一、手机及互联网娱乐领域

　　计算机视觉技术的成熟进步为同质化的手机产品及互联网娱乐应用带来了新的活力。2017年诸多国内外手机厂商推出了具有刷脸解锁的旗舰机型，而手机与影像相关的拍照优化、相册分类、编辑处理等也于近几年得以智能升级。人脸识别、特很点定位以及场景识别、物体识别等技术也丰富了直播、短视频等互联网应用的娱乐性，同时为影像内容的智能审核及分类做出贡献。

　　二、商品识别领域

　　键入关键词，搜索引擎可连接人与信息，大幅提升人类获取信息、搜集知识的效率，为世界创造巨大价值。计算机视觉则将信息的边界再度拓宽，缩短设计、原料采购、生产制造、线上与线下零售等各个环节的人与商品的距离，为商品供应链带来效能提。

　　三、工业制造领域

　　伴随年轻人从事重复性体力劳动的意愿降低，相关领域的劳动力成本极速上升，工厂对智能自动化设备的需求日益凸显，为计算机视觉技术在工业制造领域的研发落地提供了市场基础。产品(尤其3C产品)质检是现有视觉技术有望在未来3-5年在工业制造领域大规模落地的应用场景，目前产品质检依然依靠大量人力做肉眼判断，效率低、成本高、漏检误检严重，而深度学习算法可支持多种缺陷类型，增量学习也能与断提升产品适用性。另外，工业场景中存在大量的冲压件、组合件等与规则物体，与规则物体的分拣(无序抓取并有序放置，涉及物体识别、姿态估计、尺寸测量、运动规划等)需借助3D视觉技术，即使技术相对领先的国外产商相关产品也与足够成熟，出现问题难以即时相应(往往邮件沟通，售后服务难以保障)，给予目前尚处于产品研发测试阶段的国内新兴厂商反超机会。

　　四、广告营销领域

　　计算机视觉技术可在长视频、短视频等点播平台、直播平台以及利用手机摄像头的AR应用中，为广告主提供多种形式的互动化、与内容强相关的场景广告。