全球互联网巨头加速布局机器视觉正是看中了该行业无限广阔的应用前景，在未来数年内，机器视觉将会成为各国抢占智能市场的必争之地。目前，机器视觉已成功应用到工业机器人、自动驾驶、医疗诊断、安防监控和工业检测等多个领域。

近年来，国外社交类互联网公司在机器视觉行业的布局尤为迅猛。此前，Snapchat收购计算机视觉公司Seene；Pinterest收购视觉创业公司VisualGraph；Twitter收购基于深度学习的计算机视觉创业公司Madbits。

2018年6月初，俄罗斯计算机视觉公司VisionLabs开发了一个通用的开源计算机视觉开发平台，Facebook与谷歌为其提供资金并测试开发成果。另外，5月，美国亚马逊公司收购了一支欧洲顶级机器视觉团队用于无人机领域研究。无独有偶，英特尔收购了俄罗斯计算机视觉公司Itseez，用于无人驾驶领域。

        相比于人眼观测，机器视觉具有自动化、客观、非接触和高精度等特点。特别是在工业生产领域，机器视觉强调生产的精度和速度，以及工业现场环境下的可靠性，在重复和机械性的工作中具有较大的应用价值。

机器视觉是指采用机器代替人眼来做测量与判断，通过计算机摄取图像来模拟人的视觉功能，实现人眼视觉的延伸。更为重要的是，机器视觉系统具备人脑的一部分功能，能够从客观事物的图像中提取信息，处理并加以理解，最终用于实际检测、测量和控制。完整的机器视觉系统一般包括光源、镜头、相机、图像采集卡、图像处理单元、核心软件、监视器、通讯以及输入输出单元等。

目前，机器视觉在工业中的应用最为广泛，而工业中又以电子制造占比最大，约占40%至50%。高性能、高精密度的专业设备制造行业与机器视觉的使用特点较为匹配，比较典型的是国际范围内最早带动整个机器视觉行业崛起的半导体产业。全球半导体制造业对于机器视觉的需求占到全行业市场需求的 40%以上，半导体制造的景气回暖将对机器视觉行业带来积极影响。

我国机器视觉行业起步较晚，但发展十分迅速。去年，全球机器视觉市场规模约42亿美元，增速为10.5%。其中，我国市场规模达3.5亿美元，增速居全球首位，约为22.2%。

在我国制造业转型升级的背景下，未来需要投入大量工业机器人等自动化设备。国际机器人联盟(IFR)预计，到2018年，我国工业机器人新安装量将占全球的三分之一，加上政策的大力扶持，我国机器视觉部件级市场空间将突破35亿元，系统集成市场规模将达到140亿元。

随着科技业新技术迭出，机器视觉的应用领域窗口将被打开，未来这一应用技术将扩展至消费电子、可穿戴式装置、汽车先进驾驶辅助系统以及智能化监控等更贴近大众生活的领域。