2023機器視覺行業市場現狀分析 機器視覺成為 AI 深度學習的應用和技術方向

• 陳觀秋 2023年8月22日 來源：中研普華報告 百度 807 49
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隨著人工智能技術的不斷突破，機器視覺成為 AI 深度學習的應用和技術方向。無論是人形機器人還是智能駕駛都是機器視覺落地的重要方向，機器視覺成為 AI 賦能千行百業的必要前提

機器視覺行業市場現狀如何?隨著人工智能技術的不斷突破，機器視覺成為 AI 深度學習的應用和技術方向。無論是人形機器人還是智能駕駛都是機器視覺落地的重要方向，機器視覺成為 AI 賦能千行百業的必要前提。機器視覺技術將“機器代替人眼”的理念應用于工業制造中，相比于人眼觀測，機器視覺在精度、速度、適應性、客觀性、重復性、可靠性、信息集成等方面具有顯著優勢，是工業制造數字化、網絡化、智能化的發展方向。隨著“中國智造 2025”戰略的加速推進，工業制造自動化、智能化程度有望不斷加深，機器視覺這一技術將得到更廣泛的應用。

機器視覺行業概述

機器視覺是人工智能正在快速發展的一個分支，不同權威機構對機器視覺的定義略有差異，但簡單說來，機器視覺就是用機器代替人眼來做檢測、判斷和控制。機器視覺基于仿生的角度發展而來，比如模擬眼睛是通過視覺傳感器進行圖像采集，并在獲取之后由圖像處理系統進行圖像處理和識別。

由于工業自動化生產日益增長的技術需求，全球機器視覺行業60年代開始興起，起步較早，90年代發展已趨于成熟，現階段繼續保持高速發展。中國機器視覺行業伴隨中國工業化進程的發展而崛起，于90年代末起步，相對全球較晚，目前正處于快速發展階段。

機器視覺雖然只有幾十年發展時間，但隨著全球新一輪科技革命與產業變革浪潮的興起，機器視覺行業順勢迎來快速發展。機器視覺的應用已經從最初的汽車制造領域，擴展至如今消費電子、制藥、食品包裝等多個領域實現廣泛應用。

機器視覺產業鏈主要由上游原材料零部件、中游裝備制造以及下游終端應用行業構成。從深度來看，機器視覺的應用覆蓋產業鏈的多個環節。以手機的制造為例，機器視覺可應用在結構件生產、模組生產、成品組裝、錫膏和膠體的全制造環節，例如IPhone生產全過程就需要70套以上的機器視覺系統。從廣度上看，機器視覺的下游行業眾多，包括汽車、3C電子、半導體、食品飲料、光伏、物流、醫藥、印刷、玻璃、金屬、木材等。

機器視覺行業市場現狀分析

受益于全球制造中心向中國轉移，中國機器視覺市場發展迅速，將成為歐洲、北美和日本外另一個國際機器視覺廠商的重要目標市場。

近年來，為推動機器視覺產業發展，國家出臺了《關于加快場景創新以人工智能高水平應用促進經濟高質量發展的指導意見》、《“十四五”數字經濟發展規劃》等一系列政策鼓勵機器視覺產業發展。

近年來我國機器視覺專利申請數量整體呈現不斷上升趨勢。數據顯示，2021年我國機器視覺相關專利由2017年的1437項快速增長至2679項，年均復合增長率16.9%。截至2022年7月7日，我國機器視覺相關專利申請數量449項。

由于我國機器視覺行業技術門檻逐漸變高，近幾年我國機器視覺相關企業注冊量總體呈現先增長后下降的趨勢。數據顯示，2017年-2019年我國機器視覺相關企業注冊量不斷增長，由2017年的953家增至2019年的1087家，年均復合增長率6.8%。2020-2021年我國新增機器視覺相關企業數量有所下降，下降到403家。截至2022年5月，我國新增機器視覺企業38家。

據中研產業研究院《2023-2028年中國機器視覺行業發展分析與投資前景預測報告》分析：

從機器視覺行業的競爭格局來看，國際市場中的頭部企業優勢巨大，美國康耐視、德國巴斯勒、日本基恩士等三家企業的市場份額合計超過 60%，海外的巨頭們逐漸形成規模效應。而我國的機器視覺行業起步較晚，國內的機器視覺企業更多是視覺系統和解決方案集成商。目前，布局機器視覺相關業務的上市公司也在全力推進研發工作，努力縮小與國外品牌的差距，進一步提高國產品牌的核心競爭力和市場影響力。

2022年我國機器視覺投資數量共42起，投資金額達77.41億元。如“凌云光”、“奧比中光”兩家企業先后在在科創板掛牌上市，大幀科技完成千萬元Pre-A輪融資博視像元獲近億元天使輪融資，梅卡曼德完成C+輪融資等等。隨著AI技術在工業領域的落地應用，越來越多的企業涌入，競爭也愈演愈烈。

根據中國機器視覺產業聯盟數據，2022年中國機器視覺市場規模為168.88億元，預計2023年將達225.56億元。

從產業發展生命周期來看，國際機器視覺產業已經處于成熟期，預期未來幾年內，歐美日機器視覺技術仍將不斷有創新，國際機器視覺市場有望保持現有市場規模，并繼續增長。國內機器視覺產業目前還處于成長期，從近幾年的情況來看，我國機器視覺產業已積累足夠技術、市場、行業經驗，已步入快速發展階段。

機器視覺成為 AI 深度學習的應用和技術方向

隨著人工智能技術的不斷突破，機器視覺成為 AI 深度學習的應用和技術方向。無論是人形機器人還是智能駕駛都是機器視覺落地的重要方向，機器視覺成為 AI 賦能千行百業的必要前提。機器視覺技術將“機器代替人眼”的理念應用于工業制造中，相比于人眼觀測，機器視覺在精度、速度、適應性、客觀性、重復性、可靠性、信息集成等方面具有顯著優勢，是工業制造數字化、網絡化、智能化的發展方向。

機器視覺行業研究報告主要分析了機器視覺行業的市場規模、機器視覺市場供需求狀況、機器視覺市場競爭狀況和機器視覺主要企業經營情況，同時對機器視覺行業的未來發展做出科學的預測。機器視覺行業研究報告可以幫助投資者合理分析行業的市場現狀，為投資者進行投資作出行業前景預判，挖掘投資價值，同時提出行業投資策略和營銷策略等方面的建議。

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