人工智能趋势下机器视觉行业发展前景

据美国自动成像协会（AIA）定义，根据美国制造工程协会（SME）机器视觉分会和美国机 器人工业协会（RIA）自动化视觉分会，机器视觉是通过光学装置和非接触的传感器，自动 地接收和处理一个真实物体的图像，以获得所需信息或用于控制机器人运动的装置。

一个典型的机器视觉系统通常包含由软件和硬件两部分：光源及光源控制器、镜头、相机等 硬件负责成像功能，视觉控制系统负责图像处理分析，输出分析结果至智能设备的其他执行机 构，完成一个成功的机器视觉应用需要上述部件的密切配合。

相比人眼，机器视觉具有精度高、速度快、适应强等显著优势。机器视觉代替人眼 可以在多种场景下实现多种功能，广泛应用在智能制造、高端装备、自动化设备等 行业，是先进制造的重要组成部分。

机器视觉，一种应用于工业和非工业领域的硬件和软件组合，能够捕获并处理图像，为机器人等执行设备提供操作指导，是目前智能制造的先锋力量，主要应用于制造业的前端环节如电子制造和汽车等领域。

我国的机器视觉行业起步较许多发达国际晚了许多，大约启蒙于20世纪90年代，最初主要以代理国外机器视觉产品为主，一直到21世纪后少数本土机器视觉企业开启自主研发之路。

CBInsight数据显示，当前中国已是继美国、日本之后的第三大机器视觉领域应用市场，包括机器视觉设备在内，国产化率约为40%，预计2022年国产化率能提升至55%。

目前，整个机器视觉行业处于快速成长阶段。2020年开始，机器视觉行业全球市场规模就已经超过100亿美元。但是中国机器视觉行业规模依旧不大，但增速较快，发展可观。

在人工成本压力、精密制造发展、工业生产效率等大趋势下，机器视觉在我国长期广阔的发展前景。相比人眼视觉，机器视觉具有图像采集和分析速度快、观测精度高、环境适应性强、客观性高、持续工作稳定性高等优势，因而可帮助终端使用者进行产品增质、成本降低以及生产数字化。

尽管作用颇大，但在实际应用当中，市场渗透率并不高，作用无法充分发挥。想要提升机器视觉的渗透率，还要从整个产业链下手。

上游亟待国产化突破

机器视觉是由多个部件组成，每个部件的原材料都不同，因此产业链上游涉及的行业范围较为宽广，主要有LED、CCD、CMOS、光学材料、电子元器件等原材料。光源及光源控制器、镜头、相机等硬件部分负责成像，视觉控制系统负责对成像结果进行处理分析、输出分析结果至智能设备的其他执行机构。

除了光源部分国产企业竞争较激烈之外，其余各环节国产化率较低，产业链国产化亟待突破。

中游应推进核心软硬件进口替代

机器视觉中游是产业链核心环节，包括部件制造和成套系统集成两个环节。国内集成商发展迅速，市场主要集中在外资较少的领域或者非标定制，但是进行二次开发利润空间较小，想要盈利还是要依靠核心软硬件领域进口替代。

此外，成套系统集成环节在机器视觉中占有至关重要的地位，根据美国自动成像协会（AIA），北美机器视觉行业销售额中，机器视觉成套系统（包括智能相机）占86%，机器视觉部件仅占14%。因此，除了集成商，许多厂家也结合下游实际场景，以整体解决方案的模式提供成套系统，以整体方案打开市场。毕竟在整个机器视觉系统中，软件以及系统是核心，有更高的溢价空间，因此不少国产厂商也开始在软件领域发力。

下游应用拓展

机器视觉部署成本高、更适用于高精度的行业，因此在目前阶段，下游需求结构相对单一，半导体及电子制造、汽车行业等高科技、精密零件的应用仍占半壁江山，占比分别为46.6%和10.2%。同时医药、食品等领域的应用也在兴起。

但是，以食品为例，机目前应用于检测和分拣等，但主要是大型食品企业使用，在行业内整体渗透率并不高，因此未来智能制造大趋势下，渗透率逐步加深可期。

除了具体的应用场景，机器视觉的部署往往需要与工厂智能化配套，但是当前90%制造业企业有自动生产线，但仅40%实现数字化管理，5%打通工厂数据，1%使用智能化技术，多数场景下仍靠人工或简单设备进行识别、检测，缺乏配套的智能设备，机器视觉也无法发挥实力。好在机器视觉的下游行业众多，包括汽车、3C电子、半导体、食品饮料、光伏、物流、医药、印刷、玻璃、金属、木材等，因此还有巨大的市场空间，需要与智能制造进程一起，等待被探索和发掘。

产业布局需优化

从机器视觉市场竞争格局来看，行业内全球主要玩家有基恩士、康耐视、CCS、海康机器人、中国大恒、茉丽特株式会社、奥普特等。其中，基恩士过去十年的毛利率、息税前利润率、净利润率平均水平为80%、50%、35%。由于机器视觉行业“技术密集”与“工艺密集”这两大特性，行业壁垒较高，玩家相对较少，市场主要由几家龙头企业占据，竞争格局和行业生态还未形成。

因此，尽管中国工业增加值占全球比例正不断提升，全球机器视觉千亿级别的潜在空间还在等待挖掘

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