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1、工業(yè)機器視覺行業(yè)基本概況

工業(yè)機器視覺是指應(yīng)用在工業(yè)自動化領(lǐng)域中，通過機器視覺產(chǎn)品代替人眼捕獲并處理分析圖像，根據(jù)輸出的結(jié)果為設(shè)備執(zhí)行其功能提供操作指引的硬件和軟件算法的組合。其主要功能包括識別、測量、定位和檢測。

工業(yè)機器視覺產(chǎn)業(yè)鏈分為三個部分：上游包括核心部件（光源、鏡頭、工業(yè)相機等硬件，視覺算法與應(yīng)用軟件等軟件）；中游為視覺系統(tǒng)與解決方案，將上游部件和算法整合并應(yīng)用于實際工業(yè)場景；下游涉及各行業(yè)應(yīng)用集成與服務(wù)，主要涵蓋電子、半導(dǎo)體、汽車、光伏、鋰電、軌道交通等領(lǐng)域。隨著技術(shù)突破和制造業(yè)升級，應(yīng)用領(lǐng)域持續(xù)擴展。

全球及中國機器視覺發(fā)展歷程

資料來源：普華有策

（1）全球工業(yè)機器視覺的發(fā)展可分為五個階段：

1）產(chǎn)業(yè)萌芽期（1969-1979年），成像傳感器誕生，為機器視覺的產(chǎn)生奠定基礎(chǔ)；

2）產(chǎn)業(yè)起步期（1980-1989年），機器視覺的概念被首次提出，相關(guān)企業(yè)如加拿大的TeledyneDalsa（達(dá)爾薩）、英國的E2V和美國的Cognex（康耐視）等誕生；

3）成長波動期（1990-1999年），半導(dǎo)體產(chǎn)業(yè)的發(fā)展激發(fā)了機器視覺的需求，但由于成像技術(shù)和算法算力發(fā)展尚未成熟，機器視覺成本高，同時一批規(guī)模不大的機器視覺新公司誕生；

4）產(chǎn)業(yè)發(fā)展早期（2000-2009年），算力大幅提升，3C電子和汽車制造等行業(yè)對機器視覺的應(yīng)用需求強烈，機器視覺行業(yè)迅速發(fā)展繁榮；

5）產(chǎn)業(yè)發(fā)展中期（2010年-至今），AI算法興起并迅速發(fā)展，機器視覺的應(yīng)用領(lǐng)域更加廣泛。

（2） 中國工業(yè)機器視覺的發(fā)展可分為四個階段：

1）產(chǎn)業(yè)萌芽期（1995-1999年），起初主要依賴于引進(jìn)國外設(shè)備和技術(shù)，但由于成像技術(shù)和算法算力尚未成熟，僅應(yīng)用于航空航天、軍工及高端科研等核心領(lǐng)域，部分相關(guān)企業(yè)作為國外代理商提供機器視覺器件及技術(shù)服務(wù)；

2）產(chǎn)業(yè)起步期（2000-2008年），隨著算力的提升和國內(nèi)制造業(yè)的發(fā)展，開始應(yīng)用于食品、印刷包裝等領(lǐng)域，國內(nèi)開始出現(xiàn)機器視覺相關(guān)企業(yè)；

3）產(chǎn)業(yè)發(fā)展初期（2009-2015年），算力強度的提升和3C電子產(chǎn)業(yè)的飛速發(fā)展推動了中國機器視覺產(chǎn)業(yè)的發(fā)展，國內(nèi)涌現(xiàn)大量機器視覺公司；

4）產(chǎn)業(yè)發(fā)展中期（2016年-至今），AI算法的發(fā)展促進(jìn)了行業(yè)進(jìn)步，機器視覺的應(yīng)用場景拓展到半導(dǎo)體、汽車、鋰電等多個領(lǐng)域，國內(nèi)企業(yè)的自研能力不斷提升。

2、中國工業(yè)機器視覺市場規(guī)模及未來發(fā)展趨勢

隨著核心技術(shù)的突破和應(yīng)用領(lǐng)域的拓展，中國工業(yè)機器視覺市場規(guī)模從2020年的83.3億元增長至2024年的268.3億元，年復(fù)合增長率為34.0%。未來，作為智能制造的關(guān)鍵技術(shù)，機器視覺將助力提高生產(chǎn)效率、降低成本，并推動制造業(yè)升級轉(zhuǎn)型，預(yù)計到2029年市場規(guī)模將超過630億元。

2020-2029年中國工業(yè)機器視覺市場規(guī)模及預(yù)測（億元）

資料來源：普華有策

未來，中國工業(yè)機器視覺的發(fā)展趨勢主要表現(xiàn)如下：

（1）應(yīng)用領(lǐng)域不斷擴展

目前，中國工業(yè)機器視覺主要應(yīng)用于3C電子、半導(dǎo)體、汽車、光伏、鋰電等幾大領(lǐng)域中。未來，隨著產(chǎn)業(yè)的轉(zhuǎn)型升級和機器視覺的發(fā)展創(chuàng)新，工業(yè)機器視覺解決方案將應(yīng)用到更多行業(yè)中，為更多工業(yè)領(lǐng)域?qū)崿F(xiàn)自動化穩(wěn)定高效生產(chǎn)提供強有力的支持。

（2）性能水平快速提升

人工智能技術(shù)的迅猛發(fā)展為工業(yè)機器視覺帶來新機遇。深度學(xué)習(xí)和增強學(xué)習(xí)算法提高了圖像識別、實時分析、學(xué)習(xí)適應(yīng)能力，增強了解決方案的準(zhǔn)確性與穩(wěn)定性。同時，軟硬件技術(shù)進(jìn)步提升了機器視覺的算力與速度。

3、細(xì)分汽車制造機器視覺行業(yè)市場規(guī)模

汽車制造被譽為“工業(yè)皇冠上的明珠”，是我國工業(yè)經(jīng)濟(jì)穩(wěn)增長的關(guān)鍵支撐。近年來，隨著自動化、數(shù)字化、智能化發(fā)展，我國汽車制造機器視覺產(chǎn)品從“國外壟斷”到“國產(chǎn)替代”不斷升級，成為工藝轉(zhuǎn)型的重要技術(shù)之一。

汽車制造面臨高標(biāo)準(zhǔn)的安全與質(zhì)量要求，同時需求差異化和定制化，對機器視覺設(shè)備提出精確、穩(wěn)定、高效的技術(shù)要求。國產(chǎn)機器視覺設(shè)備面臨高技術(shù)門檻、研發(fā)投入大等挑戰(zhàn)，且市場長期被國際品牌壟斷。然而，隨著電動化和數(shù)智化的推進(jìn)，以及車企對制造質(zhì)量和效率的需求增加，國產(chǎn)品牌逐漸突破瓶頸，成功替代進(jìn)口設(shè)備。國家政策也積極支持機器視覺在汽車制造中的應(yīng)用，推動國產(chǎn)品牌快速成長。

中國汽車制造機器視覺產(chǎn)品市場規(guī)模由2020年的9.3億元增長至2024年的31.1億元，年復(fù)合增長率35.2%。未來，在我國汽車制造產(chǎn)線工藝進(jìn)一步升級、新能源車滲透率持續(xù)提升和機器視覺技術(shù)不斷創(chuàng)新的驅(qū)動下，中國汽車制造機器視覺產(chǎn)品市場規(guī)模將持續(xù)擴大，預(yù)計2029年達(dá)74.0億元。

2020-2029年中國汽車制造機器視覺產(chǎn)品市場規(guī)模及預(yù)測（億元）

資料來源：普華有策

在中國汽車制造機器視覺產(chǎn)品市場中，整車制造機器視覺產(chǎn)品占據(jù)較大份額。中國整車制造機器視覺產(chǎn)品市場規(guī)模由2020年的5.8億元增長至2024年的16.2億元，年復(fù)合增長率29.3%，預(yù)計2029年市場規(guī)模增長至39.3億元。

2020-2029年中國整車制造機器視覺產(chǎn)品市場規(guī)模及預(yù)測（億元）

資料來源：普華有策

4、細(xì)分汽車制造機器視覺未來發(fā)展趨勢

（1）汽車制造工藝發(fā)展驅(qū)動機器視覺需求持續(xù)增長

隨著自動化、數(shù)字化、智能化成為汽車制造的核心趨勢，未來生產(chǎn)將由機器人主導(dǎo)，覆蓋焊接、裝配、噴涂、質(zhì)檢等環(huán)節(jié)，實現(xiàn)無人化。數(shù)據(jù)驅(qū)動制造將通過數(shù)字孿生優(yōu)化工藝并進(jìn)行預(yù)測性維護(hù)；人工智能將賦能決策，使生產(chǎn)系統(tǒng)具備自學(xué)習(xí)能力。機器視覺作為核心技術(shù)，將與人工智能、大數(shù)據(jù)、數(shù)字孿生等深度融合，推動汽車產(chǎn)業(yè)從“制造”向“智造”轉(zhuǎn)型，提升質(zhì)量、降低成本、增加效率、擴展柔性。

（2）機器視覺技術(shù)水平進(jìn)步推動應(yīng)用場景更加廣泛

隨著傳感器和人工智能技術(shù)的進(jìn)步，未來機器視覺將實現(xiàn)更高精度、更快速度和更強場景感知能力，從而提升生產(chǎn)效率和自動化水平。傳感器的提升使機器能更精準(zhǔn)地捕捉圖像信息，深度學(xué)習(xí)和AI的進(jìn)步則使其具備智能調(diào)整和優(yōu)化能力，適應(yīng)不同任務(wù)需求。隨著技術(shù)的發(fā)展，機器視覺將在汽車制造的更多領(lǐng)域應(yīng)用，推動行業(yè)進(jìn)步。

5、細(xì)分軌交運維機器視覺行業(yè)市場規(guī)模

軌道交通運維面臨效率低、依賴人工等問題，在軌道交通規(guī)模擴大、人工智能技術(shù)發(fā)展下，機器視覺應(yīng)用在車輛、供電、工務(wù)系統(tǒng)的運維中日益重要。產(chǎn)品如動車組故障圖像檢測、智能檢測系統(tǒng)等，已經(jīng)占據(jù)市場主要份額。國家政策推動智能化運維裝備的應(yīng)用，預(yù)計到2029年，中國軌交運維機器視覺市場將達(dá)到53.4億元，其中鐵路和城軌市場分別為36.7億元和16.7億元。

2020-2029年中國軌交運維機器視覺產(chǎn)品市場規(guī)模及預(yù)測（億元）

資料來源：普華有策

6、進(jìn)入行業(yè)的主要壁壘

（1）技術(shù)及研發(fā)壁壘

汽車制造機器視覺行業(yè)存在顯著的技術(shù)與研發(fā)壁壘，主要表現(xiàn)在技術(shù)復(fù)雜度高、行業(yè)標(biāo)準(zhǔn)高和研發(fā)投入大。機器視覺涉及多個學(xué)科，要求企業(yè)具備強大的技術(shù)實力；同時，汽車制造對設(shè)備有嚴(yán)苛要求，需具備精確測量、高缺陷檢出率和穩(wěn)定性。技術(shù)更新快速，企業(yè)需持續(xù)投入研發(fā)，跟進(jìn)前沿技術(shù)，否則面臨被淘汰的風(fēng)險。

（2）客戶準(zhǔn)入壁壘

汽車制造整車廠對機器視覺設(shè)備有嚴(yán)格的供應(yīng)商準(zhǔn)入體系，要求測試產(chǎn)品的核心參數(shù)指標(biāo)，通常需在客戶現(xiàn)場進(jìn)行長時間測試。除了驗證性能外，還需要有充分的案例支持。不同客戶的設(shè)備標(biāo)準(zhǔn)差異較大，打破準(zhǔn)入門檻需要大量資源和時間。通過準(zhǔn)入后，供應(yīng)商可與客戶建立穩(wěn)定合作關(guān)系，因為替換品牌會帶來較高的管理成本。因此，機器視覺行業(yè)具備較高的客戶準(zhǔn)入壁壘。

（3）人才壁壘

汽車制造機器視覺研發(fā)是多學(xué)科交叉、創(chuàng)新密集型領(lǐng)域，具備多學(xué)科專業(yè)背景且深刻理解制造工藝的復(fù)合型人才是企業(yè)發(fā)展的關(guān)鍵資源。此類人才需要長期培養(yǎng)且市場供應(yīng)稀缺，往往集中在少數(shù)行業(yè)領(lǐng)軍企業(yè)，因此本行業(yè)對于潛在的市場進(jìn)入者有較高的人才壁壘。

7、面臨的機遇與風(fēng)險

（1）面臨的機遇

1）國家政策鼓勵機器視覺行業(yè)發(fā)展

汽車制造機器視覺行業(yè)屬于國家鼓勵的智能制造高端裝備產(chǎn)業(yè)。相關(guān)政策如《智能制造典型場景參考指引》《智能檢測裝備產(chǎn)業(yè)發(fā)展行動計劃（2023-2025年）》和《“十四五”智能制造發(fā)展規(guī)劃》明確支持人機協(xié)作生產(chǎn)優(yōu)化、質(zhì)量在線檢測和精益管控等關(guān)鍵技術(shù)。政策推動下，汽車制造加速智能化升級，機器視覺在機器人引導(dǎo)、質(zhì)量檢測和精密測量等環(huán)節(jié)需求增長，行業(yè)迎來發(fā)展良機。

2）國內(nèi)汽車制造持續(xù)發(fā)展，拉動機器視覺行業(yè)需求

中國汽車制造機器視覺市場將在2024至2029年間快速擴張，市場規(guī)模從31.1億元增至74.0億元，年復(fù)合增長率達(dá)18.9%。主要因素包括新能源汽車滲透率提升和機器視覺技術(shù)在汽車制造中的廣泛應(yīng)用，國產(chǎn)廠商將迎來發(fā)展機遇。

3）海外市場需求逐步釋放

全球汽車產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)性變革為中國機器視覺企業(yè)帶來雙重機遇。中國車企如比亞迪、奇瑞、吉利加速海外布局，為本土視覺企業(yè)提供出海機會。與此同時，國際車企在全球新能源布局中對高性能視覺設(shè)備需求旺盛，國內(nèi)車企可通過成熟解決方案向海外擴展，推動全球業(yè)務(wù)增長。

（2）面臨的風(fēng)險

1）行業(yè)受宏觀經(jīng)濟(jì)形勢影響

汽車制造業(yè)對經(jīng)濟(jì)環(huán)境變化高度敏感，影響機器視覺行業(yè)：經(jīng)濟(jì)增速放緩時，整車廠縮減資本開支，延緩新產(chǎn)線建設(shè)和設(shè)備采購；終端市場消費信心波動也會通過產(chǎn)業(yè)鏈影響設(shè)備供應(yīng)商。因此，汽車制造機器視覺行業(yè)與宏觀經(jīng)濟(jì)周期密切相關(guān)。

（2）海外市場拓展風(fēng)險

國產(chǎn)機器視覺企業(yè)在開拓海外市場時面臨三大挑戰(zhàn)：品牌認(rèn)知度構(gòu)建需要時間和投入，客戶對中國品牌缺乏信任；需建立本地化服務(wù)團(tuán)隊和備件倉儲，增加資金和時間投入；全球貿(mào)易環(huán)境的不確定性增加了出海難度，需靈活應(yīng)對地緣政治、技術(shù)保護(hù)主義和匯率波動等風(fēng)險。這些挑戰(zhàn)需要長期戰(zhàn)略和資源投入才能克服。

8、行業(yè)主要企業(yè)情況

汽車整車制造機器視覺業(yè)務(wù)開展過程中面對的主要競爭企業(yè)均為具有較強技術(shù)實力和豐富行業(yè)經(jīng)驗的國外企業(yè)，中國企業(yè)在該領(lǐng)域?qū)崿F(xiàn)的收入均較低。主要競爭企業(yè)包括伊斯拉（ISRA）、伯賽（Perceptron）、Quiss、卡爾蔡司集團(tuán)（Zeiss）、海克斯康（Hexagon）、易思維、凌云光、奧普特、?？禉C器等，具體如下：

行業(yè)內(nèi)主要企業(yè)

資料來源：普華有策