据悉，苹果正在努力提高计算机视觉的技术能力，以便其能够更加准确地检测和识别对象，比如在相机和被拍摄对象都在运动的情况下。不仅是手机领域，计算机视觉还广泛应用于安防影像分析、广告营销、泛金融身份认证、互联网娱乐等领域。
计算机视觉通过计算机及其相关设备模拟人的视觉系统，目的是让机器代替人眼，解决物体识别、物体形状和方位确认以及物体运动判断三大问题。与目前在汽车、半导体、包装等行业的制造、检测中使用的工业视觉相比，计算机视觉更侧重于智能生活领域的应用，由于应用场景更加复杂，识别物体类型多，缺乏规律性，计算机视觉通常对相机或摄像头要求不高，但对算法有着更高的要求。
进入21世纪，互联网浪潮兴起，数据储量集聚增加，而深度学习算法的出现恰好能够将数据集归纳出逻辑，实现精准的物体识别和场景识别。在这一背景下，计算机视觉市场快速发展，行业市场规模不断壮大。新思界发布的
《中国机器视觉行业市场深度评估及2018-2022年投资可行性咨询报告》指出，2016年全球计算机视觉软件、硬件和服务收入为11亿美元，预计到2025年这一数据将增长到262亿美元。
在中国市场，在企业和高校的不懈努力下，我国计算机视觉行业快速发展，且相关算法已达到国际顶尖水平。2011年是我国计算机视觉发展元年，企业数量为13家，此后从事计算机视觉领域的企业显著增加。在相关算法领域，2017年计算机视觉领域权威评测 ImageNet 大规模图像识别挑战赛上，奇虎和南京信息工程大学团队分别在物体定位和物体检测项目上取得了成绩。国内自动驾驶公司Momenta研发团队、公安部三所、海康威视、商汤科技、香港中文大学、南京信息工程大学均曾在比赛中夺魁。
新思界
投资分析师指出，虽然目前我国计算机视觉算法领先，已经成为人工智能领域最火热的赛道，但在应用领域方面仍有待进一步拓宽。现阶段，我国计算机视觉技术的应用主要集中在安防影像分析，如重要场所的监控、公安部门人脸识别分析等。事实上，计算机视觉的商业落地场景非常广阔，能够有效解决应用行业的痛点，市场发展空间巨大，如果我国计算机视觉技术的应用范围扩大，行业市场规模有望获得跨越式增长。
