行业的蓬勃发展和科技的不断突破，近十年来人工智能迈向产业实践的步伐越发迅猛。深度学习等算法的飞速进步，算力的大幅提升以及海量数据的持续积累，让机器视觉领域不断追求创新，以实现更为精准和高效的视觉技术，为各行各业带来新的应用和价值。
机器视觉，作为人工智能领域中一个正在快速发展的分支，旨在用机器取代人眼进行测量和判断。通过光学装置和非接触传感器，机器可以自动接收和处理真实物体的图像，从中获取所需信息或用于控制机器人运动。
机器视觉的功能主要包括识别、测量、定位和检测。识别是对目标物体的特征进行抓取，准确度和速度是衡量其功能的重要指标。测量是将识别得到的信息转换成常用的度量单位，并计算目标物体的几何尺寸，对于复杂形态物体的测量精度是该功能的主要考量。定位则是获取目标物体的位置信息，精度和速度也是其重要指标之一。而检测主要针对外观，对产品性能要求极高，在四种功能中技术门槛最高。
在机器视觉产业链中，上游主要涉及光学材料和电子元器件。镜头、工业相机、光源等硬件的国产化率逐年提升，但在高端市场上，日本和德国等国际企业仍占据主导地位。系统集成商和装备制造商属于中游，主要采购核心零部件进行设备生产。而在视觉软件层面，国内厂商逐渐加大自主研发投入，软件国产化的前景可期。
全球机器视觉市场主要由康耐视、基恩士等外企占据一席之地，但国内厂商逐渐推出自主品牌产品，本土市场份额逐年上升。
随着全球机器视觉市场的蓬勃发展，中国的机器视觉产业也展现出强大的发展势头。在政策的大力扶持下，国内企业逐渐加大研发投入，推出自主品牌产品，并且提供本地化的定制化服务，供货周期灵活，市场份额逐年攀升。国内厂商如奥普特、凌云光、天准科技等正逐步崭露头角，展现出了可观的实力和潜力。
机器视觉的应用场景不断扩展，除了工业领域，消费级机器视觉应用也日益增多。无人机、扫地机器人、AR/VR等领域都逐渐将机器视觉技术融入其中，为用户提供更为智能、便捷的体验。这些领域的发展也为机器视觉技术的进一步创新提供了更多机遇。
随着人工智能和智能制造的不断发展，机器视觉行业将迎来更大的发展机遇。在未来，随着技术的进一步突破和应用场景的不断拓展，机器视觉有望在更多领域发挥重要作用。政府和企业应继续加大对机器视觉产业的支持力度，鼓励技术创新和产业升级，推动机器视觉技术在中国制造业实现更加广泛的应用，为中国制造业转型升级和经济发展注入新的动力。