机器视觉是人工智能重要分支，应用广泛，能够在智能制造以及众多智能生活领域展开应用；技术独特，是唯一非接触式识别、测量物体的前沿技术；成本低廉，不会对产品的成本构成造成压力，从而在产品设计、客户需求把握上更具灵活性，也使其具备更强的盈利能力。
1：人脸识别
人脸识别是人工智能视觉与图像领域中最热门的应用，目前已经广泛应用于金融、司法、军队、公安、边检、政府、航天、电力、工厂、教育、医疗等行业。据业内人士分析，我国的人脸识别产业的需求旺盛，需求推动导致企业敢于投入资金。目前，该技术已具备大规模商用的条件，未来三到五年将高速增长。而今年，这一技术有望在金融与安防领域迎来大爆发。
2：视频/监控分析
视频/监控分析是人工智能视觉与图像领域中第二大热门应用。
人工智能技术可以对结构化的人、车、物等视频内容信息进行快速检索、查询。这项应用使得让公安系统在繁杂的监控视频中搜寻到罪犯的有了可能。在大量人群流动的交通枢纽，该技术也被广泛用于人群分析、防控预警等。
视频/监控领域盈利空间广阔，商业模式多种多样，既可以提供行业整体解决方案，也可以销售集成硬件设备。将技术应用于视频及监控领域在人工智能公司中正在形成一种趋势，这项技术应用将率先在安防、交通甚至零售等行业掀起应用热潮。
3：图片识别分析
静态图片识别应用热度在视觉与图像领域中排名第三。将人工智能技术单纯用于图片识别分析的应用企业数量并不如预想的多，可能有一下几个方面原因：
1、目前视频监控方向的盈利空间大，众多企业的注意力都放在了视频监控领域；
2、人脸识别属于图片识别的一个应用场景，做人脸识别的大多数企业同时也在提供图片识别服务，但是销售效果不佳，主要赢利点还在于人脸识别；
3、图片识别大多商用场景还属于蓝海，潜力有待开发；
4、图片数据大多被大型互联网企业所掌握，创业公司数据资源稀少。
4：驾驶辅助/智能驾驶
随着汽车的普及，汽车已经成为人工智能技术非常大的应用投放方向，但就目前来说，想要完全实现自动驾驶/无人驾驶，距离技术成熟还有一段路要走。
不过利用人工智能技术，汽车的驾驶辅助的功能及应用越来越多，这些应用多半是基于计算机视觉和图像处理技术来实现。
5：工业检测
机器视觉可以快速获取大量信息，并进行自动处理。在自动化生产过程中，人们将机器视觉系统广泛地用于工况监视、成品检验和质量控制等领域。
机器视觉系统的特点是提高生产的柔性和自动化程度。运用在一些危险工作环境或人工视觉难以满足要求的场合；此外，在大批量工业生产过程中，机器视觉检测可以大大提高生产效率和生产的自动化程度。
6：医疗影像诊断
医疗数据中有超过90%的数据来自医疗影像。医疗影像领域拥有孕育深度学习的海量数据，医疗影像诊断可以辅助医生，提升医生的诊断的效率。
7：字符识别
字符识别是利用光学技术和计算机技术把印在或写在纸上的文字或者条码读取出来，并转换成一种计算机能够接受、人又可以理解的格式。这是实现文字高速录入的一项关键技术。
机器视觉在应用场景上逐渐突破工业检测，其应用边界逐步向智能生活领域拓展。由于机器视觉在智能生活、智能制造两个领域具有不同的技术特点和应用进展，所以机器视觉于这两个领域的行业发展趋势也不尽相同。
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