智慧相機已逐漸確立自身於機器視覺系統中越發關鍵的資料前處理角色，而電腦視覺系統則依託更強大的 AI 運算能力與更複雜的神經網路分析，由智慧相機判讀感興趣區域後的資料特徵，運算分工可謂涇渭分明；如此一來，以工業電腦設備為中心的電腦視覺系統未來將得以仰賴智慧相機，持續提升模型分析的精準度。

智慧相機依託AI運算能力，將極可能逐漸取代工業相機角色

影像感測器、CPU與FPGA共構的異質運算架構等智慧相機構成元件，不斷提升圖像、影像資料在資料分析中的前處理能力，以AI推論先進技術更準確提取資料特徵，意味相機設備將一別於傳統物聯網（Internet of Things，IoT）架構中僅於感知層（Perception Layer），僅負責收集與傳輸資料至網路層（Network Layer）的角色，而以肩負更多的邊緣裝置算力加強機器視覺系統於生產現場的重要性；相較工業相機，智慧相機因同時具備資料收集與資料分析能力，未來將極可能依託更低的碳足跡、更低的部署複雜性，以及更低的整體擁有成本（Total Cost of Ownership，TCO）快速取代工業相機，成為製造業首選

智慧相機依託AI運算能力，有望成為3D視覺系統領域要角

目前觀察Allied Vision、Basler、Cognex、IDS Imaging Development Systems、Imperx、Teledyne DALSA與Teledyne FLIR等機器視覺解決方案領導者皆開發3D智慧相機和3D視覺運算模組等產品線，顯見智慧相機產品特性相當適用於3D視覺領域，並具有高度市場發展機會。

3D成像的「自動光學檢測（Automated Optical Inspection，AOI）」可應用於檢測結構更複雜的工業製品；以往2D視覺系統或以多台工業相機組成的傳統3D視覺系統，因缺乏具備AI運算能力的影像感測器、CPU與FPGA等元件，而僅侷限於可檢測圓形或方正等規則物體。

整合照明與AI運算硬體元件（尤以整合CPU與FPGA的異質運算架構為主）的智慧相機具有檢測不規則工業製品的高度潛力，未來機器視覺系統解決方案供應商（含工業、智慧相機供應商與工業電腦廠商）若可加速充實智慧相機異質運算單元的軟體（底層板級支援包（Board Support Package，BSP）；上層應用）/硬體整合能力，方可提升產品可複製性，並逐漸普及於邊緣運算市場。