中国机器视觉产业格局及未来发展趋势

电子爱好者网报道(文/程)机器视觉的概念已经提出很多年了，一开始并没有人们预期的那么快。然而，2021年，机器视觉市场增长良好。据业内人士透露，2021年增长了30%左右。主要原因是随着社会的发展和消费的升级，产品的产量和质量标准在工业生产过程中有所提高。此外，工人不容易招聘，受疫情影响，释放了更高精度组装、检测等需求。

在中国，人口老龄化问题越来越突出，劳动力成本越来越高。此外，越来越重视智能制造业的发展，发布了高端设备、人工智能和自动化生产领域的政策计划，支持智能制造业的产品研发和市场扩张。高端设备制造、人工智能和自动化生产行业是机器视觉技术的主要应用场景。

机器视觉行业现状及市场格局

正是在这些因素的推动下，国内机器视觉产业也获得了良好的发展机遇。从国内企业数量来看，2010年国内机器视觉企业仅60家，随着国内自主技术产权的不断研究和光源、相机等领域的不断探索，2019年国内机器视觉企业数量达到819家，2020年下降至637家，但与2010年相比仍有10多倍的增长。

据中国机器视觉产业联盟统计，国内机器视觉产业主要是中小企业，主要集中在销售额1~3000万范围，占31.8%；销售额不足1000万的企业占19%.8%；3~销售额5000万的企业占1300万.2%；5千万~销售额1亿元的企业占18亿元.7%；销售额超过1亿元的企业仅占16%.5%。从区域分布来看，机器视觉企业聚集较为集中，主要分布在广东省).江苏省(15%).山东省(788%).浙江省(73%).63%)，上海市(4%)。

显然，中国市场已成为全球机器视觉市场增长快的市场之一。据中国机器视觉产业联盟统计，2018年1018年中国机器视觉产业销售.2020年增长1444亿元.20亿元，复合增长率达到19亿元.02%。由于宏观经济复苏、新基础设施投资增加、数据中心建设加快、制造业自动化推进等因素，预计2020年至2023年中国机器视觉产业销售额将达到27%.到2023年，销售额将达到2963%.00亿元。

从全球市场规模来看，MarketsandMarkets据统计，2015年至2020年，全球机器视觉器件市场以13年为基础.到2020年，市场规模将达到107亿美元；2021年市场规模约为110亿美元，预计2022年至2025年，全球机器视觉器件市场规模将达到60亿美元.到2025年，市场规模将达到147亿美元。

机器视觉以视觉设备、可配置视觉系统、智能视觉设备等形式服务于各行业，已广泛应用于新显示、消费电子、印刷包装、新能源等行业，成为这些行业数字化、智能化变革的重要支撑。

从企业的角度来看，目前机器视觉领域的知名企业包括美国康耐视、德国巴斯勒和伊斯拉视频、日本基恩士和欧姆龙，以及中国3D相机切入梅卡曼德，深视智能，以及奥普特、天准科技、矩子科技和即将登陆科技创新板的凌云光。

从市场竞争模式的角度来看，国外制造商具有较强的设计、研发和制造能力，视觉系统领域长期以来一直由基恩士、康耐视等制造商主导。国内机器视觉行业起步较晚，国内早的制造商主要代表国外制造商的机器视觉产品。随着技术和经验的积累，一些国内制造商开始推出自己的品牌产品，国内制造商可以提供本地化的定制服务，供应周期相对灵活，市场份额开始逐年增长。

但从销售额来看，国内前几大机器视觉企业包括基恩士、康耐视、凌云光、YoungWooDSP，ISRAVISION，中国大恒集团有限公司北京图像视觉技术分公司、天准科技、奥普特科技、宝视纳视觉技术、矩子技术等。

机器视觉产业链

机器视觉行业的上游包括相机、镜头、光源和其他硬件和算法软件。相机是一个完整的机器视觉组成功能模块（光源可以自带或借用外部光源），可以独立完成机器视觉信息处理的整个过程，为系统输出有效信息；镜头是机器视觉图像采集部分的重要成像部分，其作用是将被摄对象成像在相机内的光敏元件上；光源对机器视觉图像采集部分有重要影响，为场景提供适当的照明，突出目标图像特征，与背景图像分离；机器视觉算法与软件紧密结合，软件平台是实现机器视觉算法的载体，使机器视觉在处理数据量和实时检测效率性能方面不断突破，满足工业智能发展的需要。

一般来说，机器视觉行业的算法库是由机器视觉行业的算法库组成的OpenCV等开源视觉算法库VisionPro(美国康耐视公司)，Halcon（德国MVTec公司），VisionWare（凌云光）和其他第三方商业支付算法数据库。由于算法数据库开发周期长，投资大，行业公司通常基于开源算法数据库开发自己的应用算法，或独立开发和第三方集成，较少的公司完全独立开发底层算法。为了提高效率和降低成本，集成第三方成熟工具包是一种常见的辅助开发手段。

根据凌云光招股说明书，图像核心算法的具体测量指标主要包括图像提高算法效率、定位算法性能和识别算法性能。从比较数据来看，每个家庭都有自己的优势。

机器视觉产业的中游是视觉系统和智能设备。视觉系统包括独立完整的成像单元（光源、镜头、相机）和相应的算法软件，集图像采集、处理和通信功能于一体，可灵活配置和控制，适应各种复杂应用，具有多功能、模块化、高可靠性等特点。智能设备以机器视觉感知能力和分析决策能力为核心，在视觉系统的基础上增加自动化和智能功能，集成闭环设计、生产和检测过程，实现多功能。

机器视觉产业的下游是各行业的综合应用和服务。下游应用产业的发展决定了机器视觉设备和服务的市场需求。目前，下游应用领域主要是电子制造，其次是汽车、医药、印刷和包装。下游产业丰富多样，综合服务更有针对性，应用市场更具活力。