机器视觉技术如今已成功应用到了工业机器人当中，并成为一项核心关键技术。在无人机、自动驾驶、智能医生、智能安防等应用领域也在不断突破，全球互联网和半导体巨头纷纷布局，未来市场潜力巨大。

　　机器视觉技术应用领域已扩展到工业生产、无人机、自动驾驶、安防智能监管、智能医生等各个领域，下面我们一一来介绍。

　　工业生产

　　我国工业机器人市场发展潜力巨大，势必引起机器视觉新增长。我国正处于工业机器人的发展拐点，市场潜力巨大，据IFR估计，中国市场对工业机器人的发展占主导地位，2018年全球将有三分之一的工业机器人安装在中国，这必会引发机器视觉的广泛应用。

　　无人机、自动驾驶

　　机器视觉是无人机实现无人的首要解决问题。据《中国无人机行业市场需求预测及投资战略规划分析报告》显示，智能无人机在未来几年将保持超过50%的增长率，在2018年超过100亿人民币。另外，特斯拉、分时租赁为自动驾驶增加新人气，机器视觉受益。近期采用自动驾驶系统装置的特斯拉model3订单超预期，国产化又被高层证实，定会引起国内相关产业链的蓬勃发展，机器视觉将是重要受益者。

　　安防智能监管

　　智能安防是我国智慧城市的重要组成部分。截至目前，中国的智慧城市试点已接近300个。机器视觉可以通过生物识别、智能事件分析、太赫兹技术三个方法实现智能监管，解放大量人力并大大提升效率。

　　行业应用领域在不断扩展，但国内机器视觉发展还存在着一些问题。

现在，国内的机器视觉市场主要有三类，一是国外老牌的机器视觉企业;二是国企;三是新兴自主研发的民营企业。由于技术等方面的差距，在价格上也存在着一定程度上的差距，虽然从技术层面来看，我国自主研发的机器视觉还需一段时间的追赶，但其在实际的应用中也积累的长足的优势。

　　首先，技术壁垒。机器视觉行业属于技术密集型产业，无可厚非，研发费用在整体收入中所占的比重很高，核心技术的积累和持续的技术创新是企业取得竞争优势的关键因素之一。因此，较高的技术门槛对潜在的市场进入者构成了障碍。市场规模小，技术落后，因此掌握了机器视觉软件算法等关键技术的企业将引领整个产业的发展。

　　第二，缺少品牌的核心优势。知名品牌意味着质量保证和高水平服务。消费者对于这些品牌都有着习惯性的认知，而对于新的品牌需要克服一定的心理认知，这点又是比较困难的。

　　第三，人才的缺失。企业之间的竞争实质就是人才的竞争，如何发掘、培养人才是机器视觉企业发展过程中面临的核心问题，也是影响企业竞争力的重要因素。

　　机器视觉是一次技术的革新，依赖于不断扩大的行业需求，成为逐渐崛起的新兴行业。虽然，现在中国的机器视觉企业面临着众多的挑战和阻力，但是随着中国自动化技术的不断进步和发展，中国逐渐成为世界上机器视觉技术发展最快的国家，未来行业发展前景十分看好。