正文：

人工智能的分支主要包括語(yǔ)音類技術(shù)、視覺類技術(shù)、自然語(yǔ)言處理技術(shù)和基礎(chǔ)硬件等。視覺類技術(shù)在中國(guó)人工智能市場(chǎng)中占據(jù)最大的市場(chǎng)份額。

視覺類技術(shù)包含機(jī)器視覺和計(jì)算機(jī)視覺兩個(gè)既有區(qū)別又有聯(lián)系的概念。

資料來(lái)源：甲子光年整理

計(jì)算機(jī)視覺(computer vision)是采用圖像處理、模式識(shí)別、人工智能技術(shù)相結(jié)合的手段，實(shí)現(xiàn)一幅或多幅圖像的計(jì)算機(jī)分析，而機(jī)器視覺(machinevision)偏重于計(jì)算機(jī)視覺技術(shù)工程化，旨在自動(dòng)獲取和分析特定的圖像，以控制相應(yīng)的行為。

具體來(lái)說(shuō)，計(jì)算機(jī)視覺為機(jī)器視覺提供圖像和景物分析的理論及算法基礎(chǔ)，機(jī)器視覺為計(jì)算視覺的實(shí)現(xiàn)提供傳感器、系統(tǒng)構(gòu)造和實(shí)現(xiàn)手段。通俗地說(shuō)，機(jī)器視覺就是用機(jī)器代替人眼。機(jī)器視覺模擬眼睛進(jìn)行圖像采集，經(jīng)過(guò)圖像識(shí)別和處理提取信息，最終通過(guò)執(zhí)行裝置完成操作。

目前機(jī)器視覺的主要應(yīng)用領(lǐng)域包括ADAS(高級(jí)駕駛輔助系統(tǒng))、AGV(自動(dòng)引導(dǎo)車)、安防、工業(yè)、消費(fèi)等。

根據(jù)調(diào)查結(jié)果顯示，2012-2021年中國(guó)機(jī)器視覺器件和系統(tǒng)的銷售額從2012年的19.8億元增長(zhǎng)至2021年的161億元，其復(fù)合增長(zhǎng)率近似為31.7%，且2021年的增長(zhǎng)率56%尤為顯著。2022年中國(guó)機(jī)器視覺行業(yè)銷售額預(yù)測(cè)將突破200億元。

工業(yè)是目前中國(guó)機(jī)器視覺行業(yè)最大的下游應(yīng)用領(lǐng)域，工業(yè)領(lǐng)域的銷售額占比為 81.2%，其中工業(yè)行業(yè)包括電子制造、顯示面板、汽車、印刷、半導(dǎo)體、食品飲料包裝等行業(yè)。其他、交通、娛樂、國(guó)防安防行業(yè)為輔，其銷售額占比依次為 10%、3.3%、3.1%、1.1%。

工業(yè)機(jī)器視覺的核心是通過(guò)“機(jī)器眼”代替人眼，對(duì)物體進(jìn)行識(shí)別、測(cè)量并做出判斷。工業(yè)機(jī)器視覺具備高感知效率、高精準(zhǔn)度、和基本無(wú)人化的優(yōu)勢(shì)，是實(shí)現(xiàn)工業(yè)自動(dòng)化的核心。

機(jī)器視覺發(fā)展歷程：

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機(jī)器視覺系統(tǒng)：

機(jī)器視覺系統(tǒng)是一個(gè)包含硬件、軟件和算法等諸多單元的應(yīng)用系統(tǒng)，主要包括成像和圖像處理兩大部分，前者通過(guò)硬件部分實(shí)現(xiàn)，后者由算法及軟件構(gòu)成的視覺控制系統(tǒng)負(fù)責(zé)，對(duì)成像進(jìn)行處理分析，輸出分析結(jié)果至執(zhí)行機(jī)構(gòu)。

2D、3D機(jī)器視覺系統(tǒng)：

典型的機(jī)器視覺系統(tǒng)包括光源及光源控制器、鏡頭、相機(jī)、視覺控制系統(tǒng)等部件，其中 光源及光源控制器、鏡頭、相機(jī)等硬件部分負(fù)責(zé)成像，視覺控制系統(tǒng)負(fù)責(zé)對(duì)成像結(jié)果進(jìn)行 處理分析和輸出。

2D視覺系統(tǒng)的一般原理是通過(guò)攝像頭拍攝平面照片，然后通過(guò)圖像分析或比對(duì)來(lái)識(shí)別物體，主要依據(jù)是物體一個(gè)平面上的特征。

由于2D視覺無(wú)法獲得物體的空間坐標(biāo)信息，因此無(wú)法完成物體平面度、表面角度、體積等測(cè)量，同時(shí)也難以區(qū)分顏色相近的表面。同時(shí)成像的對(duì)比度對(duì)結(jié)果的分析至關(guān)重要，因此特別依賴于光照和顏色/灰度變化，易受照明條件的影響。

3D視覺可以滿足以往2D視覺難以滿足的工業(yè)場(chǎng)景應(yīng)用，對(duì)2D視覺起到補(bǔ)充作用。業(yè)界認(rèn)為2D向3D的轉(zhuǎn)變將成為視覺技術(shù)繼黑白到彩色、低分辨率到高分辨率、靜態(tài)圖像到動(dòng)態(tài)影像后的第四次革命。

目前3D視覺最有前景的工業(yè)應(yīng)用場(chǎng)景：高精度的測(cè)量及缺陷識(shí)別、高速高精度的在線檢測(cè)、自動(dòng)裝配、視覺引導(dǎo)機(jī)器人等。

視覺引導(dǎo)是指通過(guò)3D視覺對(duì)工件進(jìn)行定位和識(shí)別，引導(dǎo)機(jī)器人進(jìn)行抓取，用于無(wú)序分揀與堆碼，上下料，焊接等。視覺檢測(cè)則是將攝像頭、激光掃描器等安裝在機(jī)器人末端，對(duì)工件進(jìn)行輪廓檢測(cè)、表面缺陷檢測(cè)、三維重建等。

典型機(jī)器人3D視覺引導(dǎo)系統(tǒng)由三部分構(gòu)成：軟件、3D相機(jī)、計(jì)算機(jī)。3D相機(jī)獲取待分揀工件/堆垛的3D點(diǎn)云信息，傳送到計(jì)算機(jī)上的軟件，進(jìn)行分割和識(shí)別，獲取要抓取物品空間位置信息，規(guī)劃機(jī)械臂運(yùn)動(dòng)路徑，引導(dǎo)機(jī)械臂完成抓取。

主流的 3D 成像技術(shù)

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2D機(jī)器視覺技術(shù)具有局限性，3D可以作為有效補(bǔ)充。使用2D機(jī)器視覺技術(shù)可以獲取二維圖像，在三個(gè)自由度（x、y和旋轉(zhuǎn)）上定位被攝目標(biāo)，并基于灰度、對(duì)比度的特征進(jìn)行分析。但2D技術(shù)存在無(wú)法提供物體高度、平面度、表面角度、體積等三維信息、易受光照變化影響、對(duì)物體運(yùn)動(dòng)敏感等局限性。3D 技術(shù)增加了旋轉(zhuǎn)、俯仰、橫擺三個(gè)維度，更能還原真實(shí)立體世界，通過(guò)3D視覺傳感器采集3D輪廓信息，形成3D點(diǎn)云，實(shí)現(xiàn)平面度、翹曲度、段差、曲面輪廓度等3D尺寸量測(cè)。

工業(yè)控制對(duì)精度、柔性的要求高，場(chǎng)景還原度更好、魯棒性更強(qiáng)的3D有望加速滲透。盡管目前2D視覺可以滿足絕大部分行業(yè)對(duì)檢測(cè)的需求，但涉及到立體工件、精度要求高的檢測(cè)仍需3D視覺來(lái)配合。通過(guò)增加3D視覺模塊，增加工業(yè)機(jī)器人的環(huán)境感知能力，可以拓寬應(yīng)用場(chǎng)景。

工業(yè)視覺市場(chǎng)規(guī)模：

當(dāng)前國(guó)產(chǎn)機(jī)器視覺的市場(chǎng)主要集中于2D技術(shù)領(lǐng)域的市場(chǎng)，2021年工業(yè)3D視覺市場(chǎng)出貨量達(dá)2.7萬(wàn)套，在整個(gè)工業(yè)機(jī)器視覺市場(chǎng)出貨中占比不足5%；2022年中國(guó)工業(yè)視覺規(guī)模168.88億，其中工業(yè)3D視覺規(guī)模不到20億（其中3D工業(yè)相機(jī)銷量超過(guò)5萬(wàn)臺(tái)，其中機(jī)器人引導(dǎo)類3D相機(jī)出貨量超過(guò)8500臺(tái)）現(xiàn)階段不是一個(gè)量級(jí)。

資料來(lái)源：中商產(chǎn)業(yè)研究院、中泰證券研究所

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資料來(lái)源：甲子光年整理

預(yù)計(jì)2027年中國(guó)3D工業(yè)相機(jī)市場(chǎng)規(guī)模為160億元人民幣，2022~2027年CAGR為53.8%。GGII數(shù)據(jù)顯示，2022年中國(guó)3D工業(yè)相機(jī)市場(chǎng)規(guī)模為18.40億元，同比增長(zhǎng)59.90%，滲透率接近10%。隨著制造業(yè)智能化深入，預(yù)計(jì)2027年3D工業(yè)相機(jī)市場(chǎng)規(guī)模將接近160億元，2022~2027年CAGR為53.8%。

數(shù)據(jù)來(lái)源：GGII、?？禉C(jī)器人招股書

工業(yè)視覺產(chǎn)業(yè)鏈：

從機(jī)器視覺產(chǎn)業(yè)鏈角度來(lái)看，機(jī)器視覺行業(yè)產(chǎn)業(yè)鏈環(huán)節(jié)較長(zhǎng)，上游由機(jī)器視覺系統(tǒng)硬件和軟件算法構(gòu)成，中游為設(shè)備商和系統(tǒng)集成商主要負(fù)責(zé)軟件

的二次開發(fā)和設(shè)備制造，下游應(yīng)用場(chǎng)景和行業(yè)廣泛。當(dāng)前行業(yè)應(yīng)用熱度較高的集中在：3C電子、鋰電、光伏、半導(dǎo)體等行業(yè)。

資料來(lái)源：甲子光年整理

資料來(lái)源：億歐智庫(kù)整理

機(jī)器視覺上游零部件成本占比較高，是機(jī)器視覺的核心部分。關(guān)鍵零部件和軟件系統(tǒng)約占工業(yè)機(jī)器視覺產(chǎn)品總成本的80%。其中光源、工業(yè)相機(jī)、底層軟件算法等技術(shù)壁壘及利潤(rùn)率水平較高，因此對(duì)機(jī)器視覺上游環(huán)節(jié)的掌握是目前市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)的關(guān)鍵，亦是體現(xiàn)機(jī)器視覺核心競(jìng)爭(zhēng)力的重要環(huán)節(jié) 。

上游零部件主要包括光源、鏡頭、相機(jī)、傳感器、圖像采集卡等。目前光源已基本實(shí)現(xiàn) 國(guó)產(chǎn)替代，集成商的技術(shù)水平目前基本追趕上國(guó)外先進(jìn)企業(yè)，但伴隨技術(shù)發(fā)展，光源高端化趨勢(shì)亦非常明確，對(duì)光源及打光方案亦提出了更高要求。而其他零部件如工業(yè)鏡頭、 工業(yè)相機(jī)及軟件則仍以海外品牌為主，優(yōu)勢(shì)較為明顯。

如3D相機(jī)端，得益于鏡頭與CMOS傳感器的技術(shù)領(lǐng)先，基恩士、康耐視的檢測(cè)間隔可達(dá)0.6秒，基恩士、康耐視相機(jī)的檢驗(yàn)重復(fù)精度可達(dá)±0.5μm，對(duì)比海康±0.06mm相機(jī)優(yōu)勢(shì)較大；基恩士算法搭載AI芯片，擁有自動(dòng)特征抽出算法、機(jī)器學(xué)習(xí)算法、預(yù)處理功能，康耐視VisionPro Deep Learning軟件基于AI神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型運(yùn)算，兩者3D定位精度2.5μm，?？邓惴?D定位精度6μm。

工業(yè)視覺行業(yè)應(yīng)用：

工業(yè)機(jī)器視覺的場(chǎng)景應(yīng)用可分為：識(shí)別、測(cè)量、定位、檢測(cè)功能。目前應(yīng)用較多的場(chǎng)景主要為視覺檢測(cè)與視覺引導(dǎo)。

資料來(lái)源：億歐智庫(kù)整理

資料來(lái)源：甲子光年整理

機(jī)器視覺應(yīng)用方向包含工業(yè)級(jí)與消費(fèi)級(jí)，產(chǎn)業(yè)邊界趨于模糊。用于3C電子、半導(dǎo)體與新能源等板塊的工業(yè)級(jí)機(jī)器視覺。

資料來(lái)源：甲子光年整理

3D視覺在工業(yè)的應(yīng)用往往會(huì)和機(jī)器人聯(lián)合形成解決方案，主要應(yīng)用方向有機(jī)器人視覺引導(dǎo)與檢測(cè)兩種。

3D工業(yè)視覺主流玩家有兩類：原2D視覺領(lǐng)域內(nèi)外資頭部廠商、內(nèi)資初創(chuàng)型廠商。

在精密檢測(cè)及測(cè)量場(chǎng)景中，原2D視覺頭部廠商優(yōu)勢(shì)較大；在機(jī)器人引導(dǎo)類場(chǎng)景中，內(nèi)資初創(chuàng)型廠商以快速設(shè)計(jì)并落地方案的優(yōu)勢(shì)，處于領(lǐng)先地位。同樣由于工業(yè)場(chǎng)景定制化程度高，以及高精度、高效率的方案要求，工業(yè)級(jí)3D視覺的產(chǎn)品定價(jià)更高，盈利能力更強(qiáng)。

在精密檢測(cè)及測(cè)量場(chǎng)景中（主要應(yīng)用于汽車、3C、鋰電池、半導(dǎo)體晶圓檢測(cè)、芯片檢測(cè)等中高端領(lǐng)域，產(chǎn)品價(jià)值量相對(duì)本土產(chǎn)品更高），3D通常是與1D、2D技術(shù)融合使用，現(xiàn)有2D視覺領(lǐng)導(dǎo)廠商依靠成熟的供應(yīng)鏈以及深厚的行業(yè)Know-How，依然會(huì)主導(dǎo)行業(yè)發(fā)展，領(lǐng)先的企業(yè)有：基恩士、奧普特、大恒圖像、凌云光等。

國(guó)內(nèi)3D工業(yè)視覺企業(yè)主要集中設(shè)備組裝和集成環(huán)節(jié)，依靠性價(jià)比、深度定制以及服務(wù)能力贏得市場(chǎng)，但其主要核心零部件（機(jī)器人運(yùn)動(dòng)算法、應(yīng)用工藝包，3D工業(yè)相機(jī)）主要為外購(gòu)。在移動(dòng)機(jī)器人引導(dǎo)應(yīng)用中，內(nèi)資初創(chuàng)型3D視覺廠商處于領(lǐng)先地位。

大多數(shù)3D視覺國(guó)產(chǎn)品牌更多專注于物流、工程機(jī)械、金屬加工、3C電子等毛利率較低、對(duì)產(chǎn)品精度要求相對(duì)較低的中低端場(chǎng)景中（機(jī)械臂進(jìn)行分揀、上下料等場(chǎng)景），代表企業(yè)：梅卡曼德（專注引導(dǎo)類）、星猿哲、圖漾科技（專注視覺定位）、熵智科技、邁德威視、知象光電、埃爾森（專注引導(dǎo)類）、?？禉C(jī)器人（專注視覺定位）、遷移科技、如本科技、深視智能（精密測(cè)量與檢測(cè)）等。以視覺為主要導(dǎo)航方式的移動(dòng)機(jī)器人在國(guó)內(nèi)還較少，有：海康機(jī)器人、靈動(dòng)科技、馬路創(chuàng)新、藍(lán)芯科技等。部分領(lǐng)先的國(guó)內(nèi)企業(yè)，通過(guò)提升核心零部件能力，拓展產(chǎn)品線，應(yīng)用場(chǎng)景持續(xù)往高端領(lǐng)域滲透，代表廠商有奧普特、凌云光、大恒圖像、?？禉C(jī)器人等。

2022 年中國(guó)工業(yè) 3D 視覺質(zhì)量檢測(cè)類方案 TOP10 廠商格局

數(shù)據(jù)來(lái)源：MIR DATABANK

2022 年中國(guó)工業(yè) 3D 視覺引導(dǎo)類廠商格局 TOP15

數(shù)據(jù)來(lái)源：MIR DATABANK

工業(yè)視覺廠商銷售模式：

資料來(lái)源：甲子光年整理

工業(yè)視覺行業(yè)現(xiàn)狀：

2D視覺行業(yè)發(fā)展時(shí)間長(zhǎng)，市場(chǎng)成熟，行業(yè)格局穩(wěn)定；硬件技術(shù)成熟，創(chuàng)業(yè)機(jī)會(huì)主要在算法層面（2D產(chǎn)業(yè)鏈上游壁壘明顯，同時(shí)硬件技術(shù)已經(jīng)非常成熟，鮮有技術(shù)革新，產(chǎn)品生命周期長(zhǎng)）

3D視覺處于發(fā)展早期，市場(chǎng)格局分散；同2D視覺相比，3D視覺產(chǎn)業(yè)的特征是“尋找增量”的邏輯強(qiáng)于“國(guó)產(chǎn)替代”。國(guó)內(nèi)外巨頭都不具備明顯的技術(shù)優(yōu)勢(shì)，行業(yè)存在著大量新公司的機(jī)會(huì)，關(guān)鍵在于尋找合適的落地場(chǎng)景。

3D視覺作為22年及之前大火賽道，3D視覺行業(yè)卷，普遍存在價(jià)格亂象，現(xiàn)階段3D視覺企業(yè)普遍虧損，項(xiàng)目做多虧多。

目前國(guó)內(nèi)各家并沒有拉開技術(shù)產(chǎn)品差異化，也沒有形成場(chǎng)景差異化，同質(zhì)化問題嚴(yán)重。

機(jī)器視覺上市公司匯總（資料來(lái)源：前瞻產(chǎn)業(yè)研究院整理）：

3D視覺企業(yè)融資現(xiàn)狀（2022-至今）：

2022年以來(lái)3D視覺公司融資統(tǒng)計(jì)