近年来，我国机器视觉行业市场规模不断增长，据相关数据显示，中国机器视觉器件和系统的销售额，已经由2012年的19.8亿美元增长至2021年的161亿美元，年复合增长率约为31.7%，总体呈快速发展趋势。

与此同时，随着AI视觉、深度学习、3D技术和机器视觉互联互通技术的快速发展，机器视觉性能优势不断提升，其应用领域向着多个维度延伸。在智能制造的浪潮中，传统制造企业面对自动化改革进程加快这一现状，借助机器视觉系统实现“智”造升级，大幅提升企业的市场竞争力。

机器视觉的成功离不开深度学习等AI技术的支持。自搭载深度学习技术的机器视觉系统引入工业生产以来，生产线的生产效率提升近60%，产品的缺陷漏检率降低至0.1%以下，产品的检测精准度达到99.9%以上。

随着中国经济快速稳定的发展、城镇化进程的加速、居民生活水平的进一步提升，机器视觉行业的主要下游应用领域持续保持较快增长，同时，机器视觉下游的应用领域多样，包括半导体、物流、医药、新能源等众多行业。随着机器视觉技术的进一步发展，其创新产品的应用范围也将持续拓宽。

强化机器视觉在行业应用上的深度

机器视觉在各行业的初始应用往往是在生产环节的检测这一步骤，但随着技术的进步，机器视觉有望在行业应用深度上强化，进入到识别、测量、定位等环节，扩展机器视觉的应用场景。

视觉技术赋予机器感知交互能力

随着2D视觉、3D视觉技术的发展与引入，赋予传统机器视觉感知能力，不仅能够实现多种功能，在更加非结构化的环境中工作，还能通过灵活性减少机器人集成的整体成本，持续拓宽机器视觉应用领域。

工业生产的具体场景往往具有复杂的技术问题，单一技术未必能够解决，在机器视觉技术的解决方案中，常常会出现多种技术组合应用的情况。

如深眸科技就以“传统机器视觉+深度学习”技术为核心，不断提高企业创新能力，在AI算法、图像采集、数据分析、深度学习、操作系统等方面形成持续迭代的领先闭环，不断推出功能优越、引领行业的解决方案，并实现系统应用的场景落地。

机器视觉技术是实现工业智能化的必要手段，随着深度学习、3D视觉等技术的快速发展，机器视觉智能化水平不断提升。机器视觉的发展还面临很多问题，解决这些问题是其技术进一步发展的关键，也是机器视觉技术未来的发展趋势。

3D视觉技术崛起

在2D视觉发展的同时，3D视觉技术也在崛起。机器视觉从2D平面进化到3D立体“视”界，背后的关键便是3D视觉技术。3D视觉技术可以满足以往2D视觉难以满足的更多工业场景应用，对2D视觉起到补充作用，加上3D视觉在检测精度方面的提升，致使高精度3D视觉技术成为市场热点。

国产机器视觉品牌崛起

随着国内机器视觉企业向工业领域的渗透，国产品牌开始发挥本土优势，其自主化视觉平台、视觉系统与装备和解决方案的市场占有率将不断提升，成为中国智能制造工业AI视觉的主力军。

碎片化场景整合

拓展新市场、新赛道不易，对于机器视觉企业而言，在机器视觉的应用过程中需要找到具有吸引力的差异化场景，再从若干客户的各种具体应用场景的解决方案进行总结研发，提炼在一定应用场景下具有相对普适性的解决方案，并设计有效的标准化、通用化的机器视觉解决方案，打造一体化设备。

在瞬息万变的数字化时代，人工智能技术在机器视觉领域取得的突破性进展，带动了深度学习算法的不断成熟，让机器视觉迎来了黄金发展期，促进技术的进一步突破与行业的持续升级。