從產品更新換代，到企業轉型升級，再至行業實現跨越式發展，無不是從變化中面臨新的機遇與挑戰。

　　機器視覺是一個相當新且發展十分迅速的研究領域。在國外，機器視覺的應用普及主要體現在半導體及電子行業。而在中國，以上行業屬于新興的領域，起步又較晚，行業集中度較高，所以整個中國的機器視覺市場相較成熟的自動化產品應用水平偏低。

　　機器視覺技術是依靠獲取圖像數據來實現檢測與測量的，也依賴數據規律進行圖像計算與處理，所以，在當今大數據時代，大數據無疑為人們進一步發現人類的認知機理，實現更加穩定的機器視覺算法提供了可能。隨著機器視覺系統的升級與穩定，其收集、分析、處理海量信息的能力也會更強。兩者形成了良性的互動關系，互相影響，互相支持。但是機器視覺技術要在這個大數據時代得到長遠發展首先需解決兩項問題。

　　一、技術方面的問題。在我國盡管機器視覺技術發展速度驚人，但在技術上的積累與創新與國外相比還是存在著較大差距的。要想成功建立機器視覺與大數據時代的互動關系，就需要不斷提高技術水平，增強創新能力。

　　二、應用方面的問題。國內在應用創新上也存在著不足，很多都是跟隨國外的應用案例或者通過代理相關產品來實現模仿應用等。而要想有所發展，只是一味的跟在已有案例的身后是不行的，需要我們能夠有所創造，這樣才能在不同國情下，為應用提供最為合適的解決方案。

　　其次，還需解決其應用單一化所面對的三大問題：

　　1、技術突破難度大。由于機器視覺技術涉及眾多學科，因此，如果想要穩定的升級系統，使其應用范圍得到擴大，就需要不同學科協同創新才能實現，相對而言，在技術瓶頸的突破上存在一定的難度。

　　2、行業標準難統一。“閉門造車”是幾千年來一直制約我國發展的主要根源，如今，大部分廠家為了自身的短期局部利益依然采用各自開發封閉的設備、協議、系統的運營模式，因此，想要制定行業統一標準還是存在很大的難度的，中國的大格局、大產業的之路并不是坦途。

　　3、市場剛需創造有難度。這一問題對于我國來說，可以說是最為嚴峻的，因為我國是一個典型的勞動力密集國家，機器視覺技術的廣泛應用勢必會對勞動力市場造成沖擊，因此，機器視覺市場的剛需創造是有著不小的難度的，還需要國家進一步處理好自動化設備投入與勞動力就業問題的平衡。