（一）起步较晚但发展迅速
国内机器视觉起步相对较晚，早期主要是代理商代理国外品牌产品。但随着中国制造2025概念的推进，近年来发展速度加快，大批国内优秀品牌迅速崛起，不过行业集中度仍不高，在规模上目前还难以与国外主流公司产品竞争。
（二）应用领域不断拓展
工业制造领域：最初机器视觉在工业制造领域应用，用于产品生产过程中的检测，采集产品数据，控制生产过程，提高产品质量。例如在一些大型的PCB生产工厂率先得到应用，很多流水线上高重复度工作依靠机器视觉系统设备完成，像产品缺陷检测、自动化生产等方面发挥重要作用，大大提高了检测精确度和工作效率，并且在一些对于人工来说比较危险的工作环境中可替代人工劳动力。
其他领域：随着其客观性、精确性、重复性以及成本低等优势被发现，机器视觉的应用领域逐渐拓展到更多行业，但相对成熟的自动化产品质量以及技术含量偏低。
二、机器视觉的就业前景
（一）多方向的就业岗位
研发与应用方向：
机器视觉算法研发：需要扎实的数学基础、计算机编程能力以及对机器视觉技术深入理解。随着人工智能、深度学习等技术发展，对创新和研发能力要求更高。
图像处理软件开发：要求人员能够进行图像处理相关软件的开发，掌握相关开发工具和算法。
光学系统设计：设计机器视觉中的光学系统，确保获取高质量图像。
系统集成与维护方向：
系统集成：随着企业引入机器视觉系统增多，系统集成人员需求增加。他们需要掌握系统基本原理、硬件设备、软件平台，能够独立完成系统的安装、调试、优化等工作。
系统维护：要具备故障排查能力，能够对机器视觉系统进行日常维护和优化，保证系统稳定运行。
应用领域相关岗位：在质量检测、智能制造、物流分拣等领域，机器视觉技术被广泛应用。例如在质量检测中进行产品缺陷检测，在物流分拣中实现智能分拣等，所以在这些行业中具备机器视觉技术应用能力的人才有广阔就业前景。
培训和教育方向：随着机器视觉技术的普及，对技术培训和教育咨询等工作的人员需求增加，为就业提供了新机会。
复合型人才相关岗位：机器视觉技术与物联网、大数据等技术融合带来新机遇。具备跨学科知识和技能（如机器视觉、物联网、大数据等）的复合型人才竞争力更大，可在相关融合项目或企业中就业。
（二）人才需求特点与挑战
高技能要求：如在算法编写岗位，对个人的图像处理能力要求非常高，多由老技术人员和研究生担任，通常要求3年经验或者研究生毕业等具备很强算法编写能力。而现场调试和售后岗位，要求有很强代码理解能力，能根据现场情况对代码微调。
行业处于上升期带来的机遇与竞争：行业处于上升阶段，就业机会增多，但由于发展迅速，人才竞争也日益激烈。企业间对掌握核心技术（如软件算法编写）的人才争夺加剧，同时高素质的技术、创意、管理、市场人才相对有限，构成了人才进入行业的壁垒。
