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从工业机器人、安防监控和工业检测再到虚拟现实、自动驾驶汽车、机器人、智能城市和物联网等，机器视觉在应用领域的存在感越发增强。
近年来，为了让机器更像人，能够认知事物，从而进行判定和深度学习，计算机视觉技术方法与应用发展迅速。据美国商业资讯网站6月22日来自都柏林的报道，全球机器视觉市场正处于迅速发展之中，预计到2025年年底，市值将超过192亿美元。
机器视觉技术是软件和硬件的结合，主要组成部分包括照相机、摄像头、图像传感器、视觉处理和通信设备。完备的系统能捕捉任意对象的图像，并根据质量和安全性的不同参数来分析它们。一旦与智能设备结合，如无人驾驶汽车、无人机或智能机器人等，可为设备提供操作控制，帮助其捕捉和处理图像，并测量决策所需要的各种特殊数据。
当下机器视觉技术已经渗入到我们的日常生活中，从手机里的美颜APP面目识别功能、人脸相册分类，到支付宝面部识别身份验证、储物柜人脸识别，以及工业机器人对物体准确抓取、物流机器人障碍避让等等都是运用了计算机视觉技术。
计算机视觉研究如何让计算机可以像人类一样去理解图片、视频等多媒体资源内容。例如用摄影机和计算机代替人眼对目标进行识别、跟踪和测量等，并进一步处理成更适合人眼观察或进行仪器检测的图像。近些年在海量的图像数据集、机器学习(深度学习)方法以及性能日益提升的计算机支持下，计算机视觉领域的技术与应用均得到迅速发展。
国内外众多知名机构在计算机视觉不同方向均有涉及，国内更是涌现出一批相关的明星创业团队。除了耳熟能详的Google、微软、Facebook等工业界科技巨头有所涉及之外，一些著名高校也设有专门的实验室，如斯坦福、麻省理工以及伯克利等。国内则涌现出一批以依图、商汤、旷视、云从以及格灵深瞳等为首的创业公司，技术团队核心成员大多拥有前述工业界及学术界知名机构的研究经验。
统计数据显示，整个2015年，亚太地区在机器视觉技术市场的占有率最大，这归功于该地区大规模生产实践所提供的大量机会。工业扩张，以及对创新的巨大包容力，都促进了各种技术在亚洲的繁荣与发展。中国、日本、韩国和印度都被认为是新技术浪潮即将到来的潜在新兴市场。
时至今日，机器视觉技术不仅成功应用于等多个领域，并且应用范围还在逐步扩大。已由起初的电子制造业和半导体生产企业，发展到了包装、汽车、交通和印刷等多个行业。
目前全球用户对视觉技术的飞速发展还缺乏匹配认知，行业发展必然面临挑战。此外，系统依赖的集成电路相当复杂，对制造商而言是个难题，这也限制了市场实现更平稳的增长。不过，随着机器视觉软件研究的进一步深入，对技术要求越来越高，目前市场上的机器视觉系统由于开发难、使用难、销售难等弊端，已较难满足行业需求。
对众多国内厂商来说，如何在有限的时间里，拥有核心技术、打造品牌优势，以及发掘、培养人才，既是一道困难的主观题，也是一道必须解决的应用题。而面对国外企业的先进技术和市场竞争，国内厂商企业到底应该如何把握当前的机遇与挑战？我们也同样期待他们能交出一份满意的答案。
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