伴随着人工智能产业的升温，机器视觉产业成为焦点，行业迈入新的发展阶段，市场规模加速扩张。另一方面，受机器视觉专业化程度高的技术壁垒，产业落地生根困难重重。
已成蓝海之势的机器视觉行业
从市场发展来看，受众多行业需求促进（电子制造、市政交通、汽车、食品、包装机械等行业需求旺盛），“中国制造2025”国家政策推动， 2017年机器视觉市场规模接近70亿元，同比增长了13.4%，约占全球市场15%的份额，预计到2021年市场规模可达115.83亿元。中国正在成长为继美国、日本之后的全球第三大机器视觉市场，其应用领域几乎要涵盖了国民经济发展的各个行业，而工业领域是应用最大的领域。
除了不断扩大的市场规模，机器视觉企业的融资加码，也佐证了市场的一片红火。据不完全统计，从2017年到2018年上半年，有将近20起机器视觉企业融资事件。而仅从2018年至今的数据来看，就有包括阿丘科技、精锐视觉、旷视科技、高视科技等在内的专注于机器视觉领域的企业获得融资，金额从800万至亿元不等。
市场大好、前景广阔，不断膨胀着投资者的信心，由此带来了巨额资本的注入，机器视觉企业基本解除了资金不足的限制。而相对于资本市场的快速扩张，机器视觉的落地生根显得有些艰难。
技术瓶颈紧紧扼住机器视觉发展的咽喉
1、机器视觉面向的研究对象主要是图像和视频，
其特点是数据量庞大、冗余信息多、特征空间维度高，同时考虑到真正的机器视觉面对的对象和问题的多样性，单一的简单特征提取算法（如颜色、空间朝向与频率、边界形状等等）难以满足算法对普适性的要求，因此在设计普适性的特征提取算法时对计算能力和存储速度的要求是十分巨大的，这就造成了开发技术门槛的大幅度提高。
2、机器视觉集中了光学、电子、机械、传感及计算机技术于一体，具有较强的技术壁垒，对于从事机器视觉的企业来说，其中任何一项技术的缺乏都会影响到其产品的研发。
3、目前机器视觉产品的通用性和智能性都不够好，在一些集成应用中无法搭载。如果一台设备只适用于一家厂商或者一种行业，那么设备的开发成本显然过大，因此加强设备的通用性至关重要。
“三座大山”阻碍机器视觉推广
1、 价格
机器视觉产品主要分两类，第一种：相机起辅助作用，获取目标信号并反馈给机器人，由机器人执行预设动作；第二种机器主动介入机器人控制系统，通过获取到的目标位置，协助机器人完成动作。前一种，价格一般在2-10万左右，后者涉及到软件与硬件结合，价格一般在10-25万左右。对于终端用户来说，机器视觉产品整体价格偏高，不利于短期推广。
2、 人才
机器视觉作为新兴行业，真正了解视觉技术又了解终端工艺段的人才稀少。而且在工业应用当中，不同行业之间的实际需求差异较大，需要机器视觉解决方案提供者对某一领域的工艺有足够深的了解，才能够提出切实有效，能够解决客户需求的方案。人才不足在很大程度上限制了机器视觉的快速普及。
3、 行业
由于机器视觉行业发展的异常火爆，丰厚利润驱使众多企业进入行业，导致行业发展出现了鱼龙混杂的情况，一定程度上扰乱了行业的正常发展。
结语
机器视觉发展前景虽然一片明媚，但随着入局者的增加，资本市场的大力扶持，未来市场竞争势必会愈演愈烈。对于企业来说，如何进行布局则显得尤为重要。
机器视觉相对其他自动化产品来说，属专业性非常高的产品，而多数用户对此较为陌生，因此导致产品生产商与用户之间存在“鸿沟，”提高了应用门槛。未来，企业首要做的是实现专业性与用户需求相结合，既要提高产品性能，又要满足用户的需求，这是打造成功视觉方案的前提，只有用户的体验才能最终推动技术与产品的不断革新。
其次，战略布局上将主要市场与新兴市场相结合。 目前，机器视觉产品终端市场2/3为电子制造、汽车制造和市政交通行业所占据，而随着包括食品、包装、物流等自动化水平的提高，对机器视觉产品的需求将会呈现爆发趋势。
最后，面对激烈的市场竞争，企业必须快速形成自己的竞争优势，不断完善和升级产品，积极采取应对策略，比如在产品中融入总线协议、开放视觉产品接口等形成产品竞争优势；积极寻求与自动化厂商的合作，壮大自身力量。
深圳辰视智能科技有限公司是一家集机器视觉、工业智能化于一体的高新技术企业，是由一支中国科学院机器视觉技术研究的精英团队在深圳创立。
辰视智能拥有基于深度学习的三维视觉引导、机器人运动控制、视觉检测、三维建模等方面的核心技术，并研发了机器人三维视觉引导系统 、机器人二维视觉引导系统、三维检测系统、产品外观检测系统等可根据客户需求定制化的智能产品。以高效·低成本·模块化的方式为自动化集成商、自动化设备厂商、机器人厂家提供机器视觉的相关解决方案。
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