随着机器视觉技术及其相关技术的不断提升，无论是图像结构化的算法还是算力均在进步，虽然算法的进步已有限。而人工智能技术的螺旋上升极有可能会将技术热点从图像识别带入到机器人、语言识别、自然语言处理和专家系统这四个大领域中，因此未来人脸大数据系统的发展将主要呈现以下三大趋势：
　　首先，人脸大数据系统将进一步凸显“大数据”的能力，一线厂商与二三级厂商在“人脸”领域的差距将进一步缩小，而对结构化数据的实时、高并发的处理，将成为下一个技术增长点。同时，作为2018年的延续，技术与实战的结合将进一步深化，更多的业务场景，更灵活的业务开发，更迅速的业务定制，更便携直观的业务呈现将会受到客户的欢迎。
　　其次，边缘计算设备与后端集群分析这两种业务模式的竞争会更加激烈，合作也会更加紧密。在谷歌、脸书等公司的推动下，以及国内厂商华为、海康等巨头的加入，嵌入式视觉系统的发展会显著提速，未来追踪嫌疑目标只需出动真正的“无人”机不是梦，具备自动识别自动锁定报警功能的无人飞行器完全可以在安防领域大展身手。同时，更强大的后端视觉处理集群将实现全城全域全员的布控，让案事件回顾变成一键直达，并推动公共安全业务从事后处理到事前介入。
　　第三，单一人脸数据业务的热度会有所降低，人脸识别技术与其他传感技术相融合将成为热点。与单传感器相比，多传感器技术在探测、跟踪和目标识别方面能够提高系统的可靠性和健壮性，增强数据的可信度，提高精度，增加系统的实时性。机器视觉系统易于向多传感器信息融合技术拓展，解决单一视觉系统的局限性。
未来，通过人工智能方面利好的政策，安防、交通、金融、消费电子等都是机器视觉领域重点关注的应用行业方向。