、微軟、Facebook等工業界科技巨頭有所涉及之外，一些著名高校也設有專門的實驗室，如斯坦福、麻省理工以及伯克利等。國內則涌現出一批以依圖、商湯、曠視、云從以及格靈深瞳等為首的創業公司，技術團隊核心成員大多擁有前述工業界及學術界知名機構的研究經驗。

統計數據顯示，整個2015年，亞太地區在機器視覺技術市場的占有率最大，這歸功于該地區大規模生產實踐所提供的大量機會。工業擴張，以及對創新的巨大包容力，都促進了各種技術在亞洲的繁榮與發展。中國、日本、韓國和印度都被認為是新技術浪潮即將到來的潛在新興市場。

時至今日，機器視覺技術不僅成功應用于等多個領域，并且應用范圍還在逐步擴大。已由起初的電子制造業和半導體生產企業，發展到了包裝、汽車、交通和印刷等多個行業。

目前全球用戶對視覺技術的飛速發展還缺乏匹配認知，行業發展必然面臨挑戰。此外，系統依賴的集成電路相當復雜，對制造商而言是個難題，這也限制了市場實現更平穩的增長。不過，隨著機器視覺軟件研究的進一步深入，對技術要求越來越高，目前市場上的機器視覺系統由于開發難、使用難、銷售難等弊端，已較難滿足行業需求。

對眾多國內廠商來說，如何在有限的時間里，擁有核心技術、打造品牌優勢，以及發掘、培養人才，既是一道困難的主觀題，也是一道必須解決的應用題。而面對國外企業的先進技術和市場競爭，國內廠商企業到底應該如何把握當前的機遇與挑戰？我們也同樣期待他們能交出一份滿意的答案。

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