機器視覺概念在20世紀50年代提出，20世紀80年代開始逐步進入產業化，到2000年後進入快速發展期。經歷了近20年的高速增長，我們認為機器視覺仍然是一個有較強成長動力的行業，主要驅動因素來自兩個方面，一是對機器代人過程的不斷進行、二是技術進步使得更多需求得以釋放，前者的底層邏輯主要是人口紅利的消失以及人生理能力的局限性，後者的底層邏輯主要是生產過程向更高效、更精確、更優質的進化。且隨著時間推移，上述驅動因素的作用力不斷增長，使得機器視覺在智慧製造中的地位從“可選”逐步向“必選”邁進。

對經濟性和質效的追求是推動機器視覺代人的基礎動力
從經濟性來看，市場上大多數機器視覺系統單價在3-5萬元水準(主要取決於系統的複雜程度，簡單的1-3萬元，高參數或者3D系統可達20-30萬元)。在發達國家，一個典型的10000萬美元機器視覺系統應用可以替代3個年工資在20000萬美元左右的工人，投入回收期非常短，且後續維護費用較低，具備明顯的經濟性。隨著人工成本上漲、人口紅利逐步消失，對經濟性的追求將推動機器視覺滲透率快速提升。

從生產過程中的品質和效率來看，由於人眼天生的物理局限性以及人主觀的情緒波動，在高通量、高速率、高精度等的生產環境中，機器視覺優勢更加明顯，有些需求甚至只有機器視覺才能滿足。

技術進步不斷打開下游需求市場空間
機器視覺技術從1980s開始逐步產業化，經歷了基於PC的視覺系統、模式視覺系統、條碼掃描視覺系統、視覺感測器，發展到目前最先進的結合AI以及深度學習的3D視覺系統，技術的持續進入不斷釋放下游需求，推動機器視覺行業成長。

以全球機器視覺龍頭康耐視為例，基於在條碼掃描、3D機器視覺以及AI和深度學習等方面的技術進步，其近年來在物流、生物科學等領域的收入快速增長，2018年康耐視將自己的目標市場空間從29億美元上調到了35.5億美元，且未來還有進一步上調的潛力。

展望未來，機器視覺行業主要有幾個發展趨勢：1)更多更快的圖像資料傳輸、更先進的軟體演算法帶來實現數位化、即時化和智慧化的性能提升;2)硬體性能的提升(更高解析度、更快掃描率等)和產品軟體價格的下降推動機器視覺滲透率提升;3)產品向著小型化、集成化發展。(責編：June)