原标題：計算機視覺與機器視覺未來哪個更具優勢？
視覺技術在人工智能體系中有很重要的地位，人工智能落地應用主要有圖像識别、語音合成、機器翻譯等感覺類任務上的應用和産業應用場景。
視覺技術又可分計算機視覺和機器視覺，應用場景的不同是計算機視覺和機器視覺的最根本差别。
計算機視覺模拟人眼的功能，而且更重要的是使計算機完成人眼所不能勝任的工作。而機器視覺則是建立在計算機視覺理論基礎之上，偏重于計算機視覺技術的工程化，能夠自動擷取和分析特定的圖像，以控制相應的行為。
與計算機視覺所研究的視覺模式識别、視覺了解等内容不同，機器視覺技術重點在于感覺環境中物體的形狀、位置 、姿态 、運動等幾何資訊 。兩者基本理論架構、底層理論、算法相似，隻是研究的最終目的不同。是以計算機視覺一般情形普遍适用，而機器視覺更多用于工業上。
計算機視覺在落地場景上應用較多，現在已擴充到新興領域，例如汽車、醫療保健、零售、機器人、農業、無人機和制造業等。
一個典型的視覺應用系統包括圖像捕捉、光源系統、圖像數字化子產品、數字圖像處理子產品、智能判斷決策子產品和機械控制執行子產品。
視覺技術通過機器代替人眼進行測量和判斷，其精準識别比人眼更具準确性，尤其随着深度學習、3D視覺技術、高精度成像技術和機器視覺互聯互通技術的持續發展，機器視覺的性能優勢将進一步加大，發展前景可期。
而在企業領域則更多應用于考勤打卡，但眼考勤雲通過計算機視覺SDC/SDK技術，賦能攝像頭，精準捕捉人像，與資料庫圖像進行特征比對計算，識别身份打卡。
其次，通過機器視覺變身智慧前台，使攝像頭能自動識别訪客登記，通知來訪人員，實作無人值守智慧前台，企業更加智能化！
無論是計算視覺還是機器視覺，都是視覺技術的發展和延伸，也是人工智能範疇重要的前沿分支之一，随着我國各行各業對采用圖像和視覺技術的工業自動化、智能需求開始廣泛出現，視覺技術逐漸開始了工業現場的應用，市場規模将會進一步擴大，迎來快速增長期。
未來，視覺技術将進一步發展，有望落地更多的行業和産業，帶來産業的更新轉型，促進企業的智能化發展。傳回搜狐，檢視更多
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