機器視覺是人工智能正在快速發展的一個分支，其核心思想是用機器代替人眼來進行測量和判斷。機器視覺行業主管部門包括國家發展和改革委員會、工業和信息化部等，這些主管部門通過制定行業發展規劃、政策法規等對行業發展方向進行宏觀調控。
同時，機器視覺行業協會如中國自動化學會、中國機械工業聯合會等也在引導行業發展、研究行業發展現狀、國內外技術的交流與合作等方面發揮著重要作用。
機器視覺技術廣泛應用于電子制造、平板顯示、汽車制造、印刷包裝、半導體生產等多個傳統領域。在這些領域中，機器視覺技術能夠實現對生產過程的實時監控和質量控制，提高生產效率和產品質量。
除了傳統領域外，機器視覺技術還在醫療影像分析、智慧物流、智能制造等新興領域得到廣泛應用。這些新興領域為機器視覺技術提供了更廣闊的市場空間和更多的應用場景。
全球市場：根據中研普華產業研究院發布的《2025-2030年機器視覺產業深度調研及未來發展現狀趨勢預測報告》分析顯示：2024年，全球機器視覺和視覺引導機器人市場規模達到188.8億美元，預計在2024至2029年期間，該市場將以7.2%的復合年增長率增長。
中國市場：近年來，中國機器視覺市場規模持續擴大。據中國機器視覺產業聯盟(CMVU)發布的報告，中國機器視覺市場銷售額從2021年的240.4億元攀升至2023年的311.5億元，年均復合增長率高達13.8%。另有數據顯示，2023年中國機器視覺市場規模約為225.56億元，預計2024年將達到251.84億元。內外資品牌的競爭日益激烈，國產份額在某些產業鏈環節已領先于外資。
全球機器視覺市場競爭格局多元化，既有國際知名的大企業如康耐視、基恩士等，也有眾多國內優秀的機器視覺企業如海康機器人、華睿科技等。這些企業在技術研發、產品創新、市場拓展等方面展開激烈的競爭，推動了機器視覺技術的不斷進步和應用領域的拓展。隨著國內機器視覺技術的不斷進步和產業鏈的完善，越來越多的國內企業開始替代進口產品，并在國際市場上展現出強大的競爭力。
機器視覺技術不斷創新和升級，包括深度學習、三維視覺、邊緣計算等前沿技術的應用，提高了機器視覺的識別精度、處理速度和適應性。這些新技術為機器視覺技術提供了更強大的算法和計算能力，使其能夠處理更復雜、更精細的圖像識別任務。
機器視覺技術已廣泛應用于電子制造、平板顯示、汽車制造、印刷包裝、半導體生產等多個傳統領域，在這些領域中，機器視覺技術能夠實現對生產過程的實時監控和質量控制，提高生產效率和產品質量。此外，機器視覺技術還在醫療影像分析、智慧物流、智能制造等新興領域得到廣泛應用，為這些領域提供了更廣闊的市場空間和更多的應用場景。
市場規模持續擴大：隨著工業自動化和智能制造的不斷發展，對機器視覺技術的需求將持續增長，特別是在汽車、半導體、新能源等領域，機器視覺將發揮更加重要的作用。
技術進步與創新加速：深度學習、三維視覺等前沿技術的不斷發展和應用，將推動機器視覺技術的識別精度、處理速度和適應性進一步提升。
應用領域不斷拓展：除了傳統領域外，機器視覺技術還將在新興領域如醫療影像分析、智慧物流等方面得到更廣泛的應用。
國產化趨勢加速：隨著國內機器視覺技術的不斷進步和產業鏈的完善，越來越多的國內企業開始替代進口產品，并在國際市場上展現出強大的競爭力。
機器視覺行業具有廣闊的發展前景和巨大的市場潛力。隨著技術的不斷創新和市場的不斷擴大，機器視覺將在智能制造和自動化生產中發揮更加重要的作用。
想要了解更多最新的專業分析請點擊中研普華產業研究院的《2025-2030年機器視覺產業深度調研及未來發展現狀趨勢預測報告》。
研究院服務號
中研網訂閱號