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隨著人工智能技術(shù)的不斷突破，機(jī)器視覺成為 AI 深度學(xué)習(xí)的應(yīng)用和技術(shù)方向。無論是人形機(jī)器人還是智能駕駛都是機(jī)器視覺落地的重要方向，機(jī)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(dòng)工業(yè)制造智能化發(fā)展

作為人工智能的重要分支，機(jī)器視覺通過光學(xué)裝置和非接觸傳感器，自動(dòng)接收和處理真實(shí)物體的圖像，獲取所需信息或用于控制機(jī)器人運(yùn)動(dòng)的裝置。

機(jī)器視覺的核心是通過 " 機(jī)器眼 " 來代替人眼，一個(gè)完整的機(jī)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(jī)、圖像采集卡等，軟件則主要有機(jī)器視覺算法、應(yīng)用軟件等。

與人眼觀測相比，機(jī)器視覺在精度、速度、效率、可靠性、客觀性、適應(yīng)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(yīng)用范圍逐步擴(kuò)大，市場規(guī)模不斷擴(kuò)容

需要說明的是，近年來，隨著人工智能、大數(shù)據(jù)、機(jī)器人過程自動(dòng)化和 3D 成像等技術(shù)的不斷演進(jìn)，機(jī)器視覺在高光譜成像、熱成像工業(yè)檢測、工業(yè)機(jī)器人、云端深度學(xué)習(xí)等領(lǐng)域的應(yīng)用越來越廣泛，推動(dòng)著機(jī)器視覺技術(shù)在各個(gè)領(lǐng)域的需求不斷增長。

目前，3C 電子是機(jī)器視覺最主要的應(yīng)用領(lǐng)域。在制造業(yè)生產(chǎn)中，機(jī)器視覺廣泛用于輔助生產(chǎn)，比如電子與半導(dǎo)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(chǎn)業(yè)鏈來看，機(jī)器視覺包括底層元件、上游零部件和軟件、中游設(shè)備制造 / 系統(tǒng)集成、下游行業(yè)應(yīng)用。根據(jù)天風(fēng)證券的測算，上游零部件和軟件開發(fā)的成本價(jià)值量最大，占比高達(dá) 80%，裝備制造 / 系統(tǒng)集成的成本價(jià)值量占比 15%，維護(hù)成本占比 5%。

另據(jù)億歐智庫的數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)，2022 年我國機(jī)器視覺市場規(guī)模突破 200 億元，預(yù)計(jì)到 2025 年將達(dá)到 393 億元，2020 年至 2025 年行業(yè)的復(fù)合增速預(yù)計(jì)可以達(dá)到 31% 左右。

國內(nèi)企業(yè)努力追趕，逐漸縮小差距

從機(jī)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(jì)超過 60%，海外的巨頭們逐漸形成規(guī)模效應(yīng)。

反觀國內(nèi)，我國的機(jī)器視覺行業(yè)起步較晚，國內(nèi)的機(jī)器視覺企業(yè)更多是視覺系統(tǒng)和解決方案集成商，對機(jī)器視覺核心零部件的把控能力較弱，全產(chǎn)品線的運(yùn)營能力仍有待提高。

值得一提的是，2020 年，工業(yè)機(jī)器視覺國產(chǎn)品牌的市場占有率首次超過國外品牌，占比達(dá)到 52%。布局機(jī)器視覺相關(guān)業(yè)務(wù)的上市公司也在全力推進(jìn)研發(fā)工作，努力縮小與國外品牌的差距，進(jìn)一步提高國產(chǎn)品牌的核心競爭力和市場影響力。