在人工智能帶來的諸多產業升級價值中，機器視覺毫無疑問將貢獻最大的篇幅。無論是在工業、農業、服務業、金融業，基于視覺交互的智能解決方案都在智能化體系中占據了 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 產業化發展到如今，行業內外對機器視覺的重要意義已經達成了共識。而存在于這個產業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、產業規律相對復雜的垂直行業相結合，讓機器視覺從安防產業走向更多產業場景的深處，推動機器視覺從產業的外部輔助力量，走向真正的生產系統核心。

機器視覺作為數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 技術體系帶給數字設備的第一感官。從識別、理解到反饋，數量最多、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。這一能力進入產業時，顯然能夠帶來極大的生產力激活價值。

機器視覺與行業場景從淺層融合走向深度耦合，從輔助能力走向生產核心能力的過程中，確實可以看到產業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、提升與再造的產業起點。比如說，我們可以看到從在機器視覺走向產業核心層的過程里，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業需求。在深度行業需求里，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、富含挑戰性的行業場景，讓視覺智能走向全息智能。

今天機器視覺的軟硬件環境，處在高速發展階段。以機器視覺融合行業需求，還需要在技術發展趨勢中更新產品與解決方案體系。比如 5G 到來，提供了大帶寬、低時延的網絡基礎設施迭代，這將帶給行業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，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 ISV 與 AI 開發者的創造力滿足垂直場景需求。

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