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二、机器视觉检测设备行业前景
（一）技术发展方面
人工智能深度应用
人工智能（AI）技术将在机器视觉行业中得到深度应用。AI技术的运用，将使机器视觉具有超越现有解决方案的能力，胜任更具有挑战性的应用，使机器思考得更像人类。过去十年的一些发展使得在机器视觉中应用深度学习技术成为现实，例如ViDiSystems公司（2017年4月被康耐视公司收购）开发的深度学习工业图像分析软件ViDiSuite，基于最先进的机器学习算法，可完成缺陷探测、零件定位、分类等任务中的诸多艰巨挑战。
产品形式转变
基于嵌入式的产品将取代板卡式产品。随着计算机技术和微电子技术的迅速发展，嵌入式系统的应用领域越来越广泛，嵌入式操作系统开发的产品可靠性高、可维护性好、易于升级换代。不过板卡式产品也并非毫无意义，相比之下，板卡式的产品需要更高的技术水平，引进板卡式视觉产品对于提升国内的机器视觉产品研发实力有很大的帮助。
（二）应用拓展方面
非工业应用增长
非工业应用或将成为机器视觉增长的关键因素。无人驾驶汽车、自动农场设备、无人机应用、智能交通系统、引导性手术和机器视觉的其他非工业用途正在迅速普及，并且通常要求机器视觉的功能不同于工业应用。例如亚马逊、阿里巴巴、京东等企业在无人商店（超市）方面的布局，未来3 – 5年内，预计会有更多零售商积极拥抱机器视觉技术，希望这种移动商店成为实体店的救星。
（三）市场格局方面
行业壁垒带来的格局稳定
机器视觉行业在技术、人才、客户、品牌、规模等方面存在较为明显的壁垒。在技术方面，设备制造属于技术密集型及科技创新型产业，融合多学术领域，技术难度大；在人才方面，对复合型专业人才要求极高且人才短缺；在客户方面，下游客户对供应商选择谨慎，进入采购体系需长时间考察且一旦进入会形成稳定合作；在品牌方面，国内市场已形成较稳定竞争格局。行业内领先企业有望凭借技术及人才优势、及品牌优势、规模优势等方面不断提升市场占有率。
