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2022年中国机器视觉行业全景速览:机器视觉需求稳步增长,渗透率将不断提升[图]

摘要:

 

一、发展环境:国家政策支持力度加大,为行业提供良好发展环境

 

为统筹推进人工智能场景创新,着力解决人工智能重大应用和产业化问题,全面提升人工智能发展质量和水平,

鼓励在制造、农业、物流、金融、商务、家居等重点行业深入挖掘人工智能技术应用场景,促进智能经济高端高效发展;同时以更智能的城市、更贴心的社会为导向,在城市管理、交通治理、生态环保、医疗健康、教育、养老等领域持续挖掘人工智能应用场景机会,开展智能社会场景应用示范,近年来国家陆续颁发多部产业支持政策,极大推动了我国机器视觉行业的发展。

 

二、发展现状:下游应用领域广泛,市场规模迅猛扩张

 

传统的机器视觉技术主要基于2D图像的处理分析实现测量、检测、引导、识别等功能。3D视觉技术是对传统2D视觉技术的重要补充,3D技术能够提供丰富的三维信息,使机器能够感知物理环境的变化并相应地进行调整,有效扩大了机器视觉的应用场景。在我国经济稳定向好发展以及国家政策持续支持下,近年来我国机器视觉行业步入快速发展轨道,国内机器视觉整体技术水平不断实现创新突破。随着我国机器视觉技术应用范围逐渐广泛深入,同时其下游领域电子电气、新能源、物流仓储、汽车、医药包装行业等蓬勃发展带来巨大机器视觉市场需求,近年来我国机器视觉市场规模迅猛扩张。

 

三、市场格局:国产品牌竞争力变强,企业格局相对稳定

 

从国内整体市场格局情况来看,我国机器视觉市场内外资企业竞争激烈。随着我国国内机器视觉企业近年来研发投入不断加大,技术水平不断提升,我国对机器视觉进口依赖程度逐渐减少。据统计,2021年全国机器视觉市场中,国产品牌机器视觉企业所占市场份额为58.43%,外资品牌机器视觉企业所占市场份额为41.57%。在国产替代进程快速推进下,未来我国国产品牌机器视觉企业的市场份额将不断提升。从企业格局情况来看,当前整体市场(内外资)竞争格局竞争形势激烈,处于领先地位的国产品牌主要有海康机器人、凌云光、大恒图像、OPT、华睿科技;同时占有优势地位的外资企业主要由基恩士、康耐视、Basler。

 

四、发展趋势:机器视觉需求稳步增长,渗透率将不断提升

 

近年来行业重点企业加大对机器视觉新技术的研究,行业技术水平不断提升,深度学习等新技术成果极大地拓展了我国机器视觉的应用场景,许多原来处理效果不佳或处理性能不足的机器视觉问题逐步得到较满意的结果,从而极大地提升了机器视觉技术解决工业问题的能力,有效扩大了机器视觉技术的市场潜力。在国家政策对机器视觉相关产业支持以及经济复苏继续增长的良好形势下,机器视觉下游应用中,电子、半导体、包装、食品饮料、汽车制造、机器人、医疗设备、物流等行业的高速发展将继续扩大对机器视觉的消费需求,未来我国机器视觉需求量将保持稳步增长。同时,在全国智能制造持续推进下,我国机器视觉市场渗透率将不断提升。

 

关键词:机器视觉发展环境、机器视觉发展现状、机器视觉市场格局、机器视觉发展趋势

 

一、发展环境:国家政策支持力度加大,为行业提供良好发展环境

 

机器视觉是人工智能正在快速发展的一个分支。简单说来,机器视觉就是用机器代替人眼来做测量和判断。机器视觉系统是通过机器视觉产品(即图像摄取装置,分CMOS和CCD两种)将被摄取目标转换成图像信号,传送给专用的图像处理系统,得到被摄目标的形态信息,根据像素分布和亮度、颜色等信息,转变成数字化信号;图像系统对这些信号进行各种运算来抽取目标的特征,进而根据判别的结果来控制现场的设备动作。机器视觉是一项综合技术,包括图像处理、机械工程技术、控制、电光源照明、光学成像、传感器、模拟与数字视频技术、计算机软硬件技术等。机器视觉系统最基本的特点就是提高生产的灵活性和自动化程度。在一些不适于人工作业的危险工作环境或者人工视觉难以满足要求的场合,常用机器视觉来替代人工视觉。同时,在大批量重复性工业生产过程中,用机器视觉检测方法可以大大提高生产的效率和自动化程度。

 

从产业链角度来看,机器视觉上游主要零部件供应主要包括光源、工业镜头、工业相机、图像采集卡、机器视觉软件及算法;中游主体为机器视觉系统集成商和机器视觉装备制造商;下游应用领域主要包括电子、半导体、包装、食品饮料、汽车制造、机器人、医疗设备、物流等行业。

从产业链角度来看,机器视觉上游主要零部件供应主要包括光源、工业镜头、工业相机、图像采集卡、机器视觉软件及算法;中游主体为机器视觉系统集成商和机器视觉装备制造商;下游应用领域主要包括电子、半导体、包装、食品饮料、汽车制造、机器人、医疗设备、物流等行业。

 

为统筹推进人工智能场景创新,着力解决人工智能重大应用和产业化问题,全面提升人工智能发展质量和水平,

鼓励在制造、农业、物流、金融、商务、家居等重点行业深入挖掘人工智能技术应用场景,促进智能经济高端高效发展;同时以更智能的城市、更贴心的社会为导向,在城市管理、交通治理、生态环保、医疗健康、教育、养老等领域持续挖掘人工智能应用场景机会,开展智能社会场景应用示范,近年来国家陆续颁发多部产业支持政策,极大推动了我国机器视觉行业的发展。2021年国家工信部等部门联合发布《5G应用“扬帆”行动计划(2021-2023年)》,提出要推进5G模组与AR/VR、远程操控设备、机器视觉、AGV等工业终端的深度融合,加快利用5G改造工业内网,打造5G全连接工厂标杆,形成信息技术网络与生产控制网络融合的网络部署模式,推动“5G+工业互联网”服务于生产核心环节。2021年1月国家住建部等部门联合发布的《关于加快培育新时代建筑产业工人队伍的指导意见》中指出,要引导建筑企业加强对装配式建筑、机器人建造等新型建造方式和建造科技的探索和应用,提升智能建造水平,通过技术升级推动建筑工人从传统建造方式向新型建造方式转变。2022年1月由国务院颁布的《“十四五”数字经济发展规划》提出,要推动农林牧渔业基础设施和生产装备智能化改造,推进机器视觉、机器学习等技术应用。2022年8月由国家科技部等部门联合发布的 《关于加快场景创新以人工智能高水平应用促进经济高质量发展的指导意见》中指出,要在制造领域优先探索工业大脑、机器人协助制造、机器视觉工业检测、设备互联管理等智能场景。

鼓励在制造、农业、物流、金融、商务、家居等重点行业深入挖掘人工智能技术应用场景,促进智能经济高端高效发展;同时以更智能的城市、更贴心的社会为导向,在城市管理、交通治理、生态环保、医疗健康、教育、养老等领域持续挖掘人工智能应用场景机会,开展智能社会场景应用示范,近年来国家陆续颁发多部产业支持政策,极大推动了我国机器视觉行业的发展。2021年国家工信部等部门联合发布《5G应用“扬帆”行动计划(2021-2023年)》,提出要推进5G模组与AR/VR、远程操控设备、机器视觉、AGV等工业终端的深度融合,加快利用5G改造工业内网,打造5G全连接工厂标杆,形成信息技术网络与生产控制网络融合的网络部署模式,推动“5G+工业互联网”服务于生产核心环节。2021年1月国家住建部等部门联合发布的《关于加快培育新时代建筑产业工人队伍的指导意见》中指出,要引导建筑企业加强对装配式建筑、机器人建造等新型建造方式和建造科技的探索和应用,提升智能建造水平,通过技术升级推动建筑工人从传统建造方式向新型建造方式转变。2022年1月由国务院颁布的《“十四五”数字经济发展规划》提出,要推动农林牧渔业基础设施和生产装备智能化改造,推进机器视觉、机器学习等技术应用。2022年8月由国家科技部等部门联合发布的 《关于加快场景创新以人工智能高水平应用促进经济高质量发展的指导意见》中指出,要在制造领域优先探索工业大脑、机器人协助制造、机器视觉工业检测、设备互联管理等智能场景。

 

为响应国家号召,全国各省市陆续发布相关产业支持政策,深入推进机器视觉行业的高质量发展。其中,在2021年1月发布的《加快构建吉林产业发展新格局实施方案》中,指出要突破微纳传感器、机器视觉、算法模型等人工智能关键技术,培育激光雷达、新一代通信芯片等核心产业。2021年11月公布的《北京市“十四五”时期国际科技创新中心建设规划》中指出,要在智能机器人领域重点打造仿人和仿生机器人共性技术平台,加快医疗健康机器人、特种机器人、仓储物流机器人等整机研发和关键技术突破。2022年6月《上海市数字经济发展“十四五”规划》中提到,要重点突破服务机器人关键核心技术,加快服务机器人行为类人化,提升服务机器人高端产品供给,加强核心技术攻关,集中攻克智能芯片、伺服电机、智能控制器、智能一体化关节、新型传感器等关键零部件核心技术,加快研发仿生感知与认知、生机电融合、人机自然交互等前沿技术。

为响应国家号召,全国各省市陆续发布相关产业支持政策,深入推进机器视觉行业的高质量发展。其中,在2021年1月发布的《加快构建吉林产业发展新格局实施方案》中,指出要突破微纳传感器、机器视觉、算法模型等人工智能关键技术,培育激光雷达、新一代通信芯片等核心产业。2021年11月公布的《北京市“十四五”时期国际科技创新中心建设规划》中指出,要在智能机器人领域重点打造仿人和仿生机器人共性技术平台,加快医疗健康机器人、特种机器人、仓储物流机器人等整机研发和关键技术突破。2022年6月《上海市数字经济发展“十四五”规划》中提到,要重点突破服务机器人关键核心技术,加快服务机器人行为类人化,提升服务机器人高端产品供给,加强核心技术攻关,集中攻克智能芯片、伺服电机、智能控制器、智能一体化关节、新型传感器等关键零部件核心技术,加快研发仿生感知与认知、生机电融合、人机自然交互等前沿技术。

 

相关报告:智研咨询发布的《中国机器视觉行业市场竞争策略及未来发展潜力报告

 

二、发展现状:下游应用领域广泛,市场规模迅猛扩张

 

如今机器视觉在全球众多行业应用范围广泛,主要有制药、包装、电子、汽车制造、半导体、纺织、烟草、交通、物流等产业。一些领域用机器视觉技术取代人工,可以提供生产效率和产品质量,因而近年来世界各国加大对机器视觉技术的的研发与应用。从全球市场来看,2015-2021年期间,全球机器视觉市场规模连年增长。根据GGII数据显示,2021年全球机器视觉市场规模已达到804亿元,同比增长12.15%,相较2015年全球机器视觉市场规模增长了426.12亿元。预计2022年全球机器视觉市场规模将达到879亿元。

如今机器视觉在全球众多行业应用范围广泛,主要有制药、包装、电子、汽车制造、半导体、纺织、烟草、交通、物流等产业。一些领域用机器视觉技术取代人工,可以提供生产效率和产品质量,因而近年来世界各国加大对机器视觉技术的的研发与应用。从全球市场来看,2015-2021年期间,全球机器视觉市场规模连年增长。根据GGII数据显示,2021年全球机器视觉市场规模已达到804亿元,同比增长12.15%,相较2015年全球机器视觉市场规模增长了426.12亿元。预计2022年全球机器视觉市场规模将达到879亿元。

 

传统的机器视觉技术主要基于2D图像的处理分析实现测量、检测、引导、识别等功能。3D视觉技术是对传统2D视觉技术的重要补充,3D技术能够提供丰富的三维信息,使机器能够感知物理环境的变化并相应地进行调整,有效扩大了机器视觉的应用场景。在我国经济稳定向好发展以及国家政策持续支持下,近年来我国机器视觉行业步入快速发展轨道,国内机器视觉整体技术水平不断实现创新突破。随着我国机器视觉技术应用范围逐渐广泛深入,同时其下游领域电子电气、新能源、物流仓储、汽车、医药包装行业等蓬勃发展带来巨大机器视觉市场需求,近年来我国机器视觉市场规模迅猛扩张。根据GGII数据显示,2021年中国机器视觉市场规模达到138.16亿元(该数据未包含自动化集成设备规模),同比增长46.79%,相较2016年全国机器视觉市场规模增加了91.296亿元。其中,2D视觉市场规模由2016年的45.72亿元上涨至2021年的126.65亿元;3D视觉市场规模由2016年的1.15亿元上涨至2021年的11.51亿元。预计2022年我国2D视觉和3D视觉市场规模将分别达到163.38亿元、19.23亿元,全国机器视觉市场规模有望达到182.6亿元,同时3D视觉占机器视觉市场规模的比重将进一步提升。

传统的机器视觉技术主要基于2D图像的处理分析实现测量、检测、引导、识别等功能。3D视觉技术是对传统2D视觉技术的重要补充,3D技术能够提供丰富的三维信息,使机器能够感知物理环境的变化并相应地进行调整,有效扩大了机器视觉的应用场景。在我国经济稳定向好发展以及国家政策持续支持下,近年来我国机器视觉行业步入快速发展轨道,国内机器视觉整体技术水平不断实现创新突破。随着我国机器视觉技术应用范围逐渐广泛深入,同时其下游领域电子电气、新能源、物流仓储、汽车、医药包装行业等蓬勃发展带来巨大机器视觉市场需求,近年来我国机器视觉市场规模迅猛扩张。根据GGII数据显示,2021年中国机器视觉市场规模达到138.16亿元(该数据未包含自动化集成设备规模),同比增长46.79%,相较2016年全国机器视觉市场规模增加了91.296亿元。其中,2D视觉市场规模由2016年的45.72亿元上涨至2021年的126.65亿元;3D视觉市场规模由2016年的1.15亿元上涨至2021年的11.51亿元。预计2022年我国2D视觉和3D视觉市场规模将分别达到163.38亿元、19.23亿元,全国机器视觉市场规模有望达到182.6亿元,同时3D视觉占机器视觉市场规模的比重将进一步提升。

 

如今,中国机器视觉应用范围涵盖了工业、农业、医药、军事、航天、气象、天文、公安、交通、安全、科研等国民经济的各个行业。当前机器视觉既是国家重点战略新兴产业,也是蓬勃发展的朝阳产业。近年来我国进入机器视觉行业的企业数量逐渐增多,社会热度逐渐提升。根据统计数据显示,2015-2021年期间中国机器视觉领域的融资案例数量和融资金额总体呈上升趋势,其中全国机器视觉行业投资事件由42起增加至91起,投资金额由10.49亿元增加至193.4亿元。

如今,中国机器视觉应用范围涵盖了工业、农业、医药、军事、航天、气象、天文、公安、交通、安全、科研等国民经济的各个行业。当前机器视觉既是国家重点战略新兴产业,也是蓬勃发展的朝阳产业。近年来我国进入机器视觉行业的企业数量逐渐增多,社会热度逐渐提升。根据统计数据显示,2015-2021年期间中国机器视觉领域的融资案例数量和融资金额总体呈上升趋势,其中全国机器视觉行业投资事件由42起增加至91起,投资金额由10.49亿元增加至193.4亿元。

 

从机器视觉细分应用市场情况来看,3C电子、汽车、半导体(集成电路、PCB、电子元件、晶圆、平板显示等)是我国机器视觉下游应用的三大领域。随着3C电子结构趋于复杂化,产线对生产效率和加工精度的要求日益提升,使得机器视觉在相关产业链渗透率持续提升。同时,受益于新能源汽车的快速发展,动力电池、储能电池等需求爆发增长,国内锂电池各终端产能持续放量,不断扩大机器视觉的市场空间。2021年全国机器视觉细分应用市场中,3C电子、汽车、半导体所占市场份额分别为31.56%、11.04%、10.22%。锂电池、医药、食品包装占全国机器视觉市场份额分别为8.85%、8.05%、6.29%。

从机器视觉细分应用市场情况来看,3C电子、汽车、半导体(集成电路、PCB、电子元件、晶圆、平板显示等)是我国机器视觉下游应用的三大领域。随着3C电子结构趋于复杂化,产线对生产效率和加工精度的要求日益提升,使得机器视觉在相关产业链渗透率持续提升。同时,受益于新能源汽车的快速发展,动力电池、储能电池等需求爆发增长,国内锂电池各终端产能持续放量,不断扩大机器视觉的市场空间。2021年全国机器视觉细分应用市场中,3C电子、汽车、半导体所占市场份额分别为31.56%、11.04%、10.22%。锂电池、医药、食品包装占全国机器视觉市场份额分别为8.85%、8.05%、6.29%。

 

三、市场格局:国产品牌竞争力变强,企业格局相对稳定

 

从国内整体市场格局情况来看,我国机器视觉市场内外资企业竞争激烈。随着我国国内机器视觉企业近年来研发投入不断加大,技术水平不断提升,我国对机器视觉进口依赖程度逐渐减少。据统计,2021年全国机器视觉市场中,国产品牌机器视觉企业所占市场份额为58.43%,外资品牌机器视觉企业所占市场份额为41.57%。在国产替代进程快速推进下,未来我国国产品牌机器视觉企业的市场份额将不断提升。

从国内整体市场格局情况来看,我国机器视觉市场内外资企业竞争激烈。随着我国国内机器视觉企业近年来研发投入不断加大,技术水平不断提升,我国对机器视觉进口依赖程度逐渐减少。据统计,2021年全国机器视觉市场中,国产品牌机器视觉企业所占市场份额为58.43%,外资品牌机器视觉企业所占市场份额为41.57%。在国产替代进程快速推进下,未来我国国产品牌机器视觉企业的市场份额将不断提升。

 

从企业格局情况来看,当前整体市场(内外资)竞争格局竞争形势激烈,处于领先地位的国产品牌主要有海康机器人、凌云光、大恒图像、OPT、华睿科技;同时占有优势地位的外资企业主要由基恩士、康耐视、Basler。2021年我国机器视觉整体市场(内外资)中,海康机器人、基恩士、康耐视所占市场份额分别为13%、11.5%、10.1%。

 

从我国机器视觉市场中的国产品牌竞争格局情况来看,我国机器视觉行业企业格局相对稳定,市场集中度较高,存在综合实力强劲的龙头企业,据统计,2021年国产机器视觉市场中,海康机器人、凌云光、大恒图像所占国产机器视觉市场份额分别为22%、17.3%、14.5%,三者市场份额合计达到近54%。

从我国机器视觉市场中的国产品牌竞争格局情况来看,我国机器视觉行业企业格局相对稳定,市场集中度较高,存在综合实力强劲的龙头企业,据统计,2021年国产机器视觉市场中,海康机器人、凌云光、大恒图像所占国产机器视觉市场份额分别为22%、17.3%、14.5%,三者市场份额合计达到近54%。

 

从行业重点企业经营情况来看,奥普特成立于 2006 年,是我国国内较早进入机器视觉领域的企业之一,主要从事机器视觉核心软硬件产品的研发、生产和销售。公司定位于自动化核心零部件供应商,以“打造世界一流视觉企业”为目标,致力于为下游行业实现自动化提供具有竞争力的产品和解决方案。奥普特自主产品线已覆盖光源、光源控制器、镜头、工业相机、视觉系统等机器视觉核心软硬件产品,在工业读码器、3D 激光传感器及深度学习产品方面完成布局并取得了初步的销售突破。近年来奥普特的机器视觉业务经营和盈利能力良好。2017-2021年期间奥普特机器视觉业务营业收入由3.03亿元连年上涨至8.75亿元,期间增长幅度达到5.72亿元。2017-2020年期间,公司的机器视觉业务毛利率整体呈上升走势,由71.38%上升至73.94%。2021年公司受疫情反复影响,营业成本上涨,机器视觉业务毛利率有所下滑,减少至66.51%,相较上年下滑了7.4个百分点。

从行业重点企业经营情况来看,奥普特成立于 2006 年,是我国国内较早进入机器视觉领域的企业之一,主要从事机器视觉核心软硬件产品的研发、生产和销售。公司定位于自动化核心零部件供应商,以“打造世界一流视觉企业”为目标,致力于为下游行业实现自动化提供具有竞争力的产品和解决方案。奥普特自主产品线已覆盖光源、光源控制器、镜头、工业相机、视觉系统等机器视觉核心软硬件产品,在工业读码器、3D 激光传感器及深度学习产品方面完成布局并取得了初步的销售突破。近年来奥普特的机器视觉业务经营和盈利能力良好。2017-2021年期间奥普特机器视觉业务营业收入由3.03亿元连年上涨至8.75亿元,期间增长幅度达到5.72亿元。2017-2020年期间,公司的机器视觉业务毛利率整体呈上升走势,由71.38%上升至73.94%。2021年公司受疫情反复影响,营业成本上涨,机器视觉业务毛利率有所下滑,减少至66.51%,相较上年下滑了7.4个百分点。

 

近年来机器视觉应用领域业务发展持续向好,公司把握市场机遇,深化已有行业应用,拓展半导体、汽车行业海外市场,加强新产品研发、产品升级。2017-2021年,奥普特的研发投入力度加大,研发投入金额逐年上涨。2021年奥普特研发投入金额为1.37亿元,同比增长79.36%,相较2017年研发投入金额增长了9064万元。

近年来机器视觉应用领域业务发展持续向好,公司把握市场机遇,深化已有行业应用,拓展半导体、汽车行业海外市场,加强新产品研发、产品升级。2017-2021年,奥普特的研发投入力度加大,研发投入金额逐年上涨。2021年奥普特研发投入金额为1.37亿元,同比增长79.36%,相较2017年研发投入金额增长了9064万元。

 

四、发展趋势:机器视觉需求稳步增长,渗透率将不断提升

 

1、新技术进步扩大市场空间,机器视觉需求稳步增长

 

当前我国主流的机器视觉仍采用传统方式,在结构化场景下定量检测具有高速、高准确率、可重复性等优势。但随着机器视觉下游应用领域不断扩大、技术要求提升,传统方式显示出通用性低、难以复制等缺点。因此,近年来行业重点企业加大对机器视觉新技术的研究,行业技术水平不断提升,深度学习等新技术成果极大地拓展了我国机器视觉的应用场景,许多原来处理效果不佳或处理性能不足的机器视觉问题逐步得到较满意的结果,从而极大地提升了机器视觉技术解决工业问题的能力,有效扩大了机器视觉技术的市场潜力。同时,在国家政策对机器视觉相关产业支持以及经济复苏继续增长的良好形势下,机器视觉下游应用中,电子、半导体、包装、食品饮料、汽车制造、机器人、医疗设备、物流等行业的高速发展将继续扩大对机器视觉的消费需求,未来我国机器视觉需求量将保持稳步增长。

 

2、智能制造持续推进,驱动机器视觉渗透率提升

 

机器视觉是机器设备收集、理解信息的主要途径,是实现工业智能制造的关键技术。随着《中国智造2025》战略的推进,我国制造业自动化和智能化程度加深,机器视觉将得到更加深入广泛的应用。横向上,随着智能制造进程加快和一些新型产业的兴起,将会有更多行业引入机器视觉技术,机器视觉应用行业领域将更加广泛。纵向上,随着机器视觉的普及、成本的下降,机器视觉在现有下游行业生产环节中的应用逐渐深化,所发挥的功能逐渐增多,逐渐发挥机器视觉识别、测量、定位等其他功能,现有下游领域应用程度加深将带来我国机器视觉行业新的市场增长,从而纵向上扩大机器视觉在现有行业中的市场空间。在全国智能制造持续推进下,我国机器视觉市场渗透率将不断提升。

 

以上数据及信息可参考智研咨询(www.chyxx.com)发布的《中国机器视觉行业市场竞争策略及未来发展潜力报告》。智研咨询是中国领先产业咨询机构,提供深度产业研究报告、商业计划书、可行性研究报告及定制服务等一站式产业咨询服务。您可以关注【智研咨询】公众号,每天及时掌握更多行业动态。

本文采编:CY399
精品报告智研咨询 - 精品报告
2025-2031年中国机器视觉行业市场竞争策略及未来发展潜力报告
2025-2031年中国机器视觉行业市场竞争策略及未来发展潜力报告

《2025-2031年中国机器视觉行业市场竞争策略及未来发展潜力报告》共十二章,包含机器视觉产业重点企业分析,2020-2024年机器视觉产业市场投融资分析,2025-2031年机器视觉产业发展前景及市场规模预测等内容。

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