（一）起步較晚但發(fā)展迅速

國內(nèi)機器視覺起步相對較晚，早期主要是代理商代理國外品牌產(chǎn)品。但隨著中國制造2025概念的推進，近年來發(fā)展速度加快，大批國內(nèi)優(yōu)秀品牌迅速崛起，不過行業(yè)集中度仍不高，在規(guī)模上目前還難以與國外主流公司產(chǎn)品競爭。

（二）應(yīng)用領(lǐng)域不斷拓展

工業(yè)制造領(lǐng)域：最初機器視覺在工業(yè)制造領(lǐng)域應(yīng)用，用于產(chǎn)品生產(chǎn)過程中的檢測，采集產(chǎn)品數(shù)據(jù)，控制生產(chǎn)過程，提高產(chǎn)品質(zhì)量。例如在一些大型的PCB生產(chǎn)工廠率先得到應(yīng)用，很多流水線上高重復(fù)度工作依靠機器視覺系統(tǒng)設(shè)備完成，像產(chǎn)品缺陷檢測、自動化生產(chǎn)等方面發(fā)揮重要作用，大大提高了檢測精確度和工作效率，并且在一些對于人工來說比較危險的工作環(huán)境中可替代人工勞動力。

其他領(lǐng)域：隨著其客觀性、精確性、重復(fù)性以及成本低等優(yōu)勢被發(fā)現(xiàn)，機器視覺的應(yīng)用領(lǐng)域逐漸拓展到更多行業(yè)，但相對成熟的自動化產(chǎn)品質(zhì)量以及技術(shù)含量偏低。

二、機器視覺的就業(yè)前景

（一）多方向的就業(yè)崗位

研發(fā)與應(yīng)用方向：

機器視覺算法研發(fā)：需要扎實的數(shù)學(xué)基礎(chǔ)、計算機編程能力以及對機器視覺技術(shù)深入理解。隨著人工智能、深度學(xué)習(xí)等技術(shù)發(fā)展，對創(chuàng)新和研發(fā)能力要求更高。

圖像處理軟件開發(fā)：要求人員能夠進行圖像處理相關(guān)軟件的開發(fā)，掌握相關(guān)開發(fā)工具和算法。

光學(xué)系統(tǒng)設(shè)計：設(shè)計機器視覺中的光學(xué)系統(tǒng)，確保獲取高質(zhì)量圖像。

系統(tǒng)集成與維護方向：

系統(tǒng)集成：隨著企業(yè)引入機器視覺系統(tǒng)增多，系統(tǒng)集成人員需求增加。他們需要掌握系統(tǒng)基本原理、硬件設(shè)備、軟件平臺，能夠獨立完成系統(tǒng)的安裝、調(diào)試、優(yōu)化等工作。

系統(tǒng)維護：要具備故障排查能力，能夠?qū)C器視覺系統(tǒng)進行日常維護和優(yōu)化，保證系統(tǒng)穩(wěn)定運行。

應(yīng)用領(lǐng)域相關(guān)崗位：在質(zhì)量檢測、智能制造、物流分揀等領(lǐng)域，機器視覺技術(shù)被廣泛應(yīng)用。例如在質(zhì)量檢測中進行產(chǎn)品缺陷檢測，在物流分揀中實現(xiàn)智能分揀等，所以在這些行業(yè)中具備機器視覺技術(shù)應(yīng)用能力的人才有廣闊就業(yè)前景。

培訓(xùn)和教育方向：隨著機器視覺技術(shù)的普及，對技術(shù)培訓(xùn)和教育咨詢等工作的人員需求增加，為就業(yè)提供了新機會。

復(fù)合型人才相關(guān)崗位：機器視覺技術(shù)與物聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)等技術(shù)融合帶來新機遇。具備跨學(xué)科知識和技能（如機器視覺、物聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)等）的復(fù)合型人才競爭力更大，可在相關(guān)融合項目或企業(yè)中就業(yè)。

（二）人才需求特點與挑戰(zhàn)

高技能要求：如在算法編寫崗位，對個人的圖像處理能力要求非常高，多由老技術(shù)人員和研究生擔(dān)任，通常要求3年經(jīng)驗或者研究生畢業(yè)等具備很強算法編寫能力。而現(xiàn)場調(diào)試和售后崗位，要求有很強代碼理解能力，能根據(jù)現(xiàn)場情況對代碼微調(diào)。

行業(yè)處于上升期帶來的機遇與競爭：行業(yè)處于上升階段，就業(yè)機會增多，但由于發(fā)展迅速，人才競爭也日益激烈。企業(yè)間對掌握核心技術(shù)（如軟件算法編寫）的人才爭奪加劇，同時高素質(zhì)的技術(shù)、創(chuàng)意、管理、市場人才相對有限，構(gòu)成了人才進入行業(yè)的壁壘。