随着工业4.0概念提出,智能制造业伴随着数字化、网络化和智能化的技术进步得到快速发展,智能工厂也开始被政策及行业所追捧。从现实角度分析,内地经济不断接近沿海经济水平,造成沿海一二线城市出现严重用工荒,人工成本上升,这个问题进一步促进了现代制造企业对于无人工厂的需求,随之而来的是高新技术制造企业大面积更新设备,用智能化、自动化设备不断取代手工线操作,特别是在视觉检测应用方面,传统的表面贴装技术（SMT）及组装产线,需要使用大量人力通过肉眼检测判断产品尺寸及外观不良,而机器视觉具备识别功能、视觉定位功能,并且视觉检测技术和人工智能可深度结合,让视觉智能检测取代传统手工线成为可能。在巨大的智能制造市场需求驱动下,视觉智能检测设备蕴含无限发展潜力。本文首先阐述了研究背景、研究方法和内容。接着,采用PEST方法分析了外部的宏观环境,如:政治、经济、社会环境及技术,同时,采用波特五力模型开展了内部的微观行业态势分析。还运用SWOT方法分析了行业的机会与挑战及公司竞争优劣势,通过STP理论工具来细分市场、市场确定及市场定位,最后通过4P理论来制定营销策略组合。财务分析方面,首先进行营收预算,并根据营收及投入状况进行投资成本分析,预估年度现金流状况,然后建立Excel模型分析净现值、项目的内部收益率、项目的动态回收期。最后,通过单因素和多因素敏感性分析方法分析YTL公司智能视觉检测项目的风险,判断公司对该项目的综合风险承担能力,从而提出风险应对措施。通过商业计划书的研究得出:1、YTL公司投资的智能视觉检测项目,是以高科技技术为基础具有国际先进水平的项目,公司多年发展积累了丰富的市场经验和开发技术以及资金,项目的开展将为公司的未来发展带来新机遇。2、项目属于新兴技术和产业,整个机器视觉行业目前仍处于快速成长阶段,智能视觉检测产品的研发具有显著的经济效益,也符合我国以高科技人工智能手段发展制造业的政策。3、项目初始资金拟投资4000万元人民币,该项目前五年的净现值NPV为8909.83万元,表明项目可行,内部收益率IRR=54%,动态回收期为2.31年,投资回收期比较短,值得投资。4、通过单因素和多因素敏感性分析法得出智能视觉检测项目的敏感性风险较低,投资收益明显,主要风险为营业收入、折现率和研发费用,YTL公司将会采取全方面的预防措施应对可能到来的风险,把握风险的可控性,减少成本支出,提高竞争力,保证公司净收益率。