在今年3月韓國棋王李世石投子認輸的那一刻起，我們真切感受到人工智能時代的來臨，小編我還來不及做好準備迎接，大家已經在想象人工智能未來應用于商業、健康、交通和生活的美好前景。

人工智能在過去60年間不瘟不火的改變了生活的方方面面，其中深度學習算法可謂居功至偉，被譽為“工業之眼”的機器視覺同樣受益于這一算法的提升，并且正作為人工智能一個快速發展的分支，有望成為下一個科技新風口。

放眼國際市場來看，在此布局的企業不乏有蘋果、Facebook、谷歌和亞馬遜等巨頭企業，其中蘋果自去年年底，已經相繼收購了Perceptio、Turi和Tuplejump，活動十分頻繁。

后經濟危機時代的寵兒

回顧我國機器視覺的發展歷程，大體可分為三個階段：

首先是20世紀90年代初到2006年間的萌芽期，一些來自研究機構的工程師成立了視覺公司，開始做一些基本的圖像處理和分析工作，客戶主要集中在外商獨資、中外合資制造型企業以及有大量出口加工型訂單的造型部分內資制造型企業；

其次是2006-2009年的啟動期，深度學習算法的推廣，使得圖像識別準確率提升至90%+，客戶群體擴大至OEM設備制造商與一些有質檢、監控相關需求的大型食品飲料企業等；

在經濟危機過后，國產OEM設備商、SI、配件商機會來臨，業績大幅增長。因此，2009年后至今都屬于機器視覺快速的成長期。

從市場規模來看，由于我國機器視覺產業起步晚，2009年以前市場基數整體較小，2009年以后開始進入快速發展期，受益于電子制造、市政交通、汽車、食品和包裝機械等眾多行業的需求增長以及后經濟危機時代內生式復蘇帶來的增長，2010年行業實現了48%的快速增長。

到2015年，我國器視覺市場規模已到22億元，占全球比重為8.3%，其中半導體及電子制造領域占據了行業半壁江山(46.4%)。十三五期間，在中國制造2025政策的推動下，中國機器視覺市場增速預計將保持在20%左右。

未來市場尚存三大推動主因

分析認為，智能制造時代的來臨是行業面臨的最大發展機遇，而未來行業發展依舊存在下游需求廣闊、成本節約和技術進步三大推動因素。

應用需求空間廣

在制造業以及不斷拓寬的其他領域應用，帶來了對機器視覺需求的提升。廣泛的應用也決定了機器視覺將由過去單純的采集、分析、傳遞數據，判斷動作，逐漸朝著開放性的方向發展，這一趨勢也預示著機器視覺將與自動化更進一步的融合。雖然制造業容易受到經濟環境惡化的影響，但是機器視覺在其他領域如交通、安保等應用越來越廣泛。

成本節約推動

人力成本上升，機器視覺應用可有效降低成本。隨著現代工業自動化技術日趨成熟，越來越多的制造企業考慮如何采用機器視覺來幫助生產線實現檢查、測量和自動識別等功能，以提高效率并降低成本，從而實現生產效益最大化。

技術驅動

機器視覺系統由多種技術構成，所以也就需要多個領域的專業知識。視覺系統的開發需要關注硬件、軟件以及它們的跨界集成，為最終用戶提供高性價比、可靠的解決方案。

在過去的幾年中，成像系統、照明系統、處理器等領域的持續進步，它們的成本在下降，而尺寸也在變得越來越小。由于機器視覺領域的創新，以及集成了先進的圖像處理算法，世界系統正在工業自動化的更多領域得到應用。