机器视觉（Machine Vision，MV）是人工智能正在快速发展的一个分支。 根据美国制造工程师协会（SME）机器视觉分会和美国机器人工业协会（RIA）自动化视觉分会对机器视觉的定义，机器视觉是通过光学的装置和非接触的传感器，自动地接收和处理一个真实物体的图像，以获得所需信息或用于控制机器人运动的装置。 一个典型的机器视觉应用系统包括图像捕捉、光源系统、图像数字化模块、数字图像处理模块、智能判断决策模块和机械控制执行模块。
机器视觉用机器代替人眼来做测量和判断，将图像处理应用于工业自动化领域，对物体进行非接触检测、测量，提高加工精度、发现产品缺陷并进行自动分析决策，是先进制造业的重要组成部分。机器视觉在智能制造领域应用广泛，按功能主要分为四大类：检测、测量、定位、识别。
从学科上，机器视觉与计算机视觉（Computer Vision, CV）都被认为是人工智能的下属科目。但面对不同的应用场景，工业级和消费级产品所需的技术指标和侧重点有所区别。产品构成方面，工业级产品多为硬件+软件的形式，消费级产品多为软件主导；应用侧重点方面，工业级产品更多注重广义图像信号与自动化控制，消费级产品更多注重（2/3D）图像信号本身的研究以及和图像相关的交叉学科研究。
随着经济的发展，我国人口红利优势急速消退，劳动力结构也在逐步发生变化，国内就业人口数量增长放缓、老年人口占比上升，中国人口结构老龄化将成为一个不可逆转的趋势。国家统计局统计数据显示，截至2019年末，我国65岁及以上人口数量为1.76亿人，占总人口的比重达到12.6%，老龄化程度加深。而伴随着人口老龄化速度的加快，劳动力供给的紧张局面持续加剧，用工成本不断上升，2019年中国城镇非私营单位就业人员年平均工资上涨至9.05万元，比上年增加0.81万元。
以下是白皮书详情
