當(dāng)被問(wèn)及“當(dāng)前機(jī)器視覺(jué)技術(shù)是否已經(jīng)走向成熟”時(shí)，兩位受訪人給出了近乎一致的回答：機(jī)器視覺(jué)已進(jìn)入應(yīng)用成熟期，但仍在持續(xù)演進(jìn)之中。具體而言，圖像采集設(shè)備標(biāo)準(zhǔn)化程度高、算法平臺(tái)穩(wěn)定、部署成本下降，整個(gè)行業(yè)已經(jīng)具備規(guī)?；涞氐哪芰?，但是在軟件開(kāi)發(fā)、認(rèn)知智能與AI技術(shù)融合層面仍保持著不斷探索發(fā)展的勢(shì)頭。

TKH Vision首席產(chǎn)品官Henning Tiarks從機(jī)器視覺(jué)系統(tǒng)發(fā)展的角度認(rèn)可了技術(shù)發(fā)展的持續(xù)性，他認(rèn)為，不光是相機(jī)速度和分辨率等組件性能的不斷提升，AI軟件開(kāi)發(fā)技術(shù)也處于不斷進(jìn)步中。同時(shí)，標(biāo)準(zhǔn)化、小型化和成本優(yōu)化，讓這項(xiàng)技術(shù)得以深入更多應(yīng)用場(chǎng)景。”這說(shuō)明，技術(shù)體系趨于穩(wěn)定，意味著產(chǎn)業(yè)基礎(chǔ)已經(jīng)打牢。

Teledyne DALSA工業(yè)視覺(jué)系統(tǒng)業(yè)務(wù)發(fā)展經(jīng)理彭傳寶同樣肯定了機(jī)器視覺(jué)在硬件層面的高成熟度，但對(duì)于軟件方面，目前市場(chǎng)上真正能滿足AI、3D以及傳統(tǒng)算法并且簡(jiǎn)單易用的軟件相對(duì)很少。

可以看出，目前機(jī)器視覺(jué)的技術(shù)體系已經(jīng)趨于穩(wěn)定，基礎(chǔ)架構(gòu)已經(jīng)成熟，核心組件（如相機(jī)、光源、鏡頭、圖像采集卡）實(shí)現(xiàn)了模塊化、標(biāo)準(zhǔn)化，使得系統(tǒng)集成亦變得更加高效、可復(fù)制。但它的應(yīng)用場(chǎng)景、算法能力與系統(tǒng)整合方式，仍處于快速迭代之中。

盡管機(jī)器視覺(jué)技術(shù)在當(dāng)下的成熟度很難一概而論為成熟或趨于成熟的形容，但不可否認(rèn)的是機(jī)器視覺(jué)領(lǐng)域仍在持續(xù)不斷涌現(xiàn)新的技術(shù)突破，以滿足更為嚴(yán)苛和高難度的場(chǎng)景需求?！敖涌诜矫娴募夹g(shù)突破尤為明顯。高速和具備實(shí)時(shí)能力的新技術(shù)正在迅速涌現(xiàn)。目前，相機(jī)和圖像采集卡已經(jīng)實(shí)現(xiàn)了50至100 Gbit/s的傳輸速度，使其能夠滿足半導(dǎo)體和電子等高要求應(yīng)用的極限需求?！盚enning Tiarks舉例說(shuō)道。

隨著AI大模型的引入、多模態(tài)感知的發(fā)展、邊緣計(jì)算的普及，機(jī)器視覺(jué)正在經(jīng)歷一場(chǎng)深刻的范式轉(zhuǎn)變。盡管AI大模型在圖像生成、缺陷識(shí)別、多模態(tài)理解等方面展現(xiàn)出巨大潛力，但其落地過(guò)程卻并非一帆風(fēng)順。

AI大模型與機(jī)器視覺(jué)的融合，并非水到渠成的技術(shù)疊加?！坝绕涫窃谥圃鞓I(yè)這種強(qiáng)調(diào)實(shí)時(shí)性、穩(wěn)定性、安全性的場(chǎng)景下，AI大模型落地難度較大?！迸韨鲗氄f(shuō)道。

AI大模型的滲透給機(jī)器視覺(jué)帶來(lái)新變量，更對(duì)硬件廠商的角色提出了全新要求。過(guò)去，硬件廠商的核心競(jìng)爭(zhēng)力聚焦于傳感器、相機(jī)、圖像采集卡等物理層的設(shè)計(jì)與制造；如今，系統(tǒng)集成能力已成為決定技術(shù)落地成敗的關(guān)鍵。

面對(duì)AI大模型帶來(lái)的算力需求激增與場(chǎng)景碎片化挑戰(zhàn)，硬件廠商必須跳出傳統(tǒng)角色定位，從單一的“部件供應(yīng)商”轉(zhuǎn)型為“系統(tǒng)解決方案提供商”。這一轉(zhuǎn)變的核心在于通過(guò)軟硬協(xié)同設(shè)計(jì)，實(shí)現(xiàn)技術(shù)能力與行業(yè)需求的精準(zhǔn)匹配。

軟硬協(xié)同的背后，實(shí)際上是一套完整的系統(tǒng)思維。彭傳寶以Teledyne Dalsa自身舉例，其不僅僅是硬件廠商，更是視覺(jué)生態(tài)提供者。AI智能相機(jī)搭配sherlock8 AI視覺(jué)軟件平臺(tái)，這種軟硬協(xié)同的優(yōu)勢(shì)，可以給用戶帶來(lái)更高效率的算力體驗(yàn)。

Henning Tiarks認(rèn)為：“我們必須將機(jī)器視為一個(gè)完整系統(tǒng)，而不是單個(gè)部件的集合。因此，選擇能夠提供系統(tǒng)方案、并在分布式系統(tǒng)方面有經(jīng)驗(yàn)的合作伙伴非常重要?！?/p>

這些觀點(diǎn)揭示了一個(gè)核心趨勢(shì)：傳統(tǒng)硬件廠商的競(jìng)爭(zhēng)已從單一性能指標(biāo)轉(zhuǎn)向系統(tǒng)級(jí)能力比拼。具體而言，硬件廠商需在各個(gè)維度完成能力升級(jí)。AI時(shí)代，誰(shuí)能更全面地掌握系統(tǒng)集成能力，提供更高效地云邊端協(xié)同架構(gòu)，更有效地打通芯片-編譯-場(chǎng)景全鏈路，誰(shuí)就有望在AI大模型與機(jī)器視覺(jué)融合的大潮中占據(jù)先機(jī)。

技術(shù)的價(jià)值最終還是要回歸到商業(yè)邏輯上來(lái)。對(duì)于機(jī)器視覺(jué)而言，ROI（投資回報(bào)率）的考量尤為復(fù)雜，因?yàn)樗婕岸鄠€(gè)維度：技術(shù)成熟度、行業(yè)特性、企業(yè)規(guī)模等等。

Henning Tiarks認(rèn)為企業(yè)實(shí)現(xiàn)ROI平衡的關(guān)鍵挑戰(zhàn)在于最初的工程開(kāi)發(fā)成本，以及是否能清晰描述商業(yè)案例。他再次強(qiáng)調(diào)了系統(tǒng)化思維的重要性，為用戶提供更加易于開(kāi)發(fā)、易于集成的完整方案，從而提升商業(yè)落地的可能性。

彭傳寶則提供了另一個(gè)視角的觀點(diǎn)，即ROI平衡的最大挑戰(zhàn)在于如何解決彈性產(chǎn)線的兼容問(wèn)題。這就要求視覺(jué)方案要有非常好的方案兼容性；要更加易于使用、節(jié)省成本；最后充分利用AI技術(shù)達(dá)到很好的兼容效果。

盡管ROI是企業(yè)評(píng)估機(jī)器視覺(jué)技術(shù)落地價(jià)值的重要指標(biāo)，但它并非衡量技術(shù)價(jià)值的唯一標(biāo)準(zhǔn)。受訪企業(yè)的觀點(diǎn)共同指向一個(gè)更深層的邏輯：技術(shù)的成熟度與需求的匹配度，才是決定ROI的核心變量。未來(lái)隨著機(jī)器視覺(jué)技術(shù)成熟度大幅提升，“標(biāo)準(zhǔn)化+模塊化”普及，成本結(jié)構(gòu)也會(huì)發(fā)生根本性變化。這不僅有助于降低企業(yè)的初始投資成本，還將提高技術(shù)的可擴(kuò)展性和易用性，進(jìn)一步推動(dòng)機(jī)器視覺(jué)技術(shù)在各個(gè)行業(yè)的廣泛應(yīng)用，實(shí)現(xiàn)技術(shù)價(jià)值向商業(yè)價(jià)值的高效轉(zhuǎn)化。

過(guò)去幾年，機(jī)器視覺(jué)技術(shù)取得了顯著的進(jìn)步，從硬件設(shè)備的性能提升到軟件算法的優(yōu)化，再到系統(tǒng)集成的創(chuàng)新，這些都為行業(yè)的快速發(fā)展奠定了堅(jiān)實(shí)基礎(chǔ)。

當(dāng)下，隨著全球制造業(yè)的智能化升級(jí)需求加速釋放，AI大模型、3D成像、邊緣計(jì)算等技術(shù)的成熟，機(jī)器視覺(jué)正站在從“感知工具”向“認(rèn)知引擎”變革的關(guān)鍵節(jié)點(diǎn)。未來(lái)5～10年，這一領(lǐng)域?qū)⑷绾窝葑?？又將為行業(yè)帶來(lái)怎樣的驚喜？

一方面，跨領(lǐng)域的技術(shù)融合為機(jī)器視覺(jué)注入了新的活力。機(jī)器視覺(jué)的感知能力將從單一維度轉(zhuǎn)向多維協(xié)同，技術(shù)邊界不斷被打破。彭傳寶認(rèn)為，隨著X光、紅外、激光雷達(dá)、聲納等非可見(jiàn)光技術(shù)的加速滲透，未來(lái)機(jī)器視覺(jué)的應(yīng)用范圍將進(jìn)一步拓寬，例如海底圖像識(shí)別中水下機(jī)器視覺(jué)的應(yīng)用，以及X光技術(shù)在醫(yī)療領(lǐng)域及事業(yè)應(yīng)用等。

另一方面，從技術(shù)革新的視角來(lái)看，人工智能與深度學(xué)習(xí)的深度融合正重塑機(jī)器視覺(jué)的未來(lái)走向。機(jī)器視覺(jué)正跨越傳統(tǒng)的圖像捕捉與處理界限，向具備自主學(xué)習(xí)和智能決策的“智慧視覺(jué)”蛻變。彭傳寶指出，AI和3D算法的進(jìn)步將推動(dòng)圖像處理技術(shù)的突破，特別是在特殊材質(zhì)和透明物體的識(shí)別方面。未來(lái)，2D、3D和AI算法的深度融合將顯著提升機(jī)器視覺(jué)的智能化水平，使其能夠處理更復(fù)雜的場(chǎng)景和任務(wù)。他認(rèn)為AI技術(shù)會(huì)在未來(lái)幾年會(huì)有一個(gè)質(zhì)的提高，減少算力要求，自動(dòng)訓(xùn)練，無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)，自我生成不良圖片等。邢健飛提到光子計(jì)算和量子圖像處理等新技術(shù)將規(guī)模化應(yīng)用，為機(jī)器視覺(jué)提供更強(qiáng)大的算力支持。

技術(shù)的躍遷必然引發(fā)應(yīng)用場(chǎng)景的重構(gòu)。從技術(shù)落地與行業(yè)應(yīng)用的發(fā)展角度來(lái)看，機(jī)器視覺(jué)技術(shù)的應(yīng)用范圍不斷拓寬，Henning Tiarks預(yù)測(cè)：“在傳統(tǒng)制造領(lǐng)域，隨著相機(jī)部署的增加，機(jī)器視覺(jué)將構(gòu)建全鏈路感知網(wǎng)絡(luò)，通過(guò)實(shí)時(shí)閉環(huán)反饋實(shí)現(xiàn)工廠運(yùn)營(yíng)的全局優(yōu)化，而非局部檢測(cè)；此外，視覺(jué)技術(shù)將成為所有自主移動(dòng)設(shè)備的標(biāo)配，同時(shí)，除可見(jiàn)光之外的其他波段（如紅外、紫外等）也將從小眾走向主流應(yīng)用。