涉及通用标准的开发对企业来说往往是一个棘手的话题：与相关社区、委员会和协会的互动有时可能非常耗时且繁琐，而且新标准的实施往往需要耐心和毅力。那么，为什么公司还要在这个过程中投入人力、时间和资金呢？难道不应该集中精力开发自己的专有解决方案吗？
从短期来看，答案是明确的“是”—但从长远来看，这是一个误区，因为单一解决方案通常会给公司、客户和整个行业带来重大缺点：虽然可能可以快速开发出一个解决方案，但这种解决方案通常无法保证未来的适用性，消耗财务资源，而且往往导致市场和行业的碎片化。
从长期来看，公司更应该与其他企业合作，即采用基于成功的通用标准和一致接口的策略，以此提供长期的稳定性，同时创造了市场活跃的竞争。这开放的方式特别有利于客户，客户不仅可以享受更高成熟度的产品，还可以更容易地比较这些产品，从而选择最适合自己的选项。另一个优点是，一致的互操作性使得不同的系统和解决方案能够使用相同的语言进行通信，满足特定的需求。这为用户提供了更大的灵活性和成本透明度。
标准化还促进了知识共享，为技术进步铺平了道路。这使得即便是市场上新的参与者也能基于现有标准来开发或提供容易集成的解决方案。对于客户来说，这意味有着更多的产品选择机会。此外，通过精心商定的标准也能为个别开发提供很大的自由度。因为不需要重新编程或升级相应的接口，它们为创新和改进奠定了坚实的基础，直接惠及所有用户。标准作为快速推出新创新并将其推向市场的重要推动力。
标准，如 GigE Vision，非常重要。这些标准通过使用千兆以太网标准，使图像采集设备（如工业相机）更容易连接到网络基础设施。相机集成的一个重要接口是通用相机接口（GenICam），它使相机接口可以与特定应用程序的编程接口解耦。GenICam 还包括通用传输层（GenTL），它允许相机数据无缝地传输到用户应用程序。由于标准化的不断推进，近年来专有的图像采集解决方案数量急剧减少。系统集成商的工作也变得更加轻松，因为他们可以以相同的方式使用多台工业相机。
在机器视觉领域，通用过程通信标准同样重要。例如，开放平台通信统一架构（OPC UA）就是其中之一。该标准允许不同制造商的组件之间进行一致的数据交换，同时确保与所有可想象的平台和操作系统兼容。OPC UA 作为一个整体框架，定义了不同系统世界之间数据通信的共同语言。这为众多自动化应用的无缝集成铺平了道路。
标准分为两类：技术工业标准和法律制定的标准（法定标准）。前者由协会和公司制定并达成一致。在工业标准方面，专有开发的标准经常被发布供一般使用。MVTec 也做到了这一点：公司独立开发了 GenICam GenTL Producer 框架，并免费向其客户和整个 GenICam 社区提供了生产就绪的代码。
虽然仍在开发中且当前成熟度较低，但针对深度学习 AI 技术的标准已经存在，这是机器视觉领域的重要方面。其中之一是开放神经网络交换（ONNX）标准，它受到多个框架的支持。然而，当前仍普遍存在较高的碎片化问题，尚未满足生产性工业使用的所有需求。
