近年来，随着智能制造浪潮的兴起，制造业逐渐向智能化、自动化转型升级，而机器视觉作为其中实现制造业智能化发展的重要技术之一，拥有巨大规模的市场，前景无限。

智能制造的核心就是机器视觉系统，相比人眼，机器视觉系统在检测精准度、检测效率、检测速度等方面都具有显著优势，机器视觉代替人眼可以在多种场景下实现多种功能，大面积适用于工业制造领域包括半导体、汽车、新能源、家电等行业。

随着机器视觉技术在工业领域的逐渐渗透，许多制造企业转向使用传统机器视觉系统对产品进行识别与检测。但传统机器视觉由人工分析特征在输入检测系统中，程序相对固定不可更改，在需要较高精度、现场环境状况复杂、无法分析新的缺陷类型的检测场景中仍然存在应用限制，往往会发生检测错误的情况，导致产品质检环节的合格率降低。

目前，传统机器视觉在工业制造领域中仍存在一定的应用限制，无法对产品进行更精细的检测，这时引入AI视觉技术于传统机器视觉，不仅能够大幅提高工业制造的生产精度与质检环节的结果准确性，而且还能够降低企业的生产成本，助力企业实现高效生产。

但AI视觉算法也存在一些挑战和局限性，因此在实际的工业生产应用中，我们需要综合考虑算法的优劣势和适用场景，从而制定能够准确解决问题的AI视觉解决方案，助力制造企业在工业生产领域更好的铺开。

1999-2003年，国内仍处于启蒙阶段，逐渐开始出现专业的机器视觉人才；2004年后进入发展初期，机器视觉企业开始探索与研发自主技术与产品，并取得一定的突破；在之后经过十多年的技术积累与经验沉淀，中国机器视觉行业逐渐迈向快速发展阶段。回顾国内产业的发展历程，机器视觉行业起步较晚，与全球机器视觉行业技术存在一定的差距。而AI+机器视觉技术的兴起，将国内外基本拉至同一起跑线。

总体而言，机器视觉应用产品在工业领域渗透率并不高。从实际出发，国内中小型制造企业数量庞大，而视觉产品与解决方案的成本较高，相关企业若要实现生产线的数智化转型升级，所需要的前期投入较为庞大；其次，从方案的制定到落地存在一定难度，工业应用场景碎片化，不同行业不同场景之间的检测需求不同，且对于操作人员也有一定的技术要求，导致视觉产品难以快速铺开。

而AI+机器视觉技术则通过多种优势，助力制造行业变革。AI+机器视觉技术能够自动从原始图像中提取出高层次的语义信息并学习；从获取的图像中提取出多个特征点，从而更准确的描述物体或场景；还能识别和解析包括复杂背景、光照变化、姿态变化等复杂场景；将多个传感器信息融合，从而得到更全面、更准确的信息；高效处理图像数据，从而可以从数据中提取有用的信息和模式。

可以预见，未来AI+机器视觉技术将以其巨大优势，持续提升机器视觉行业相关技术，实现技术及产品在更多工业制造场景的落地应用。

事实上，众多机器视觉厂商也针对实际需求开始了全方位的探索，从不同细分场景入手，以较高的自主创新能力，快速搭建与完善自己的机器视觉产业链，从而快速提升生产线的自动化、智能化、柔性化程度，攻克AI在工业领域的应用落地难题，真正解决客户问题，并乘着智能制造的东风，在前景无限的机器视觉行业，加强视觉厂商间的交流与合作，实现整个行业更加健康有序的发展。