机器视觉技能将“机器代替人眼”的理念运用于工业制造中，比较于人眼不雅观测，机器视觉在精度、速率、适应性、客不雅观性、重复性、可靠性、信息集成等方面具有显著上风，是工业制造数字化、网络化、智能化的未来发展方向。工业机器视觉是集光学成像、人工智能、自动化掌握等软件和硬件于一体的行业，相较于其他AI赛道，机器视觉是一条技能壁垒高、商业模式成熟、国产替代快、行业发展快的精良赛道。
从机器视觉家当链角度来看，机器视觉行业家当链环节较长，上游由机器视觉系统硬件和软件算法构成，中游为设备商和系统集成商紧张卖力软件的二次开拓和设备制造，下贱运用处景和行业广泛。行业方面，3C电子是重中之重的行业，新能源行业增速最快，受益于品控政策，行业增速较高。技能方面，大模型、3D视觉等AI技能将打开更多行业场景，促进标准化，帮助企业降本增效。
为理解当前工业机器视觉家当的基本情形，总结家当特色，剖析存在问题，同时挖掘工业机器视觉细分赛道更具实力与潜力的标杆企业，为机器视觉技能的大规模运用供应借鉴履历，助力推动全体家当高质量快速发展，“工业互联网天下”调研组面向工业机器视觉领域开展家当调研事情，调研在企业自主报告、材料搜集、调研访谈的根本上，从技能创新、产品性能、市场影响力等多维度稽核，剖析研究现阶段我国工业机器视觉家当总体情形、存在问题，以及下一步发展方向，基于调研剖析，形成《2024工业机器视觉家当调研报告》。
现状：国产化替代深入 AI赋能提速
根据干系报告数据【1】，2023年，环球机器视觉市场规模达到了约108.8亿美元，估量2024年至2032年期间，该市场将以7.90%的复合年增长率（CAGR）增长，到2032年将达到近215.1亿美元的规模。另据最新数据统计【2】，2022年，我国机器视觉市场规模打破200亿元，估量到2025年将达到393亿元，2020年至2025年行业的复合增速估量可以达到31%旁边。
随着中国制造业企业逐步向风雅化、数字化、智能化方向发展，中国工业企业技能改造强烈，全国规上工业企业技能改造经费支出自2017年开始连续正增长，利好机器视觉设备不才游工业现场的渗透率增加，中国制造业的数智化转型升级将带动机器视觉深度赋能全体工业过程。在当前，随着工业设备更新的推进，更为机器视觉发展供应了新机遇。
中国智能制造产值增速与工业机器视觉市场规模增速呈正干系，工业机器视觉是人工智能家当和制造业转型升级的主要环节，是国家政策重点关注和发展的行业。2016年以来，在人工智能家当和智能制造业升级干系的政策文件中被多次提及，2016年的《智能制造发展方案（2016-2020）》、2017年的《新一代人工智能发展方案》、2020年的《工业互联网创新发展方案》和2021年的《“十四五”智能制造发展方案》等文件中均提出重点打破打算机视觉、视觉传感干系技能，为机器视觉家当发展供应了政策助力。
当前，机器视觉运用热度较高的集中在3C电子、锂电、光伏、半导体等行业，工业是目前中国机器视觉行业最大的下贱运用领域，工业领域的发卖额占比为81.2%，个中，工业行业包括电子制造、显示面板、汽车、印刷、半导体、食品饮料包装等行业，其他、交通、娱乐、国防安防行业为辅。
从机器视觉家当的竞争格局来看，国外机器视觉企业起步较早，积累了丰富的技能和生产履历，产品质量不才游客户中认可度较高。2019年之前，中国机器视觉紧张参与者因此基恩士、康耐视、巴勒斯等为代表的国际厂商，2020年，工业机器视觉国产品牌的市场霸占率首次超过国外品牌，占比达到52%。
随着中国本土机器视觉企业数量的提升，以及本土厂商的定制化做事和价格上风，机器视觉国产化浪潮逐步推进，国产品牌技能能力不断提升。一方面，减少对付国外技能的依赖；另一方面，也在市场竞争中逐步取代国外品牌，国外品牌市场霸占率逐渐降落，国产品牌的市场霸占率逐渐提升。2022年，中国机器视觉市场中，本土品牌市场份额达到60%旁边，2023年达到63%旁边。
调研创造，AI大模型正在机器视觉领域逐步运用，AI加持让机器视觉“为虎傅翼”。机器视觉是人工智能领域正在快速发展的分支，通过与人工智能和深度学习等前辈技能的领悟，机器视觉技能正推动工业自动化向更高层次的智能化升级。在毛病检测方面，AI技能特殊是深度学习算法，能够对产品表面的细微毛病进行精准识别和分类，减少了人工检测的主不雅观性和漏检率。在质量掌握环节，AI赋能的机器视觉可以实时监测生产线上产品的质量参数，如尺寸、形状、颜色等，及时创造不符合哀求的产品，确保产品质量的稳定性和同等性。在目标识别与定位方面，AI使得机器视觉系统能够快速准确地识别和定位各种零部件、产品或包装，为自动化生产中的抓取、装置等操作供应精确的位置信息，大大提高了生产的自动化程度和精度。在繁芜场景的剖析中，AI算法能够处理多变量、多成分的繁芜工业场景。
运用AI大模型的机器视觉办理方案已经成为当前机器视觉运用创新十分生动的领域，并深入机器视觉的核心关键场景。比如，中国移动上研院的“OnePower-AI纺织断纱检测办理方案”针对织造丝线断裂引发的毛病问题，通过5G网络实现织物图像快速回传，利用AI智能识别算法对织物图像进行风雅化定位剖析，全方位、稳定且精确地检测织物断纱等瑕疵，终极实现织物“边织边检”。思谋科技的“3C行业零部件外不雅观检测办理方案”，是基于自研的五轴AI-AOI外不雅观检测一体机，结合工业通用理解大模型、机器视觉等前辈技能，可实现多场景外不雅观毛病检测和尺寸丈量的办理方案。智昌集团“AI视觉智能分拣系统”领悟其GVision2D视觉软件、深度学习技能、大数据剖析和前辈的自动化技能而成的新型智能化生产系统，以AI视觉技能为掌握核心，实现了智能检测、分级、分拣各工序全流程生产任务。科远聪慧的“皮带机无人值守系统”通过AI深度学习技能与图像处理技能，对皮带重点部位的监测区域进行实时检测皮带跑偏、皮带纵向撕裂、下料口堵料、大块异物等信息，简化操作流程，提高事情效率。
虽然，AI在工业机器视觉领域的运用已经取得了显著的成果，但也并非一帆风顺。数据的质量和数量对AI模型的性能有着至关主要的影响，获取高质量且具有代表性的工业数据每每具有一定难度。此外，AI模型的演习和支配须要较高的打算资源和技能能力，对付一些中小企业来说可能存在门槛。而且，在实际运用中，AI模型的可阐明性和可靠性也是须要关注的问题，以确保其决策的合理性和安全性。
中国机器视觉家当的发展离不开精良企业的发展壮大。“工业互联网天下”调研组在调研过程中创造了一批赋能工业机器视觉的范例标杆企业和解决方案（2024年工业机器视觉领航者20家）及企业象限分布，中国移动上研院、微亿智造、格创东智、树根互联、思谋、科远聪慧、智昌集团等不仅是引领工业机器视觉浪潮的先锋力量，更在技能创新、产品性能、市场影响力等指标维度上表现亮眼，是目前机器视觉家当的精良代表。这些标杆企业和解决方案以其精良的技能创新、专业的做事能力、广泛的运用能力，以及坚实的安全能力，成为了推动工业机器视觉进程的主要力量，更为全体家当的数字化转型树立了典范。
从调研剖析来看，我国机器视觉公司紧张分布在广东、北京、江苏、上海，以及浙江等地区。头部生动企业在技能创新、市场运用、家当协作等方面表现突出，尤其是在光源、工业相机、图像采集和软件及算法平台等领域均属行业领军水平。特殊是在机器视觉干系的光学成像、软件算法、自动化与精密掌握等核心技能方面具有更深厚积累的公司在竞争加剧、高下游相互渗透的发展格局中具备更强的竞争上风，头部的国产机器视觉厂商已经具备了和外洋龙头相称的百口当链技能，部分企业已超越外洋，霸占了绝大部分市场，且毛利率较高。在大力发展智能制造、国产替代的大背景下，海内机器视觉市场仍将保持较高增速、高发展潜力，未来，国产品牌仍有较大的市场发展空间。
问题：面临多元寻衅制约
目前，随着各工业领域对自动化和精确度哀求的提高，机器视觉技能在产品质量检测、物体识别、精密丈量和机器人导航等多个方面的运用不断扩展，市场需求的显著增长为该技能供应更广阔的发展空间。虽然海内企业开展机器视觉业务多年，但仍面临与国外头部企业较大的差距，在技能、AI运用、本钱、适应性与通用性方面面临诸多寻衅。
一是技能寻衅。工业机器视觉系统在生产过程中扮演着至关主要的角色，但它们在技能履行上面临着多方面的寻衅。图像识别精准度对付机器视觉系统来说至关主要，它须要在不同环境下对各种物体进行准确识别。这涉及到繁芜算法的开拓，这些算法能够处理和解释从不同角度和在不同光照条件下捕获的图像。此外，随着生产线速率的提升，实时处理能力变得尤为关键。机器视觉系统必须具备快速处理大量图像数据的能力，这不仅对软件算法提出了高哀求，同时也磨练了硬件的性能极限。光源与成像问题也是技能上的一大寻衅，生产环境中光芒的变革对图像质量有着显著的影响，如何设计出能够在各种光照条件下都能稳定事情的系统是技能难题之一。
二是AI运用寻衅。数据获取和标注方面，工业机器视觉须要大量的高质量数据进行演习，但在实际生产环境中，获取这些数据并不随意马虎，此外，数据的标注也是一个耗时且本钱较高的过程。模型泛化能力方面，工业场景中，目标种类繁多，形状、大小、颜色等特色互异，如何使AI模型具备较强的泛化能力，以应对不同场景和目标的识别任务，是工业机器视觉领域的一大寻衅。安全性与稳定性方面，工业机器视觉系统在运行过程中，须要担保安全性和稳定性，一旦涌现故障，可能导致生产线歇工，乃至引发安全事件，因此，如何提高系统的安全性和稳定性，是工业机器视觉领域的主要课题。
三是本钱寻衅。研发本钱是一个紧张考虑成分，开拓前辈的视觉识别算法和购置高性能硬件须要大量的资金投入。随着技能的不断进步，企业须要不断投入资金以掩护和升级系统，这就涉及到了掩护与升级用度。这笔用度不仅包括硬件的更新换代，还包括软件的调度和优化。此外，高本色的机器视觉工程师相对稀缺，企业为了保持竞争力，每每须要投入资金用于内部培训或高薪聘请专业人才，这增加了人才培养本钱。
四是适应性与通用性寻衅。适应性是衡量一个工业机器视觉系统能否广泛运用于不同场景的主要指标。这些系统必须能够适应不同的事情环境，包括应对不同光芒条件、背景噪音，以及事情时长等。跨行业运用带来了额外的难度，硬件兼容性问题也是一个关键考虑点。工业机器视觉系统在通用性方面面临的紧张寻衅之一是标准制订。由于缺少统一的行业标准，不同设备与系统间的集成困难重重，这限定了机器视觉系统在更广泛环境中的运用。同时，软件与硬件更新速率的加快导致企业为了保持技能前辈性而不得不频繁更新设备，这对付资源有限的企业来说是一大寻衅。此外，系统的用户友好性也是影响其遍及程度的关键成分，设计易于操作和程序编写的系统可以极大降落对操作职员的技能哀求，并推动工业机器视觉系统的广泛运用。
未来：深化AI赋能
工业机器视觉搭上智能制造热点，加之政策鼓励、行业刚需、多场景运用，多种驱出发分使得在技能发展打破的条件下，有更多国产化替代的需求及运用处景。调研创造，未来，工业机器视觉将在以下几方面着力：
第一，在技能寻衅方面。首先，提高图像识别精准度，开拓并集成前辈的图像处理算法，如深度学习中的卷积神经网络（CNN），以提升系统对付繁芜物体和场景的识别能力。同时，采取高分辨率摄像头和多角度拍摄策略，增强系统对不同环境和物体的适应性。其次，增强实时处理能力，优化算法效率，减少打算资源的需求，利用并行打算和GPU加速技能来提高图像处理速率。此外，履行边缘打算技能，将数据处理任务部分转移到本地边缘设备，减少数据传输韶光。末了，改进光源与成像问题，设计自适应光照系统，根据环境光芒自动调度，确保图像质量。利用前辈的图像增强技能，如HDR（高动态范围）和图像领悟技能，改进在不利光照条件下的成像效果。
第二，在AI运用方面。可以通过自动化工具来提高数据标注的效率，同时利用半监督学习或弱监督学习方法减少对大量标注数据的依赖，还可以通过增强现实技能（AR）来仿照真实环境，从而天生更多的演习数据。可采取迁移学习技能，利用预演习模型在不同场景下的泛化能力，并开拓多任务学习模型，同时处理多个干系任务，提高泛化能力。履行冗余设计，确保关键部件的备份，提高系统的可靠性，并定期进行系统掩护和升级，确保系统运行稳定，以及引入故障诊断和预测性掩护技能，提前创造潜在问题。
第三，在本钱寻衅方面。首先，降落研发本钱，推动与科研机构和大学的互助，共享研发资源，利用政府供应的科技创新基金和税收优惠政策减轻研发包袱。同时，采取开源软件和硬件平台，减少初期投资。其次，掌握掩护与升级用度，采取模块化设计思想，使得系统升级更为灵巧和经济。选择标准化和广泛支持的硬件和软件平台，便于后期掩护和升级。末了，缓解人才培养本钱，加强与教诲机构的互助，通过演习和培训项目培养专业人才。同时，利用在线课程和事情坊等形式，持续提升员工技能，减少对高本钱外部专家的依赖。
第四，在适应性与通用性寻衅方面。提升系统的环境适应性，设计具有强大环境适应性的系统，如采取防尘、防水和抗震撼设计的摄像头，确保在各种环境下都能稳定运行。改进硬件兼容性，制订统一的接口标准和协议，确保不同硬件之间的高效通信和兼容，推广即插即用的设备设计，简化安装和调试过程。参与行业标准制订，企业积极与行业协会合作，参与制订统一的行业标准，促进不同设备和系统间的互操作性，推广开放标准和共享的技能办理方案，降落集成本钱和周期。提高系统的用户友好性，设计直不雅观的用户界面和交互流程，降落用户的操作难度，供应丰富的文档和培训材料，以及定制化的支持做事，帮助用户更好地利用机器视觉系统。
相信随着新型工业化的深入和AI运用能力的提升，机器视觉家当将迎来新的爆发期，既赋能中国制造业的数智化转型，又造诣一个更“看”懂工业的活气勃勃的机器视觉大家当。
注：【1】引用Expert Market Research数据
【2】引用亿欧智库数据