机器视觉行业的市场发展现状 -k8体育

机器视觉是人工智能领域一个正在快速发展的分支，即用机器代替人眼来做测量和判断，是通过光学的装置和非接触的传感器，自动接收和处理真实物体的图像，以获得所需信息或用于控制机器人运动的装置。

机器视觉行业的市场发展现状

机器视觉对于工业自动化有着重要意义

机器视觉是人工智能领域一个正在快速发展的分支，即用机器代替人眼来做测量和判断，是通过光学的装置和非接触的传感器，自动接收和处理真实物体的图像，以获得所需信息或用于控制机器人运动的装置。

工业机器视觉的核心是通过“机器眼”代替人眼，对物体进行识别、测量并做出判断。工业机器视觉具备高感知效率、高精准度、和基本无人化的优势，是实现工业自动化的核心。

中国机器视觉行业紧追海外脚步，随着场景应用扩大不断促进行业发展

机器视觉的发展史可追溯至20世纪60年代末，中国相较于海外发展起步晚，直到90年代中后期才开始有初步探索应用。

中国工业机器视觉可分为四个阶段：当前处于第四阶段。随着行业深度及广度应用的快速发展，广度是指2d技术向3d技术的递进，深度是指算法 层的深度应用、深度学习。

国家和地方层面的政策支持为工业机器视觉的发展起到强大助推作用

从国家政策层面看：机器视觉作为新一代感知技术的发展，以固有优势扎根，借助利好的宏观环境和政策环境蓬勃发展。从地方政策层面看：“十四五”期间，中国各省市提出了机器视觉行业的发展目标，推动智能工厂建设的相关政策多集中在江浙沪地区，布局智能机器人规模化生产，带动机器视觉发展的政策多在北京、广东等地。

工业视觉作为最成熟领域，国产化需求将进一步推动中国工业视觉的快速发展

当前中国对于机器视觉的潜在市场需求巨大，应用需求空间广。工业自动化市场规模也在逐年扩大。数据显示，2015年到2020年工业自动化规模由1405亿元增长至2073亿元。2021年我国自动化及工业控制市场规模也已增长至2530亿元，同比增长22%。

机器视觉软硬件技术不断取得突破，以工业相机、图像采集卡、光源及图像处理软件为核心的视觉产品日益完善，成本也在继续下降，促成了工业视觉水平的加速发展。

国产化进程加速，自主产品销售占比持续提升。自主研发产品比例不断扩大。2019-2021年，自主产品销售额从85.9亿元增长至134.7亿元， cagr 达25.2%。当前国产机器视觉的市场主要集中于2d技术领域的市场，3d技术领域的80%以上市场份额依旧被国外企业所占领。

机器视觉产业链上游以相机、镜头等为主，中游以系统集成商为主，下游以行业应用为主

从机器视觉产业链角度来看，机器视觉行业产业链环节较长，上游由机器视觉系统硬件和软件算法构成，中游为设备商和系统集成商主要负责软件的二次开发和设备制造，下游应用场景和行业广泛。当前行业应用热度较高的集中在：3c电子、锂电、光伏、半导体等行业。

机器视觉四大k8体育的解决方案在各行业场景的应用边界逐渐趋于模糊

工业机器视觉的场景应用可分为：识别、测量、定位、检测功能。目前应用较多的场景主要为视觉检测与视觉引导。

由于工业机器视觉的应用场景较为碎片化，在生产制造中对于场景的应用存在着多场景、重复性的特点。亿欧智库认为，由于工业机器视觉各个应用场景的边界趋于模糊，在这里将工业机器视觉分为四大k8体育的解决方案类型。当前机器视觉主要涉及行业为3c电子、锂电池、光伏、仓储物流、医疗、 重工与金属加工、轻工业、汽车与半导体等。

2022年中国机器视觉市场规模将突破200亿，工业是最重要的应用领域

根据调查结果显示，2012-2021年中国机器视觉器件和系统的销售额从2012年的19.8亿元增长至2021年的161亿元，其复合增长率近似为 31.7%，且2021年的增长率56%尤为显著。2022年中国机器视觉行业销售额预测将突破200亿元。亿欧智库认为，是由于ai视觉的概念迅速发展。在传统的机器视觉中，国产化替代开始逐步开拓市场份额。

工业是目前中国机器视觉行业最大的下游应用领域，工业领域的销售额占比为 81.2%，其中工业行业包括电子制造、显示面板、汽车、印刷、半导体、食品饮料包装等行业。其他、交通、娱乐、国防安防行业为辅，其销售额占比依次为 10%、3.3%、3.1%、1.1%。

工业机器视觉各细分行业应用中，3c电子、半导体、锂电、光伏位居前列

机器视觉应用方向包含工业级与消费级，产业边界趋于模糊。用于3c电子、半导体与新能源等板块的工业级机器视觉合计占比79.8%。

消费电子、半导体、锂电三大板块的单一行业占比位列前三，占比分别是28%、13%、13%。工业机器视觉的发展方向紧随政策导向，对于新能源领域的发展，除了锂电池外，光伏也被作为重点发展对象。亿欧智库认为，目前工业机器视觉领域值得关注的四大赛道分别是3c电子、半导体、 锂电、光伏。

据估计，每一条光伏电池生产线由缺陷带来的损失每年多达 60 万美金左右。随着太阳能硅片制造工艺的升级，大尺寸电池片势在必行 , 导致太阳能硅片也更容易产生破损类缺陷。因此，持续有效的缺陷检测方法对提高太阳能硅片的成品质量非常重要。