计算机视觉在人工智能里可以类比于人类的眼睛，是在感知层上最为重要的核心技术之一。计算机视觉技术模拟生物视觉，将捕捉到的图像中的数据及信息进行分析识别、检测、跟踪等，真正去"识别"和"理解"这些图像。目前此项技术已经广泛应用到安防、自动驾驶、医疗、消费等，也是目前人工智能技术中落地最广的技术之一。在技术基础支撑下，计算机视觉行业逐步打通了从基础层到应用层的链条，涉足安防、金融、医疗、教育等领域，提供安防及监控、无人商店、人车识别等技术解决方案，未来还将继续深化应用领域的广度和深度。
机器视觉是人工智能正在快速发展的一个分支，简单说来，机器视觉就是用机器代替人眼来做测量和判断，但其功能范围不仅包括人眼对信息的接收，同时还延伸至大脑对信息的处理与判断。本质上，机器视觉是图像分析技术在工厂自动化中的应用，通过使用光学系统、工业数字相机和图像处理工具，来模拟人的视觉能力，并做出相应的决策，最终通过指挥某种特定的装置执行这些决策。
计算机视觉和机器视觉领域有显著的重叠。计算机视觉涉及的被用于许多领域自动化图像分析的核心技术。机器视觉通常指的是结合自动图像分析与其他方法和技术，以提供自动检测和机器人指导在工业应用中的一个过程。在许多计算机视觉应用中，计算机被预编程，以解决特定的任务，但基于学习的方法现在正变得越来越普遍。
目前对于人工智能核心产业到底包含哪些、统计人工智能规模的时候是否包含AI+产业...等等问题，国内外权威研究机构尚未有统一的口径和标准，造成各大机构对我国人工智能规模到底有多大这个问题的解读差异较大，从100亿、200亿到700亿，各种说法不一而足。
2016年，我国计算机视觉市场规模仅11.4亿元，到2019年，中国计算机视觉行业市场规模增长至219.6亿元。
随着我国计算机视觉产业的不断发展，我国计算机视觉相关专利数量也随之快速增长。数据显示，2021年我国计算机视觉相关专利申请数量达3216项，同比增长28.2%。
从计算机视觉的产品应用领域看，互联网娱乐平台、手机应用程序等提供人脸识别、解锁、美颜等技术服务已经普及。在技术基础支撑下，计算机视觉行业逐步打通了从基础层到应用层的链条，涉足安防、金融、医疗、教育等领域，提供安防及监控、无人商店、人车识别等技术解决方案，未来还将继续深化应用领域的广度和深度。
伴随着技术成熟度提高，人脸识别、物体识别等分类、分割算法不算提升精度，未来将有更多的场景能够应用计算机视觉技术，计算机视觉企业应在强化技术打造的前提下，发掘更多新的应用领域，提高商业落地应用。
未来，人们安全和效率需求不断提升，计算机视觉技术在各行业应用能有效满足人们需求，市场发展空间巨大。国家政策对人工智能行业的支持也为计算机视觉的发展提供了有利的环境。随着计算机视觉技术日渐成熟，企业商业化落地能力不断提高，未来计算机视觉市场规模将迎来突破性发展。