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2023年中國機(jī)器視覺行業(yè)現(xiàn)狀及發(fā)展趨勢分析

一、機(jī)器視覺產(chǎn)業(yè)概述

 

1、機(jī)器視覺的定義及分類

 

機(jī)器視覺為機(jī)器植入眼睛,代表著機(jī)器視覺利用環(huán)境和物體對光的反射來獲取及感知信息;為機(jī)器植入大腦,意味著機(jī)器視覺需要對信息進(jìn)行智能處理與分析,并應(yīng)用分析得到的結(jié)果來執(zhí)行相應(yīng)的活動(dòng)。高精度的機(jī)器視覺的加持下,通過選用合適的相機(jī)分辨率和光學(xué)元件制造的機(jī)器視覺能夠檢測人眼難以看到的物體細(xì)節(jié),能有效提高工業(yè)生產(chǎn)的產(chǎn)品良品率。新機(jī)器視覺主要功能可分為識別、測量、定位及檢測(難度遞增),通過機(jī)器代替人工進(jìn)行測量與判斷,將圖像處理應(yīng)用于工業(yè)自動(dòng)化領(lǐng)域中。

 

機(jī)器視覺的應(yīng)用

機(jī)器視覺的應(yīng)用

 

2、機(jī)器視覺行業(yè)發(fā)展歷程

 

國外機(jī)器視覺行業(yè)發(fā)展至今,走過了發(fā)展萌芽期,起步期,逐步進(jìn)入穩(wěn)定發(fā)展期。與國外機(jī)器視覺的發(fā)展歷程相比,中國的機(jī)器視覺行業(yè)起步較晚,1995年才開始有初步應(yīng)用。2000年至2008年,在行業(yè)應(yīng)用和算力的雙輪驅(qū)動(dòng)下,我國機(jī)器視覺進(jìn)入了起步期;隨著以蘋果手機(jī)加工制造為核心的消費(fèi)電子制造產(chǎn)業(yè)進(jìn)入100μm高精度時(shí)代,迫切需要使用機(jī)器替代人工以保障產(chǎn)品的加工精度。

 

機(jī)器視覺行業(yè)發(fā)展歷程

機(jī)器視覺行業(yè)發(fā)展歷程

 

二、機(jī)器視覺行業(yè)發(fā)展相關(guān)政策

 

機(jī)器視覺可廣泛應(yīng)用于智能制造、高端裝備、自動(dòng)化設(shè)備等行業(yè),近年來,國家不斷發(fā)布各項(xiàng)政策推動(dòng)相關(guān)行業(yè)發(fā)展。伴隨AI技術(shù)發(fā)展,深度學(xué)習(xí)算法的加持為機(jī)器視覺應(yīng)用場景的拓寬提供了技術(shù)支持,同時(shí)可以進(jìn)一步提升機(jī)器視覺的效率及準(zhǔn)確性;從過去簡單的標(biāo)準(zhǔn)化應(yīng)用場景,過渡到更為復(fù)雜的非標(biāo)檢測領(lǐng)域。

 

機(jī)器視覺行業(yè)發(fā)展相關(guān)政策

 

三、機(jī)器視覺行業(yè)產(chǎn)業(yè)鏈

 

1、機(jī)器視覺產(chǎn)業(yè)鏈?zhǔn)疽鈭D

 

從機(jī)器視覺產(chǎn)業(yè)鏈來看,上游企業(yè)專注于與機(jī)器視覺相關(guān)的軟硬部件的生產(chǎn)與研發(fā),其中,硬件包括光源、鏡頭、工業(yè)相機(jī)、圖像采集卡以及控制器及配件等;軟件包括圖像處理軟件以及底層算法平臺等構(gòu)成的機(jī)器視覺軟件及算法。機(jī)器視覺行業(yè)下游主要為機(jī)器視覺設(shè)備的終端應(yīng)用場景,機(jī)器視覺設(shè)備廣泛應(yīng)用于3C電子、汽車、半導(dǎo)體等產(chǎn)業(yè),發(fā)展前景廣闊。未來隨著工業(yè)智能制造的不斷升級,機(jī)器視覺設(shè)備在各個(gè)行業(yè)的滲透率將進(jìn)一步提高,相關(guān)核心部件的市場需求有望迎來新一輪的爆發(fā)增長。

 

機(jī)器視覺產(chǎn)業(yè)鏈?zhǔn)疽鈭D

機(jī)器視覺產(chǎn)業(yè)鏈?zhǔn)疽鈭D

 

2、機(jī)器視覺下游應(yīng)用分析

 

目前,中國已經(jīng)成為全球制造業(yè)的加工中心,中國正成為世界機(jī)器視覺發(fā)展最活躍的地區(qū)之一,應(yīng)用范圍涵蓋了包括3C電子、新能源、半導(dǎo)體、汽車等國民經(jīng)濟(jì)的各個(gè)領(lǐng)域。AI+機(jī)器視覺的應(yīng)用,有望快速推進(jìn)機(jī)器視覺在未來其他領(lǐng)域的應(yīng)用。

 

2021年中國機(jī)器視覺產(chǎn)業(yè)下游應(yīng)用領(lǐng)域分布

2021年中國機(jī)器視覺產(chǎn)業(yè)下游應(yīng)用領(lǐng)域分布

 

四、機(jī)器視覺行業(yè)現(xiàn)狀分析

 

1、機(jī)器視覺行業(yè)市場規(guī)模

 

隨著我國工業(yè)制造領(lǐng)域的自動(dòng)化和智能化程度的加深,機(jī)器視覺將得到更廣泛的發(fā)展空間。根據(jù)數(shù)據(jù),我國機(jī)器視覺市場規(guī)模由2018年的68.63億元上升至2022年的168.88億元。國內(nèi)廠商配套不斷完善,技術(shù)進(jìn)一步積累,預(yù)計(jì)到2023年我國機(jī)器視覺市場規(guī)模將達(dá)到225.56億元。

 

2018-2023年中國機(jī)器視覺市場規(guī)模統(tǒng)計(jì)

2018-2023年中國機(jī)器視覺市場規(guī)模統(tǒng)計(jì)

 

2、機(jī)器視覺行業(yè)國內(nèi)外份額

 

國內(nèi)機(jī)器視覺經(jīng)過三十年快速發(fā)展,已逐步縮小與國際領(lǐng)先廠商的差距。國產(chǎn)機(jī)器視覺企業(yè)憑借優(yōu)質(zhì)的產(chǎn)品設(shè)計(jì)、工藝水平和質(zhì)量控制經(jīng)驗(yàn),逐漸實(shí)現(xiàn)進(jìn)口替代。國內(nèi)機(jī)器視覺市場銷售額占比逐年提升,從2018年的44%提升至2022年的60%,預(yù)計(jì)2023年將達(dá)到63%。

 

2018-2023年中國機(jī)器視覺國內(nèi)外品牌市場占比

2018-2023年中國機(jī)器視覺國內(nèi)外品牌市場占比

 

3、機(jī)器視覺行業(yè)應(yīng)用場景

 

機(jī)器視覺行業(yè)屬于技術(shù)密集型行業(yè),跨越多個(gè)學(xué)科和技術(shù)領(lǐng)域,需要在包括成像、算法、軟件、傳感器等領(lǐng)域積累大量的技術(shù),需要持續(xù)的大量研發(fā)投入。機(jī)器視覺應(yīng)用場景包括定位、識別、檢測和測量,機(jī)器視覺在2022年的應(yīng)用場景中定位是占比最高的應(yīng)用領(lǐng)域,達(dá)33%。

 

2022年中國機(jī)器視覺應(yīng)用場景占比

2022年中國機(jī)器視覺應(yīng)用場景占比

 

五、機(jī)器視覺行業(yè)競爭格局

 

1、機(jī)器視覺行業(yè)競爭格局

 

數(shù)據(jù)顯示,2022年國產(chǎn)品牌機(jī)器視覺市場份額占比60%,進(jìn)口替代進(jìn)程開始提速,內(nèi)外資品牌的競爭已開始呈現(xiàn)分庭抗禮的局面,甚至在某些產(chǎn)業(yè)鏈環(huán)節(jié),國產(chǎn)的份額已絕對領(lǐng)先于外資。如鏡頭、光源領(lǐng)域,國產(chǎn)代表廠商:奧普特、東莞RESS、長步道等;鏡頭領(lǐng)域:國產(chǎn)代表廠商:東正光學(xué)、慕藤光、普密斯;相機(jī)領(lǐng)域,國產(chǎn)代表廠商:??禉C(jī)器人、華??萍?、大恒圖像等。

 

2022年中國機(jī)器視覺企業(yè)供給格局

2022年中國機(jī)器視覺企業(yè)供給格局

 

2、機(jī)器視覺行業(yè)重點(diǎn)企業(yè)營收

 

凌云光深耕機(jī)器視覺產(chǎn)業(yè)將近二十年,是可配置視覺系統(tǒng)、智能視覺裝備與核心視覺器件的專業(yè)供應(yīng)商,是我國較早進(jìn)入機(jī)器視覺領(lǐng)域的企業(yè)之一。在機(jī)器視覺產(chǎn)業(yè)鏈上,凌云光一方面堅(jiān)持進(jìn)行智能軟件、智能算法、核心器件與視覺裝備的全面自主研發(fā),同時(shí),積極與清華大學(xué)等科研院校開展產(chǎn)學(xué)研合作。2022年凌云光的機(jī)器視覺業(yè)務(wù)實(shí)現(xiàn)營業(yè)收入18.3億元,同比增長17.35%。

 

2019-2022年行業(yè)重點(diǎn)企業(yè)機(jī)器視覺營業(yè)收入對比

2019-2022年行業(yè)重點(diǎn)企業(yè)機(jī)器視覺營業(yè)收入對比

 

六、機(jī)器視覺行業(yè)未來發(fā)展趨勢

 

機(jī)器視覺領(lǐng)域在AI加持下迎來底層技術(shù)突破。從算法、技術(shù)到應(yīng)用,AI技術(shù)極大程度賦能機(jī)器視覺在圖像模型上的智能化應(yīng)用,優(yōu)化了圖像識別的復(fù)雜度及精度,實(shí)現(xiàn)萬物識別。隨著AI賦能以及深度學(xué)習(xí)算法的快速發(fā)展,機(jī)器視覺不僅可以用于傳統(tǒng)標(biāo)準(zhǔn)化檢測,也向著許多非標(biāo)準(zhǔn)化場景的新興領(lǐng)域橫向擴(kuò)張。隨著行業(yè)進(jìn)步與技術(shù)發(fā)展,2D視覺向3D視覺邁進(jìn),由此拓展出更多的新領(lǐng)域,如機(jī)械臂引導(dǎo)、AGV導(dǎo)航等。

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