作為人工智能的一個分支，目前機器視覺和人類視覺已經難分伯仲，機器視覺技術已經實現(xiàn)了產品化、實用化，鏡頭、高速相機、光源、圖像軟件、圖像采集卡、視覺處理器等相關產品功能日益完善。機器視覺技術在信息化時代正扮演著越來越重要的角色。

巨頭紛紛布局，機器視覺迎來黃金期

近幾十年來，視覺系統(tǒng)因其非接觸、速度快、精度高、現(xiàn)場抗干擾能力強等突出優(yōu)點，使機器視覺技術在農業(yè)、工業(yè)、醫(yī)學、安防等領域得到了廣泛應用。只要是需要對物體進行識別、特征判斷和檢測，機器視覺就可以大展拳腳，將任務完成得又快又好。

隨著機器視覺技術的不斷發(fā)展，在各行業(yè)中的應用日益加深，全球互聯(lián)網和半導體巨頭紛紛布局，顯示出智能圖像處理將是下一個競技場。英特爾收購俄羅斯機器視覺公司Itseez、Movidius，加強英特爾在電子感知、圖像理解領域的能力；谷歌收購IndustrialPerception，并攜手Facebook、VisionLabs開發(fā)計算機視覺開發(fā)平臺；ARM以3.5億美元收購英國計算視覺公司Apical，進一步鞏固計算視覺和圖像處理技術壁壘；汽車巨頭福特收購以色列機器視覺和機器學習公司SAIPS，該公司開發(fā)的圖像和視頻算法解決方案、深度學習、信號處理及分類技術，能夠幫助福特的無人駕駛汽車學習和適應周圍的環(huán)境；亞馬遜也收購了一支歐洲頂級計算機視覺團隊，用于無人機和無人駕駛等領域。

下一個前沿領域，國內千億市場待開啟

據(jù)國外調研機構MarketsandMarkets分析，2015年全球機器視覺市場規(guī)模為80.8億美元，到2020年市場規(guī)模將達125億億美元，2016-2020年全球機器視覺市場將以年復合9.1%的增長率成長。

機器視覺在生活中的的應用及其廣泛，在交通領域、水文觀測、地質災害預警識別等領域，都發(fā)揮著重要的作用。而宏觀上看，發(fā)展速度較快的細分產業(yè)是人臉識別與圖像識別。這兩個分支行業(yè)，在金融、安防以及交通領域較為集中。這些細分領域的投資者，大多都具有自身技術優(yōu)勢，并將為各類場景提供應用解決方案來盈利。

我國機器視覺行業(yè)的起步比較晚，集中度也不是很高，最開始主要是代理國外品牌。近幾年，很多的經銷商開始自主開發(fā)產品，但在行業(yè)分布、渠道分銷以及成熟的自動化產品等方面還是和國外有一定差距。前瞻網預測，未來幾年，我國機器視覺產業(yè)規(guī)模將繼續(xù)保持穩(wěn)定增長，市場規(guī)模到2020年有望達到千億級水平。但國內機器視覺的相對成熟的自動化產品質量以及技術含量偏低，市場也遠遠沒有飽和，千億級市場帶開啟。

編者語：隨著社會的進步，科技的發(fā)展，人們逐漸解鎖機器視覺，將它運用到智能機器人、無人機、自動駕駛、智能安防、VR/AR等應用領域，千億級市場即將開啟，機器視覺技術黃金發(fā)展期即將到來，國內安防企業(yè)應瞄準時機，全力出擊。