人类的信息获取75%以上来自于视觉，机器视觉是对于人类视觉的再提升。机器视觉无疑比人眼更加强大，在很多环境下，人类的视觉变化已经越来越难满足要求。例如电子制造等行业的高速高精产线，往往速度快，工件小，非标件多，如果大量依靠人工，工人必可避免的疲劳等客观因素会带来非常高的误差，导致产品质量不稳定。因此，用机器视觉来替代人眼至关重要。

在我国制定智能制造发展战略规划中，明确指出三个阶段的发展宏观战略，分别是在2025达到世界第二方阵，迈入制造强国，2035进入世界第二方阵前列，2045能够进入世界第一方阵。

在宏观战略的细分执行上，我国也提出三步走的具体规划：第一步要实现数字化制造，第二步实现互联网+制造，第三步实现新一代智能制造。就整个制造类型来看，这分别代表着劳动密集、资本密集、技术引领和市场变动型的不同制造形式。我国目前主要仍处于劳动密集型制造形态，该制造形态以低层次、低劳动成本为核心竞争力，主要行业包括加工、组装、家电、电子产品等基础制造业。

随着人工成本不可避免的不断提高、工人不稳定性影响品质问题显露，人的不确定因素成为劳动密集型制造的发展瓶颈。同时，我国产品制造模式的又一困境也在出现，即高端产品没人做、做不出，而低端产品质量差、易积压卖不出，产业结构非常不合理。

这些困境的根本出路就在于转型升级，同时提升智能化程度，用人工智能结合制造业，以人工智能+机器人去减少人工，降低人工造成的品质不稳定，质量差等问题，无疑是促进制造业转型升级的良好方法。

机器视觉是最基础的单元技术，也是一种非接触式感知装置，在实际制造业的使用中，主要被用于自动获取与解释真实事物的影像，并取得图像来进行机器识别，反馈并控制制造流程。

当前机器视觉的典型实现技术方式是用工业相机来完成，工业相机通过集成运动控制单元，能把运动图像采集到计算机，通过计算机识别反馈回到机器来执行动作调整。在原先，自动化设备是按照既有预定指令来执行，但加上视觉反馈后，同时也能根据对于环境感知，快速做出实时调整，使得设备智能性得到提升，执行的效率和准确性得到了提升。

机器视觉+人工智能

但单一的机器视觉的应用场景其实也非常有限，机器视觉发展到如今已经有10-20年历史，在原先应用一直较少，随着近年来摄像头、光源等硬件成本的不断降低，以及计算机处理能力的提升，人工智能技术的大量进入，才逐渐越来越广泛进入到工业领域。

软件和智能技术的发展，使得机器视觉的应用明显增多。在电子制造设备行业，机器视觉已经几乎成为标配，但在具体应用上，却往往还是采用传统机器视觉算法，加入AI的机器视觉算法仍然应用较少，因此机器视觉+人工智能的领域其实还仍然有非常大的市场空间。

用人工智能+机器视觉来做机器识别，优势非常明显，最为直接的体现在于能大大增加制造柔性。

目前，机器视觉技术在半导体、消费电子、生物制药、化妆品和包装行业等多个领域已经得到广泛应用，预计在未来几年内，这一趋势仍将持续。

随着机器视觉应用范围的逐步扩大，在此过程之中进入机器视觉行业的企业数量呈现不断上升的趋势，从整体行业格局来看，我国机器视觉内外品牌竞争态势激烈，国产化替代进程正在持续加快，国内本土品牌所在的市场份额不断提高。

据权威研究机构调查数据显示，2022年全球人工智能和机器视觉市场规模分别达到1000亿美元和500亿美元，未来几年内，这一数字还将继续增长。随着人工智能和机器视觉技术的不断进步，它们在各个领域的应用范围也将不断扩大。

人工智能和机器视觉技术的迅猛发展，AI+机器视觉已成为投资界的热门赛道。AI+机器视觉在市场规模不断扩大的同时，竞争格局也日益激烈，行业内涌现出一批技术领先、商业模式创新的优秀企业。

政策环境方面，国家对人工智能和机器视觉产业的支持力度不断加大，为企业发展提供了良好的政策环境。

认为AI+机器视觉行业具有较高的投资价值和前景。首先，该行业在技术和商业模式上具有巨大的创新潜力。其次，政策环境对行业发展提供了有力支持。最后，半导体、消费电子、生物制药、化妆品和包装等多个领域对AI+机器视觉的需求也在不断增长。