百度全资收购美国机器视觉公司xPerception、英特尔收购机器视觉公司Itseez及Movidius、福特收购以色列机器视觉
和机器学习公司SAIPS、谷歌收购Industrial Perception并在近日发布第二代VR相机Yi Halo……

随着各大巨头公司的积极布局推进，人工智能变得越来越高级，而“人工智能的眼睛”——机器视觉的不可或缺也逐渐被凸显。

可以这样理解，没有环境识别能力的人工智能不是完整的人工智能，最多只是越来越高级的算法。而离开机器视觉，人工智能就看不见光明。

蓬勃市场凸显发展潜力

无疑，人工智能的持续推进为机器视觉带来了强劲动力，机器视觉技术现如今也已成功应用到智能工业机器人当中，并成为一项核心关键技术。随着无人机、自动驾驶、智能医生、智能安防等智能应用领域不断的突破，全球机器视觉需求增长强劲，机器视觉市场也越发的生机勃勃。

据有关资料显示，2015年全球机器视觉市场规模约42亿美元，同比增长10.5%。其中，美国是全球最大的机器视觉市场，占到50%的份额；中国市场规模达3.5亿美元，近五年复合增长率26.6%。权威机构预测，2018年全球机器视觉系统及部件市场规模达到50亿美元。

在全球发展方面，机器视觉在发达国家已经过了爆发式增长阶段，进入稳定增长期。其中美国和日本处于领先地位，机器视觉技术已较为成熟。就全球份额的分布来说，北美占全球市场份额的半壁江山，普及率高，由知名品牌康耐视及基恩士领跑。

就中国而言，机器视觉在国内起步较晚，但发展速度快，已成为继美国和日本之后的全球第三大机器视觉市场。特别是在我国适龄劳动力减少，人工成本飞速上涨，人口红利拐点的到来，以及人工智能被列入政府报告等种种因素的影响下，机器视觉无疑迎来了黄金发展期。

成本优势奠定发展基础

大浪淘金，要想在日益激烈的竞争浪潮中生存发展，独有的优势是必备条件。对从事机器视觉的企业来说，低成本便是生存发展的底气。

机器视觉产品对于硬件性能的依赖程度不高。与其他的感知传感器相比，机器视觉所采用的摄像头模组的价格更低廉，这也给机器视觉技术的应用提供了很大便利性，进一步增强了机器视觉应用的广泛性。在实际生产使用中，机器视觉技术较为成熟的产品如服务型机器人，甚至无人驾驶汽车所用摄像头模组的成本不会超过1000元。

事实上，机器视觉产品的一个摄像头模组主要由电路板、图像传感器、红外滤光片、镜头组四个主要元件，以及连接器、托架、对焦马达等辅助元件构成，其中图像传感器(Sensor)和镜头组(Lens)是决定成像效果的关键，而在通常情况下，这两者的成本占据摄像头模组总成本的70%左右。机器视觉产品的成本之低可见一斑，由此也可看到，硬件的成本不会成为机器视觉商业化的阻碍，如果技术团队能够掌握具有竞争力的机器视觉技术，其盈利能力、发展潜力将十分可观。

低成本以及巨大的市场潜力，机器视觉这个优质股，此时不入更待何时？

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