1.機器視覺概述
根據(jù)觀研報告網(wǎng)發(fā)布的《中國機器視覺行業(yè)現(xiàn)狀深度研究與未來投資預測報告（2024-2031年）》顯示，機器視覺是通過光學的裝置和非接觸的傳感器，自動地接收和處理一個真實物體的圖像，以獲得所需信息或用于控制機器人運動的裝置。簡單說來，機器視覺就是用機器代替人眼來作各種測量和判斷。相比于人類視覺，機器視覺具有精確性、可靠性高、環(huán)境適應性好、可持續(xù)工作、生產(chǎn)效率高等優(yōu)勢，在現(xiàn)代工業(yè)生產(chǎn)、智能制造、醫(yī)藥、食品包裝等領域都發(fā)揮著較大的作用。
機器視覺與人類視覺對比情況
| 對比項目 | 機器視覺 | 人類視覺 |
| 精確性 | 強，可觀察微米級的目標 | 差，不能分辨微小目標 |
| 速度性 | 快，快門時間可達到10微秒 | 慢，無法看清較快運動的目標 |
| 適應性 | 強，可適應各種惡劣的環(huán)境 | 弱，很多環(huán)境對人體有害 |
| 客觀性 | 高，數(shù)據(jù)可量化 | 低，數(shù)據(jù)無法量化 |
| 重復性 | 強，可持續(xù)工作 | 弱，易疲勞 |
| 可靠性 | 強，可持續(xù)工作 | 易疲勞，受情緒波動 |
| 效率性 | 效率高 | 效率低 |
資料來源：公開資料、觀研天下整理
2.多重因素驅(qū)動我國機器視覺行業(yè)發(fā)展
一是人口老齡化及用工成本上升，為機器視覺行業(yè)帶來大量需求。據(jù)悉，我國自2001年就已進入老齡化社會，近年來，人口老齡化程度逐漸加深。數(shù)據(jù)顯示，截至2023年末，我國60歲以上人口超過2.9億人，占全國人口的21.1%，整體已邁入中度老齡化社會。伴隨著人口老齡化程度逐步加深，人口紅利逐漸消退，近年來我國勞動力總體呈現(xiàn)下降趨勢，由2015年的80091萬人下降至2022年的76863萬人。
數(shù)據(jù)來源：國家統(tǒng)計局、觀研天下整理
數(shù)據(jù)來源：國家統(tǒng)計局、觀研天下整理
同時，我國制造業(yè)企業(yè)用人成本也在逐漸上升，規(guī)模以上企業(yè)就業(yè)人員平均工資由2016年的54338元上升至2022年的86933元。在人口老齡化加劇、勞動力減少及用人成本上升的背景下，越來越多的制造業(yè)企業(yè)開始使用機器視覺產(chǎn)品來替代傳統(tǒng)的人工檢測，催生了對機器視覺的大量需求。
數(shù)據(jù)來源：國家統(tǒng)計局、觀研天下整理
二是國內(nèi)制造業(yè)轉型升級和相關技術進步，為機器視覺行業(yè)帶來更多需求。一方面，在“中國制造2025”等國家戰(zhàn)略的指引下，我國制造業(yè)轉型升級步伐不斷加快，正向著高端化、智能化、綠色化等方向邁進。隨著制造業(yè)轉型升級，“機器替人”需求進一步拉升，助推機器視覺加速替代傳統(tǒng)人工檢測。另一方面，隨著深度學習、人工智能等技術的不斷進步和應用，機器視覺的性能和應用范圍進一步提升和拓展。目前，機器視覺應用領域已從早期的食品加工、印刷包裝等拓展至3C電子、半導體、鋰電池、醫(yī)藥、汽車、物流倉儲、光伏等領域，為機器視覺行業(yè)帶來更多需求。其中，3C電子已成為機器視覺下游最大應用領域，2023年占比達到22.32%；其次是汽車和半導體，分別占比12.97%和10.74%。
數(shù)據(jù)來源：GGII、觀研天下整理
三是政策利好機器視覺行業(yè)發(fā)展。為了推動機器視覺研發(fā)和應用，近年來我國相繼發(fā)布《“十四五”數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展規(guī)劃》《數(shù)字化助力消費品工業(yè)“三品”行動方案（2022－2025年）》《關于加快場景創(chuàng)新以人工智能高水平應用促進經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展的指導意見》等多項利好政策，進一步助力行業(yè)發(fā)展。
我國機器視覺行業(yè)相關政策
| 發(fā)布時間 | 發(fā)布部門 | 政策名稱 | 主要內(nèi)容 |
| 2021年7月 | 工業(yè)和信息化部 中央網(wǎng)絡安全和信息化委員會辦公室等十部門 | 5G應用“揚帆”行動計劃（2021-2023年） | 推進5G模組與AR/VR、遠程操控設備、機器視覺、AGV等工業(yè)終端的深度融合，加快利用5G改造工業(yè)內(nèi)網(wǎng)，打造5G全連接工廠標桿，形成信息技術網(wǎng)絡與生產(chǎn)控制網(wǎng)絡融合的網(wǎng)絡部署模式，推動“5G+工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)”服務于生產(chǎn)核心環(huán)節(jié)。 |
| 2021年12月 | 國務院 | “十四五”數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展規(guī)劃 | 推動農(nóng)林牧漁業(yè)基礎設施和生產(chǎn)裝備智能化改造，推進機器視覺、機器學習等技術應用。 |
| 2022年6月 | 工業(yè)和信息化部 商務部等五部門 | 數(shù)字化助力消費品工業(yè)“三品”行動方案（2022－2025年） | 推動企業(yè)加快智能化升級，推廣應用工業(yè)APP、智能傳感器、機器視覺、自動化控制等關鍵技術和核心裝備，提升現(xiàn)代化管理水平、安全生產(chǎn)保障能力和資源配置效率。 |
| 2022年7月 | 科技部等六部門 | 關于加快場景創(chuàng)新以人工智能高水平應用促進經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展的指導意見 | 制造領域優(yōu)先探索工業(yè)大腦、機器人協(xié)助制造、機器視覺工業(yè)檢測、設備互聯(lián)管理等智能場景。 |
| 2023年1月 | 工業(yè)和信息化部等十七部門 | “機器人+”應用行動實施方案 | 推進 5G、人工智能、智能語音、機器視覺、大數(shù)據(jù)、數(shù)字孿生等技術與機器人技術融合應用，積極培育機器人校園服務新模式和新形態(tài)，深化機器人在教學科研、技能培訓、校園安全等場景應用。 |
| 2023年12月 | 國家發(fā)展和改革委員會 | 產(chǎn)業(yè)結構調(diào)整指導目錄（2024年本） | 互聯(lián)網(wǎng)+協(xié)同設計與制造、機器視覺及智能質(zhì)檢、智能生產(chǎn)排程、預測性維護、智慧庫存管理、工業(yè)大腦等技術開發(fā)及應用納入鼓勵類目錄。對鼓勵類投資項目，按照國家有關投資管理規(guī)定進行審批、核準或備案；鼓勵金融機構按照市場化原則提供信貸支持。對鼓勵類投資項目的其他優(yōu)惠政策，按照國家有關規(guī)定執(zhí)行。 |
| 2024年1月 | 工業(yè)和信息化部 國家發(fā)展改革委 | 制造業(yè)中試創(chuàng)新發(fā)展實施意見 | 推動機器視覺、機器學習、人工智能大模型在中試環(huán)節(jié)的應用，通過全面感知、實時分析、科學決策和精準執(zhí)行，優(yōu)化工藝過程，提升試驗效率。 |
資料來源：觀研天下整理
3.我國機器視覺行業(yè)正處于快速發(fā)展期，市場規(guī)模不斷擴大
我國機器視覺行業(yè)發(fā)展始于20世紀90年代，相較于歐美等發(fā)達國家，其起步較晚，但發(fā)展速度較快，已成為繼美國之后的全球第二大機器視覺市場。近年來，在人口老齡化、用工成本上升、制造業(yè)轉型升級、技術進步及政策等多重因素驅(qū)動下，我國機器視覺行業(yè)已步入快速發(fā)展階段，市場規(guī)模不斷擴容，由2017年的55.5億元上升至2023年的185.12億元，年均復合增長率達到22.23%。根據(jù)預測，到2028年其市場規(guī)模將進一步擴容至395.29億元，2023-2028年的年均復合增長率達到16.38%，行業(yè)未來發(fā)展前景可觀。
數(shù)據(jù)來源：GGII、觀研天下整理
注：該數(shù)據(jù)未包含自動化集成設備規(guī)模
4.2D視覺占據(jù)主導地位，但3D視覺市場規(guī)模占比持續(xù)上升
根據(jù)圖像信息獲取維度、處理數(shù)據(jù)類型的不同，機器視覺可劃分為2D視覺與3D視覺。其中2D視覺憑借著技術起步時間早、技術和算法相對成熟、成本相對較低等優(yōu)勢，在機器視覺市場中占據(jù)主導地位，2023年市場規(guī)模占比達到87.24%。但隨著智能制造不斷深入，下游市場對機器視覺精度、準確性等性能要求逐漸提高，3D視覺市場規(guī)模占比呈現(xiàn)持續(xù)上升態(tài)勢，由2017年的3.57%增長至2023年的12.76%，預計2028年將達到20.23%。
2D視覺與3D視覺弱勢對比
| 分類 | 優(yōu)勢 | 弱勢 |
| 2D視覺 | 2D視覺技術起步較早，技術和算法也相對成熟；在成本上更具優(yōu)勢，系統(tǒng)通常更簡單、更便宜；在處理速度上通常比3D視覺技術更快，適合需要快速響應的生產(chǎn)線環(huán)境。 | 易受變量照明條件的影響；依賴于測量物體的對比度（邊緣數(shù)據(jù)）；難以處理復雜的物件辨識和尺寸量度任務等。 |
| 3D視覺 | 精度和精確性相對高；環(huán)境適應性強，對較小的照明變化或環(huán)境光不敏感；對堆疊、遮擋、變形各種復雜的情況的適應性比較強。 | 成本高、數(shù)據(jù)處理和算法復雜度大，對硬件和算法要求高。 |
資料來源：公開資料、觀研天下整理
數(shù)據(jù)來源：GGII、觀研天下整理
5.國產(chǎn)品牌市場份額不斷提升
由于機器視覺技術門檻高，加之外資企業(yè)整體布局相對較早，很長一段時間里，我國機器視覺市場競爭格局主要由康耐視、Halcon等外資企業(yè)主導。但隨著?？禉C器人、美亞光電、精測電子、矩子科技等本土企業(yè)競爭實力提升和利好政策推動，我國機器視覺行業(yè)國產(chǎn)替代進程加快，國產(chǎn)品牌市場份額不斷提升，并在2020年首次超過外資品牌，達到52%；其后國產(chǎn)品牌市場份額始終保持領先地位，至2023年上升至60.76%。
數(shù)據(jù)來源：中國機器視覺產(chǎn)業(yè)聯(lián)盟、GGII、觀研天下整理（WJ）
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