机器视觉行业国家产业政策大力支持分析.docx

《机器视觉行业国家产业政策大力支持分析.docx》由会员分享，可在线阅读，更多相关《机器视觉行业国家产业政策大力支持分析.docx（13页珍藏版）》请在三一文库上搜索。

1、机器视觉行业国家产业政策大力支持分析一、 机器视觉行业国家产业政策大力支持近年来，国家多次提出工业40、中国智造等概念并将智能制造列入包括智能制造发展规划（2016-2020年）、十三五国家战略性新兴产业发展规划、战略性新兴产业分类（2018）和产业技术创新能力发展规划（2016-2020年）等多个政策文件或发展规划中，体现出国家对制造业向智能制造转型升级的大力扶持，对于提升机器视觉设备在制造业中的应用广度及深度有着积极的影响。二、 机器视觉产业链状况产业链环节较长且下游应用领域众多。工业机器视觉产业链包括：1）上游：半导体材料、光学材料、电子元件、五金结构件等原材料和零部件;2）中游：光源、

2、镜头、相机及图像采集卡等硬件、图像处理软件等核心部件;3）下游：机器视觉智能设备，包括机器引导设备、视觉识别设备、视觉检测设备、视觉测量设备、解决方案供应商;4）终端应用行业：终端应用领域较广，如电子、半导体、汽车制造、食品包装、制药等领域，其中消费电子、汽车和半导体是当前机器视觉最主要的应用领域。从机器视觉成本分布来看，镜头、相机、图像采集卡等核心部件的制造以及图像处理软件的开发成本，合计占据机器视觉产品总成本的80%以上;从销售额占比来看，软件系统包括可配置视觉系统和特定应用视觉系统，分别为2522%和2194%，工业相机、镜头和光源的销售额占比分别为1561%、1213%和937%;3）

3、从产业链环节净利润率来看，光源的净利润率达到184%，为各核心部件中最高水平。机器视觉自动化推进智能制造，国内机器视觉行业产生巨大需求。当前，我国机器视觉行业技术门槛逐渐变高，我国机器视觉相关企业注册量总体趋势表现为先增长后下降。机器视觉不仅可以帮助机器人完成需要导航和识别物体的任务，还帮助机器人与人类工人协作，并将来自视觉来源的信息与来自不同传感器的信息进行整合。三、 机器视觉行业技术的应用视觉技术的最大优点是与被观测对象无接触，靠感觉接收新的事物，人无法长时间观测的物体，机器视觉却可以，而且速度和分辨率都十分的高，因为这一特点，机器视觉被广泛运用于工业以及对于行星的勘测。其中工业是它占比最

4、大的一个领域，按照其定位，可以分为产品质量检测，分类，包装，机器人定位四个方面，它在纺织工业中的应用最为广泛。机器视觉行业自动化得到普及，国产机器视觉产业正处于快速增长期。当前机器视觉相关技术持续提升以及国家政策的支持，我国机器视觉行业市场规模不断增长。以下对2023年机器视觉行业现状分析。资本推动是机器视觉行业高速发展的重要因素之一。机器视觉领域是近几年融资热点领域，近年来国内主要机器视觉生产研究参与者多次获得大额融资，大量的资本投入加速了行业的研发过程，并进一步带动市场拓展。2015年以来，我国机器视觉领域的投融资事件数量和融资金额整体上呈增长态势。2022-2027年中国机器视觉和视觉引

5、导机器人产业运行态势及投资规划深度研究报告指出，2021年，我国机器视觉行业投融资事件达到91起，较2020年增加30起，完成投融资金额1934亿元，同比增长729%。随着机器视觉技术的普及、成本的下降，机器视觉在生产环节中的应用逐渐得到深化;我国工业制造中对智能制造政策鼓励也将提升机器视觉行业发展的机遇。现从两大市场状况来了解2023年机器视觉行业现状分析。四、 3C行业作为工业视觉行业应用标杆，现阶段仍有技术难点待攻克全球当前3C电子产业向发展中国家转移，伴随着3C行业高精度、换代快等特点，助推机器视觉技术迭代，应用场景延伸和品类拓展有望持续推动我国3C行业机器视觉渗透率提升。从行业和产品

6、属性综合来看，机器视觉在3C电子行业应用最为成熟，3C电子的行业属性及产品属性都决定了机器视觉在该行业的渗透率将会更高。五、 机器视觉技术发展趋势机器视觉技术是实现工业智能化的必要手段。随着深度学习、机器学习、3D技术和机器视觉互联互通技术的快速发展，机器视觉智能化水平不断提升，机器视觉技术在工业智能领域的应用会朝着智能识别、智能检测、智能测量以及智能互联的完整智能体系方向发展，从而更好地发挥其高精准度、高效率的作用，为中国智能产业开启智慧之眼。机器视觉技术的发展还面临很多问题。解决这些问题是机器视觉技术进一步发展的关键，也是未来机器视觉技术发展的趋势。（一）国内高端产品的硬件主要依赖进口国内

7、在智能相机与传感器研发中，结合光学物理学科是机器视觉系统中的相机及传感器发展的一个重要突破口。在工业镜头与光源上，研发高分辨率镜头和更小的光源是关键。（二）模块化的通用型软件平台和结合AI技术软件平台是视觉软件的发展方向视觉软件会缩短开发周期并降低对开发技术人员的要求。由于与之相匹配的算法工具发展有限，导致机器视觉技术在智能性方面达不到工业场景应用要求，因此需加快相关算法的升级创新，从而进一步提升机器视觉系统的智能性，其中模块化的通用软件平台和结合AI技术软件平台是视觉软件的发展方向。（三）机器视觉由2D视觉逐步向3D视觉发展随着算法算力的不断提升，为使机器视觉应用于更多复杂工业场景中，如基于

8、机器视觉的三维重建及修补技术、三维扫描以及3D识别等技术对3D视觉技术有更高的要求。（四）机器学习和深度学习在机器视觉系统的应用可将机器学习的算法应用于机器视觉软件，提升系统运算处理能力。可将深度学习的特征学习能力和特征表达能力与机器视觉的实时性和高效性相结合，提升机器视觉的工作效率。（五）机器视觉行业标准亟待规范完善目前，一套机器视觉设备在实际应用中往往需要搭配与之配套的硬件设备和专用的视觉软件，导致机器视觉产品的通用性很低。需出台完善的行业标准，提高相关设备的通用性，降低生产成本和维修费用，从而加快机器视觉行业的发展。（六）机器视觉行业发展趋势及市场现状机器视觉行业属于技术密集型行业，跨越

9、多个学科和技术领域，需要在包括成像、算法、软件、传感器等领域积累大量的技术，研发投入大并且持续时间长。机器视觉的这种不断增长的扩散正在与将工业系统连接到物联网（IoT）的趋势融合。随着传感器变得越来越智能化（部分地由支持的计算机视觉算法驱动），因此生成的数据为工业系统的运行提供了宝贵的见解。反过来，这又开辟了监视设备的新方式，将自主机器人系统（如无人机）连接到物联网基础设施。我国机器视觉相关融资额整体呈增长态势，2020年达到9304亿元，创下历史新高随着技术的快速发展，机器视觉下游应用领域不断拓展。机器视觉虽然只有几十年发展时间，但随着全球新一轮科技革命与产业变革浪潮的兴起，机器视觉行业顺势

10、迎来快速发展。机器视觉的应用已经从最初的汽车制造领域，扩展至如今消费电子、制药、食品包装等多个领域实现广泛应用。从产业发展生命周期来看，国际机器视觉产业已经处于成熟期，预期未来几年内，欧美日机器视觉技术仍将不断有创新，国际机器视觉市场有望保持现有市场规模，并继续增长。国内机器视觉产业目前还处于成长期，从近几年的情况来看，我国机器视觉产业已积累足够技术、市场、行业经验，已步入快速发展阶段。机器视觉产业链主要由上游原材料零部件、中游装备制造以及下游终端应用行业构成。从深度来看，机器视觉的应用覆盖产业链的多个环节。以手机的制造为例，机器视觉可应用在结构件生产、模组生产、成品组装、锡膏和胶体的全制造环

11、节，例如IPhone生产全过程就需要70套以上的机器视觉系统。从广度上看，机器视觉的下游行业众多，包括汽车、3C电子、半导体、食品饮料、光伏、物流、医药、印刷、玻璃、金属、木材等。机器视觉的这种不断增长的扩散正在与将工业系统连接到物联网（IoT）的趋势融合。随着传感器变得越来越智能化（部分地由支持的计算机视觉算法驱动），因此生成的数据为工业系统的运行提供了宝贵的见解。反过来，这又开辟了监视设备的新方式，将自主机器人系统（如无人机）连接到物联网基础设施。机器视觉是人工智能正在快速发展的一个分支，不同权威机构对机器视觉的定义略有差异，但简单说来，机器视觉就是用机器代替人眼来做检测、判断和控制。机器

12、视觉基于仿生的角度发展而来，比如模拟眼睛是通过视觉传感器进行图像采集，并在获取之后由图像处理系统进行图像处理和识别。由于工业自动化生产日益增长的技术需求，全球机器视觉行业60年代开始兴起，起步较早，90年代发展已趋于成熟，现阶段继续保持高速发展。中国机器视觉行业伴随中国工业化进程的发展而崛起，于90年代末起步，相对全球较晚，目前正处于快速发展阶段。机器视觉虽然只有几十年发展时间，但随着全球新一轮科技革命与产业变革浪潮的兴起，机器视觉行业顺势迎来快速发展。机器视觉的应用已经从最初的汽车制造领域，扩展至如今消费电子、制药、食品包装等多个领域实现广泛应用。从产业发展生命周期来看，国际机器视觉产业已经

13、处于成熟期，预期未来几年内，欧美日机器视觉技术仍将不断有创新，国际机器视觉市场有望保持现有市场规模，并继续增长。国内机器视觉产业目前还处于成长期，从近几年的情况来看，我国机器视觉产业已积累足够技术、市场、行业经验，已步入快速发展阶段。机器视觉产业链主要由上游原材料零部件、中游装备制造以及下游终端应用行业构成。从深度来看，机器视觉的应用覆盖产业链的多个环节。以手机的制造为例，机器视觉可应用在结构件生产、模组生产、成品组装、锡膏和胶体的全制造环节，例如IPhone生产全过程就需要70套以上的机器视觉系统。从广度上看，机器视觉的下游行业众多，包括汽车、3C电子、半导体、食品饮料、光伏、物流、医药、印

14、刷、玻璃、金属、木材等。机器视觉市场前景广阔。在智能制造的浪潮下，下游应用中的消费电子市场、汽车市场、半导体市场、医疗市场等行业的不断发展，主要国家的工业自动化水平稳步提升，机器视觉的市场规模将持续扩大，预计到2025年全球机器视觉市场规模将达到130亿美元。未来随着中国智造2025战略的加速推进，工业制造自动化、智能化程度有望不断加深，机器视觉这一技术将得到更广泛的应用。我国制造业在智能制造领域里还将继续发力，机器视觉行业也将迎来新一轮发展契机。随着工业40时代的到来，机器视觉在智能制造业领域的作用越来越重要，机器视觉是一门学科技术，广泛应用于生产制造检测等工业生产制造领域，用来保证产品质量

15、控制生产流程、感知环境等，也是集成自动化解决方案的核心构成要素。机器视觉就是用机器代替人眼来做测量和判断的一个系统应用。简单地理解机器视觉，初期是一门在工业生产过程中代替人类视觉自动对产品外形特征做检测（100%全检）的技术。已成为解决各行业制造商大批量高速高精度产品检测的主要趋势。与人类视觉相比，机器视觉在量化程度、灰度分辨力、空间分辨力和观测速度等方面都存在显著优势。其利用相机、镜头、光源和光源控制系统采集目标物体数据，借助视觉控制系统、智能视觉软件和数据算法库进行图形分析和处理，软硬系统相辅相成，为下游自动化、智能化制造行业赋予视觉能力。随着深度学习、3D视觉技术、高精度成像技术和机器

16、视觉互联互通技术的发展，机器视觉性能优势进一步提升，应用领域也向多个维度延伸。十四五期间，中国将进一步深化产业结构调整，推进制造业的科技创新和智能制造水平，着力从要素驱动向技术及创新驱动转变。通过强化研发、设计能力，提高配套能力、基础工艺、基础材料、基础元器件的研发和系统集成水平，促进细分市场、专业化分工和集群发展，推动先进装备制造业和高新技术产业从以组装为主向自主研发制造为主转变。产业结构的转型升级以及制造业的进一步智能化将推动机器视觉行业的发展。六、 中国机器视觉行业现状（一）市场规模中国市场已成为全球机器视觉市场规模增长最快的市场之一。据统计，2018-2021年，中国机器视觉市场规模由

17、102亿元增至181亿元，期间CAGR为2107%。出于宏观经济回暖、新基建投资增加、数据中心建设加速、制造业自动化等推进因素，预计2021年至2025年，中国机器视觉行业市场规模将以214%的复合增长率增长，至2025年将达393亿元，下游应用拓展为行业主要增长点，市场潜力巨大。（二）投融资情况资本推动是机器视觉行业高速发展的重要因素之一。机器视觉领域是近几年融资热点领域，近年来国内主要机器视觉生产研究参与者多次获得大额融资，大量的资本投入加速了行业的研发过程，并进一步带动市场拓展。2015年以来，我国机器视觉领域的投融资事件数量和融资金额整体上呈增长态势。据IT桔子数据，2021年，我国机

18、器视觉行业投融资事件达到91起，较2020年增加30起，完成投融资金额1934亿元，同比增长729%。（三）自主及代理销售情况国内机器视觉行业起步于20世纪90年代，最开始主要从事国外产品代理，进入21世纪后，随着本土厂商技术和经验的积累，国内机器视觉企业开始凭借更定制化的本土服务和显著的成本优势参与市场竞争，自主研发产品比例不断扩大，国产化进程加快。2019-2021年，中国机器视觉行业自主业务销售额由859亿元增长至1347亿元，自主业务占比由765%增长至832%。中国机器视觉自主研发产品比例不断上升，在镜头、光源、工业相机等技术上不断突破和创新，取得实质性进展，发展态势良好。七、 全球

19、机器视觉行业现状（一）市场规模机器视觉市场前景广阔。全球机器视觉市场规模近年来不断扩张，市场规模从2016年的62亿美元增长至2019年的102美元，2020年，受新冠肺炎疫情影响，全球供应链中断，项目停摆，给全球机器视觉行业带来了冲击，市场规模下降至96亿美元，同比下滑59%。在智能制造的浪潮下，下游应用中的消费电子市场、汽车市场、半导体市场、医疗市场等行业的不断发展，主要国家的工业自动化水平稳步提升，机器视觉的市场规模将持续扩大，预计到2025年全球机器视觉市场规模将达到130亿美元。（二）区域结构机器视觉率先发生和发展在基础科学和技术水平领先的北美、欧洲和日本等发达地区。从2020年的区

20、域分布上看，欧洲地区是全球最大的机器视觉市场，占比达37%。北美、亚太地区紧随其后，占比分别为29%、25%。（三）密度对比与德美相比，中国机器视觉行业渗透率尚有巨大提升空间。定义机器视觉密度=机器视觉市场规模/当年制造业增加值。数据显示，2019年，德国、美国、全球、中国机器视觉密度分别为016%、012%、007%、003%，中国机器视觉密度远低于德美。在中国制造业高端转型进程中，中国机器视觉渗透率有望持续提升，未来发展空间广阔。八、 机器视觉行业发展综述（一）概念机器视觉是指通过光学装置和非接触传感器自动接收并处理真实物体的图像，分析后获取所需信息或用于控制机器运动的装置。通俗地说，机器视觉就是用机器代替人眼。机器视觉模拟眼睛进行图像采集，经过图像识别和处理提取信息，最终通过执行装置完成操作。（二）发展历程相较于欧美发达国家，我国机器视觉行业起步较晚。早在1970s-1980s，CCD图像传感器出现，CPU、DSP等图像处理硬件技术进步，国外机器视觉开始发展。国内机器视觉行业启蒙于1990s，2003年以前以代理国外品牌业务为主，2004-2012期间国内市场快速发展，企业争先涌出，2013年之后中国正式成为继欧美、日本之后机器视觉的第三市场，正处在快速发展阶段。