本文目录导读：
随着科技的飞速发展，计算机视觉和机器视觉已成为当今社会的重要研究领域，计算机视觉主要研究如何使计算机从图像或视频中提取有用信息，实现图像处理、图像识别等功能；而机器视觉则强调将计算机视觉技术应用于实际场景，实现自动化检测、识别和操作，本文将对比分析计算机视觉与机器视觉的发展前景，展望未来发展趋势。
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计算机视觉发展前景
1、应用领域广泛
计算机视觉技术在多个领域都有广泛应用，如医疗、安防、交通、工业、农业等，随着人工智能技术的不断发展，计算机视觉在各个领域的应用将更加广泛，有望实现跨领域、跨学科的融合。
2、技术不断突破
近年来，深度学习、卷积神经网络等技术在计算机视觉领域取得了显著成果，这些技术的突破使得计算机视觉在图像识别、目标检测、图像分割等方面的性能得到了极大提升。
3、研究团队众多
计算机视觉研究领域吸引了众多高校、科研机构和企业的关注，形成了庞大的研究团队，这些团队在技术创新、人才培养等方面为计算机视觉的发展提供了有力支持。
4、政策支持力度大
我国政府高度重视计算机视觉技术的发展，出台了一系列政策措施，如加大研发投入、设立专项基金、支持企业创新等，这些政策为计算机视觉的发展提供了良好的外部环境。
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机器视觉发展前景
1、应用场景多样化
机器视觉技术在实际应用场景中具有广泛的应用前景，如智能工厂、智能交通、智能医疗等，随着物联网、大数据等技术的发展，机器视觉的应用场景将更加多样化。
2、技术融合创新
机器视觉技术与其他领域的融合创新将成为未来发展趋势，将机器视觉与机器人技术、传感器技术、物联网技术等进行融合，实现智能化、自动化、高效化的应用。
3、产业规模持续扩大
随着我国智能制造、工业4.0等战略的推进，机器视觉产业规模将持续扩大，预计到2025年，我国机器视觉市场规模将达到千亿元级别。
4、政策扶持力度加大
政府加大对机器视觉产业的扶持力度，如设立产业基金、鼓励企业技术创新、支持人才培养等，这些政策将有助于推动机器视觉产业的快速发展。
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对比分析及未来展望
1、对比分析
计算机视觉与机器视觉在技术、应用领域、产业发展等方面存在一定差异，计算机视觉更注重算法研究和技术创新，而机器视觉则强调实际应用场景和产业落地，两者将相互促进、共同发展。
2、未来展望
（1）技术融合：计算机视觉与机器视觉将实现更深层次的融合，形成新的技术体系，将深度学习、增强现实、虚拟现实等技术应用于机器视觉领域，实现更加智能化、个性化的应用。
（2）产业协同：计算机视觉与机器视觉产业将实现协同发展，形成产业链上下游紧密合作的格局，企业、高校、科研机构等各方将共同推动产业升级。
（3）国际化发展：随着我国在国际科技竞争中的地位不断提升，计算机视觉与机器视觉技术将走向国际市场，实现全球范围内的应用与推广。
计算机视觉与机器视觉在发展前景方面具有广阔的空间，在技术创新、产业协同、国际化发展等方面，两者将相互促进，共同推动我国人工智能产业的繁荣。
标签： #计算机视觉和机器视觉
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