导语：作为智能制造浪潮中的垂直领域，机器视觉在近些年热度持续不散。这块百亿规模的市场正在高速增长，从现有的物流等环节向更多领域拓展。
让产线自己“长眼睛”，从而摆脱人工劳动的低效和不稳定，制造行业从这点需求出发催生出一块百亿规模的机器视觉市场，锂电新能源等新兴行业的崛起更是拓展出想象空间。在锂电产能扩张和良率提升的过程中，机器视觉企业还需要在成本、精度、标准化等方面持续攻克，从而跟随大客户一同踏上高速成长的列车。
资本热潮袭来
作为智能制造浪潮中的垂直领域，机器视觉在近些年热度持续不散。这块百亿规模的市场正在高速增长，从现有的物流等环节向更多领域拓展。
据不完全统计，仅2022年上半年，机器视觉领域就发生融资事件16起，其中融资金额在亿元及以上的融资事件占7起。近期就有视比特机器人在7月20日宣布完成3亿元B轮融资，由经纬创投领投;紧接着灵西机器人在7月22日完成由熙诚金睿领投的数亿元B+轮融资。高工咨询最新发布的《2022年机器视觉产业发展蓝皮书》显示上述数据。
二级市场上的机器视觉板块同样火热。数据显示，凌云光、奥普特、精测电子、奥比中广等公司从7月下旬开始密集获得机构调研，其中凌云光和奥普特接待机构均超百家。
机器视觉的技术核心在于图像识别和信息处理，可以广泛应用在工业、农业、交通等多行业的智能化过程中。具体可以分为2D视觉和3D视觉，前者可以获取到平面图片，后者则可以获取长、宽、高三个纬度的信息。
随着智能制造和工业机器人的发展，机器视觉市场规模也在近些年快速扩张。高工机器人产业研究院(GGII)统计显示，2021 年中国机器视觉市场增速超过 45%，其中2D 视觉市场规模约为 117.20 亿元，3D 视觉市场约为 11.51亿元。预计至2025年，中国机器视觉市场规模将有望超过 380 亿元，其中3D 视觉市场规模将超过 100 亿元。
增量空间将主要来自工业领域，GGII统计当前这一领域总体渗透率约5%。想要突破这块市场，机器视觉企业满足不同的需求。“相比于消费类，工业类硬件更加注重产品细分，以满足特定的精度范围需求;软件更追求稳定性、高效率以及柔性能力。”深圳视科普机器人技术有限公司总经理余舒帆在接受证券时报·e公司等记者采访时表示。
当前机器视觉在工业领域应用最多的场景是物流、上下料、分拣等环节。湖南视比特机器人有限公司总经理周红谱认为，企业亟需开拓新的应用市场，“物流这类环节已经很内卷了，例如拆码垛的技术要求是很低的，大多数企业都能做，只是积累案例多少的差别，因此只能比拼价格，甚至有企业免费赠送产品。而汽车、锂电、3C等产业中还有更大的空间可以发挥。”
整体来看，机器视觉领域存在康耐视、恩基士等跨国巨头，占据了市场一半以上的份额。国内除了海康机器人、华睿科技等大型公司外，以创业公司居多，且目前融资轮次集中在B+轮以下。
高工机器人产业研究所所长卢瀚宸表示，近两年机器视觉的融资热诞生于硬科技投资背景之下，但现在马太效应加剧，更多的资本涌向头部企业，基于当前还处于发展初期阶段的判断，融资的多少跟未来能否真正跑出来并不一定正相关，市场价格竞争还是非常激烈，当前能真正实现盈利的企业还很少。
机器视觉都有哪些高级应用
2021年，国内机器视觉下游需求主要集中于制造业，占比为79.8%，而在制造业中，又以消费电子、锂电池、半导体为主要去向。
这其中有当下非常高景气的应用场景：比如锂电和半导体方向。
锂电方面，2021年机器视觉在锂电池应用比例已经达到14%，在行业快速增长的情况下，这一需求还将有望继续提升。
有数据显示，2020年我国锂电池产能为511GWH，预计2022年将达到802GWH，2023年进一步提升至1056GWH。且据国元证券分析，在动力电池大规模制造下，电池企业对检测精度、检测速度、图像传输、 缺陷分析等领域要求愈发严苛，制造工艺革新和缺陷检测新需求持续升级。这将给具有核心竞争力的机器视觉企业带来巨大的发展机遇。
长远来看，机器人将成为机器视觉的下一个突破性应用。
有行业内人士称，特斯拉智能车力挺纯机器视觉方案，其人形机器人也延续了以视觉为主的传感技术路线，这意味着，机器人将成机器视觉下一个突破性应用。
华安证券也表示，人类约70%信息是通过视觉感知获取的，随着机器人应用成为AI发展的下一波浪潮以及消费电子向智能化、AR以及体感识别能力的搭载，3D传感市场发展浪潮正在袭来。而3D传感正是机器视觉的重要技术路线之一。
平安证券研究所智能制造团队指出，机器视觉厂商具备识别和处理操作对象的技术和算法积累，是人形机器人传感器的潜在参与者，有望切入人形机器人传感器赛道。
有资料显示，当前只有5%的潜在用户使用了机器视觉，余下的95%潜在用户还没有用上机器视觉，全部潜力发挥出来后，全球的市场可达到1200亿美元。
这意味着机器视觉的渗透率未来会有极大的提升空间。
机器视觉竞争力的关键
现下的机器视觉赛道，可谓是“神仙打架”，如今连华为也想来“分一杯羹”，随着AI技术在工业领域的落地应用，越来越多的企业涌入，竞争也愈演愈烈，就好比“谁都想争第一，但是谁也不服谁”，那么面对这种困境，应该如何提高自己的竞争力?给大家出了三种对策。
1.提高自主核心研发能力
工业视觉装备的主要利润集中于镜头、相机、图像传感器等核心零部件，目前国内工业机器视觉厂商的工业视觉装备大多选择日本、美国和欧洲的底层零部件。根据最新一期财报显示，世界工业相机及镜头龙头企业巴斯勒和KOWA净资产收益率(摊薄)均达到了30%左右，CCD图像传感器龙头柯达净资产收益率高达41%。
与底层核心硬件开发企业的盈利能力相比，接近工业应用的机器视觉厂商盈利能力略低，即便是机器视觉龙头企业基恩士，其净资产收益率也仅为14%。工业领域的另一家机器视觉巨头康耐视，其净资产收益率仅为1.5%。
对于企业而言，底层软硬件研发需要投入更多研发资源和成本，对于短期经营虽然不利，但从长期看，持续的研发投入有利于帮助企业在竞争中抢占市场先机，提高相关产品的市场占有率。因此从投资收益角度看，拥有向上游核心零部件领域拓展能力的机器视觉企业更容易使资本实现较高回报率。
2.兼顾传统市场与新兴应用市场
根据市场调研分析，目前工业机器视觉产品2/3被电子制造、汽车制造行业所占据，其余市场份额分布于食品、包装机械、印刷等行业，并且这些行业对机器视觉产品的需求仍然在大幅增长。
从行业应用来看，电子制造仍然是拉动需求的首位行业。但从未来发展前景来看，食品、包装、机械等行业自动化水平会进一步提升，对机器视觉产品的需求值得期待。与其他自动化产品相比，机器视觉产品属于专业性非常高的产品，对多数用户而言可能较为陌生，提高了应用门槛。
产品生产商比较熟悉产品和技术本身的功能与参数，而消费者则从自身需求角度出发，往往二者存在错位或者矛盾。如何将两方面结合起来，既要提高产品的性能，又要满足用户的应用需求，这是打造成功视觉方案的前提。
3.加快拥有核心零部件技术
机器视觉行业是一个崛起的新兴行业，我国在工业转型升级的过程中，从过度依赖低廉劳动成本的粗加工和制造模式向全面自动化、高附加值和高生产率转型。中国机器视觉市场正在继北美、欧洲和日本之后，成为国际机器视觉厂商的重要目标市场。
对于竞争日益激烈的中国市场，机器视觉厂商推出产品的速度加快，产品技术发展迅猛，这必然对竞争者提出了更高的要求，以往简单的模仿复制已不再可行，自己的技术和产品特色才是厂商们需要考虑和挖掘的重点。
相比于持续在集成应用端做重复性劳动，向上游核心零部件产品攻关是在日益激烈的市场竞争中取得优势的最佳选择。对于工业机器视觉系统而言，工业镜头和相机是核心零部件。拥有自主研发智能工业相机能力将是企业创新能力的重要体现。
各家企业想要在“高手如林”的机器视觉赛道名列前茅，必须要加快提高自主核心研发能力和拥有核心零部件技术，兼顾好传统和新兴应用市场，当你的技术足够独立，研发水平足够高时，那么面对任何挑战，就游刃有余了。
