人工智能在过去60年间不瘟不火的改变了生活的方方面面，其中深度学习算法可谓居功至伟，被誉为“工业之眼”的机器视觉同样受益于这一算法的提升，并且正作为人工智能一个快速发展的分支，有望成为下一个科技新风口。
放眼国际市场来看，在此布局的企业不乏有苹果、Facebook、谷歌和亚马逊等巨头企业，其中苹果自去年年底，已经相继收购了Perceptio、Turi和Tuplejump，活动十分频繁。
后经济危机时代的宠儿
回顾我国机器视觉的发展历程，大体可分为三个阶段：首先是20世纪90年代初到2006年间的萌芽期，一些来自研究机构的工程师成立了视觉公司，开始做一些基本的图像处理和分析工作，客户主要集中在外商独资、中外合资制造型企业以及有大量出口加工型订单的造型部分内资制造型企业；其次是2006-2009年的启动期，深度学习算法的推广，使得图像识别准确率提升至90%+，客户群体扩大至OEM设备制造商与一些有质检、监控相关需求的大型食品饮料企业等；在经济危机过后，国产OEM设备商、SI、配件商机会来临，业绩大幅增长。因此，2009年后至今都属于机器视觉快速的成长期。
图表1：机器视觉行业发展阶段
从市场规模来看，由于我国机器视觉产业起步晚，2009年以前市场基数整体较小，2009年以后开始进入快速发展期，受益于电子制造、市政交通、汽车、食品和包装机械等众多行业的需求增长以及后经济危机时代内生式复苏带来的增长，2010年行业实现了48%的快速增长。到2015年，我国机器视觉市场规模已到22亿元，占全球比重为8.3%，其中半导体及电子制造领域占据了行业半壁江山（46.4%）。十三五期间，在中国制造2025政策的推动下，中国机器视觉市场增速预计将保持在20%左右。
图表2：2013-2020年我国机器视觉行业市场规模情况（单位：百万元）
资料来源：水清木华研究中心
未来市场尚存三大推动主因
分析认为，智能制造时代的来临是行业面临的最大发展机遇，而未来行业发展依旧存在下游需求广阔、成本节约和技术进步三大推动因素。
应用需求空间广
在制造业以及不断拓宽的其他领域应用，带来了对机器视觉需求的提升。广泛的应用也决定了机器视觉将由过去单纯的采集、分析、传递数据，判断动作，逐渐朝着开放性的方向发展，这一趋势也预示着机器视觉将与自动化更进一步的融合。虽然制造业容易受到经济环境恶化的影响，但是机器视觉在其他领域如交通、安保等应用越来越广泛。
成本节约推动
人力成本上升，机器视觉应用可有效降低成本。随着现代工业自动化技术日趋成熟，越来越多的制造企业考虑如何采用机器视觉来帮助生产线实现检查、测量和自动识别等功能，以提高效率并降低成本，从而实现生产效益最大化。
技术驱动
机器视觉系统由多种技术构成，所以也就需要多个领域的专业知识。视觉系统的开发需要关注硬件、软件以及它们的跨界集成，为最终用户提供高性价比、可靠的解决方案。在过去的几年中，成像系统、照明系统、处理器等领域的持续进步，它们的成本在下降，而尺寸也在变得越来越小。由于机器视觉领域的创新，以及集成了先进的图像处理算法，世界系统正在工业自动化的更多领域得到应用。