目前，机器视觉行业人才环境差，在一定程度上限制了行业的发展。机器视觉行业是重点发展的高新技术密集型产业，对精通制造业、自动化行业的复合型人才的需求很高。不仅要求产品开发技术人员拥有客户细分行业强大的知识储备，还要求根据客户个性化需求灵活变动，为客户提供总体解决方案。另外，在产品服务方面，员工需要高服务水平和专业素养。人才是科技企业的核心竞争力，缺乏人才会制约机器视觉行业的发展。
对象检测是广泛研究的计算机视觉问题，但大多数研究集中在2D对象预测上。虽然2D预测只提供2D界限框架，但通过将预测扩展到3D，人们可以捕捉物体在世界上的大小、位置和方向，从而在机器人技术中自动驾驶汽车、图像检索和增强现实中的各种应用。2D对象检查比较成熟，在业界广泛使用，但由于数据和类别对象的外观和形状多样性不足，从2D图像进行3D对象检查仍然是一个挑战性问题。
人工智能在复盖自动驾驶、人机交流、智能交通的领域算法，如机械视觉、自然语言处理、学习增强、数据生成等有一定的进展，但是由于数据收集和计算能力的提高，与决定自动驾驶的主导权相差甚远。
此后，AI时代的到来为机器视觉进入消费级市场提供了契机——作为智能构成部分，视觉模块对消费电子越来越重要，图像识别也成为消费电子升级过程中的标准功能。
未来机器人致力于利用视觉技术实现工业车辆无人驾驶，推进物流节点内柔性无人化进程的应用，其柔性升级方案复盖了多个核心物流场景，经过多个客户现场的实际考验。将视觉技术应用于工业车辆，工业车辆可以更好地了解场内的半动态环境。结合人工智能，实现自主导航和障碍，在保障安全的前提下，给予车辆更高的灵活性，使车辆更好地应用于人机混合场所、多种机械合作场景，使整体方案更加灵活。
最近，与2D视觉系统相结合进行激光焊接站调整，KUKA机器人可以直接保存某些程序的生成库文件，使之后的直接调用变得容易，本文简单地通过教学单点，计算生成9点标定所需的机器人轨迹程序。
说到农业机器人，你会想起电影中酷的科幻机器人吗？比起科幻，现实更有想象力！吴迪告诉记者，目前的农业机器人具有一定的智能和自动化能力，智能农业机器在农民熟悉设备操作的基础上增加北斗导航、机器视觉等技术，提高农业机器的智能导航和感知能力，使屏幕和机器更加傻瓜，帮助智能农业机器的普及。
足式机器人的空间位置和方向不能直接测量，需要多刚体运动学和最佳估算方法，结合IMU和足底相对机身的位置信息，设计卡尔曼过滤器来估算机身的状态。首先从平面推车模型学习过滤器的构建，然后逐渐深入视觉多传感器的融合，具体可以参考MIT的开源代码。
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