电子展关注到，在智能制造快速发展的背景下，机器视觉已从单一的检测工具转变为工业自动化系统的核心感知组件。随着图像处理算法、深度学习技术以及硬件性能的持续优化，机器视觉的应用范围正从高精度测量、缺陷检测扩展到实时分析、自适应调整及多模态融合，推动行业进入智能化新阶段。

当前机器视觉技术是否已真正成熟？未来又将如何演进？尽管机器视觉在硬件标准化、算法稳定性及部署成本方面已达到较高成熟度，但在AI融合、认知智能等层面仍处于快速发展阶段。TKH Vision首席产品官Henning Tiarks指出，相机分辨率、传输速度等硬件性能仍在提升，同时AI软件技术也在持续突破。Teledyne DALSA工业视觉系统业务发展经理彭传宝补充称，尽管硬件趋于成熟，但能同时兼容AI、3D及传统算法的易用软件仍较为稀缺。

AI大模型的引入为机器视觉带来新的可能性，但也面临落地挑战。彭传宝表示，制造业对实时性、稳定性和安全性的高要求，使得AI大模型的应用需谨慎推进。这一趋势促使硬件厂商从单纯的设备供应商转向系统解决方案提供者。例如，Teledyne DALSA通过AI智能相机与Sherlock8软件平台的协同，优化算力效率。Henning Tiarks强调，未来机器视觉的成功将依赖于系统化思维，而非单一硬件性能的提升。

在商业落地层面，投资回报率（ROI）成为企业关注的重点。Henning Tiarks认为，降低工程开发成本并明确商业案例是关键，而彭传宝则指出，弹性产线的兼容性需求对视觉方案的通用性提出了更高要求。随着技术标准化和模块化程度提高，机器视觉的部署成本有望进一步下降，推动其在更广泛行业的普及。

展望未来，机器视觉将向多模态感知与智能化决策方向演进。彭传宝预测，X光、红外及激光雷达等技术的融合将拓展机器视觉的应用场景，例如水下探测或医疗影像分析。同时，AI与3D算法的结合将提升对透明物体、特殊材质的识别能力。Henning Tiarks则认为，机器视觉将成为自主移动设备的标配，并在可见光以外的波段（如红外、紫外）实现更广泛应用。

从技术发展趋势来看，机器视觉正从“感知工具”向“认知引擎”升级。电子展了解到，未来5至10年，随着多模态融合、边缘计算等技术的成熟，机器视觉有望在智能制造、物流、医疗等领域发挥更大作用，成为工业智能化进程中的重要推动力。

来源：中国工控网

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