一、行业需求方面
制造业转型升级需求
随着我国制造业向数智化转型升级，工业企业技术改造强烈，全国规上工业企业技术改造经费支出自2017年开始连续正增长，这一趋势利好机器视觉设备在下游工业现场的渗透率增加。机器视觉在国内更多应用于工业自动化，如大型的PCB生产工厂。在工业生产中，机器视觉可对生产线上的产品进行拍照提取有效信息进行判断，用于定位、尺寸测量、OCR/OCV、特征有无等领域，制造业的转型升级将带动机器视觉应用场景的拓展和渗透率提升，从而增加对机器视觉工程师的需求。
新兴行业的需求潜力
机器视觉是新兴行业，新兴的应用场景不断涌现。例如在智能城市概念下，视觉系统将被大量部署用于交通状况的监控和车牌识别，这需要机器视觉技术的支持，进而需要相关工程师参与项目的开发与实施。像亚马逊正在测试的无人商店，利用机器视觉相机、传感器和RFID标签完成购物流程，未来零售商可能会积极拥抱这种视觉技术，这也将创造对机器视觉工程师的需求。
二、薪资待遇方面
整体薪资水平较可观
薪资范围
8K – 10K
9.0%
10K – 12K
9.0%
12K – 15K
16.0%
15K – 20K
35.0%
20K – 30K
23.0%
6.0%
从以上数据可以看出，机器视觉工程师的薪资待遇在多个区间分布，且在较高薪资区间（15K – 20K、20K – 30K）占比较大，整体薪资水平较为可观，反映出这个岗位在市场上的价值，也从侧面体现出其较好的发展前景。
三、职业发展空间方面
技术发展带来的拓展性
机器视觉行业目前在向AI人工智能方向和深度学习上面靠拢。对于机器视觉工程师来说，有机会学习和应用这些前沿技术，可以在技术深度和广度上不断提升自己，例如在图像处理能力上向超高精度发展。这样可以从传统的机器视觉工作拓展到更具挑战性和创新性的项目中，如开发更智能、精准的检测或识别系统。
岗位职能的多样性
在机器视觉领域就业方向多样，主要分为销售人员、实验室图像算法编写人员、现场调试人员和售后人员、全套跟项目人员等。不同岗位职能对人员的要求有所差异，如实验室图像算法编写岗位对个人的图像处理能力要求非常高，多由有经验的技术人员或研究生担任；现场调试和售后岗位要求个人有很强的代码理解能力，能根据现场情况对代码进行微调。这为不同技能和背景的工程师提供了多种职业发展路径，可以根据自己的优势和兴趣选择不同的岗位方向，并在各自的方向上不断晋升，如从普通调试人员晋升为项目主管等。
四、竞争压力方面
人才供需现状
虽然目前视觉工程师数量不少，但优秀的工程师并不多。一方面，行业处于上升阶段，需求在不断增加；人才的供给在质量上还存在不足。这意味着对于有能力、有技术实力的机器视觉工程师来说，竞争压力相对较小，更容易在行业中脱颖而出，获得更好的发展机会。随着行业的发展和更多人涌入这个领域，也需要不断提升自己的技能以保持竞争力。
企业竞争格局影响
在机器视觉领域，做产品类的公司有海康这样的巨头存在，做设备类的公司面临竞争激烈的情况，标准机针对具体行业需要电气和视觉技术有一定深度，非标机项目获取难度增大。但从就业角度看，这种竞争格局也促使企业更加重视人才，对于机器视觉工程师来说，如果能够在特定领域（如特定行业的标准机视觉技术）积累足够的经验和技能，也能够在企业竞争中有自己的立足之地，并随着企业的发展而获得较好的职业发展前景。
