一、机器视觉行业市场结构现状分析

机器视觉是指利用相机、摄像机等传感器，配合机器视觉算法赋予智能设备人眼的功能，从而进行物体的识别、检测、测量等功能。按照应用的领域与细分技术的特点，机器视觉行业的市场进一步可以分为工业视觉、计算机视觉两类，相应地，其应用领域可以划分为智能制造和智能生活两类。

机器视觉是人工智能正在快速发展的一个分支，不同权威机构对机器视觉的定义略有差异，但简单说来，机器视觉就是用机器代替人眼来做检测、判断和控制。机器视觉基于仿生的角度发展而来，比如模拟眼睛是通过视觉传感器进行图像采集，并在获取之后由图像处理系统进行图像处理和识别。

(资料图)

由于工业自动化生产日益增长的技术需求，全球机器视觉行业60年代开始兴起，起步较早，90年代发展已趋于成熟，现阶段继续保持高速发展。中国机器视觉行业伴随中国工业化进程的发展而崛起，于90年代末起步，相对全球较晚，目前正处于快速发展阶段。

二、机器视觉行业细分结构特征分析

因为工业视觉和计算机视觉在功能目标、硬件需求、算法侧重、产业成熟度上有一定差异。在功能目标上，工业视觉主要解决以往需要人眼进行的工件的定位、测量、检测等重复性劳动;计算机视觉的主要任务是赋予智能机器人视觉，利用测距、物体标定与识别等功能实现对于外界位置信息、图像信息等的识别与判断。在硬件需求上，工业视觉相对较高，需要对工业相机的帧频、分辨率等指标依据自身的需求进行筛选;而计算机视觉则除少部分特殊情况外，大部分对于相机或摄像头的要求并不高。

在算法侧重上，工业视觉的算法往往侧重于精确度的提高;而计算机视觉的算法难度相对较高，侧重于或采用数学逻辑或采用深度学习方法进行物体的标定与识别。在产业成熟度上，工业视觉已经相对较为成熟，在半导体、包装等行业的测量检测已有较为广泛的应用;而计算机视觉整体来讲还是一个刚起步的状态，初创企业层出不穷。

根据中研普华产业研究院发布的《2023-2028年中国机器视觉行业发展分析与投资前景预测报告》显示：

机器视觉产业链主要由上游原材料零部件、中游装备制造以及下游终端应用行业构成。从深度来看，机器视觉的应用覆盖产业链的多个环节。以手机的制造为例，机器视觉可应用在结构件生产、模组生产、成品组装、锡膏和胶体的全制造环节，例如IPhone生产全过程就需要70套以上的机器视觉系统。从广度上看，机器视觉的下游行业众多，包括汽车、3C电子、半导体、食品饮料、光伏、物流、医药、印刷、玻璃、金属、木材等。

机器视觉的这种不断增长的扩散正在与将工业系统连接到物联网(IoT)的趋势融合。随着传感器变得越来越智能化(部分地由支持的计算机视觉算法驱动)，因此生成的数据为工业系统的运行提供了宝贵的见解。反过来，这又开辟了监视设备的新方式，将自主机器人系统(如无人机)连接到物联网基础设施。

2019年我国机器视觉市场规模65.5亿元(不包含计算机视觉市场)，同比增长21.8%。2014-2019年复合增长率为28.4%，并预测到2023年中国机器视觉市场规模将达到155.6亿元。当前我国经济向新动能、新经济转换，3C、汽车、光伏半导体等众多行业对机器视觉技术迸发旺盛需求，由此看来，中国机器视觉市场潜力巨大。

数据显示，2016-2019年，全球机器视觉市场规模不断扩大，至2019年突破100亿美元，达到102亿美元。2020年，受新冠肺炎疫情影响，全球供应链中断，项目停摆，给全球机器视觉行业带来了冲击，市场规模下降至96亿美元。我国机器视觉相关融资额整体呈增长态势，2020年达到93.04亿元，创下历史新高随着技术的快速发展，机器视觉下游应用领域不断拓展。

三、机器视觉市场投资前景预测

机器视觉虽然只有几十年发展时间，但随着全球新一轮科技革命与产业变革浪潮的兴起，机器视觉行业顺势迎来快速发展。机器视觉的应用已经从最初的汽车制造领域，扩展至如今消费电子、制药、食品包装等多个领域实现广泛应用。从产业发展生命周期来看，国际机器视觉产业已经处于成熟期，预期未来几年内，欧美日机器视觉技术仍将不断有创新，国际机器视觉市场有望保持现有市场规模，并继续增长。国内机器视觉产业目前还处于成长期，从近几年的情况来看，我国机器视觉产业已积累足够技术、市场、行业经验，已步入快速发展阶段。

“十四五”期间，中国将进一步深化产业结构调整，推进制造业的科技创新和智能制造水平，着力从要素驱动向技术及创新驱动转变。通过强化研发、设计能力，提高配套能力、基础工艺、基础材料、基础元器件的研发和系统集成水平，促进细分市场、专业化分工和集群发展，推动先进装备制造业和高新技术产业从以组装为主向自主研发制造为主转变。产业结构的转型升级以及制造业的进一步智能化将推动机器视觉行业的发展。

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