计算机视觉是许多机器人系统中至关重要的组成部分，但它并非普遍来说最重要的部分。机器人技术集成了多个子系统——如传感器、执行器、控制算法和规划软件——所有这些都取决于具体的应用。虽然视觉使机器人能够解释视觉数据（例如，识别物体或导航环境），但其他组件如运动规划、传感器融合或实时控制，根据任务的不同，也同样至关重要。例如，一个组装零件的工业机械臂可能优先考虑精确的电机控制和力反馈而非视觉，而送货无人机则严重依赖视觉进行避障。
在与动态环境交互至关重要的应用中，计算机视觉变得核心。例如，自动驾驶汽车依赖摄像头和 LiDAR 来检测车道、行人和交通标志。类似地，农业机器人使用视觉区分作物和杂草，以便进行精准喷洒。然而，即使在这些情况下，视觉也仅仅是一种输入。自动驾驶汽车还需要雷达进行距离测量和 GPS 进行定位，而决策算法则处理所有数据以确保安全行动。仅靠视觉无法处理预测车辆轨迹或管理传感器故障等任务——这些需要与其他子系统集成。
计算机视觉的重要性最终取决于机器人的用途。在遵循预设路径、使用地面标记、RFID 标签或惯性传感器的仓库机器人中，这些组件可能更为重要。相反，与人类互动的社交机器人则需要先进的视觉来识别面部或手势。机器人技术之所以有效，在于各组件之间的无缝协作：视觉提供信息指导决策，但执行器执行动作，控制系统维持稳定，软件协调一切。对于开发者而言，仅关注视觉可能会忽略实时系统中的延迟或传感器融合的鲁棒性等关键方面。平衡的方法能确保所有部分协同工作，使视觉成为一个强大的工具，而非唯一优先项。