（一）市場規(guī)模方面

預(yù)計未來幾年，機器視覺市場將保持快速增長，市場規(guī)模有望達(dá)到數(shù)百億元人民幣。其增長趨勢隨著技術(shù)的不斷進(jìn)步和應(yīng)用領(lǐng)域的不斷拓展而持續(xù)向好。在智能制造、智慧城市、智慧交通等領(lǐng)域，機器視覺將有更廣闊的應(yīng)用前景。例如在智能制造中，其可作為機器人的“眼睛”發(fā)揮重要作用，隨著智能制造相關(guān)政策的推動，機器視覺在其中的需求會不斷增加；在智慧城市建設(shè)中，機器視覺技術(shù)可用于城市監(jiān)控、環(huán)境監(jiān)測等方面；在智慧交通領(lǐng)域，可以應(yīng)用于交通流量監(jiān)測、違章行為識別等場景等。

（二）技術(shù)創(chuàng)新方面

三維視覺技術(shù)：利用三維重建、點云處理等技術(shù)，實現(xiàn)對物體形狀、位置、姿態(tài)等信息的感知和理解，從而拓展機器視覺的應(yīng)用領(lǐng)域。例如在工業(yè)生產(chǎn)中，對于一些復(fù)雜形狀的零部件檢測，可以通過三維視覺技術(shù)獲取更全面準(zhǔn)確的信息，進(jìn)行更精確的質(zhì)量檢測和尺寸測量等。

多模態(tài)融合技術(shù)：將圖像、文本、語音等多種模態(tài)信息進(jìn)行融合處理，提高機器視覺系統(tǒng)的綜合感知能力和智能化水平。如在智能安防領(lǐng)域，結(jié)合圖像與語音等信息，可以更智能地判斷異常情況并及時預(yù)警。

深度學(xué)習(xí)技術(shù)：通過構(gòu)建多層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，實現(xiàn)對圖像、視頻等數(shù)據(jù)的自動特征提取和分類識別，提高機器視覺的準(zhǔn)確性和效率。在醫(yī)療影像診斷領(lǐng)域，深度學(xué)習(xí)加持的機器視覺可以輔助醫(yī)生進(jìn)行病灶檢測、病理分析等，提高醫(yī)療診斷的準(zhǔn)確性和效率。

（三）行業(yè)需求方面

客戶需求特點：

客戶對機器視覺系統(tǒng)的精度和效率要求越來越高，需要系統(tǒng)能夠快速、準(zhǔn)確地識別和定位目標(biāo)。

希望機器視覺系統(tǒng)能夠?qū)崿F(xiàn)智能化、自動化生產(chǎn)，提高生產(chǎn)效率和產(chǎn)品質(zhì)量。

要求機器視覺系統(tǒng)具備多種功能，如檢測、識別、定位、測量等，并且能夠與其他設(shè)備和系統(tǒng)實現(xiàn)無縫集成。

不同行業(yè)和不同客戶對機器視覺系統(tǒng)的需求存在差異，需要系統(tǒng)能夠根據(jù)實際需求進(jìn)行定制化和個性化開發(fā)。

應(yīng)用場景拓展：

醫(yī)療影像診斷：機器視覺在醫(yī)療影像診斷領(lǐng)域具有巨大潛力，如輔助醫(yī)生進(jìn)行病灶檢測、病理分析等，提高醫(yī)療診斷的準(zhǔn)確性和效率。

自動駕駛：在自動駕駛領(lǐng)域具有廣泛應(yīng)用前景，如道路識別、車輛檢測、行人識別等，是實現(xiàn)自動駕駛的關(guān)鍵技術(shù)之一。

工業(yè)質(zhì)檢：可以應(yīng)用于工業(yè)生產(chǎn)線上的自動質(zhì)檢，如零件尺寸測量、表面缺陷檢測等，提高生產(chǎn)效率和產(chǎn)品質(zhì)量。

智能家居：可應(yīng)用于智能家居領(lǐng)域，如人臉識別門禁系統(tǒng)、智能安防監(jiān)控等，提高家居生活的便捷性和安全性。

二、機器視覺就業(yè)情況

（一）就業(yè)崗位類型

銷售人員：負(fù)責(zé)推廣機器視覺相關(guān)的產(chǎn)品和服務(wù)，需要對機器視覺的技術(shù)和產(chǎn)品有一定了解，能夠向客戶清晰地介紹產(chǎn)品的功能和優(yōu)勢等。

實驗室圖像算法編寫：這個崗位對個人的圖像處理能力要求非常高，在很多企業(yè)中由老技術(shù)人員和研究生擔(dān)任。一般要求3年經(jīng)驗或者研究生畢業(yè)等具備很強的算法編寫能力，主要進(jìn)行圖像算法的開發(fā)和優(yōu)化等工作。

現(xiàn)場調(diào)試人員和售后：要求個人有很強的代碼理解能力，能夠根據(jù)現(xiàn)場的情況對代碼進(jìn)行微調(diào)，這類崗位對于實際的代碼編寫能力要求較低，更看重能否快速識別代碼和解決問題，這類崗位更多在大型企業(yè)中或者跨國企業(yè)中。

全套跟項目人員：主要存在于小企業(yè)中，由于小企業(yè)接到的單子的難度和工作量不大，往往只需要1 – 2個人就可以完成整個項目。

（二）就業(yè)競爭力

隨著機器視覺的應(yīng)用越來越廣泛，就像PLC曾經(jīng)從資料稀缺到極度普及一樣，機器視覺也處在高速推廣時期。相對只會傳統(tǒng)技術(shù)（如只掌握PLC）的人員，掌握機器視覺技術(shù)的人員競爭力會更大。目前學(xué)習(xí)資料和資源也在不斷豐富，對于想要進(jìn)入這個行業(yè)的人來說是一個很好的機會。如果從應(yīng)用層面入手學(xué)習(xí)機器視覺，做項目開發(fā)設(shè)備，完成實際的生產(chǎn)任務(wù)相對來講還是比較簡單的，可以從熟悉一款視覺庫開始，進(jìn)而觸類旁通。

由于機器視覺行業(yè)中實驗室圖像算法編寫崗位等對技術(shù)能力要求較高，如果想要在這個領(lǐng)域有更好的職業(yè)發(fā)展，如進(jìn)入高端研發(fā)崗位，需要不斷提升自己的技術(shù)水平，包括對圖像處理能力、深度學(xué)習(xí)等相關(guān)知識的掌握等。并且行業(yè)內(nèi)一些高端崗位可能還需要具備一定的工作經(jīng)驗或者高學(xué)歷背景等。

機器視覺未來發(fā)展前景廣闊，在就業(yè)方面也有較多機會，不過要想在這個領(lǐng)域獲得較好的職業(yè)發(fā)展，還需要根據(jù)不同崗位需求提升相應(yīng)的能力。