一、機器視覺行業市場結構現狀分析

機器視覺是指利用相機、攝像機等傳感器，配合機器視覺算法賦予智能設備人眼的功能，從而進行物體的識別、檢測、測量等功能。按照應用的領域與細分技術的特點，機器視覺行業的市場進一步可以分為工業視覺、計算機視覺兩類，相應地，其應用領域可以劃分為智能制造和智能生活兩類。

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機器視覺是人工智能正在快速發展的一個分支，不同權威機構對機器視覺的定義略有差異，但簡單說來，機器視覺就是用機器代替人眼來做檢測、判斷和控制。機器視覺基于仿生的角度發展而來，比如模擬眼睛是通過視覺傳感器進行圖像采集，并在獲取之后由圖像處理系統進行圖像處理和識別。

由于工業自動化生產日益增長的技術需求，全球機器視覺行業60年代開始興起，起步較早，90年代發展已趨于成熟，現階段繼續保持高速發展。中國機器視覺行業伴隨中國工業化進程的發展而崛起，于90年代末起步，相對全球較晚，目前正處于快速發展階段。

二、機器視覺行業細分結構特征分析

因為工業視覺和計算機視覺在功能目標、硬件需求、算法側重、產業成熟度上有一定差異。在功能目標上，工業視覺主要解決以往需要人眼進行的工件的定位、測量、檢測等重復性勞動;計算機視覺的主要任務是賦予智能機器人視覺，利用測距、物體標定與識別等功能實現對于外界位置信息、圖像信息等的識別與判斷。在硬件需求上，工業視覺相對較高，需要對工業相機的幀頻、分辨率等指標依據自身的需求進行篩選;而計算機視覺則除少部分特殊情況外，大部分對于相機或攝像頭的要求并不高。

在算法側重上，工業視覺的算法往往側重于精確度的提高;而計算機視覺的算法難度相對較高，側重于或采用數學邏輯或采用深度學習方法進行物體的標定與識別。在產業成熟度上，工業視覺已經相對較為成熟，在半導體、包裝等行業的測量檢測已有較為廣泛的應用;而計算機視覺整體來講還是一個剛起步的狀態，初創企業層出不窮。

根據中研普華產業研究院發布的《2023-2028年中國機器視覺行業發展分析與投資前景預測報告》顯示：

機器視覺產業鏈主要由上游原材料零部件、中游裝備制造以及下游終端應用行業構成。從深度來看，機器視覺的應用覆蓋產業鏈的多個環節。以手機的制造為例，機器視覺可應用在結構件生產、模組生產、成品組裝、錫膏和膠體的全制造環節，例如IPhone生產全過程就需要70套以上的機器視覺系統。從廣度上看，機器視覺的下游行業眾多，包括汽車、3C電子、半導體、食品飲料、光伏、物流、醫藥、印刷、玻璃、金屬、木材等。

機器視覺的這種不斷增長的擴散正在與將工業系統連接到物聯網(IoT)的趨勢融合。隨著傳感器變得越來越智能化(部分地由支持的計算機視覺算法驅動)，因此生成的數據為工業系統的運行提供了寶貴的見解。反過來，這又開辟了監視設備的新方式，將自主機器人系統(如無人機)連接到物聯網基礎設施。

2019年我國機器視覺市場規模65.5億元(不包含計算機視覺市場)，同比增長21.8%。2014-2019年復合增長率為28.4%，并預測到2023年中國機器視覺市場規模將達到155.6億元。當前我國經濟向新動能、新經濟轉換，3C、汽車、光伏半導體等眾多行業對機器視覺技術迸發旺盛需求，由此看來，中國機器視覺市場潛力巨大。

數據顯示，2016-2019年，全球機器視覺市場規模不斷擴大，至2019年突破100億美元，達到102億美元。2020年，受新冠肺炎疫情影響，全球供應鏈中斷，項目停擺，給全球機器視覺行業帶來了沖擊，市場規模下降至96億美元。我國機器視覺相關融資額整體呈增長態勢，2020年達到93.04億元，創下歷史新高隨著技術的快速發展，機器視覺下游應用領域不斷拓展。

三、機器視覺市場投資前景預測

機器視覺雖然只有幾十年發展時間，但隨著全球新一輪科技革命與產業變革浪潮的興起，機器視覺行業順勢迎來快速發展。機器視覺的應用已經從最初的汽車制造領域，擴展至如今消費電子、制藥、食品包裝等多個領域實現廣泛應用。從產業發展生命周期來看，國際機器視覺產業已經處于成熟期，預期未來幾年內，歐美日機器視覺技術仍將不斷有創新，國際機器視覺市場有望保持現有市場規模，并繼續增長。國內機器視覺產業目前還處于成長期，從近幾年的情況來看，我國機器視覺產業已積累足夠技術、市場、行業經驗，已步入快速發展階段。

“十四五”期間，中國將進一步深化產業結構調整，推進制造業的科技創新和智能制造水平，著力從要素驅動向技術及創新驅動轉變。通過強化研發、設計能力，提高配套能力、基礎工藝、基礎材料、基礎元器件的研發和系統集成水平，促進細分市場、專業化分工和集群發展，推動先進裝備制造業和高新技術產業從以組裝為主向自主研發制造為主轉變。產業結構的轉型升級以及制造業的進一步智能化將推動機器視覺行業的發展。

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