2019年中國機器視覺行業(yè)迎來了快速發(fā)展，預計到2020年市場規(guī)模將超過120億元[圖]

    機器視覺系統(tǒng)的原理是計算機或圖像處理器以及相關設備來模擬人類視覺功能，從客觀事物的圖像中提取信息進行處理，獲得相關視覺信息，并加以理解，最終用于實際檢測和控制等領域。機器視覺是將圖像轉換成數字信號進行分析處理的技術，涉及人工智能、計算機科學、圖像處理、模式識別等諸多領域。

    機器視覺讓機器擁有了像人一樣的視覺功能，能更好地實現各種檢測、測量、識別和判斷功能。隨著各類技術的不斷完善，機器視覺下游應用領域也不斷拓寬，從最開始主要用于電子裝配檢測，已發(fā)展到在識別、檢測、測量和機械手定位等越來越廣泛的工業(yè)應用領域。速度快、信息量大、功能多也日益成為機器視覺技術的主要特點。

    與人類視覺相比，機器視覺的優(yōu)勢極為明顯。如，機器視覺可以在各種惡劣環(huán)境下進行高速在線檢測，同時還能夠在長時間內不間斷進行工作。

    一、機器視覺行業(yè)從萌芽到壯大

    一般而言，機器視覺產業(yè)鏈主要包括上游的零部件級市場、中游的系統(tǒng)集成/整機裝備市場和下游的應用市場。其中，上游零部件市場主要包括光源、鏡頭、工業(yè)相機、圖像采集卡、圖像處理軟件等軟硬件提供商;中游主要有集成和整機設備提供商;行業(yè)下游市場主要是電子制造業(yè)、汽車、物流、印刷包裝、煙草、食品飲料、醫(yī)藥等領域。

    2015年，全球機器視覺系統(tǒng)及部件市場規(guī)模達42億美元，到了2016年全球機器視覺系統(tǒng)及部件市場規(guī)模達到了46.8億美元，截止到2017年末，全球機器視覺系統(tǒng)及部件市場規(guī)模達到了51.8億美元。2018年全球機器視覺系統(tǒng)及部件市場規(guī)模達約55億美元。從產業(yè)地區(qū)分布看，2016年全球機器視覺產業(yè)主要分布于德國、美國和日本地區(qū)，占比分別為30%、24%和14%。

2008-2018年全球機器視覺系統(tǒng)及部件市場規(guī)模走勢

數據來源：公開資料整理

    相關報告：智研咨詢發(fā)布的《2019-2025年中國機器視覺系統(tǒng)行業(yè)市場供需預測及投資戰(zhàn)略研究報告》

    相比發(fā)達國家，我國機器視覺起步較晚，市場規(guī)模不大。近年來，隨著智能制造產業(yè)發(fā)展的需求、國家政策的大力扶持，我國機器視覺行業(yè)迎來了快速發(fā)展，行業(yè)專利數量不斷增加，市場快速增長。2011年我國機器視覺行業(yè)市場規(guī)模約為10.8億元;2013年達到35.4億元，同比增長55.9%;2015年為61.2億元，同比增長28.6%;到2016年，市場規(guī)模達到69.4億元，同比增長13.4%，約占全球市場15%的份額。預計到2020年，市場規(guī)模將超過120億元，2017-2020年年均增速將達15%以上。

2011-2020年我國機器視覺行業(yè)市場規(guī)模(單位：億元)

數據來源：公開資料整理

    由于機器視覺系統(tǒng)可以快速獲取大量信息，而且易于自動處理，也易于同設計信息以及加工控制信息集成，因此，在現代自動化生產過程中，人們將機器視覺系統(tǒng)廣泛地用于工況監(jiān)視、成品檢驗和質量控制等領域?？梢灶A計的是，隨著機器視覺技術自身的成熟和發(fā)展，它將在現代和未來制造企業(yè)中得到越來越廣泛的應用。

    二、視覺產品具備高毛利屬性

    （1）機器視覺是人工智能的最重要分支

    目前，人工智能在先進工業(yè)中的應用包括語音類技術，視覺類，自然語言處理和基礎硬件類；其中，機器視覺作為一種基礎功能性技術，能夠幫助機器/計算機系統(tǒng)進行觀察，識別和判斷等行為，是目前應用最為廣泛的技術之一。目前，機器視覺在人工智能領域的市場份額可以達到30%以上；

機器視覺在人工智能領域的市場份額超過30%

數據來源：公開資料整理

機器視覺在人工智能企業(yè)應用技術中的占比達46%

數據來源：公開資料整理

    （2）機器視覺替代人眼是精密測試機組裝的必然趨勢

    機器視覺替代人眼是實現設備精密控制，智能化及自動化的有效途徑，其重要優(yōu)勢包括：

    （2.1）精確性，客觀性和可靠性由于人類視覺在物理上有天生的限制，其在精確性尤其是當下消費電子產品的精細化背景下，人類視覺的精確性有著明顯的劣勢；而機器視覺可以利用專用的光敏元件，實現人眼無法/難以捕獲的缺陷及問題。

    （2.2）環(huán)境適應性和工作持續(xù)性

    在3C領域的實際生產中，由于測量/組裝產品的多樣性和相應機器設備的誤差，人眼幾乎不能在整個過程保持平穩(wěn)的狀態(tài)，這在當下對產品精細化，一致性要求高的背景下，測試組裝工人的出錯率也不斷提升。而機器視覺可以通過圖像對比保證在任何環(huán)境下的高一致性和可靠性。另外，以富士康為代表的代工廠的工作強度較大，疲勞導致工人不可能持續(xù)工作。

    （2.3）經濟型和高效性

    由于機器的效率遠高于人類，一臺自動視覺檢測機器能夠替代多人任務，而且不需要休息，能夠連續(xù)工作；另一方面，機器視覺系統(tǒng)的操作和維持成本非常低，能夠節(jié)約生產運營成本。

機器視覺非常適合精細測量/組裝

數據來源：公開資料整理

視覺系統(tǒng)在3C和新能源汽車領域的應用

數據來源：公開資料整理

    整體來說，由于產品種類的不同，加工工藝的差異，生產制程的多樣化等特點；3C產品產線的集成和整合的難度依舊較大，主要人力也集中在產品的組裝和測試環(huán)節(jié)。但由于（1）人力成本的提升；（2）手機等產品的復雜化，工人檢測的短板會被迅速放大；（3）人力應用有上限，主要代工廠已出現難以滿足客戶的吞吐量及交貨周期的問題；（4）產業(yè)趨勢上看，縱觀各個領域的代工廠（比如半導體領域的臺積電），一直性/良品率和規(guī)模效應是立身之本；單人均產值存在天然上限，因此自動化是必然趨勢：

    （3）行業(yè)現狀與競爭格局

    行業(yè)增長方面：自2000年以后，機器視覺進入快速發(fā)展的階段，中國也成為全球機器視覺發(fā)展最為活躍的地區(qū)之一；其中，最具代表性的行業(yè)即為消費電子行業(yè)，2015-2017年，機器視覺行業(yè)的復合增長率達到36.4%；

機器視覺的發(fā)展過程

數據來源：公開資料整理

    市場空間方面：根據統(tǒng)計，富士康在全球電信設備制造市場的市占率在20%左右，而其16-17年在組裝測試等環(huán)節(jié)的設備投資在200-300億左右（其中組裝設備占比約2/3），那么保守估計，17年3C組裝測試設備的市場空間在1000億上下。

    行業(yè)格局方面：目前中國本土的機器視覺企業(yè)（不含代理商）超過200家（從事集成的偏多），進入國內市場的國際企業(yè)也在200家上下，而軟硬件的技術和行業(yè)利潤幾乎被這些國外龍頭壟斷；目前，國內機器視覺企業(yè)的平均銷售額為7000w（17年數據），主要集中在1000-3000萬元的檔位，超過1億元銷售額的企業(yè)不到17%；而先導3C板塊18年的訂單達到了1億元以上；

中國機器視覺企業(yè)目前難以實現規(guī)模銷售（銷售額（萬元））

數據來源：公開資料整理

    國內外主流公司毛利均超過50%

數據來源：公開資料整理

    三、機器視覺行業(yè)的發(fā)展趨勢

    機器視覺發(fā)展至今，早已不是單一的應用產品。機器視覺的軟硬件產品已逐漸成為生產制造各個階段的必要部分。在機器視覺行業(yè)，新標準和新技術正在以前所未有的速度發(fā)展。

    一是人工智能(AI)技術將在機器視覺行業(yè)中得到深度應用。AI技術的運用，將使機器視覺具有超越現有解決方案的能力，勝任更具有挑戰(zhàn)性的應用，使機器思考得更像人類。過去十年的一些發(fā)展使得在機器視覺中應用深度學習技術成為現實。如，基于神經網絡新技術、圖形處理單元(GPU)足夠強大的計算能力以及豐富的數據，ViDi Systems公司(2017年4月被康耐視公司收購)開發(fā)了一款深度學習工業(yè)圖像分析軟件ViDi Suite。該軟件基于最先進的機器學習算法，是一款優(yōu)化可靠的可現場測試的軟件解決方案。它可以完成缺陷探測、零件定位、分類等任務中諸多艱巨挑戰(zhàn)。

    二是基于嵌入式的產品將取代板卡式產品。隨著計算機技術和微電子技術的迅速發(fā)展，嵌入式系統(tǒng)的應用領域越來越廣泛，嵌入式操作系統(tǒng)開發(fā)的產品可靠性高、可維護性好、易于升級換代?；谇度胧降漠a品將逐漸取代板卡式的產品是整個行業(yè)的發(fā)展趨勢。這并不是說板卡式產品已經毫無意義，相比嵌入式系統(tǒng)開發(fā)產品而言，板卡式的產品需要更高的技術水平。引進更高技術水平的板卡式視覺產品對于提升國內的機器視覺產品研發(fā)實力有很大的幫助。

    三是非工業(yè)應用或將成為機器視覺增長的關鍵因素。無人駕駛汽車、自動農場設備、無人機應用、智能交通系統(tǒng)、引導性手術和機器視覺的其他非工業(yè)用途正在迅速普及，并且通常要求機器視覺的功能不同于工業(yè)應用。例如，亞馬遜正在其公司總部進行無人商店的測試，顧客利用機器視覺相機、傳感器和RFID標簽，完成購物。當顧客離開商店時，購物費用將從客戶的亞馬遜賬戶中被自動扣除，這就使得不再發(fā)生排隊結賬的情況。阿里巴巴、京東等也都在部署這樣的無人超市。預計在未來的3-5年內，越來越多的零售商會積極擁抱機器視覺技術，并希望這種“移動商店”會成為他們實體店的救星。