而在中国，以上行业属于新兴的领域，国内的机器视觉行业的技术落差正在不断的变小，某些特定领域甚至可以由国内市场特有的需求提炼产品卖点。目前我国随着配套基础建设的完善，技术、资金的积累，各行各业对采用图像和机器视觉技术的工业自动化、智能化需求开始广泛出现，国内有关大专院校、研究所和企业近两年在图像和机器视觉技术领域进行了积极思索和大胆的尝试，逐步开始了工业现场的应用。其主要应用于制药、印刷、矿泉水瓶盖检测等领域。这些应用大多集中在如药品检测分装、印刷色彩检测等。但真正高端的应用目前还是很少，因此，以上相关行业的应用空间还比较大。当然，其他领域如指纹检测等等领域也有着较好的发展空间。
Q：在目前的工业自动化市场中，软件虽然支撑了整个工业的体系，但其价值往往会被人所忽视，如何看待这种现象？
A：欧美是工业软件的起源地，也是工业软件应用的巨大市场，由于工业软件在需求、知识、应用、数据等方面依赖于工业体系，故工业软件巨头多来自于制造业强国。
作为制造行业中的软实力，在机器视觉行业的发展初期，国内的机器视觉行业的重点在于解决硬件的问题，从而忽略了软件的开发，造成了当前在软件行业的落后局面。由于我国还未全面实现工业自动化进程，相关企业缺乏经验和人才积累，使得我国工业软件市场长期被国外厂商产品所占据。
目前，国内已经具备一定数量的软件企业，部分通用软件企业已在市场中充分成长壮大，但在专业知识属性更强的工业软件领域，国内软件企业仍有待突破。软件的开发，数据的积累没有捷径，只能通过不断的努力和奋斗，不断完善算法的精度和稳定性。随着中美贸易摩擦的加剧，核心技术国产化的重要性愈发突出，出于对先进制造和信息安全问题的考虑，国产研发设计类工业软件进入国内大型企业的步伐将加快，国产工业软件实现对国外工业软件的逐步替代将成为工业软件行业的长期趋势。
Q：作为制造业大国，工业却是国内AI落地场景中最薄弱的一环，您认为工业+AI或工业+数字化技术目前仍有哪些不足，贵司有哪些新的见解？
A：我国虽然跟发达国家同步起步，但与发达国家相比，我国工业互联网的发展水平和现实基础还存在着很大差距。产业支撑能力不足，核心技术和关键平台综合能力不强，标准体系不完善，企业数字化网络化水平都有待提高，缺乏龙头企业引领，人才支撑和安全保障能力都不足。
具体来看，在网络方面，一是现有的网络难以满足工业生产高安全、高实时、高可靠的需求。二是缺乏统一的标准接口，互通性差。安全方面，当前我们国家工业互联网的安全存在着管理和防护不到位、产业核心技术薄弱，还有工业信息安全的人才匮乏，工业信息安全的意识不足等等问题。
中国机器视觉产业发展主要表现为以下一些薄弱环节：
1) 缺乏统一开放的标准
目前国内有近数家机器视觉产品厂商，与国外机器视觉产品相比，国内产品最大的差距并不单纯是在技术上，而且还包括品牌和知识产权上。另一现状是目前国内的机器视觉产品主要以代理国外品牌为主，以此来逐渐朝着自主研发产品的路线靠近，起步较晚。未来，机器视觉产品的好坏不能够通过单一因素来衡量，应该逐渐按照国际化的统一标准判定，随着中国自动化的逐渐开放，将带领与其相关的产品技术也逐渐开放。因此，依靠封闭的技术难以促进整个行业的发展，只有形成统一而开放的标准才能让更多的厂商在相同的平台上开发产品，这也是促进中国机器视觉朝国际化水平发展的原动力；
2) 基于嵌入式的产品将取代板卡式产品仍是空白
从产品本身看，机器视觉会越来越趋于依靠PC技术，并且与数据采集等其他控制和测量的集成会更紧密。且基于嵌入式的产品将逐渐取代板卡式产品，这是一个不断增长的趋势。主要原因是随着计算机技术和微电子技术的迅速发展，嵌入式系统应用领域越来越广泛，尤其是其具备低功耗技术的特点得到人们的重视。另外，嵌入式操作系统绝大部分是以C语言为基础的，因此使用C高级语言进行嵌入式系统开发是一项带有基础性的工作，使用高级语言的优点是可以提高工作效率，缩短开发周期，更主要的是开发出的产品可靠性高、可维护性好、便于不断完善和升级换代等。因此，嵌入式产品将会取代板卡式产品。
3) 标准化、一体化解决方案也将是机器视觉的必经之路
