視覺檢測設備隨著中國的用工成本緩慢增長，在中國的手機產業鏈上，越來越多的環節開始主動或被動的引入自動化生產模式，為人工智能在工業化環節落地上，提供了極佳的行業土壤，吸引著越來越多的裝備制造業企業重金投入到人工智能自動化升級浪潮中來。

工業化環節的人工智能應用，絕大多數都與機器視覺技術有關，投資方都急切的希望能通過神經網絡軟件，對自動化生產線上的視覺處理環節進行教育訓練，得到準備的動作與品質數據，越來越多的替代人工操作部分。目前在操作動作的人工智能應用部分，由于處理起來相對簡單，可以采用較為成熟的視覺處理軟件對設備進行教育訓練，短期內就能獲得較好的效果，快速取代操作員人的工作。因此行業里基本上由裝備制造業企業拿到生產企業的產品、以及工藝流程和動作分解信息后，就能完成，行業企業只要被動的接受自動化裝備帶來的好處就行了。

但在品質檢測環節，除了可測量的物理參數能單立或集成在操作動作的視覺處理部分，與機器動作一起完成外，與光學信息有關的外觀檢查部份，特別是涉及到人眼視覺感觀的光學檢查部分，行業的人工智能應用發展極為緩慢。而人眼視覺感觀的光學檢查部分人工智能功能缺失，也是整個智能制造技術中，最難攻克的環節之一。

實際上，這也正是近年來，國際消費類電子產業快速往中國轉移的一個重大原因，除了中國勞動力成本較低外，消費類電子領域的產品品質控制，很少沒有涉及到人眼視覺感觀的光學檢查部分。特別是配備有觸摸顯示器件的電子產品，需要數量龐大的外觀檢測熟練員工，才能支撐起每年數十億數量的產能規模，從某種意義上來說，目前也只有中國才能滿足全球市場在這方面的海量需求。