机器视觉将不会是人工智能的下一个前沿领域　　2015年12月7日，国外科技网站Venturebeat公布文章称之为，人工智能在过去一年里具有强大的发展，给人们带给更加多的益处。而未来，机器视觉将不会是人工智能的下一个前沿领域。

机器视觉技术如今已顺利应用于到了工业机器人当中，并沦为一项核心关键技术。无人机、自动驾驶、智能医生、智能安防等应用领域大大突破，全球互联网和半导体巨头争相布局，表明出有智能图像处理将是下一个竞技场，也许意味著机器视觉技术步入黄金发展时期。

　　巨头屡屡布局机器视觉，智能生活下一竞技场繁华首演。继上月亚马逊、英特尔并购欧洲、俄罗斯顶级计算机视觉团队后，机器视觉战局一城一城：Facebook、谷歌联手VisionLabs顺利研发出有标准化的开源计算机视觉研发平台。　　机器视觉沦为科学前沿，主要不受三方面因素增进：　　首先，工业生产线上人眼在精准度、效率方面已无法符合产业升级的拒绝，对于不能观测物体、高精度产品,不能依赖机器视觉。人工成本下降、用工荒等原因也在倒逼机器人工业的发展。

其次，人工智能、无人驾驶等消费市场需求末端对机器视觉技术拒绝更为严苛，算法更为冗长多变，运用在工业生产线上的有数技术无法符合。这个因素也是当今机器视觉的仅次于发动机。最后，工业4.0、智能生产等政策环境将机器视觉流经国家战略的核心部分。

　　机器视觉的市场规模及应用于场景　　机器视觉快速增长很快，我国增长速度仅次于。2015年全球机器视觉市场规模大约42亿美元，快速增长10.5%。美国占到比50%，日本紧随其后。

我国跟上较早，但发展很快,2015年市场规模约3.5亿美元，增长速度为全球首位，大约22.2%。2016-2020年中国生产将促成机器视觉保持20%的增长率，远高于全球的8.4%平均水平。半导体、电子制造占到机器视觉比重46.4%，汽车、制药占到比10.9%、9.7%。

　　1、工业生产　　一个典型的工业机器视觉应用于系统，还包括数字图像处理技术、机械工程技术、控制技术、光源灯光技术、光学光学技术、传感器技术、仿真与数字视频技术、计算机软硬件技术、人机接口技术等。

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