從工業(yè)機器人、安防監(jiān)控和工業(yè)檢測再到虛擬現(xiàn)實、自動駕駛汽車、機器人、智能城市和物聯(lián)網(wǎng)等，機器視覺在應用領域的存在感越發(fā)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(fā)展迅速。據(jù)美國商業(yè)資訊網(wǎng)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(fā)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(tǒng)能捕捉任意對象的圖像，并根據(jù)質量和安全性的不同參數(shù)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(shù)據(jù)。

當下機器視覺技術已經(jīng)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(yè)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(shù)據(jù)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(fā)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(xiàn)出一批相關的明星創(chuàng)業(yè)團隊。除了耳熟能詳?shù)腉oogle、微軟、Facebook等工業(yè)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(xiàn)出一批以依圖、商湯、曠視、云從以及格靈深瞳等為首的創(chuàng)業(yè)公司，技術團隊核心成員大多擁有前述工業(yè)界及學術界知名機構的研究經(jīng)驗。

統(tǒng)計數(shù)據(jù)顯示，整個2015年，亞太地區(qū)在機器視覺技術市場的占有率最大，這歸功于該地區(qū)大規(guī)模生產(chǎn)實踐所提供的大量機會。工業(yè)擴張，以及對創(chuàng)新的巨大包容力，都促進了各種技術在亞洲的繁榮與發(fā)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(yè)和半導體生產(chǎn)企業(yè)，發(fā)展到了包裝、汽車、交通和印刷等多個行業(yè)。

目前全球用戶對視覺技術的飛速發(fā)展還缺乏匹配認知，行業(yè)發(fā)展必然面臨挑戰(zhàn)。此外，系統(tǒng)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(xiàn)更平穩(wěn)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(tǒng)由于開發(fā)難、使用難、銷售難等弊端，已較難滿足行業(yè)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(yōu)勢，以及發(fā)掘、培養(yǎng)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(yè)的先進技術和市場競爭，國內廠商企業(yè)到底應該如何把握當前的機遇與挑戰(zhàn)？我們也同樣期待他們能交出一份滿意的答案。

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