1.機器視覺(jué)概述
根據觀(guān)研報告網(wǎng)發(fā)布的《中國機器視覺(jué)行業(yè)現狀深度研究與未來(lái)投資預測報告（2024-2031年）》顯示，機器視覺(jué)是通過(guò)光學(xué)的裝置和非接觸的傳感器，自動(dòng)地接收和處理一個(gè)真實(shí)物體的圖像，以獲得所需信息或用于控制機器人運動(dòng)的裝置。簡(jiǎn)單說(shuō)來(lái)，機器視覺(jué)就是用機器代替人眼來(lái)作各種測量和判斷。相比于人類(lèi)視覺(jué)，機器視覺(jué)具有精確性、可靠性高、環(huán)境適應性好、可持續工作、生產(chǎn)效率高等優(yōu)勢，在現代工業(yè)生產(chǎn)、智能制造、醫藥、食品包裝等領(lǐng)域都發(fā)揮著(zhù)較大的作用。
機器視覺(jué)與人類(lèi)視覺(jué)對比情況
| 對比項目 | 機器視覺(jué) | 人類(lèi)視覺(jué) |
| 精確性 | 強，可觀(guān)察微米級的目標 | 差，不能分辨微小目標 |
| 速度性 | 快，快門(mén)時(shí)間可達到10微秒 | 慢，無(wú)法看清較快運動(dòng)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(guān)性 | 高，數據可量化 | 低，數據無(wú)法量化 |
| 重復性 | 強，可持續工作 | 弱，易疲勞 |
| 可靠性 | 強，可持續工作 | 易疲勞，受情緒波動(dòng) |
| 效率性 | 效率高 | 效率低 |
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2.多重因素驅動(dòng)我國機器視覺(jué)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(jué)行業(yè)帶來(lái)大量需求。據悉，我國自2001年就已進(jìn)入老齡化社會(huì )，近年來(lái)，人口老齡化程度逐漸加深。數據顯示，截至2023年末，我國60歲以上人口超過(guò)2.9億人，占全國人口的21.1%，整體已邁入中度老齡化社會(huì )。伴隨著(zhù)人口老齡化程度逐步加深，人口紅利逐漸消退，近年來(lái)我國勞動(dòng)力總體呈現下降趨勢，由2015年的80091萬(wàn)人下降至2022年的76863萬(wàn)人。
數據來(lái)源：國家統計局、觀(guān)研天下整理
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同時(shí)，我國制造業(yè)企業(yè)用人成本也在逐漸上升，規模以上企業(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(dòng)力減少及用人成本上升的背景下，越來(lái)越多的制造業(yè)企業(yè)開(kāi)始使用機器視覺(jué)產(chǎn)品來(lái)替代傳統的人工檢測，催生了對機器視覺(jué)的大量需求。
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二是國內制造業(yè)轉型升級和相關(guān)技術(shù)進(jìn)步，為機器視覺(jué)行業(yè)帶來(lái)更多需求。一方面，在“中國制造2025”等國家戰略的指引下，我國制造業(yè)轉型升級步伐不斷加快，正向著(zhù)高端化、智能化、綠色化等方向邁進(jìn)。隨著(zhù)制造業(yè)轉型升級，“機器替人”需求進(jìn)一步拉升，助推機器視覺(jué)加速替代傳統人工檢測。另一方面，隨著(zhù)深度學(xué)習、人工智能等技術(shù)的不斷進(jìn)步和應用，機器視覺(jué)的性能和應用范圍進(jìn)一步提升和拓展。目前，機器視覺(jué)應用領(lǐng)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、醫藥、汽車(chē)、物流倉儲、光伏等領(lǐng)域，為機器視覺(jué)行業(yè)帶來(lái)更多需求。其中，3C電子已成為機器視覺(jué)下游最大應用領(lǐng)域，2023年占比達到22.32%；其次是汽車(chē)和半導體，分別占比12.97%和10.74%。
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三是政策利好機器視覺(jué)行業(yè)發(fā)展。為了推動(dòng)機器視覺(jué)研發(fā)和應用，近年來(lái)我國相繼發(fā)布《“十四五”數字經(jīng)濟發(fā)展規劃》《數字化助力消費品工業(yè)“三品”行動(dòng)方案（2022－2025年）》《關(guān)于加快場(chǎng)景創(chuàng )新以人工智能高水平應用促進(jìn)經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展的指導意見(jiàn)》等多項利好政策，進(jìn)一步助力行業(yè)發(fā)展。
我國機器視覺(jué)行業(yè)相關(guān)政策
| 發(fā)布時(shí)間 | 發(fā)布部門(mén) | 政策名稱(chēng) | 主要內容 |
| 2021年7月 | 工業(yè)和信息化部 中央網(wǎng)絡(luò )安全和信息化委員會(huì )辦公室等十部門(mén) | 5G應用“揚帆”行動(dòng)計劃（2021-2023年） | 推進(jìn)5G模組與AR/VR、遠程操控設備、機器視覺(jué)、AGV等工業(yè)終端的深度融合，加快利用5G改造工業(yè)內網(wǎng)，打造5G全連接工廠(chǎng)標桿，形成信息技術(shù)網(wǎng)絡(luò )與生產(chǎn)控制網(wǎng)絡(luò )融合的網(wǎng)絡(luò )部署模式，推動(dòng)“5G+工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)”服務(wù)于生產(chǎn)核心環(huán)節。 |
| 2021年12月 | 國務(wù)院 | “十四五”數字經(jīng)濟發(fā)展規劃 | 推動(dòng)農林牧漁業(yè)基礎設施和生產(chǎn)裝備智能化改造，推進(jìn)機器視覺(jué)、機器學(xué)習等技術(shù)應用。 |
| 2022年6月 | 工業(yè)和信息化部 商務(wù)部等五部門(mén) | 數字化助力消費品工業(yè)“三品”行動(dòng)方案（2022－2025年） | 推動(dòng)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(jué)、自動(dòng)化控制等關(guān)鍵技術(shù)和核心裝備，提升現代化管理水平、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(mén) | 關(guān)于加快場(chǎng)景創(chuàng )新以人工智能高水平應用促進(jìn)經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展的指導意見(jiàn) | 制造領(lǐng)域優(yōu)先探索工業(yè)大腦、機器人協(xié)助制造、機器視覺(jué)工業(yè)檢測、設備互聯(lián)管理等智能場(chǎng)景。 |
| 2023年1月 | 工業(yè)和信息化部等十七部門(mén) | “機器人+”應用行動(dòng)實(shí)施方案 | 推進(jìn) 5G、人工智能、智能語(yǔ)音、機器視覺(jué)、大數據、數字孿生等技術(shù)與機器人技術(shù)融合應用，積極培育機器人校園服務(wù)新模式和新形態(tài)，深化機器人在教學(xué)科研、技能培訓、校園安全等場(chǎng)景應用。 |
| 2023年12月 | 國家發(fā)展和改革委員會(huì ) | 產(chǎn)業(yè)結構調整指導目錄（2024年本） | 互聯(lián)網(wǎng)+協(xié)同設計與制造、機器視覺(jué)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(shù)開(kāi)發(fā)及應用納入鼓勵類(lèi)目錄。對鼓勵類(lèi)投資項目，按照國家有關(guān)投資管理規定進(jìn)行審批、核準或備案；鼓勵金融機構按照市場(chǎng)化原則提供信貸支持。對鼓勵類(lèi)投資項目的其他優(yōu)惠政策，按照國家有關(guān)規定執行。 |
| 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(shí)施意見(jiàn) | 推動(dòng)機器視覺(jué)、機器學(xué)習、人工智能大模型在中試環(huán)節的應用，通過(guò)全面感知、實(shí)時(shí)分析、科學(xué)決策和精準執行，優(yōu)化工藝過(guò)程，提升試驗效率。 |
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3.我國機器視覺(jué)行業(yè)正處于快速發(fā)展期，市場(chǎng)規模不斷擴大
我國機器視覺(jué)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(jué)市場(chǎng)。近年來(lái)，在人口老齡化、用工成本上升、制造業(yè)轉型升級、技術(shù)進(jìn)步及政策等多重因素驅動(dòng)下，我國機器視覺(jué)行業(yè)已步入快速發(fā)展階段，市場(chǎng)規模不斷擴容，由2017年的55.5億元上升至2023年的185.12億元，年均復合增長(cháng)率達到22.23%。根據預測，到2028年其市場(chǎng)規模將進(jìn)一步擴容至395.29億元，2023-2028年的年均復合增長(cháng)率達到16.38%，行業(yè)未來(lái)發(fā)展前景可觀(guān)。
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注：該數據未包含自動(dòng)化集成設備規模
4.2D視覺(jué)占據主導地位，但3D視覺(jué)市場(chǎng)規模占比持續上升
根據圖像信息獲取維度、處理數據類(lèi)型的不同，機器視覺(jué)可劃分為2D視覺(jué)與3D視覺(jué)。其中2D視覺(jué)憑借著(zhù)技術(shù)起步時(shí)間早、技術(shù)和算法相對成熟、成本相對較低等優(yōu)勢，在機器視覺(jué)市場(chǎng)中占據主導地位，2023年市場(chǎng)規模占比達到87.24%。但隨著(zhù)智能制造不斷深入，下游市場(chǎng)對機器視覺(jué)精度、準確性等性能要求逐漸提高，3D視覺(jué)市場(chǎng)規模占比呈現持續上升態(tài)勢，由2017年的3.57%增長(cháng)至2023年的12.76%，預計2028年將達到20.23%。
2D視覺(jué)與3D視覺(jué)弱勢對比
| 分類(lèi) | 優(yōu)勢 | 弱勢 |
| 2D視覺(jué) | 2D視覺(jué)技術(shù)起步較早，技術(shù)和算法也相對成熟；在成本上更具優(yōu)勢，系統通常更簡(jiǎn)單、更便宜；在處理速度上通常比3D視覺(jué)技術(shù)更快，適合需要快速響應的生產(chǎn)線(xiàn)環(huán)境。 | 易受變量照明條件的影響；依賴(lài)于測量物體的對比度（邊緣數據）；難以處理復雜的物件辨識和尺寸量度任務(wù)等。 |
| 3D視覺(jué) | 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、數據處理和算法復雜度大，對硬件和算法要求高。 |
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5.國產(chǎn)品牌市場(chǎng)份額不斷提升
由于機器視覺(jué)技術(shù)門(mén)檻高，加之外資企業(yè)整體布局相對較早，很長(cháng)一段時(shí)間里，我國機器視覺(jué)市場(chǎng)競爭格局主要由康耐視、Halcon等外資企業(yè)主導。但隨著(zhù)?？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(shí)力提升和利好政策推動(dòng)，我國機器視覺(jué)行業(yè)國產(chǎn)替代進(jìn)程加快，國產(chǎn)品牌市場(chǎng)份額不斷提升，并在2020年首次超過(guò)外資品牌，達到52%；其后國產(chǎn)品牌市場(chǎng)份額始終保持領(lǐng)先地位，至2023年上升至60.76%。
數據來(lái)源：中國機器視覺(jué)產(chǎn)業(yè)聯(lián)盟、GGII、觀(guān)研天下整理（WJ）
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