三是关键技术和核心部件受制于人。传感器、智能仪器仪表、数控系统、工业应用软件等市场份额不到5%，大型工程机械所需30Mpa以上液压件全部进口，大型转载机进口部件占整机价值量的50%-60%。四是软件产品缺乏。中国制造业“两化”融合度相对较低，低端CAD软件和企业管理软件已经非常流行，但在各种复杂产品设计和企业管理中缺乏智能软件产品，机器视觉系统在计算机辅助设计、资源规划软件、电子商务等关键技术领域与发达国家仍存在很大差距。五是企业系统集成能力较为薄弱，缺乏像西门子、GE一样的大型企业机器视觉系统质量和水平不高。

然而，与发达国家相比我国还有较大差距，机器视觉系统体现在以下几个方面：一是智能设备制造基础理论和技术体系建设滞后。目前，我国主要关注智能设备制造技术跟踪和技术引进，基础研究能力相对不足，引进机器视觉系统技术消化吸收不足，缺乏原创创新；控制系统、系统软件等关键技术环节薄弱，技术系统不完整。二是我国智能设备制造的数字化发展基础相对薄弱，制造业的整体发展仍处于机械自动化向数字化自动化的过渡阶段。如果德国工业4.0作为参照系，比较一致的观点是，中国总体上还是2.0时代，一些企业正在向3.0时代迈进。

世界是企业的研发部，世界也是企业的人力资源部。随着互联网和移动互联网的发展，企业可以整合各国的智力，形成企业的核心大脑。能够整合各国大数据资源，分析研究各种趋势；能够整合生产人员精工。在智能工厂内部，传感器、各级智能机器人、工业机器人、智能车间和产品通过纵向集成有机集成，同时确保这些信息能够传输到ERP在系统中，机器视觉系统支持水平集成和端到端价值链集成。这种垂直集成构成了工厂内部的网络制造系统，由模型、数据、通信、算法等多种模块组成。机器视觉系统在不同产品生产过程中，模块化网络制造系统可根据需要重组模块拓扑结构，很好地满足个性化产品生产的需要。

中国制造业经历了机械化、自动化、数字化等发展阶段，建立了完整的制造体系和制造基础设施，在全球产业链中发挥着重要作用。这使中国具可能实现智能装备制造，推动全球产业链改革。一是取得了一大批相关的基础研究成果，机器视觉系统掌握了长期制约我国产业发展的部分智能装备制造技术，如机器人技术、感知技术、复杂制造系统、智能信息处理技术等。初步形成了以新型传感器、智能控制系统、工业机器人、自动化生产线为代表的智能设备制造产业体系。二是我国制造业数字化具备一定的基础。目前指定规模以上的工业企业在研发设计中应用数字工具的渗透率已达54%，机器视觉系统生产线上数控设备的比例已达30%。