工業相機產業發展前景預測與投資戰略規劃

機器視覺行業國內發展現狀根據機器視覺產業聯盟（CMVU）在2021年度統計153家企業的樣本調查數據，2021年我國機器視覺行業銷售額為163．8億元，較2020年增長34．5%。同時，受益于國家對智能制造產業的政策支持、我國制造業總體規模的進一步擴大以及下游應用行業的不斷拓展等因素的影響，2019-2021年期間，我國機器視覺行業的年均復合增長率達到了22．9%，市場規模持續擴大。未來三年，考慮到宏觀經濟的復蘇回暖、浪潮興起、行業技術的創新升級以及下游應用領域的進一步延伸等因素，預計我國機器視覺行業發展將進入快車道，行業規模將從2022年的215．1億元增長至2024年的403．6億元，實現年均37．0%的復合增長。從企業數量來看，雖然我國機器視覺行業起步較晚，但近年來，隨著我國陸續出臺一系列相關政策對智能制造、機器視覺行業的鼓勵和支持，進入相關領域的企業數量不斷增多。根據前瞻產業研究院數據，在2017-2020年期間，每年新增企業數量均超過600家。其中，2019年新增企業數量達到峰值819家，2020年受新冠疫情的影響，行業內新增企業數量稍有回落，但仍達到637家。目前，我國各種類型的機器視覺企業已累計超過4，000家。此外，據機器視覺產業聯盟（CMVU）的調查數據顯示，進入中國的國際機器視覺品牌已超過200家。從產品類型來看，根據機器視覺產業聯盟（CMVU）的分類，我國機器視覺行業主要的產品/服務包括系統、組件和服務三大類。其中，機器視覺組件包括光學元件及鏡頭、2D相機（面陣相機）、照明光源或其他結構光源、3D相機/3D采集設備、工業線掃描相機、圖像采集卡、視覺軟件（單獨銷售的產品）、接口及其他組件等。據機器視覺產業聯盟（CMVU）2021年度對153家樣本企業調查數據統計，2019-2021年，機器視覺組件銷售額從67．3億元增長至98．0億元，年均復合增長率為20．7%，雖占行業銷售額比例從62．0%略微下降至59．8%，但仍占據整體銷售額的一半之多，是我國機器視覺細分行業產值規模最大的市場。其中，2D相機（面陣相機）的銷售額占比為12．7%，是機器視覺組件大類中的第二大細分市場，且2019-2021年銷售額同期年均復合增長率達到39．4%；工業線掃描相機的銷售額占比為4．9%，若將工業線掃描相機與面陣相機統一劃分為工業相機的統計口徑來看，2021年工業相機產品的銷售額占比為17．6%，儼然已成為機器視覺組件的第一大細分市場；此外，2021年我國圖像采集卡的銷售額占比為4．6%。進一步來看，通過將2021年我國機器視覺行業整體銷售額163．8億元乘以相應細分產品占比數據，即可得到2021年我國工業相機產品的銷售額為28．83億元（面陣相機銷售額20．80億元，工業線掃描相機銷售額8．03億元），圖像采集卡的銷售額為7．53億元。此外，受到機器視覺產業聯盟（CMVU）2021年度調查數據僅為153家樣本數量的限制，疊加這部分因素的影響，因此，2021年我國機器視覺行業中關于工業相機、圖像采集卡的實際銷售金額將進一步放大。全球機器視覺行業市場概況機器視覺的本質是為機器植入眼睛和大腦。為機器植入眼睛，代表著機器視覺利用環境和物體對光的反射來獲取及感知信息；為機器植入大腦，意味著機器視覺需要對信息進行智能處理與分析，并應用分析得到的結果來執行相應的活動。機器視覺行業的上游包括相機、鏡頭、光源等硬件及算法軟件。相機是包含完整的機器視覺組成功能模塊（光源可自帶或借用外部光源），能獨立完成機器視覺信息處理的全流程，為系統輸出有效信息；鏡頭是機器視覺圖像采集部分重要的成像部件，其作用是把被攝物體成像于攝像機內的感光元件上；光源對于機器視覺中的圖像采集部分具有重要影響，為場景提供合適的照明，突出目標的圖像特征并與背景圖像分離；機器視覺算法與軟件緊密結合，軟件平臺是實現機器視覺算法的載體，使機器視覺在處理數據量和實時檢測效率性能上不斷地突破，匹配工業智能發展的需求。機器視覺行業的下游為各行業集成應用和服務。下游應用行業的發展決定了機器視覺裝備及服務的市場需求量，目前下游應用領域以電子制造為主，其次為汽車、醫藥、印刷包裝等領域。機器視覺市場包括視覺器件、可配置視覺系統和智能視覺裝備三個細分市場。根據MarketsandMarkets統計，2015年至2020年，全球機器視覺器件市場以13．83%的復合增長率增長，市場規模至2020年達到107億美元；2021年至2025年，全球機器視覺器件市場規模將以6．56%的復合增長率增長，至2025年市場規模將達147億美元。可配置視覺系統與智能視覺裝備具備較強的行業屬性，歸屬于各下游應用行業的裝備市場，以機器視覺技術賦能于制造裝備的智能化，因此暫時沒有單獨的市場規模數據。機器視覺以視覺器件、可配置視覺系統和智能視覺裝備等形態服務各產業應用，已經被廣泛應用于新型顯示、消費電子、印刷包裝、新能源等眾多行業，成為這些行業必不可少的數字化和智能化變革的支撐。中國機器視覺行業現狀及未來展望機器視覺（MachineVision）是指利用計算機視覺技術、圖像處理技術、模式識別技術等，實現機器自動獲取外界圖像信息并作出相應反應的技術。機器視覺的應用可以大大提高工廠的生產效率，從而提升企業的競爭力。除了市場規模的增長外，中國機器視覺行業的技術水平也有了明顯提升。近年來，隨著計算機視覺技術的飛速發展，中國機器視覺行業也迎來了大變革，技術水平也有了顯著提升。目前，中國機器視覺行業的技術水平已經可以與國外行業相媲美。此外，中國機器視覺行業的發展還受到政府的大力支持。目前，政府正在大力推動機器視覺行業的發展，并對相關企業給予政策支持，促進企業投資和研發，以提高機器視覺行業的技術水平。綜上所述，中國機器視覺行業發展前景廣闊，未來將繼續保持良好發展態勢。隨著人工智能技術的發展，機器視覺行業將會受到更多的關注，從而推動其發展。同時，中國政府也將繼續加大對機器視覺行業的支持力度，以促進行業的發展。機器視覺行業應用領域目前主要識別的內容有人、車輛等各類目標物。在工業領域對帶有明確信息的標識，OCR、一維碼、二維碼等常有識別需求。醫療數據中有超過90%的數據來自醫療影像。醫療影像領域擁有孕育深度學習的海量數據，醫療影像診斷可以輔助醫生，提升醫生的診斷的效率。在工業應用中，利用機器視覺對部件或產品進行定位。這種定位應用多會輔助機器人或者其他執行機構以實現相關的動作。一般來說，定位可協助機器人實現噴漆、涂膠、抓取、焊接等動作。機器視覺是一項綜合技術，包括圖像處理、機械工程技術、控制、電光源照明、光學成像、傳感器、模擬與數字視頻技術、計算機軟硬件技術（圖像增強和分析算法、圖像卡、I/O卡等）。一個典型的機器視覺應用系統包括圖像捕捉、光源系統、圖像數字化模塊、數字圖像處理模塊、智能判斷決策模塊和機械控制執行模塊。2021年中國工業機器視覺市場規模達到150億元，其中國內品牌超過75億元，實現對國際品牌的超越。機器視覺行業發展概況機器視覺系統是集光學、機械、電子、計算、軟件等技術為一體的工業應用系統，它通過對電磁輻射的時空模式進行探測及感知，可以自動獲取一幅或多幅目標物體圖像，對所獲取圖像的各種特征量進行處理、分析和測量，根據測量結果做出定性分析和定量解釋，從而得到有關目標物體的某種認識并作出相應決策，執行可直接創造經濟價值或社會價值的功能活動。我國機器視覺行業屬于技術更新較快、受市場主導型產業，行業內企業競爭程度較高。機器視覺產業鏈中相關企業主要分為三類：上游的機器視覺部件提供商、中游的相關裝備制造商及機器視覺系統商、下游的機器視覺產品的終端應用商。機器視覺行業內上游企業專注于與機器視覺相關的軟硬部件的生產與研發。其中，硬件包括光源、鏡頭、工業相機、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成的機器視覺軟件及算法。在目前的整個機器視覺系統成本構成上，核心零部件大約占比45%、軟件開發大約占比35%、組裝集成大約占比15%、維護服務大約占比5%，核心零部件和軟件開發是產業鏈中絕對的核心環節。行業主要產品涵蓋作為機器視覺核心部件的工業相機及圖像采集卡兩大類。機器視覺行業內中游企業為機器視覺裝備制造商與機器視覺系統商。其中，機器視覺系統包含獨立完整的成像單元（光源、鏡頭、相機）和相應的算法軟件，集圖像采集、處理與通信功能于一身，可以靈活的進行配置和控制。而機器視覺裝備則以機器視覺系統的感知能力和分析決策能力為核心，在系統的基礎上賦予了設備自動化和智能化的功能，將其應用在下游實際的生產運作之中，可實現多種功能。機器視覺行業下游主要為機器視覺設備的終端應用場景。具體來說，由于機器視覺具有定位、識別、測量、檢測四大功能，通常下游應用企業會將相關設備配置應用在產品生產制造過程中的檢測、篩查等重要環節，從而達到提高良品率、提升生產效率、減少對人工的依賴以及節約成本等目的。因此，工業相機、圖像采集卡作為機器視覺設備的核心部件之一，將被廣泛應用于生產生活的各個領域。此外，未來隨著工業智能制造的不斷升級，機器視覺設備在各個行業的滲透率將進一步提高，相關核心部件的市場需求有望迎來新一輪的爆發增長。機器視覺行業技術發展趨勢機器視覺技術是實現工業智能化的必要手段。隨著深度學習、機器學習、3D技術和機器視覺互聯互通技術的快速發展，機器視覺智能化水平不斷提升，機器視覺技術在工業智能領域的應用會朝著智能識別、智能檢測、智能測量以及智能互聯的完整智能體系方向發展，從而更好地發揮其高精準度、高效率的作用，為中國智能產業開啟智慧之眼。機器視覺技術的發展還面臨很多問題。解決這些問題是機器視覺技術進一步發展的關鍵，也是未來機器視覺技術發展的趨勢。國內在智能相機與傳感器研發中，結合光學物理學科是機器視覺系統中的相機及傳感器發展的一個重要突破口。在工業鏡頭與光源上，研發高分辨率鏡頭和更小的光源是關鍵。視覺軟件會縮短開發周期并降低對開發技術人員的要求。由于與之相匹配的算法工具發展有限，導致機器視覺技術在智能性方面達不到工業場景應用要求，因此需加快相關算法的升級創新，從而進一步提升機器視覺系統的智能性，其中模塊化的通用軟件平臺和結合AI技術軟件平臺是視覺軟件的發展方向。隨著算法算力的不斷提升，為使機器視覺應用于更多復雜工業場景中，如基于機器視覺的三維重建及修補技術、三維掃描以及3D識別等技術對3D視覺技術有更高的要求。可將機器學習的算法應用于機器視覺軟件，提升系統運算處理能力。可將深度學習的特征學習能力和特征表達能力與機器視覺的實時性和高效性相結合，提升機器視覺的工作效率。目前，一套機器視覺設備在實際應用中往往需要搭配與之配套的硬件設備和專用的視覺軟件，導致機器視覺產品的通用性很低。需出臺完善的行業標準，提高相關設備的通用性，降低生產成本和維修費用，從而加快機器視覺行業的發展。中國機器視覺行業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。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。近期工業自動化中機器視覺技術的發展不斷更新迭代，使得其在智能制造中的地位也是日漸突顯，推動了工業自動化、人工智能、智能制造等行業的進步，為各個領域都帶來更強勁的發展動力。隨著工業4．0時代的到來，機器視覺在智能制造業領域的作用越來越重要，機器視覺是一門學科技術，廣泛應用于生產制造檢測等工業生產制造領域，用來保證產品質量、控制生產流程、感知環境等，也是集成自動化解決方案的核心構成要素。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。目前，國內機器視覺主要競爭企業包括Keyence（基恩士）、Cognex（康耐視）、TeledyneDalsa、Basler、海康機器人、華睿科技、大恒圖像、奧普特、合肥埃科光電等。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。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。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。全球機器視覺行業現狀機器視覺市場前景廣闊。全球機器視覺市場規模近年來不斷擴張，市場規模從2016年的62億美元增長至2019年的102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，同比下滑5．9%。在智能制造的浪潮下，下游應用中的