机器视觉（MachineVision，MV）是人工智能正在加快速度进行发展的一个分支。
随着人工智能技术兴起以及边缘设备算力的提升，机器视觉的应用场景继续扩展，并催生了巨大的市场
2016-2019年，全球机器视觉市场规模逐步扩大，至2019年突破100亿美元，达到102亿美元。
2020年，受新型冠状病毒肺炎疫情影响，全球供应链中断，项目停摆，给全球机器视觉行业带来了冲击，市场规模下降至96亿美元。
我国机器视觉相关融资额整体呈增长态势，2020年达到93.04亿元，创下历史上最新的记录随技术的加快速度进行发展，机器视觉下游应用领域不断拓展。
据GGII预测，机器视觉产业未来三年，复合增速接近24％，是巨大的蓝海市常
根据MarketsandMarkets的预测，预计到2025年全球机器视觉市场规模将突破130亿美元；2026年将接近140亿美元。
国内机器视觉行业加快速度进行发展，中国正在变成全球机器视觉发展最活跃的地区之一，预计到2026年我国机器视觉市场规模将突破300亿元。
近年来，我国先后出台了促进人机一体化智能系统、智能机器人视觉系统和智能检测发展的政策文件，机器视觉领域玩家不断增多，特别是2017-2020年，每年新增公司数均超过600家。
目前，我国很多类型的机器视觉企业已超过4000家；进入中国的国际机器视觉品牌已超过200家。
根据中国机器视觉产业联盟对其会员单位做的统计多个方面数据显示，2019年中国机器视觉行业销售额首次超过百亿，达到103亿元，增速超过20%。
国际机器视觉市场的高端市场主要被美、德、日品牌占据。其中康耐视和基恩士作为全球机器视觉行业的两大巨头。
外资企业技术先进、管理模式成熟，具备从核心硬件到系统集成的产业链优势，牢牢占据中高市场，份额和利润水准较为稳定。
中国机器视觉的中高端市场也被这些有深厚行业背景的国际巨头占据，国产化率低。
由于现阶段国内传感器等核心零部件企业规模孝数量少、水平较低，部分关键零部件仍需依靠海外进口，国内企业仍多以系统集成为主，规模体量和外资相比仍有较大的差距，尚未出现有主导地位的龙头企业。
随着经济的发展，我国人口红利优势急速消退，劳动力结构也在逐步发生明显的变化，国内就业人口数量增长放缓、老年人口占比上升，中国人口结构老龄化将成为一个不可逆转的趋势。
而伴随着人口老龄化速度的加快，劳动力供给的紧张局面持续加剧，用工成本不断上升。
相比人类，视觉机器视觉在精确性、速度性、适应性、客观性、重复性、可靠性、效率性、信息集成方面优势明显。
目前移动终端产品的中框外观检测仍然依靠人工目检，实际作业时，往往需要检测出0.03毫米大小的缺陷，而一根头发丝的直径，一般也有0.04毫米。
传统视觉检测只能识别出缺陷，无法对缺陷进行分类，只可以通过缺陷尺寸大致推测缺陷种类。
随着工业自动化技术向智能化方向发展，中国工业机器视觉产业正迎来春天，不断推动产品和技术升级。
作为全球制造业中心，中国已变成全球机械消费第一大国，但由“制造大国”向“制造强国”的转变仍任重而道远。
我国智能制造装备产业体系转型和技术提升的市场空间巨大，机器视觉行业将因此受益。
“十四五”期间，中国将进一步深化产业体系调整，推进制造业的科学技术创新和智能制造水平，着力从要素驱动向技术及创新驱动转变。
通过强化研发、设计能力，提高配套能力、基础工艺、基础材料、基础元器件的研发和系统集成水平，促进细分市尝专业化分工和集群发展，推动先进装备制造业和高新技术产业从以组装为主向自主研发制造为主转变。
如今，中国慢慢的变成了世界机器视觉发展最活跃的地区之一，应用场景范围其应用场景范围涵盖了工业、农业、医药、军事、航天、气象、天文、科研等国民经济的各个行业。
重要原因是中国慢慢的变成了全球制造业的加工中心，高需求的零部件加工及其相应的先进生产线，使许多有国际领先水平的机器视觉系统和应用也进入了中国。
而随着国内制造升级，全球高端制造产能向我国转移，将同步提高对高端精密机器视觉设备的需求。
天准科技：以机器视觉为核心技术，专注服务于工业领域客户，帮助工业公司实现数字化、智能化发展。
2020年1-9月，天准科技实现盈利收入43227.08亿元，同比增长46.57%；归属于上市公司股东的净利润1778.34亿元，同比增长15.34%。
矩子科技：主业从事机器视觉设备业务，产品最重要的包含光学检测设备、控制线缆组件及控制单元等，依托强大的自主研发实力，目前已成为机器视觉设备龙头供应商。
公司技术实力国内领先，拥有自主知识产权的软件算法、光学设计以及软硬件相结合的机器视觉系统，已成为苹果、小米、华为、VIVO等有名的公司或其代工厂的机器视觉设备供应商。
2020年前三季度，矩子科技营收达3.44亿元，同比增长13.73%；实现净利6833.84万元，同比增长3.61%；
基于机器视觉技术的外观缺陷检验测试，实现针对FPC整张光板的检测设备向日本旗胜小批量供货，针对FPCA单品的检测设备完成样机研制并送样检测，迈向非标化和定制化程度更高的市场，增长潜能蓄势待发。
2020年上半年，燕麦科技实现营业收入9896.55万元，较上年同期增长4.93%；归属于上市公司股东的净利润3261.77万元，较上年同期下降9.4%。
机器视觉的应用已经从最初的汽车制造领域，扩展至如今消费电子、制药、食品包装等多个领域实现广泛应用。
当前人机一体化智能系统发展如火如荼，为社会带来持续不断的动能。无论是“中国制造2025”还是“工业4.0”不能离开人机一体化智能系统，离不开机器视觉，而机器视觉技术必将作为智能制造领域的“智慧之眼”持续不断的发展进步。关键字：人工智能引用地址：中国机器视觉市场的现状及发展前景
随着人工智能（AI）应用的快速地发展，视觉AI成了各家技术公司逐鹿的主战场。基于机器学习，网络边缘的视觉AI设备能根据AI推理，完成物体探测、人脸识别、图像分析等多种智能视觉任务，为用户所带来全新的体验。 不过如果置身视觉AI这个“战场”，企业你就会深切地体会到，这是一场艰难的“战斗”。主要的挑战来自于以下几个方面： • 在边缘设备中完成AI推理，既需要充足的算力，并且要满足成本、体积、功耗、安全等诸多约束条件，产品和方案的设计难度不小。 • 视觉AI市场总量虽然不小，但是“碎片化”现象严重，据不完全统计，目前市场上有70多种相关视觉用例，但是无法用统一的方案去应对。 • 快速演进的AI 技术也是一个烦恼，一直在变化的算法、
应用开发化繁为简 /
首先，和人工智能对于工程的影响是非常直接和明显的，从大的层面来看，影响大多数表现在三个方面，其一是在技术层面上的影响，软件工程在整体的技术体系结构上将逐渐向大数据和人工智能转换，大量的软件开发和设计将以大数据和人工智能平台为基础来展开，所以对于软件设计和研发人员来说，积极拥抱大数据和人工智能技术是很重要的。 其二是在模式上的影响，软件工程的模式涉及到设计模式、开发模式、交付模式和运维模式等多个角度，在大数据和AI时代，这些模式将产生深刻的变化。 软件的设计模式将基于技术平台和行业场景来展开，开发模式将全面迁移到云计算、大数据、人工智能平台上，比如基于PaaS来进行软件开发将是一个大的发展的新趋势，而交付模式
今天我们的机器已经可以帮助人类做很多事情，比如在工厂与人类一起工作，进行，让医生和病人实现远程连接等等。未来，有了的助力，机器人能为人们做更多的事，让人们的工作和生活更加智能和便利。 让AI注入机器人 AI技术能够在两个维度促进机器人技术的进展，推动实现未来生活的愿景。一种原因是静态的，用AI提升机器的智能，比如认知能力；另一方面是动态的，用AI提升机器人的物理运动能力。 而且AI和机器人技术将是相辅相成的。AI能赋予机器像人类一样观看、说话、思考、甚至玩游戏的能力，让机器能基于数据做预测；机器人则能将虚拟的计算与实时的物理运动相连接。 对比20年前的生活，计算彻底颠覆了我们工作、生活和休闲的方式。那么在这样一
作为智能汽车AI视觉算法系统最主要的传感器之一，摄像头除了作为人眼的延伸，需要看得清之外，更需要看得准。因此，如何逐步提升摄像头的性能，进而提升整个AI视觉算法在环境感知过程中的准确性，成了业界共同关注的问题。 目前来看，仅仅依靠摄像头制造工艺的一致性及摄像头在车上安装的一致性，已经很难满足AI视觉算法对于摄像头精度的要求。比较之下，通过在摄像头生产的基本工艺中进行内参标定，能更好地提升AI视觉算法精度，故而正慢慢的变成为解决此类问题的重要手段之一。ADAYO华阳数码特“煜眼”技术，在生产线上就可以快速准确地标定摄像头内参，并将内参保存在摄像头内，在摄像头AA工艺上更进一步提升了摄像头的精度，来保证ADAS应用的算法精度，改善用户体
视觉算法应用 /
“因AI生爱”英特尔人工智能分享会AI+精准医疗专场成功在京举办。英特尔与来自人工智能及生命科学行业的合作伙伴浪潮、诺禾致源、爱尔眼科以及晋弘科技聚集一堂，共析精准医疗为传统医疗行业带来的深刻变革以及人工智能为精准医疗带来的革命性创新，共同推进AI在该领域的部署与应用，加速精准医疗时代的到来。 英特尔人工智能分享会AI+精准医疗专场在京举行 随着大数据、云计算等逐渐应用于医院临床业务，人工智能也正在为医疗行业带来革命性的改变。不断的提高的计算力极大的提高了医疗领域的数据分析能力和诊断水平，结合算法的优化以及机器学习/深度学习技术，AI将极大的提升医疗诊断的速度与精准度，有力的推动精准医疗领域的创新与进步。
在今年国内最大的消费电子展中国家电及消费电子博览会(以下简称“AWE”)上，互联网电视品牌暴风TV，传统家电品牌长虹、TCL、 海信 等都带来了各自的 人工智能 电视产品。一时间仿佛电视届的换机潮呼之欲出。下面就随嵌入式小编共同来了解一下相关联的内容吧。 AI电视遍地开花 在这届的AWE展上，AI电视似乎遍地开花。 号称全球首款AI电视创造者的暴风，在这次展会上展出的电视新品是基于 人工智能 助手暴风大耳朵的人机交互，其区别于其他互联网电视品牌基于遥控器的语音操控，可以精准实现5米内的人声远讲对话，并支持模糊语义识别和深度语义理解。 为了迎接马上就要来临的2018年世界杯， 海信 在AWE发布的U 7系列电视也深
这是一个能够让AI安防公司充分的发挥专长的特殊公共场景。 一则北京卫健委在昨天发布的简短声明，让整个微博掀起了对「用技术整治各类贩子」的叫好声。 「北京30余家重点医院将共享 2017 年以来被公安机关处罚的 2100 余名号贩子的头像信息，身份证信息等等。 未来这些人一旦进入医院，系统就能立刻监控到这些号贩子。」 对这个决定，隔着屏幕都可以感觉到大部分网友拍手称快的激动表情，而「建议在全国进行推广」「干得漂亮」等相关评论均获得了高点赞数。 只不过，这一次倒没多少人对「人脸识别」这项技术本身啧啧称奇，（毕竟在公共安防领域的应用已经很成熟，比如「张学友演唱会三抓逃犯事件」，有谁不知道…），而是纷纷怒赞「这一次是真的把技术用对了
前言 早在1984年，美国卡梅隆大学就启动了无人驾驶ALV项目。自此，人工智能技术开始在无人驾驶领域试水应用，同时，逐渐形成了无人驾驶最基本的控制策略。 随着自动驾驶有关技术的进一步成熟，尤其是深度学习的应用，同时还有汽车电动化浪潮席卷而来，2015年开始掀起了无人驾驶浪潮。在Google、国内百度的引领下，无人驾驶勇于探索商业模式的公司如雨后春笋般出现，传统汽车OEM及零部件也纷纷入局。 然后，在经历了几年研发验证，以及遭遇2018年资本寒冬，大家开始对无人驾驶落地预期回归理性。2019年Gartner新兴技术成熟度曲线级别技术处于泡沫幻灭期。 现在，随着无人驾驶整个产业上、下游形成共识下的加大研发投入，以及政
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和机器学习应用的发展
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