选择比努力更重要，站在风口上，猪都能飞起来。

机器视觉作为中国工业4.0的核心技术，在中国智能制造市场细分领域中，机器视觉产品增速约37%，是近十年最高的产品增速。机器视觉技术是实现工业自动化的必要手段，综合了图像处理、机械工程、控制、电光源照明、光学成像等技术。如此复杂的综合技术，却引得一大批工业人不断涌入，这又是为什么？

首先，我们来分析一下机器视觉的前景：

1）人才需求巨强烈，高端人才特稀缺

中国正在成长为继美国、日本之后的全球第三大机器视觉市场，其应用领域几乎要涵盖了国民经济发展的各个行业，而工业领域是应用最大的领域。

据相关数据统计，预计到2020年仅中国的机器视觉市场规模就将达到70.9亿元。

目前，小编仅在前程无忧统计到的本月机器视觉相关岗位空缺，就达到3,475人次。同时，3-5年工作经验以上的人才需求就占了34%！

2）就业只是起点，机器视觉工程师普遍高薪

机器视觉工程师的薪水普遍较高。工资达到工资20000-29999占比最多，达30%。但值得注意点的是，机器视觉工程师的薪资差距较大，39.3%的工程师年薪可达20W（月薪15K+）以上，同时仍有58.7%的工程师在年薪10W（月薪10K左右）以下。

同样是机器视觉工程师，年薪10W以下和年薪20W以上，到底有什么区别呢？

原因可能只在于——没有掌握工业领域发展的技术趋势：机器视觉+运动控制。

真正了解视觉技术又了解终端工艺段的人才十分稀少，在工业应用当中，不同行业之间的实际需求差异较大，许多混合复杂问题都需要“机器视觉技术+运动控制技术”来解决。工业自动化的发展，都将围绕基于机器视觉和运动控制。可以说，在自动化领域，掌握运控技术=不会失业。

但实际上，想掌握“机器视觉+运动控制”技术，是非常难的。

一方面，运动控制技术主要依靠企业实际项目驱动，一定要依托实际设备才能接触到。因此，要想学习运动控制技术，必须要有可操作的设备，这算是一个不大不小的门槛。

再者，对于技术类工程师来说，掌握多一门技术便是他们能向上迁升的核心能力。那么对于没有入门的人而言，在没有人带的情况下，想要学习运动控制技术，门和门槛都云里雾里。因为没有人指引，运动控制技术完全就是黑盒。

不可知，不可借鉴，无法学习，也就造成了学习“运控”的难度。

我们都知道“站在风口上，猪都能飞起来”，但却很少人知道“长出小翅膀，你能飞得比别人更高”。如果你想要从年薪10W成为年薪20W+的工程师，越是“黑盒”的技术，你就越有打破它的必要。