人工智能正重构工业视觉的技术内核，推动行业从“自动化”向“自主化”跨越。深度学习作为技术堡垒，通过多层次神经网络实现更精准的特征提取与泛化推广，使图像识别误差持续缩小，在复杂工业场景中的适配能力显著提升。
SAM模型更被视为行业里程碑，其强大的图像分割与理解能力，有望助力工业视觉迎来类似GPT的爆发式发展阶段，大幅降低复杂场景下的应用门槛。
技术融合成为创新关键方向。计算光学突破传统成像局限，结合AI算法实现设备小型化与信息挖掘能力升级；3D视觉技术精准获取三维空间信息，在汽车制造车身测量、精密零部件检测等场景实现微米级精度突破；边缘计算的引入则解决了实时处理难题，使生产线缺陷检测响应速度提升数倍，为即时决策提供支撑。
硬件端，工业相机与光源技术持续迭代，配合高算力芯片，形成“算法-硬件-算力”的协同升级闭环。
全球工业视觉市场正加速迈入千亿规模。数据显示，目前全球市场规模预计突破140亿美元，年复合增长率超12%；中国作为核心增长引擎，市场占比已超40%，年复合增长率达15%，增速显著领先全球。
这一增长态势得益于多重驱动力：人口红利退潮倒逼企业自动化转型，政策将工业视觉纳入智能制造支持目录强化引导，半导体、汽车、新能源等下游高景气赛道形成刚性需求。
国产替代已进入加速期，本土企业在光学模组、嵌入式系统等环节实现突破，依托成本控制、快速响应与定制化服务能力，在中低端市场建立优势，并逐步向高端渗透。
工业视觉的应用边界正从传统检测向全流程赋能延伸，在核心行业形成规模化落地。在汽车制造业，视觉系统实现车身焊缝缺陷自动识别与零部件尺寸精密测量，将检测效率提升3倍以上，缺陷漏检率降至 0.1%以下；半导体领域，借助AI算法突破微小缺陷检测瓶颈，在晶圆制造环节实现纳米级瑕疵识别，直接提升产品良率。
新能源产业成为增长最快的应用场景之一。在锂电池生产中，视觉技术覆盖极片缺陷检测、电芯对齐定位等关键工序；光伏领域则通过精准测量与缺陷识别，助力光伏组件转换效率提升。
同时，传统电子制造仍是应用最广的领域，从SMT贴片检测到成品外观筛查，形成全流程质量管控。新兴场景同样值得关注，在物流仓储中的货物识别分拣、医疗设备的精密装配引导等领域，工业视觉的应用渗透率正快速提升。
随着技术持续迭代与场景不断拓展，工业视觉正从“机器的眼睛”进化为“智能制造的大脑”。
IBRN艾博锐工业视觉产品系列将始终以场景需求为导向，以技术创新为内核，在AI深度赋能、国产替代深化的浪潮中，为制造业提供更精准、高效、柔性的视觉解决方案，与企业共同解锁智能制造的价值潜能，为制造业智能化升级提供更坚实的技术支撑。
