（一）薪资水平
机器视觉：机器视觉相关岗位薪资待遇相对较高。在国内，具备一定技能和经验的机器视觉工程师月薪在1万元左右，优秀人才可以达到2万元以上。随着工作经验、技能水平的提升，薪资也会相应增长。
计算机视觉：计算机视觉领域的从业人员往往能获得较高薪酬。在国内一线城市，初级计算机视觉工程师年薪一般在15 – 30万元之间；资深计算机视觉工程师，年薪可达50 – 100万元甚至更高。在国外科技巨头企业中，初级计算机视觉工程师年薪通常在15 – 30万美元之间。
（二）影响薪资的因素
机器视觉
技能水平：掌握机器视觉算法、图像处理、光学系统设计等技能的熟练程度影响薪资。如能独立开发复杂机器视觉算法的工程师，薪资更高。
工作经验：有丰富的机器视觉项目经验，特别是在系统集成、故障排查方面经验丰富的人员，薪资待遇更好。
企业规模与行业：大型制造企业、自动化企业对机器视觉人才需求大，且给出的薪资相对较高，因为机器视觉有助于提高生产效率、产品质量，降低成本，这些企业愿意支付高薪吸引人才。
计算机视觉
技术能力：掌握深度学习算法（如卷积神经网络CNN）、熟练使用相关开发工具、能独立承担复杂项目（如开发高精度图像识别算法、构建大规模计算机视觉系统等）的工程师，薪酬更高。
教育背景：具有博士学位或毕业于国内外知名高校计算机相关专业的人才，在薪酬谈判中更具优势。
企业规模和性质：大型互联网科技企业和知名人工智能企业（如谷歌、百度、字节跳动等）资源丰富、数据量大，能提供更好的发展平台，所以通常会给出较高的薪酬福利待遇来吸引和留住计算机视觉人才。地区差异也对薪酬有影响，一线城市薪酬高于二线城市。
二、机器视觉的就业情况
（一）就业方向
研发与应用方向：工程师可以深入研究机器视觉算法、开发图像处理软件、设计光学系统等。随着人工智能、深度学习等技术的融入，对具有创新能力和研发实力的人才需求迫切。
系统集成与维护方向：随着企业引入机器视觉系统增多，系统集成和维护人员需求持续增长。能独立完成系统安装、调试、优化以及故障排查工作的人员竞争力高。
应用领域相关方向：机器视觉在质量检测、智能制造、物流分拣等领域广泛应用，这些领域对掌握机器视觉技术的人才需求巨大。例如在质量检测领域用于产品缺陷检测；在智能制造领域助力自动化生产；在物流分拣领域实现智能分拣。
交叉融合领域：机器视觉与自然语言处理、知识推理等领域的交叉融合提供了新的就业机会，需要具备多学科知识背景的人才来推动其在复杂场景中的应用。
（二）就业难度与机遇
就业难度方面
机器视觉领域需要掌握一定的专业知识和技术技能，如图像处理、机器学习等，并且实际项目经验必不可少。对于初入职场的人来说，需要付出更多努力和时间提升竞争力才能进入该领域。
就业机遇方面
市场需求增长：随着工业自动化和智能化发展，制造业、物流、食品检测等行业对机器视觉技术的需求不断增加，为求职者提供了众多机会。例如在制造业中，机器视觉可用于产品检测、识别、分类、定位等操作，以提高生产效率、确保产品质量。
技术融合带来新机遇：机器视觉与其他技术（如人工智能、深度学习）的融合，拓宽了其应用范围，也创造了更多类型的岗位需求。
