在人工智能帶來的諸多產(chǎn)業(yè)升級價值中，機器視覺毫無疑問將貢獻最大的篇幅。無論是在工業(yè)、農(nóng)業(yè)、服務業(yè)、金融業(yè)，基于視覺交互的智能解決方案都在智能化體系中占據(jù)了 80%以上的比例。而且視覺往往還是知識圖譜、語義分割、機器學習等技術的承載方式。

AI 產(chǎn)業(yè)化發(fā)展到如今，行業(yè)內(nèi)外對機器視覺的重要意義已經(jīng)達成了共識。而存在于這個產(chǎn)業(yè)周期中最主要的問題，是機器視覺作為一種體系化的通用技術能力，如何與差異化明顯、產(chǎn)業(yè)規(guī)律相對復雜的垂直行業(yè)相結合，讓機器視覺從安防產(chǎn)業(yè)走向更多產(chǎn)業(yè)場景的深處，推動機器視覺從產(chǎn)業(yè)的外部輔助力量，走向真正的生產(chǎn)系統(tǒng)核心。

機器視覺作為數(shù)字抓手就像視覺是人類的第一感官，指導了人類最多動作與行為一樣，機器視覺同樣也是 AI 技術體系帶給數(shù)字設備的第一感官。從識別、理解到反饋，數(shù)量最多、程度最深、價值最明顯的智能化交互基本都要通過機器視覺來實現(xiàn)。這一能力進入產(chǎn)業(yè)時，顯然能夠帶來極大的生產(chǎn)力激活價值。

機器視覺與行業(yè)場景從淺層融合走向深度耦合，從輔助能力走向生產(chǎn)核心能力的過程中，確實可以看到產(chǎn)業(yè)和技術急需升級的諸多因素。走向巨型市場的過程里，機器視覺并非一把金鑰匙，而是需要不斷磨礪、提升與再造的產(chǎn)業(yè)起點。比如說，我們可以看到從在機器視覺走向產(chǎn)業(yè)核心層的過程里，有這樣幾個突出問題需要被攻克：

在機器視覺能力快速覆蓋了基礎場景，為各行業(yè)提供了主動識別、主動標記等基礎能力之后。其價值卻不足以匹配更深層次的產(chǎn)業(yè)需求。在深度行業(yè)需求里，我們看到機器視覺能力需要與更多技術脈絡進行深度融合，例如傳感器技術、熱成像技術、光伏技術等等，以此適應更復雜、多元化、富含挑戰(zhàn)性的行業(yè)場景，讓視覺智能走向全息智能。

今天機器視覺的軟硬件環(huán)境，處在高速發(fā)展階段。以機器視覺融合行業(yè)需求，還需要在技術發(fā)展趨勢中更新產(chǎn)品與解決方案體系。比如 5G 到來，提供了大帶寬、低時延的網(wǎng)絡基礎設施迭代，這將帶給行業(yè)機器視覺以全新的想象力。5G 機器視覺設備也就成為了新的市場需求空間。

機器視覺走向行業(yè)，必須要滿足具體的垂直需求與定制化場景，任何一家廠商都無法滿足龐大的需求。因此必須構建手機應用市場一樣的算法模型流通空間，借助各行業(yè) ISV 與 AI 開發(fā)者的創(chuàng)造力滿足垂直場景需求。

未來，中國勞動力成本將持續(xù)增長，企業(yè)面對不斷上升的勞動力成本，只有實現(xiàn)要素驅動和創(chuàng)新，盡早布局智能制造才能實現(xiàn)轉型升級，找到新的增長點。企業(yè)對“機器換人”的需求保持旺盛，將給機器視覺產(chǎn)品帶來較大的增長空間。