機器視覺技術，正以前所未有的深度和廣度融入全球制造業的核心流程，驅動著效率與精度的革命性提升。在經歷了基礎感知能力的普及階段后，這一領域的技術演進與應用探索，呈現出更加多元和復雜的圖景。

繼上篇探討了全球知名企業對機器視覺發展趨勢的前沿洞察后，那么本篇將把視角轉向本土企業——華漢偉業、新算技術、啟源視覺。他們在國產算法平臺、AI+邊緣智能、行業定制化解決方案的提供上正在構建自己的核心優勢，在技術創新與行業需求深耕方面展現出獨特價值。

接下來，讓我們一起聽聽他們是如何全方位剖析機器視覺技術的當前成熟度、關鍵進展、應用挑戰以及未來發展趨勢，并為大家呈現出一幅關于機器視覺技術發展的全景畫卷。

1、現狀：技術的滲透與成熟度分化

從行業發展的宏觀視角來看，當前機器視覺技術呈現出一種差異化的成熟度態勢，即在不同應用場景與技術維度上呈現出不同程度的成熟水平。在一些標準化程度高、環境相對穩定的工業生產場景中，機器視覺技術已經實現了深度滲透與高度成熟應用。而在更為復雜的非標場景以及需要泛化能力的領域時，機器視覺技術的成熟度則明顯有所欠缺。

杭州啟源視覺科技有限公司CEO邢健飛從高中低三個層面總結了當下機器視覺在不同領域的成熟度，他表示：“機器視覺在工業場景中的應用（如工業質檢和自動化、電子元件缺陷檢測等）已經實現深度滲透，屬于高度成熟；在泛化能力與復雜環境適應性層面，處于中等成熟度；而在通用視覺與認知智能則屬于低成熟度。

華漢偉業研發總監楊洋深以為然，他同樣表示機器視覺技術目前已步入成熟應用階段，在圖像處理、深度學習、三維感知等領域取得突破，并在工業領域實現了非接觸式檢測與自動化集成，替代了大量人工質檢崗位。然而，其在復雜環境下的抗干擾能力以及極端工況適應性仍有待優化，高端系統成本問題也制約了在部分行業的普及。

新算技術創始人則強調，機器視覺技術的基礎應用已比較成熟，尤其在汽車 / 新能源行業等自動化程度高的領域滲透率較高，但在食品 / 紡織等傳統行業，由于需求復雜多變、視覺檢測難度高，其滲透率依然較低。

可以看出，機器視覺技術的成熟度呈現出明顯的場景分化特征，這種分化不僅反映了技術在不同領域的適應性差異，也揭示了技術發展的階段性和行業應用的不平衡性。這也提醒我們在推動機器視覺技術發展時，不能僅僅關注技術的先進性和性能指標，更要考慮技術與實際應用場景的匹配度和適應性。未來，如何提升機器視覺技術在復雜環境中的穩定性和泛化能力，降低技術應用門檻和成本，使得更多行業能夠受益于這一先進技術，將是行業重點關注和解決的問題。

2、突破：重塑機器視覺底層邏輯的變革力量

在技術演進的浪潮中，機器視覺領域不斷涌現出具有代表性的關鍵技術突破，為行業的進一步發展注入了強大動力。這些技術突破不僅提升了機器視覺系統的性能和精度，還為其在更廣泛領域的應用提供了可能。

“視覺 Transformer 革命正在改變游戲規則，它通過全局建模逐步替代傳統CNN，在各個圖像識別領域取得新的突破進展。”邢健飛還指出，三維視覺技術的穩定精度也在逐步提升，并已廣泛應用于計量級領域，正逐步取代傳統的接觸式測量，同時對于虛擬現實技術的發展也有積極的促進作用。

楊洋同樣提到三維視覺技術的創新，實現在半導體領域的批量商用。此外，還包括深度學習模型的演進與優化、圖像生成與合成技術的突破、邊緣計算與端到端系統優化、多傳感器與多模態融合技術的突破都進一步推動機器視覺技術的革新。

這些突破不僅提升了視覺系統的性能和適應性，更為多模態和AI大模型的應用奠定了堅實基礎。多模態和AI大模型的出現，標志著視覺識別正經歷一場深刻的變革，推動著視覺技術從“識別”躍升到“推理”。然而，在實際應用中仍有諸多挑戰亟待解決。

邢健飛認為實際挑戰中最棘手的不是技術而是工程問題。比如醫療場景，雖然多模態模型能實現病理報告與影像的聯合分析，但醫療系統的數據孤島導致訓練樣本不足。具體而言，落地面臨數據層面的困境、模型層面的瓶頸、算力成本激增三大挑戰。

“在實際應用中仍面臨數據標注成本、實時性與計算資源限制、環境魯棒性與泛化能力問題諸多挑戰，以及倫理、隱私風險和跨領域適配成本壓力。”楊洋進一步補充道。

可以看出，多模態與AI大模型正在重塑機器視覺的未來，它們賦予了機器更敏銳的感知和更強大的推理能力。那么，如何探索優化數據共享機制、提升模型效率、降低算力成本、強化隱私保護的路徑，在這些挑戰中找到平衡，或許才讓技術的進步充滿意義。

3、應對：軟硬件協同背后的一整套系統思維

在機器視覺領域，AI大模型的崛起正掀起一場算力與場景適配的革命。傳統硬件廠商正面臨著前所未有的挑戰。隨著模型復雜度的飆升，算力需求的激增，而應用場景的碎片化又迫使硬件必須具備極高的靈活性。為有效應對這一趨勢，硬件廠商們正積極探索軟硬件協同的創新路徑，以實現技術突破與市場競爭力的提升。

軟硬協同的背后，實際上是一套完整的系統思維。邢健飛提出：“需構建‘芯片-編譯-場景’三級協同體系，從底層架構創新到頂層場景適配全面升級。硬件層：重構計算架構應對算力激增；軟件層：打通編譯優化全鏈路；場景層：硬件可重構應對碎片化。”

楊洋從技術升級的角度給出具體的應對措施，硬件廠商需開發專用芯片（如GPU、TPU、NPU）和硬件加速器，提升并行計算能力；優化工業鏡頭、相機與視覺光源的組合；配合軟件算法優化。通過模型剪枝、量化、蒸餾等技術，減少模型參數量與計算復雜度，使大模型適配邊緣設備，在保持精度的同時降低算力消耗，滿足工業場景實時性需求。在面對場景碎片化挑戰時，硬件需支持動態資源調度。通過AI任務優先級劃分與實時負載監測，系統可動態分配CPU、GPU、內存資源，優化多任務處理效率。

AI大潮下，硬件廠商正經歷一場深刻的角色重塑。過去硬件性能至上的理念正在被 AI 時代的多模態融合與場景適配需求所沖擊。隨著技術的不斷演進，廠商必須具備持續創新的能力，那些能夠率先實現芯片、軟件和場景深度融合的廠商，將在未來的智能化競爭中占據先機。

4、平衡：ROI迷局，技術價值的動態博弈

在企業實際應用機器視覺技術的過程中，投入回報比（ROI）成為衡量技術應用價值與經濟效益的關鍵指標，不同應用場景下的 ROI 表現出較大差異。

新算技術創始人提到：“定位 / 測量這類標準化場景的ROI遠高于缺陷檢測這類非標的場景。公司針對標準化的場景如讀碼 /OCR/ 定位等開發專用的視覺傳感器，其SKU少成本低，能夠給客戶降低使用成本。同時，非標場景通過復用標準化視覺傳感器的硬件平臺來做到降本增效。”

邢健飛坦言：“企業選擇適合自己的機器視覺方案應該更關注實際經濟效益而非單純技術指標，ROI不是單純追求數字高低，也要考慮企業實際承受能力。”他對工業檢測、醫療影像診斷和自動駕駛感知三個行業場景的ROI進行對比，最終得出工業檢測帶來的投入產出周期和投入產出比更高的結論。并認為在實現投入產出的平衡要結合行業動態發展、上下游需求以及自我承受能力綜合判斷。

楊洋持相似觀點，他同樣認為，機器視覺技術的投入回報比核心影響因素包括行業特性、技術成熟度、成本結構及政策環境。制造業、醫療行業以及新興領域均呈現不同的回報周期。

盡管現階段某些領域的投資回報可能不夠理想，但從長遠角度來看，隨著技術的不斷成熟和應用場景的拓展，這些領域的潛在價值將逐漸顯現。因此，企業還需在短期確定性收益與長期戰略價值間尋找動態平衡。

5、展望：技術的智能升維與產業邏輯的深度重構

未來5～10年，機器視覺技術將步入一個全方位變革的新階段，其影響將滲透到技術架構、行業應用以及市場格局的每一個角落。從 “感知工具” 向 “認知引擎” 的范式升級，不僅是技術的進化，更是產業邏輯的重塑。

多模態感知融合、計算架構革命和行業變革這三大主線，勾勒出機器視覺技術發展的清晰脈絡。如邢健飛所言：“在多模態感知融合方面，如食品檢測的可見光 + 近紅外同步識別霉變，精度已達到99.5%；工業探傷的X光結合激光位移聯合檢測內部裂紋等；在計算架構革命方面，光子計算、量子圖像處理等新技術將規模化應用；在行業變革方面，工業領域中三維視覺技術引領的工業精密測量工具將取代傳統接觸式測量方式；工人佩戴AR眼鏡，結合三維重建技術與手勢交互，引導裝配和維修。”

楊洋同樣認為，技術層面將出現算法與AI的深度融合，3D視覺的普及，邊緣計算的強化，多光譜成像的拓展以及智能相機的模塊化發展。這些技術進步將共同推動機器視覺在復雜場景下的識別與預測分析能力達到新的高度。

在應用場景方面，楊洋還暢想了工業、醫療、交通等多個領域的變革。智能制造將從質檢向全流程滲透，醫療領域加速 AI 輔助診斷與微創手術導航，智能交通結合多傳感器實現城市級視覺網絡，助力自動駕駛與智慧城市，元宇宙、AR / VR 等消費電子催生虛實交互新需求。

“機器視覺技術與自動化程度是強捆綁的。”新算技術創始人進一步補充道“像新能源/汽車等領域自動化水平非常高，應用標準，工廠對良率效率要求提升推進了機器視覺技術的性能提升。對于滲透率較低的行業如傳統制造業（食品，紡織等），將會隨著行業自動化改造升級不斷涌現出新興企業創新出標準化的視覺產品來服務行業。”

技術進步與行業變革的背后，是市場規模的快速增長和生態合作的日益緊密。楊洋指出，全球市場將保持高速增長，國產技術加速進口替代，跨界競爭推動產業鏈協同合作成為常態。然而，挑戰依然存在，算力成本、隱私保護和復雜環境適應性等問題仍是技術發展道路上的絆腳石。前沿技術如量子計算和生物視覺的探索，為機器視覺技術的未來帶來了更多可能性。

從趨勢上看，機器視覺技術正朝著更高的智能化邁進。它將不再只是“看見”，而是“理解”和“預測”。在工業領域，它將推動生產的柔性化和個性化，它讓醫療服務因此變得更加精準和高效，它成為構建安全、高效交通系統的關鍵力量，重新定義出行方式。其未來發展將深刻影響我們生產和生活的方方面面。

機器視覺的未來，是一場關于可能性的探索。它將幫助我們更清晰地看見未來的樣子，也將成為我們塑造未來的關鍵工具。面對這一充滿機遇與挑戰的未來，需要以更加開放的心態和創新的思維，共同推動機器視覺技術的進步，迎接智能化新時代的到來。