6月初，俄罗斯计算机视觉公司VisionLabs开发了一个通用的开源计算机视觉开发平台，Facebook与谷歌为其提供资金并测试开发成果。另外，5月，美国亚马逊公司收购了一支欧洲机器视觉团队用于无人机领域研究。无独有偶，英特尔收购了俄罗斯计算机视觉公司Itseez，用于无人驾驶领域。
近年来，国外社交类互联网公司在机器视觉行业的布局尤为迅猛。此前，Snapchat收购计算机视觉公司Seene；Pinterest收购视觉创业公司VisualGraph；Twitter收购基于深度学习的计算机视觉创业公司Madbits。
全球互联网巨头加速布局机器视觉正是看中了该行业无限广阔的应用前景，在未来数年内，机器视觉将会成为各国抢占智能市场的必争之地。目前，机器视觉已成功应用到工业机器人、自动驾驶、医疗诊断、安防监控和工业检测等多个领域。
机器视觉是指采用机器代替人眼来做测量与判断，通过计算机摄取图像来模拟人的视觉功能，实现人眼视觉的延伸。更为重要的是，机器视觉系统具备人脑的一部分功能，能够从客观事物的图像中提取信息，处理并加以理解，最终用于实际检测、测量和控制。完整的机器视觉系统一般包括光源、镜头、相机、图像采集卡、图像处理单元、核心软件、监视器、通讯以及输入输出单元等。
相比于人眼观测，机器视觉具有自动化、客观、非接触和高精度等特点。特别是在工业生产领域，机器视觉强调生产的精度和速度，以及工业现场环境下的可靠性，在重复和机械性的工作中具有较大的应用价值。
目前，机器视觉在工业中的应用最为广泛，而工业中又以电子制造占比最大，约占40%至50%。高性能、高精密度的专业设备制造行业与机器视觉的使用特点较为匹配，比较典型的是国际范围内最早带动整个机器视觉行业崛起的半导体产业。全球半导体制造业对于机器视觉的需求占到全行业市场需求的 40%以上，半导体制造的景气回暖将对机器视觉行业带来积极影响。
随着科技业新技术迭出，机器视觉的应用领域窗口将被打开，未来这一应用技术将扩展至消费电子、可穿戴式装置、汽车先进驾驶辅助系统以及智能化监控等更贴近大众生活的领域。
机器视觉成为科学前沿,主要受三方面因素促进:首先,工业生产线上人眼在精准度、效率方面已不能满足产业升级的要求,对于不可观测物体、高精度产品,只能依靠机器视觉。人工成本上升、用工荒等原因也在倒逼机器人工业的发展。其次,人工智能、无人驾驶等消费需求端对机器视觉技术要求更加苛刻,算法更加冗长多变,运用在工业生产线上的已有技术不能满足。这个因素也是当今机器视觉的最大推力。最后,工业4.0、智能制造等政策环境将机器视觉注入国家战略的核心部分。
机器视觉为工业机器人的避障与导航带来福音。我国工业机器人市场发展潜力巨大,势必引起机器视觉新增长。我国正处于工业机器人的发展拐点,市场潜力巨大,据IFR估计,中国市场对工业机器人的发展占主导地位,2018年全球将有三分之一的工业机器人安装在中国,这必会引发机器视觉的广泛应用。从数据中可看出,我国工业机器人密度远小于其他国家,但一直保持增长的态势(其他国家稍有下降或保持平稳)。从工业机器人销量增长率上看,我国是唯一保持高位的国家,其他国家皆有显著下降,我国工业机器人未来市场极为广阔。受益于工业机器人的增温,机器视觉的发展在工业生产线上的应用将迎来新增长。
机器视觉增长迅速,其中我国增速最快。2015年全球机器视觉市场规模约42亿美元,增长10.5%。美国占比50%,日本紧随其后。我国起步较晚,但发展迅速,2015年市场规模达3.5亿美元,但增速约22.2%，为全球首位。2016-2020年中国制造将促使机器视觉维持20%的增长率,远高于全球的8.4%平均水平。