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一、機器視覺：5G工業(yè)時代，智能制造的關鍵

機器視覺是通過光學裝置和非接觸式的傳感器，自動地接受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。

工業(yè)視覺具備極強的機器特性，如極高的速度、精度、重復性等，這些特性成為工業(yè)機器視覺 產(chǎn)品的重要參數(shù)。

與此同時，工業(yè)機器視覺擁有采集大量現(xiàn)場數(shù)據(jù)的能力，數(shù)據(jù)是驅(qū)動行業(yè)快速迭代、獲取信息 的重要來源，這也將成為工業(yè)機器視覺未來的巨大可能。

5G賦能機器視覺長遠發(fā)展，開啟工業(yè)互聯(lián)重要紀元：

工業(yè)機器視覺是工業(yè)生產(chǎn)環(huán)境中的重要一環(huán)，而5G為工業(yè)機器視覺的規(guī)?；峁┝司W(wǎng)絡基礎，最終促進整個 工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)的搭建

2019年機器視覺已至65億規(guī)模，未來將高速發(fā)展

根據(jù)德勤《中國人工智能白皮書》，全球 人工智能市場規(guī)模已高達6800億美元，其 中中國市場的規(guī)模為710億美元。根據(jù)賽迪顧問數(shù)據(jù)，至2020年，中國智能 40制造裝備市場預計可達2萬億元。

GGII數(shù)據(jù)顯示，2019年中國機器視覺市場規(guī)模65.50億元(該數(shù)據(jù) 未包含計算機視覺市場規(guī)模)，同比增長21.77%。2014-2019年復 合增長率為28.36%。GGII預測，到2023年中國機器視覺市場規(guī)模將達到155.6億元。

二、 上游產(chǎn)業(yè)鏈總結:硬件國產(chǎn)化步伐加快，軟件仍待耕耘

因海外市場發(fā)展較早，上游零部件產(chǎn)業(yè)基本仍由海外企業(yè)占據(jù)，中國企業(yè)經(jīng)過近 年的發(fā)展奮起直追，有望從技術壁壘相對較低的光源、工業(yè)相機逐步突破，把握 國產(chǎn)替代的潮流，通過高性價比占據(jù)市場。

而鏡頭由于涉及多領域多學科技術，制作工序復雜，對精密儀器要求極高，初期 投入大，國際市場仍由老牌廠商牢牢把持。國內(nèi)企業(yè)目前以高性價比的優(yōu)勢與國 際廠商競爭，隨著行業(yè)的發(fā)展以及技術的積累與迭代，長遠來看國內(nèi)廠商有望取 得一席之地。

集中化(智能相機)是上游零部件的技術發(fā)展趨勢之一:

光源、鏡頭、工業(yè)相機、圖像處理軟件等零部件的組合為傳統(tǒng)基于PC的工業(yè)視覺系統(tǒng)。近年來隨著嵌入式技術的發(fā)展，智能相機作為相對完成的解決方案逐步得到關注。智能相機是高度集成化的微小型機器視覺系統(tǒng)，成品已將圖像采集、圖像處理單元及軟件、網(wǎng)絡通信集成在單一相機內(nèi)。

智能相機的成本低、通用性和易用性較強，但精度、速度和復雜運算的能力都遠遠不如傳統(tǒng)系統(tǒng)，因此尤其適用于對價格敏感的中小民營企業(yè)。

三、下游應用領域不斷拓展，工業(yè)機器視覺大有可為

電子、汽車、食品、制藥為目前機器視覺應用的四大場景：

汽車智能化促進機器視覺的應用:在汽車制造領域， 新能源和智能汽車中的電 子零部件的成本占比將會 達到整車的一半以上，大 量的傳感器、通信(GPS、 DSRC、 4G/5G)、攝像 頭、監(jiān)控、檢測、娛樂系統(tǒng)將會被裝載在汽車之上。 汽車產(chǎn)業(yè)鏈對生產(chǎn)精度、 智能化的要求均不斷提高。

電子產(chǎn)品迭代促進機器視覺的應用:隨著高世代面板生產(chǎn)線的相繼投產(chǎn)，平板顯示器件向智能化、大尺寸化、輕薄化、可觸控化、高解析度、柔性面板、自發(fā)光、高遷移速率和低功耗等方向發(fā)展已在行業(yè)內(nèi)達成共識。

半導體產(chǎn)業(yè)進步與國產(chǎn)替代共同促進機器視覺的發(fā)展:在半導體制造領域， 國內(nèi)集成電路新工藝節(jié)點 的技術突破以及 5G 技術的落地帶來國內(nèi)半導體行 業(yè)的新一輪景氣繁榮。同 時，各半導體廠商對設備 國產(chǎn)化的動力持續(xù)提升， 為中國機器視覺企業(yè)帶來 機會。

新興領域的橫向擴張:隨著 行業(yè)進步與技術發(fā)展，2D視覺向3D視覺邁進，由此拓展出更多的新領域，如機械臂 引導、AGV導航等。機器視覺將逐步切入過去未曾涉足 的領域，如物流、醫(yī)療、安 防、農(nóng)業(yè)等非工業(yè)場景;與此同時，技術的基本將加深 機器視覺在汽車、消費電子、 半導體等工業(yè)領域的滲透率。

四、工業(yè)機器視覺未來趨勢預測

工業(yè)機器視覺的行業(yè)受到技術、下游產(chǎn)業(yè)、社會結構共同驅(qū)動

機器視覺的產(chǎn)生順應工業(yè)自動化的發(fā)展，天生具備機器高精度、高速度的特征，在特殊應用領域如面板生產(chǎn)、半導體，機器視覺有不可取代的作用，并非只是單純的“降本增效”。

下游產(chǎn)業(yè)不斷縱向迭代(如汽車的智能化、面板領域的屏幕迭代)、橫向擴張(如半導體、新能 源、工業(yè)機器人等)，對機器視覺的需求愈發(fā)巨大。

過去國內(nèi)的低廉勞動力充足，而目前中國的老齡化程度相當于日本的 90 年代，逐漸邁入老齡化的過程，人口結構的變化導致勞動力成本的上升，將迫使企業(yè)不斷加大在自動化、智能化的投入。

全球制造業(yè)逐步向中國轉(zhuǎn)移，帶動中國機器視覺由硬件至軟件的全面發(fā)展，上游零部件中光源、工業(yè)相 機最先逐步國產(chǎn)化，鏡頭、圖像底層軟件有其存活的空間。國內(nèi)方案商具備更多服務頭部客戶的機會

國外仍占據(jù)高端客戶，中國企業(yè)或會出現(xiàn)三種情況:

在高端領域，國內(nèi)的龍頭企業(yè)會與康耐視、基恩士等正面交鋒，在技術追趕后通過高性價比逐步穩(wěn)固行業(yè)份額。

在中小企業(yè)或非標品的需求中，國內(nèi)企業(yè)具備高性價比、本地服務的優(yōu)勢，但因產(chǎn)品、模式難以復制，存在無法大規(guī)模擴張的風險。

隨著深度學習、3D視覺技術等新技術的發(fā)展，中國企業(yè)存在在新技術上彎道超車的機會。

技術趨勢：

傳感端:部分應用場景由基于PC的傳統(tǒng)系統(tǒng)轉(zhuǎn)向集成度高的智能相機

智能相機是傳統(tǒng)基于PC系統(tǒng)的集合體，有集成度高、成本低、運用靈活的特性，目前機器視覺方案商、 工業(yè)相機的生產(chǎn)商、自動化設備生產(chǎn)商都正研發(fā)或已推出智能相機產(chǎn)品

傳感端:由2D視覺逐步邁入3D視覺:

3D視覺有助于拓寬2D視覺無法觸及的領域，拉高行業(yè)的整體天花板:相較于2D視覺，3D視覺可以更好地進行多傳感器融合，檢測快速移動目標并獲得形狀、對比度、空間坐標信息等深度信息，應用領域遠 多于2D視覺;國際巨頭與國內(nèi)上市公司都已將3D視覺作為未來重要的研發(fā)方向之一，一級市場的相關投 融資愈發(fā)活躍。根據(jù)MarketsandMarkets的研究，全球3D視覺傳感器市場將在2025年達到100億美元， 實現(xiàn)27.6%的年復合增長。

算法端:由傳統(tǒng)的機器學習進入深度學習階段:

深度學習將機器視覺的效率和魯棒性與人類視覺的靈活性結合，能完成更復雜的環(huán)境中的檢測:對于隨 機出現(xiàn)的復雜外觀檢測，傳統(tǒng)的機器學習無法保障其穩(wěn)定性，而深度學習是對傳統(tǒng)機器學習算法的顛覆。 深度學習將融入智能相機、3D視覺之中?？的鸵曇言?020年4月推出集成了深度學習功能的工業(yè)智能相 機 In-Sight D900。

網(wǎng)絡端:萬物互聯(lián)互通，工業(yè)互聯(lián)的未來:

機器視覺作為智能制造的大腦和眼睛，是工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)邊緣層的重要數(shù)據(jù)入口:工業(yè)互聯(lián)的趨勢要求生產(chǎn) 控制系統(tǒng)集成到上層的制造管理系統(tǒng)，并最終接入企業(yè)管理系統(tǒng)，實現(xiàn)信息從生產(chǎn)現(xiàn)場到管理層的貫通， 行業(yè)內(nèi)的企業(yè)、 行業(yè)協(xié)會、 產(chǎn)業(yè)聯(lián)盟在機器視覺互聯(lián)互通方面，正在不斷合作和投入，制定數(shù)據(jù)接口、 通訊協(xié)議等基礎共性標準。