机器视觉是人工智能领域一个正在快速发展的分支，即用机器代替人眼来做测量和判断，是通过光学的装置和非接触的传感器，自动接收和处理真实物体的图像，以获得所需信息或用于控制机器人运动的装置。随着人工智能的广泛应用，机器感知和模式识别需要更有效地结合。人工智能是通过机器人实现人类智能，机器用友智能处理功能就必须具有欣喜感知能力，因此机器感知格外重要。

机器视觉是千亿级别的赛道。下游应用中，消费电子市场空间可达千亿级别，半导体 和汽车是两个百亿级别的市场。3D工业机器人市场空间也在百亿级别。 此外还包括物 流、医药、印刷、食品包装、纺织等多个长尾市场。 • 国产厂商的机会来自于两个方面，第一是对价格昂贵、本土化程度一般的国外巨头产 品的替代，第二是借助对应用场景匹配度更高的算法和机器人部件提升渗透率。

机器视觉（Machine Vision，MV）是人工智能正在快速发展的一个分支。根据美国制造工程师协会（SME）机器视觉分会和美国机器人工业协会（RlA）自动化视觉分会对机器视觉的定义，机器视觉是通过光学的装置和非接触的传感器，自动地接收和处理一个真实物体的图像，以获得所需信息或用于控制机器人运动的装置。一个典型的机器视觉应用系统包括图像捕捉、光源系统、图像数字化模块、数字图像处理模块、智能判断决策模块和机械控制执行模块。

机器视觉：高质量替代人眼，立足电子、汽车等向多个领域拓展机器视觉的主要功能为捕获并处理图像，为设备执行提供操作指导，具有识别、测量、定位和检测四项重要功能，目前主要应用于消费电子和汽车等领域，未来有望向物流、食品等方向拓展。

人工智能（Artificial Intelligence,AI）又称机器智能，是指由人制造出来的机器所表现出来的智能，即通过普通计算机来模拟人的某些思维过程和智能行为（如学习、推理、思考、规划等），使计算机能实现更高层次的应用。其研究范围主要包括自然语言处理、知识表现、智能搜索、推理、规划、机器学习、知识获取、组合调度问题、感知问题、模式识别、逻辑程序设计软计算、不精确和不确定的管理、人工生命、神经网络、复杂系统、遗传算法等领域，并实际应用于机器视觉，指纹识别，人脸识别，视网膜识别，虹膜识别，掌纹识别，专家系统，自动规划，智能搜索，定理证明，博弈，自动程序设计，智能控制，机器人学，语言和图像理解，遗传编程等领域。