随着物联网世界大大扩展，我们开始看见，许多的联网设备必须仔细观察它们周围的世界，以更佳地理解环境。目前大多数物联网设备所不具备的机器学习能力，是计算机视觉功能获取的必要结果，已演变沦为了在真实世界中辨识对象的能力。为了在真实世界中辨识对象，这些设备与计算机都必须不具备相等于人眼的计算出来器件，也就是我们一般来说所看见的摄像头。
对于物联网世界而言，对高质量光学器件的市场需求将不会日益减少，以提高这些设备的精确性与功耗。目前的摄像头系统还过于好如今我们所看见的大部分摄像头系统在图像质量上具有相当大的差异，让计算机更加无法正确地辨识周围的物体。如果无法准确和明晰地看见周围有什么，一般来说就必须这些物联网设备和设备内的计算出来器件花费更好的计算资源保有处置帧，直到它需要辨识出有对象物体。计算机辨识一个对象的速度更加慢，它就能更慢地确认必须做到什么，并更慢地采行必要的行动。
通过延长辨识时间，机器能显得更加智能，能耗更加较少，反应更加慢。无人机和自动驾驶汽车上面提及的这些功能在当今大受欢迎的一些物联网应用于中尤其最重要，我们首先能想起的两个应用领域就是汽车和无人机。
这两个横向领域都倍受青睐，是机器学习与人工智能的创意领域，并且都必须多个摄像头。汽车和无人机都必须多个摄像头的原因是，单一的摄像头无法360度环视所有物体，并不具备全方位的环境感官能力，所以你必须多个摄像头。
这意味著全部摄像头必需维持一直打开的状态，并大大尝试检测必须避免的对象，或用作情境获知目的。当提及自动驾驶、无人驾驶汽车与无人机时，光学器件在安全性上充分发挥着巨大作用。这些运载工具大多都相当严重倚赖摄像头才能看清楚路线、其他车辆、路标以及最重要的行人。
通过优质的光学系统，出众的自动驾驶汽车在防止事故再次发生方面的展现出能相比之下多达人类驾驶员，还包括回避其他车辆和人。有时人可能会因为被其他物体部分遮盖而无法看清楚对象，但经过回声优化的仪器光学系统需要协助自动驾驶汽车中的计算机视觉算法在意味着经常出现人的某个身体部位时就能“看”到人的不存在。可如果用于了质量较好的光学系统，计算机就有可能无法较慢辨识一些对象（例如身体部位），会如此有效地或安全性。
VR和AR除了智能手机摄制以外，高质量的光学器件对可穿着设备（也还包括我们有可能在未来看见的头戴式设备）也十分有价值。这些设备否将不会是VR／AR设备还无法确认，但它们全都必须某一种光学器件向人眼传输图像。
这可以通过简单的波导、棱镜或利用显示器前的菲涅尔透镜来构建。这些未来的可穿着设备将随着VR和AR的渐渐风行而日益普及，而随着这些设备之后显得愈发轻巧，光学系统的复杂程度将更进一步减少。为了保证视觉保真度与现在这些更加厚实、更加老一代的头戴式设备保持在完全相同的水平，光学器件的质量将变为更为最重要的影响因素。
安防摄像头最后是安防摄像头领域。消费级和商用级的安防摄像头都已开始不具备机器学习和人工智能所反对的智能功能，让它们更佳地辨识所看见的对象。
这样一来，摄像头现在就需要告诉他你谁在你家门口，谁在你家里。通过仪器的光学器件，这些摄像头将需要更佳更慢地辨识人脸，并同时摄制更高质量的来访者或侵入者的视频。
由于仍然必须始终保持视频状态，以及根据摄像头辨识出有对象是什么来自由选择否视频，这样的摄像头还可降低功耗，并节约存储空间。这对通过电池供电和向互联网无线流传输的摄像头来说尤其有价值，从长年来看，功耗的节约以及更加慢较佳的对象辨识能力也是十分最重要的。总结正如你所闻，当今大量的物联网应用于都将在诸多方面大大获益于仪器的优质光学器件，除了能从物联网设备中取得质量较佳的图像之外，安全性、性能、电池续航和精确度全都将获得提高。随着这些设备显得更加小更加轻巧，对仪器的光学器件的市场需求只不会提高，而会减少。
如果物联网设备无法看清楚它应当看见的东西，那财产和生命都有可能面对潜在的危险性；而如果这些设备因为光学器件的问题而无法可信工作，那么也将更为无法推向市场。
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