“计算机视觉模型的建立需要大量的数据资源。从目前国内制造业整体来看，网络化程度不够。但在工业，的应用场景中，AI算法的准确率非常高，否则会带来安全隐患。”所以，总体来说，应用于中国制造业场景的重庆机器视觉、检测，的爆发，与工业互联网的推广程度有很大关系，或者说需要2-5年时间才能逐渐酝酿。

　　机器视觉检测技术用于在自动，过程控制和机器引导提供基于图像的检测它使用单个或多个照片相机将模拟转换为数字和数字处理设备这项技术不断地用智能相机和image处理另外，这项技术在工业中的采用是另一个驱动因素自动化技术需求的变化是推动市场增长的重要因素之一。

　　检测和设备对使用机器和视觉的迫切需求与人类检测的高成本有关，从趋势上看，手机产业链中的电池、盖子、屏幕等环节受到优先关注。“例如，2017年将有40万名工人需要检测屏幕，但检测屏幕将对人眼造成巨大伤害，而且损害无法修复。因此，在这一幕中，机器换人是一种趋势。”在中国，手机屏幕的生产能力占世界总量的50%，电池占近70%。

　　机器，视觉和检测技术的全球市场在应用方面被细分为非工业和工业市场。2014年，市场主要应用于工业。工业的应用进一步细分为半导体、电子，纺织品、包装和汽车。其中，2014年领先的细分市场是半导体，占22.1%。非工业应用程序分为监控、安全、银行、交通控制、自动化实验室和医学成像。

　　按地区，市场分为北美、亚太、欧洲和世界其他地区。亚太地区在机器视觉技术的全球市场中占有很大份额。此外，在预测期内，复合的亚太市场预计将以7.3%的稳定增长率发展。该市场的驱动力之一是亚太地区不断增长的制造业。在亚太地区，基于个人电脑的机器视觉技术在2014年占据了很大的市场份额，预计在预测期内将实现复合的高增长率。