可见，在人工智能的边界延展效应作用下，高技能就业岗位不断被创造，但中国人工智能领域人才缺口和高端人才短缺可能成为制约人工智能产业发展的重要因素。人工智能能够通过智能渗透和边界延展两大效应影响劳动就业数量和劳动就业结构。总的来说，从人工智能影响经济增长的劳动就业路径而言，一方面，人工智能的智能渗透效应会通过降低高技能劳动力就业和低技能劳动力就业抑制经济增长，另一方面，人工智能的边界延展效应会通过增加高技能劳动力就业进而促进经济增长。因此，人工智能通过作用于劳动就业对经济增长的影响取决于智能渗透效应和边界延展效应的综合效应。

1.应用于容器中的零件拣取
　　至今为止，机器人视觉系统主要应用于拣取容器中任意堆放的零件。达到这一目的需要满足三个基本要素：视觉系统、容器防碰撞以及防碰撞监测系统。需要视觉系统，这是毋庸置疑的事情，因为首先需要找到零件究竟在什么地方。然而，只依靠容器壁进行检测具有一定的局限性，因为机器人的手爪还将进一步深入到容器的底部，因此零件的拣取将会越来越困难。在容器中拣取零件所使用的造型方式完全能够理解零件的拣取工具、传感器和机械手臂本身的局限性。在这样的工作条件下，一旦当零件的位置被确定以后，机器人就开始进行自动运算，确定其是否真的能够从容器中拣取这一零件。第三个要素就是防碰撞检测。最终，机械手必然会触及到容器壁，因此它需要区分究竟是属于软接触还是硬接触，如果是硬接触可能会损坏机器人系统。
　　Fanuc公司的Roney先生说：“我们应用机器人在容器中结构性和任意性拣取零件方面已获得了巨大成功。” 所谓结构性拣取零件是指容器中的每一个零件都是正面朝上的，而任意性拣取零件是指零件在容器中是任意堆放的。Roney先生认为，后一种零件拣取方式更具有挑战性，但如果具备上述三大要素（视觉系统、容器防碰撞和防碰撞检测系统），那么一切皆可能实现。
　　2.应用于机床上的工件装卸
　　Ellison Technologies公司的Burg先生说：“在许多应用领域中，在拣取零件以后，直接将其安装到机床上进行加工。在大部分情况下，该机床的夹具系统不允许机器人的零件安装位置出现任何差错。”因此，零件的精确就位对零件的夹紧系统来说是非常关键的。
　　机器人能够确定图像拍摄的位置，因此能够识别物体所处的位置，然后对该物体的大小、类型和质量作出相应的判断。
　　如果没有上述这些功能，那么机床将可能发生损失惨重的故障。因此，采用视觉技术有利于零件的正确定位。
　　3.应用于包装领域
　　视觉技术对包装应用领域也是十分关键的。例如食品往往需要通过输送机或滑块装置输送到食品拣取区域，因此不存在重复定位的问题。但事实上，由于食品处在不同的位上，因此需要有一个重新调整方向和拣取的过程，然后将其放入到包装箱中。而视觉系统能够帮助机器人找到相应的食品，并根据要求完成包装任务。

机器视觉（Machine vision）在尺寸测量方面有其独特的技术优势，机器视觉测量（Machinevision measurement）通过使用机器视觉，能够自动测量产品的外观尺寸，比如外形轮廓、孔径、高度、面积等尺寸的测量，从而可以执行产品检验、分类与分组，装配线上的机械手运动引导、零部件的识别与定位，生产过程中质量监控与过程控制反馈等任务。这很大程度上提高了生产效率，节省了大量劳动力资源。
   上海影火智能科技有限公司研发的视觉测量与检测系统利用工业视觉的原理，能够以离线或者在线方式对待检部件产品快速地进行尺寸测量与缺陷检测。在生产过程中及时发现产品表面出现的疵点信息与尺寸误差，实时反映缺陷信息，并进行瑕疵分类处理，高速、精确，完全取代人工肉眼进行瑕疵检测，具有快速、可靠、准确的优点。

主要功能：
1）尺寸测量功能：能够自动测量产品的外观尺寸，比如外形轮廓、孔径、高度、面积等尺寸的测量。

2）定位功能：能够精确识别物体的方位，指引机器人各物体的定位来操作机器的运动控制。此功能多用于全自动装配和生产，譬如自动组装、自动焊接、自动包装、自动灌装、自动喷涂，多配合自动执行机构（机械手、焊枪、喷嘴等）。
3）缺陷检测功能：这是机器视觉系统用的最多的一种功能，它可以检测产品表面的一些信息。譬如：表面是否有刮伤、破损、油污灰尘、注塑件有无缺角不满等，白装是否有缺漏，印刷有没有错漏等，基本上，产品的品质需要用人眼来判断的，都可以尝试用视觉技术来替代，从而在生产过程中就把次品剔除，保证了产品质量的稳定性。
4）模式识别功能：能在线对产品形状的识别、颜色识别来定位物件的位置，还有二维码的识别及字符识别等功能。
5）现场恢复功能。

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