隨著人工智能技術的不斷突破，機器視覺成為 AI 深度學習的應用和技術方向。無論是人形機器人還是智能駕駛都是機器視覺落地的重要方向，機器視覺成為 AI 賦能千行百業(yè)的必要前提。
優(yōu)勢明顯，推動工業(yè)制造智能化發(fā)展
作為人工智能的重要分支，機器視覺通過光學裝置和非接觸傳感器，自動接收和處理真實物體的圖像，獲取所需信息或用于控制機器人運動的裝置。
機器視覺的核心是通過 " 機器眼 " 來代替人眼，一個完整的機器視覺系統(tǒng)包括硬件和軟件兩部分，硬件主要有光源、鏡頭、相機、圖像采集卡等，軟件則主要有機器視覺算法、應用軟件等。
與人眼觀測相比，機器視覺在精度、速度、效率、可靠性、客觀性、適應性等方面都有較大的優(yōu)勢，其也是工業(yè)制造數(shù)字化、智能化發(fā)展的重要方向。
應用范圍逐步擴大，市場規(guī)模不斷擴容
需要說明的是，近年來，隨著人工智能、大數(shù)據、機器人過程自動化和 3D 成像等技術的不斷演進，機器視覺在高光譜成像、熱成像工業(yè)檢測、工業(yè)機器人、云端深度學習等領域的應用越來越廣泛，推動著機器視覺技術在各個領域的需求不斷增長。
目前，3C 電子是機器視覺最主要的應用領域。在制造業(yè)生產中，機器視覺廣泛用于輔助生產，比如電子與半導體（集成電路、PCB、電子元件等）、汽車（汽車零部件）、鋰電池、食品包裝、包裝印刷及物流等行業(yè)。
從產業(yè)鏈來看，機器視覺包括底層元件、上游零部件和軟件、中游設備制造 / 系統(tǒng)集成、下游行業(yè)應用。根據天風證券的測算，上游零部件和軟件開發(fā)的成本價值量最大，占比高達 80%，裝備制造 / 系統(tǒng)集成的成本價值量占比 15%，維護成本占比 5%。
另據億歐智庫的數(shù)據統(tǒng)計，2022 年我國機器視覺市場規(guī)模突破 200 億元，預計到 2025 年將達到 393 億元，2020 年至 2025 年行業(yè)的復合增速預計可以達到 31% 左右。
國內企業(yè)努力追趕，逐漸縮小差距
從機器視覺行業(yè)的競爭格局來看，國際市場中的頭部企業(yè)優(yōu)勢巨大，美國康耐視、德國巴斯勒、日本基恩士等三家企業(yè)的市場份額合計超過 60%，海外的巨頭們逐漸形成規(guī)模效應。
反觀國內，我國的機器視覺行業(yè)起步較晚，國內的機器視覺企業(yè)更多是視覺系統(tǒng)和解決方案集成商，對機器視覺核心零部件的把控能力較弱，全產品線的運營能力仍有待提高。
值得一提的是，2020 年，工業(yè)機器視覺國產品牌的市場占有率首次超過國外品牌，占比達到 52%。布局機器視覺相關業(yè)務的上市公司也在全力推進研發(fā)工作，努力縮小與國外品牌的差距，進一步提高國產品牌的核心競爭力和市場影響力。
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