當被問及“當前機器視覺技術是否已經走向成熟”時，兩位受訪人給出了近乎一致的回答：機器視覺已進入應用成熟期，但仍在持續演進之中。具體而言，圖像采集設備標準化程度高、算法平臺穩定、部署成本下降，整個行業已經具備規模化落地的能力，但是在軟件開發、認知智能與AI技術融合層面仍保持著不斷探索發展的勢頭。

TKH Vision首席產品官Henning Tiarks從機器視覺系統發展的角度認可了技術發展的持續性，他認為，不光是相機速度和分辨率等組件性能的不斷提升，AI軟件開發技術也處于不斷進步中。同時，標準化、小型化和成本優化，讓這項技術得以深入更多應用場景。”這說明，技術體系趨于穩定，意味著產業基礎已經打牢。

Teledyne DALSA工業視覺系統業務發展經理彭傳寶同樣肯定了機器視覺在硬件層面的高成熟度，但對于軟件方面，目前市場上真正能滿足AI、3D以及傳統算法并且簡單易用的軟件相對很少。

可以看出，目前機器視覺的技術體系已經趨于穩定，基礎架構已經成熟，核心組件（如相機、光源、鏡頭、圖像采集卡）實現了模塊化、標準化，使得系統集成亦變得更加高效、可復制。但它的應用場景、算法能力與系統整合方式，仍處于快速迭代之中。

盡管機器視覺技術在當下的成熟度很難一概而論為成熟或趨于成熟的形容，但不可否認的是機器視覺領域仍在持續不斷涌現新的技術突破，以滿足更為嚴苛和高難度的場景需求。“接口方面的技術突破尤為明顯。高速和具備實時能力的新技術正在迅速涌現。目前，相機和圖像采集卡已經實現了50至100 Gbit/s的傳輸速度，使其能夠滿足半導體和電子等高要求應用的極限需求。”Henning Tiarks舉例說道。

隨著AI大模型的引入、多模態感知的發展、邊緣計算的普及，機器視覺正在經歷一場深刻的范式轉變。盡管AI大模型在圖像生成、缺陷識別、多模態理解等方面展現出巨大潛力，但其落地過程卻并非一帆風順。

AI大模型與機器視覺的融合，并非水到渠成的技術疊加。“尤其是在制造業這種強調實時性、穩定性、安全性的場景下，AI大模型落地難度較大。”彭傳寶說道。

AI大模型的滲透給機器視覺帶來新變量，更對硬件廠商的角色提出了全新要求。過去，硬件廠商的核心競爭力聚焦于傳感器、相機、圖像采集卡等物理層的設計與制造；如今，系統集成能力已成為決定技術落地成敗的關鍵。

面對AI大模型帶來的算力需求激增與場景碎片化挑戰，硬件廠商必須跳出傳統角色定位，從單一的“部件供應商”轉型為“系統解決方案提供商”。這一轉變的核心在于通過軟硬協同設計，實現技術能力與行業需求的精準匹配。

軟硬協同的背后，實際上是一套完整的系統思維。彭傳寶以Teledyne Dalsa自身舉例，其不僅僅是硬件廠商，更是視覺生態提供者。AI智能相機搭配sherlock8 AI視覺軟件平臺，這種軟硬協同的優勢，可以給用戶帶來更高效率的算力體驗。

Henning Tiarks認為：“我們必須將機器視為一個完整系統，而不是單個部件的集合。因此，選擇能夠提供系統方案、并在分布式系統方面有經驗的合作伙伴非常重要。”

這些觀點揭示了一個核心趨勢：傳統硬件廠商的競爭已從單一性能指標轉向系統級能力比拼。具體而言，硬件廠商需在各個維度完成能力升級。AI時代，誰能更全面地掌握系統集成能力，提供更高效地云邊端協同架構，更有效地打通芯片-編譯-場景全鏈路，誰就有望在AI大模型與機器視覺融合的大潮中占據先機。

技術的價值最終還是要回歸到商業邏輯上來。對于機器視覺而言，ROI（投資回報率）的考量尤為復雜，因為它涉及多個維度：技術成熟度、行業特性、企業規模等等。

Henning Tiarks認為企業實現ROI平衡的關鍵挑戰在于最初的工程開發成本，以及是否能清晰描述商業案例。他再次強調了系統化思維的重要性，為用戶提供更加易于開發、易于集成的完整方案，從而提升商業落地的可能性。

彭傳寶則提供了另一個視角的觀點，即ROI平衡的最大挑戰在于如何解決彈性產線的兼容問題。這就要求視覺方案要有非常好的方案兼容性；要更加易于使用、節省成本；最后充分利用AI技術達到很好的兼容效果。

盡管ROI是企業評估機器視覺技術落地價值的重要指標，但它并非衡量技術價值的唯一標準。受訪企業的觀點共同指向一個更深層的邏輯：技術的成熟度與需求的匹配度，才是決定ROI的核心變量。未來隨著機器視覺技術成熟度大幅提升，“標準化+模塊化”普及，成本結構也會發生根本性變化。這不僅有助于降低企業的初始投資成本，還將提高技術的可擴展性和易用性，進一步推動機器視覺技術在各個行業的廣泛應用，實現技術價值向商業價值的高效轉化。

過去幾年，機器視覺技術取得了顯著的進步，從硬件設備的性能提升到軟件算法的優化，再到系統集成的創新，這些都為行業的快速發展奠定了堅實基礎。

當下，隨著全球制造業的智能化升級需求加速釋放，AI大模型、3D成像、邊緣計算等技術的成熟，機器視覺正站在從“感知工具”向“認知引擎”變革的關鍵節點。未來5～10年，這一領域將如何演變？又將為行業帶來怎樣的驚喜？

一方面，跨領域的技術融合為機器視覺注入了新的活力。機器視覺的感知能力將從單一維度轉向多維協同，技術邊界不斷被打破。彭傳寶認為，隨著X光、紅外、激光雷達、聲納等非可見光技術的加速滲透，未來機器視覺的應用范圍將進一步拓寬，例如海底圖像識別中水下機器視覺的應用，以及X光技術在醫療領域及事業應用等。

另一方面，從技術革新的視角來看，人工智能與深度學習的深度融合正重塑機器視覺的未來走向。機器視覺正跨越傳統的圖像捕捉與處理界限，向具備自主學習和智能決策的“智慧視覺”蛻變。彭傳寶指出，AI和3D算法的進步將推動圖像處理技術的突破，特別是在特殊材質和透明物體的識別方面。未來，2D、3D和AI算法的深度融合將顯著提升機器視覺的智能化水平，使其能夠處理更復雜的場景和任務。他認為AI技術會在未來幾年會有一個質的提高，減少算力要求，自動訓練，無監督學習，自我生成不良圖片等。邢健飛提到光子計算和量子圖像處理等新技術將規模化應用，為機器視覺提供更強大的算力支持。

技術的躍遷必然引發應用場景的重構。從技術落地與行業應用的發展角度來看，機器視覺技術的應用范圍不斷拓寬，Henning Tiarks預測：“在傳統制造領域，隨著相機部署的增加，機器視覺將構建全鏈路感知網絡，通過實時閉環反饋實現工廠運營的全局優化，而非局部檢測；此外，視覺技術將成為所有自主移動設備的標配，同時，除可見光之外的其他波段（如紅外、紫外等）也將從小眾走向主流應用。