1. 机器视觉作为人工智能的一个分支，拥有广阔的发展前景。
2. 随着工业自动化和智能化的推进，机器视觉的应用领域不断扩展，市场需求增长。
3. 人力成本上升和自动化生产需求增加，推动机器视觉技术在多个行业中的应用。
4. 制造业中的产品质量检测、产品定位和识别使用机器视觉技术。
5. 物流领域利用机器视觉进行包裹分拣和路径规划。
6. 自动驾驶技术发展带动机器视觉在自动驾驶领域的应用潜力。
7. 机器视觉技术进步和应用范围扩大，创造了多个新兴职业岗位。
8. 机器视觉工程师设计和实现机器视觉系统，需具备视觉知识和编程技能。
9. 图像算法工程师开发和改进视觉算法，提高图像处理和模式识别性能。
10. 深度学习工程师设计和训练深度神经网络模型，解决图像分类等任务。
11. 除了传统岗位，还有自动驾驶工程师、智能监控工程师等职业机会。
12. 自动驾驶工程师开发和优化视觉系统，实现无人驾驶汽车的环境感知和决策。
13. 智能监控工程师设计和开发监控系统，实现目标检测和行为识别。
14. 数据标注和标定工程师负责数据标注和标定，生成训练和评估模型的数据集。
15. 三维重建工程师实现图像或视频帧的三维重建，需视觉和图像处理知识。
16. 视觉效果艺术家结合机器视觉技术创造影视特效，需图像合成和特效渲染技能。
17. 无人机操作员操作无人机并监控图像传输，应用机器视觉于农业等。
18. 教育和研究工作者通过教学、指导和前沿研究推动机器视觉领域发展。
