（一）市场规模方面
预计未来几年，机器视觉市场将保持快速增长，市场规模有望达到数百亿元人民币。其增长趋势随着技术的不断进步和应用领域的不断拓展而持续向好。在智能制造、智慧城市、智慧交通等领域，机器视觉将有更广阔的应用前景。例如在智能制造中，其可作为机器人的“眼睛”发挥重要作用，随着智能制造相关政策的推动，机器视觉在其中的需求会不断增加；在智慧城市建设中，机器视觉技术可用于城市监控、环境监测等方面；在智慧交通领域，可以应用于交通流量监测、违章行为识别等场景等。
（二）技术创新方面
三维视觉技术：利用三维重建、点云处理等技术，实现对物体形状、位置、姿态等信息的感知和理解，从而拓展机器视觉的应用领域。例如在工业生产中，对于一些复杂形状的零部件检测，可以通过三维视觉技术获取更全面准确的信息，进行更精确的质量检测和尺寸测量等。
多模态融合技术：将图像、文本、语音等多种模态信息进行融合处理，提高机器视觉系统的综合感知能力和智能化水平。如在智能安防领域，结合图像与语音等信息，可以更智能地判断异常情况并及时预警。
深度学习技术：通过构建多层神经网络模型，实现对图像、视频等数据的自动特征提取和分类识别，提高机器视觉的准确性和效率。在医疗影像诊断领域，深度学习加持的机器视觉可以辅助医生进行病灶检测、病理分析等，提高医疗诊断的准确性和效率。
（三）行业需求方面
客户需求特点：
客户对机器视觉系统的精度和效率要求越来越高，需要系统能够快速、准确地识别和定位目标。
希望机器视觉系统能够实现智能化、自动化生产，提高生产效率和产品质量。
要求机器视觉系统具备多种功能，如检测、识别、定位、测量等，并且能够与其他设备和系统实现无缝集成。
不同行业和不同客户对机器视觉系统的需求存在差异，需要系统能够根据实际需求进行定制化和个性化开发。
应用场景拓展：
医疗影像诊断：机器视觉在医疗影像诊断领域具有巨大潜力，如辅助医生进行病灶检测、病理分析等，提高医疗诊断的准确性和效率。
自动驾驶：在自动驾驶领域具有广泛应用前景，如道路识别、车辆检测、行人识别等，是实现自动驾驶的关键技术之一。
工业质检：可以应用于工业生产线上的自动质检，如零件尺寸测量、表面缺陷检测等，提高生产效率和产品质量。
智能家居：可应用于智能家居领域，如人脸识别门禁系统、智能安防监控等，提高家居生活的便捷性和安全性。
二、机器视觉就业情况
（一）就业岗位类型
销售人员：负责推广机器视觉相关的产品和服务，需要对机器视觉的技术和产品有一定了解，能够向客户清晰地介绍产品的功能和优势等。
实验室图像算法编写：这个岗位对个人的图像处理能力要求非常高，在很多企业中由老技术人员和研究生担任。一般要求3年经验或者研究生毕业等具备很强的算法编写能力，主要进行图像算法的开发和优化等工作。
现场调试人员和售后：要求个人有很强的代码理解能力，能够根据现场的情况对代码进行微调，这类岗位对于实际的代码编写能力要求较低，更看重能否快速识别代码和解决问题，这类岗位更多在大型企业中或者跨国企业中。
全套跟项目人员：主要存在于小企业中，由于小企业接到的单子的难度和工作量不大，往往只需要1 – 2个人就可以完成整个项目。
（二）就业竞争力
随着机器视觉的应用越来越广泛，就像PLC曾经从资料稀缺到极度普及一样，机器视觉也处在高速推广时期。相对只会传统技术（如只掌握PLC）的人员，掌握机器视觉技术的人员竞争力会更大。目前学习资料和资源也在不断丰富，对于想要进入这个行业的人来说是一个很好的机会。如果从应用层面入手学习机器视觉，做项目开发设备，完成实际的生产任务相对来讲还是比较简单的，可以从熟悉一款视觉库开始，进而触类旁通。
由于机器视觉行业中实验室图像算法编写岗位等对技术能力要求较高，如果想要在这个领域有更好的职业发展，如进入高端研发岗位，需要不断提升自己的技术水平，包括对图像处理能力、深度学习等相关知识的掌握等。并且行业内一些高端岗位可能还需要具备一定的工作经验或者高学历背景等。
机器视觉未来发展前景广阔，在就业方面也有较多机会，不过要想在这个领域获得较好的职业发展，还需要根据不同岗位需求提升相应的能力。
