- 3D视觉技术商业化加速：结构光、ToF等3D成像技术渗透率突破30%，在机器人抓取、精密焊接等场景中成为标配，工程师需掌握点云处理、深度估计等算法，解决复杂形貌的空间定位与形变测量问题。
- 深度学习驱动检测范式变革：基于Transformer架构的缺陷检测模型准确率超99%，显著降低人工标注成本，工程师需聚焦小样本学习、无监督异常检测等方向，提升模型在长尾场景下的泛化能力。
- 多模态感知融合成主流：视觉与激光雷达、毫米波雷达的异构数据融合占比超60%，工程师需开发跨模态对齐与协同决策算法，增强自动驾驶、智慧矿山等场景的鲁棒性。
- 边缘智能与轻量化部署：嵌入式视觉系统响应速度提升10倍，工程师需优化模型量化、剪枝技术，实现YOLO等算法在低算力设备上的实时推理，满足工业现场毫秒级延迟要求。
- 国产化替代进入深水区：国产高端AOI设备在半导体晶圆检测领域渗透率突破45%，工程师需攻克高分辨率传感器、光学校正等核心技术，推动高端市场自给率从30%提升至55%。
- 细分场景标准化与一体化：从单一检测向“检测-分析-反馈”闭环演进，工程师需设计集成相机、光源、计算单元的标准化视觉设备，降低碎片化场景的部署成本与周期。
- 垂直领域深度渗透：医疗影像分析、农业果实分拣等场景需求激增，工程师需结合行业Know-how，开发定制化解决方案（如手术导航中的3D重建、农业中的多光谱成像），构建差异化竞争力。
- 技术伦理与合规性挑战：随着人脸识别、隐私保护监管趋严，工程师需在算法设计中嵌入数据匿名化、模型可解释性等模块，平衡技术创新与社会责任。
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