觉在当今制造业中发挥着越来越重要的作用。这从近两年各视觉产品厂商铺天盖地的订单和持续高速增长的营业额就可以看出来。
总的来说，我们都认为通常能提供机器视觉产品和系统解决方案的玩家应该是视觉领域的专业品牌。而在众多传统工业自动化中，能够提供专业解决方案的机器视觉公司并不多。
不知道大家有没有注意到，最近有一批传统的自动化系统供应商，像讨论一样，扎堆布局布视觉产品。 但从产品和设备的使用来看，我们可能更关心的是在性能、成本、应用体验等方面会给用户带来的影响和改变。通过整合“两个世界”的机器视觉和自动控制技术。 而这，还得从目前市场上主流的机器视觉系统说起。 说实话，虽然目前主流的机器视觉技术看起来已经很牛逼了，但实际上它们在设备体系上基本上是相对独立的，有时候甚至可以说是非常封闭的。产品与控制系统之间的接口极其有限，没有信息和数据的相互共享。 事实上，从某种程度上来说，在设备生产线中集成和使用视觉技术的难度更大，因为用户不仅需要同时操作和维护两套独立的控制系统，而且还要为两个系统之间的各种(实时)数据交互投入大量的人力、硬件和时间成本。 尤其是在当前的工业制造过程中，需要使用视觉技术的环节越来越多。除了帮助识别和收集产品信息，还需要直接参与各种实时的机器控制。系统的双重复杂性大大提高了机器视觉的应用门槛。
从这个意义上说，虽然整合机器视觉的方向是明确的，但是这项技术的成熟和普及一定不是一朝一夕、立竿见影的，而应该是一个循序渐进的演变过程。