在本届冬奥会赛场的速滑比赛中，运动员速度最高可达到15—18米/秒，约等于50公里/小时，顶尖运动员速度可达70公里/小时。如何保证运动员高速运动时能够被
摄像机清楚的拍下，是摄像机面临的巨大考验。
为解决这一难题，中央广播电视总台历时5年，终于研发出一款名为“猎豹”的“超高速4K轨道摄像机系统”，该系统由陀螺仪轨道车和360米长的U型轨道组成，设计技术标准是25米/秒，约等于90公里/小时，在比赛中可以实时跟踪运动员的位置，还可根据转播需求，实现加速、减速、超越等动作，灵活捕捉比赛画面。
4K，超高清
首先，所谓的4K摄像头，其中的4K是指分辨率，到达4K就是超高清分辨率。而4K摄像头，指的是在拍摄的视频文件的原始画质单边最大像素可以达到4000像素以上，4K摄像头的分辨率一般为4096×2160，能达到这种水平的被称为4K摄像头。对视频而言，由每秒25个静态帧构成的，其中每一帧的原始画质都达到了4000+的画质才可以称之为4k。
更通俗的理解是，多少K，可以理解为按
显示器上面有多少格子来划分的。同样大的电视和显示器，4k与1k相比，当然格子越多，格子的面积就越小，画质越精细，越清晰。
目前阶段，4K摄像头属于比较前沿的高清摄像头的，毕竟8K的数字视频，目前还处于实验室阶段。8K意味着分辨率为7680*4320，这种视频格式，其每帧图像的分辨率为3300万像素，想象一下，播放这个视频，对GPU的加速解码能力是多大的考验，因此还需要配套的显卡等设备能够跟上发展。
针对“猎豹”这样一个系统，被一部分人称为高速摄像机器人，其实无论是机器人还是设备系统，只要涉及视觉问题，都会对摄像头提出要求。
我国在机器视觉领域起步较晚，但是近几年，政策倾斜、资本涌入、应用增多，让整个机器视觉行业发展极快。相比单一的高清摄像头，机器视觉还同时涉及光学、机械、电子、计算机软硬件等方面的技术，也涉及到计算机、图像处理、模式识别、人工智能、信号处理、光机电一体化等多个领域，可以说，机器视觉是一个综合性的技术，但机器识别技术的提高，必然也离不开精度的提升。
机器视觉的分辨率，一般可分为 256个灰度级，采集系统具有 10bit、12bit、16bit 等不同的灰度级，相比较人类视觉的 64个灰度级有更大的优势。
高速发展阶段(2008-至今)：经历近十年的发展，中国机器视觉进入了高速发展阶段。随着应用需要，目前，在机器视觉领域出现了许多分辨率 4Kx4K 的面阵摄像机和 12K 的线阵摄像机，通过光学
镜头，可以观测微米级的物件，也可以观察天体一般的目标。
机器视觉的革命
机器视觉系统包括光源照明、镜头、图像处理和视觉处理组件等。其中，照明负责照亮要检测的零件，使其特征突出，可以让相机清晰地看到。镜头采集图像后，将以光的形式将其传送给传感器。机器视觉相机将此光转换为数字图像，然后发送至处理器进行分析。接下来，视觉处理包括检查图像和提取所需信息的算法，运行必要的检查并做出决定。最后，通过离散 I/O 信号或串行连接，将数据发送到设备完成通信。
就镜头来说，它是机器视觉图像采集的重要成像部件。分辨率、对比度、景深和像差等指标对成像质量有重要影响。早在2019 年，全球
工业镜头市场达到 33 亿元，受制于技术积累和迭代，国内市场被施耐德、富士等国外领头企业占领。但随着精密机械设计、几何光学、薄膜光学、色度学、热力学等技术不断进步，制造过程和工艺不断优化，中国机器视觉也将再进一步。本次冬奥会上的全自研的摄像系统，也证明着机器视觉领域正快速发展。
就机器视觉行业的产业链来说，上游硬件部分包括光源、镜头、工业相机、图像处理器、图像采集卡；软件部分包括图像处理软件和底层算法。中游是设备制造商与系统集成商；机器视觉下游应用包括半导体、汽车、包装、医药、工业机器人等行业。上游软硬件共总成本的 80%，分别占比为 45%、35%，因此，如此高的成本占比，意味着国产的摄像头技术提升，对提高我国机器视觉的竞争力和市场占有率来说，有着重要作用。
