早在20世纪80年代美国国家标准局就预计，检测任务的80%乃至90%将由视觉测量系统来完成，该预测至今已基本变成现实。当前，以智能制造为核心的工业4.0时代背景下，新型工业化的战略部署逐步深入，伴随AI大模型技术应用的逐步成熟，机器视觉技术与应用正在迎来新的变革，其应用效能正呈现“质”的提升。
机器视觉技术将“机器代替人眼”的理念应用于工业制造中，相比于人眼观测，机器视觉在精度、速度、适应性、客观性、重复性、可靠性、信息集成等方面具有显著优势，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、自动化控制等软件和硬件于一体的行业，相较于其他AI赛道，机器视觉是一条技术壁垒高、商业模式成熟、国产替代快、行业发展快的优秀赛道。
从机器视觉产业链角度来看，机器视觉行业产业链环节较长，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主要负责软件的二次开发和设备制造，下游应用场景和行业广泛。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。技术方面，大模型、3D视觉等AI技术将打开更多行业场景，促进标准化，帮助企业降本增效。
为了解当前工业机器视觉产业的基本情况，总结产业特征，分析存在问题，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，为机器视觉技术的大规模应用提供借鉴经验，助力推动整个产业高质量快速发展，“工业互联网世界”调研组面向工业机器视觉领域开展产业调研工作，调研在企业自主申报、材料搜集、调研访谈的基础上，从技术创新、产品性能、市场影响力等多维度考察，分析研究现阶段我国工业机器视觉产业总体情况、存在问题，以及下一步发展方向，基于调研分析，形成《2024工业机器视觉产业调研报告》。
现状：国产化替代深入 AI赋能提速
根据相关报告数据【1】，2023年，全球机器视觉市场规模达到了约108.8亿美元，预计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突破200亿元，预计到2025年将达到393亿元，2020年至2025年行业的复合增速预计可以达到31%左右。
随着中国制造业企业逐步向精细化、数字化、智能化方向发展，中国工业企业技术改造强烈，全国规上工业企业技术改造经费支出自2017年开始连续正增长，利好机器视觉设备在下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整个工业过程。在当前，随着工业设备更新的推进，更为机器视觉发展提供了新机遇。
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相关，工业机器视觉是人工智能产业和制造业转型升级的重要环节，是国家政策重点关注和发展的行业。2016年以来，在人工智能产业和智能制造业升级相关的政策文件中被多次提及，2016年的《智能制造发展规划（2016-2020）》、2017年的《新一代人工智能发展规划》、2020年的《工业互联网创新发展规划》和2021年的《“十四五”智能制造发展规划》等文件中均提出重点突破计算机视觉、视觉传感相关技术，为机器视觉产业发展提供了政策助力。
当前，机器视觉应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游应用领域，工业领域的销售额占比为81.2%，其中，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。
从机器视觉产业的竞争格局来看，国外机器视觉企业起步较早，积累了丰富的技术和生产经验，产品质量在下游客户中认可度较高。2019年之前，中国机器视觉主要参与者是以基恩士、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占有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服务和价格优势，机器视觉国产化浪潮逐步推进，国产品牌技术能力不断提升。一方面，减少对于国外技术的依赖；另一方面，也在市场竞争中逐步取代国外品牌，国外品牌市场占有率逐渐降低，国产品牌的市场占有率逐渐提升。2022年，中国机器视觉市场中，本土品牌市场份额达到60%左右，2023年达到63%左右。
调研发现，AI大模型正在机器视觉领域逐步应用，AI加持让机器视觉“如虎添翼”。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先进技术的融合，机器视觉技术正推动工业自动化向更高层次的智能化升级。在缺陷检测方面，AI技术特别是深度学习算法，能够对产品表面的细微缺陷进行精准识别和分类，减少了人工检测的主观性和漏检率。在质量控制环节，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，及时发现不符合要求的产品，确保产品质量的稳定性和一致性。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、装配等操作提供精确的位置信息，大大提高了生产的自动化程度和精度。在复杂场景的分析中，AI算法能够处理多变量、多因素的复杂工业场景。
应用AI大模型的机器视觉解决方案已经成为当前机器视觉应用创新十分活跃的领域，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纺织断纱检测解决方案”针对织造丝线断裂引发的缺陷问题，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精细化定位分析，全方位、稳定且精确地检测织物断纱等瑕疵，最终实现织物“边织边检”。思谋科技的“3C行业零部件外观检测解决方案”，是基于自研的五轴AI-AOI外观检测一体机，结合工业通用理解大模型、机器视觉等先进技术，可实现多场景外观缺陷检测和尺寸测量的解决方案。智昌集团“AI视觉智能分拣系统”融合其GVision2D视觉软件、深度学习技术、大数据分析和先进的自动化技术而成的新型智能化生产系统，以AI视觉技术为控制核心，实现了智能检测、分级、分拣各工序全流程生产任务。科远智慧的“皮带机无人值守系统”通过AI深度学习技术与图像处理技术，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，提高工作效率。
虽然，AI在工业机器视觉领域的应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重要的影响，获取高质量且具有代表性的工业数据往往具有一定难度。此外，AI模型的训练和部署需要较高的计算资源和技术能力，对于一些中小企业来说可能存在门槛。而且，在实际应用中，AI模型的可解释性和可靠性也是需要关注的问题，以确保其决策的合理性和安全性。
中国机器视觉产业的发展离不开优秀企业的成长壮大。“工业互联网世界”调研组在调研过程中发现了一批赋能工业机器视觉的典型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、科远智慧、智昌集团等不仅是引领工业机器视觉浪潮的先锋力量，更在技术创新、产品性能、市场影响力等指标维度上表现亮眼，是目前机器视觉产业的优秀代表。这些标杆企业和解决方案以其优秀的技术创新、专业的服务能力、广泛的应用能力，以及坚实的安全能力，成为了推动工业机器视觉进程的重要力量，更为整个产业的数字化转型树立了典范。
从调研分析来看，我国机器视觉公司主要分布在广东、北京、江苏、上海，以及浙江等地区。头部活跃企业在技术创新、市场应用、产业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。特别是在机器视觉相关的光学成像、软件算法、自动化与精密控制等核心技术方面具有更深厚积累的公司在竞争加剧、上下游互相渗透的发展格局中具备更强的竞争优势，头部的国产机器视觉厂商已经具备了和海外龙头相当的全产业链技术，部分企业已超越海外，占据了绝大部分市场，且毛利率较高。在大力发展智能制造、国产替代的大背景下，国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：面临多元挑战制约
目前，随着各工业领域对自动化和精确度要求的提高，机器视觉技术在产品质量检测、物体识别、精密测量和机器人导航等多个方面的应用不断扩展，市场需求的显著增长为该技术提供更广阔的发展空间。虽然国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，在技术、AI应用、成本、适应性与通用性方面面临诸多挑战。
一是技术挑战。工业机器视觉系统在生产过程中扮演着至关重要的角色，但它们在技术实施上面临着多方面的挑战。图像识别精准度对于机器视觉系统来说至关重要，它需要在不同环境下对各种物体进行准确识别。这涉及到复杂算法的开发，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，随着生产线速度的提升，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要求，同时也考验了硬件的性能极限。光源与成像问题也是技术上的一大挑战，生产环境中光线的变化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工作的系统是技术难题之一。
二是AI应用挑战。数据获取和标注方面，工业机器视觉需要大量的高质量数据进行训练，但在实际生产环境中，获取这些数据并不容易，此外，数据的标注也是一个耗时且成本较高的过程。模型泛化能力方面，工业场景中，目标种类繁多，形状、大小、颜色等特征各异，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挑战。安全性与稳定性方面，工业机器视觉系统在运行过程中，需要保证安全性和稳定性，一旦出现故障，可能导致生产线停工，甚至引发安全事故，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重要课题。
三是成本挑战。研发成本是一个主要考虑因素，开发先进的视觉识别算法和购置高性能硬件需要大量的资金投入。随着技术的不断进步，企业需要不断投入资金以维护和升级系统，这就涉及到了维护与升级费用。这笔费用不仅包括硬件的更新换代，还包括软件的调整和优化。此外，高素质的机器视觉工程师相对稀缺，企业为了保持竞争力，往往需要投入资金用于内部培训或高薪聘请专业人才，这增加了人才培养成本。
四是适应性与通用性挑战。适应性是衡量一个工业机器视觉系统能否广泛应用于不同场景的重要指标。这些系统必须能够适应不同的工作环境，包括应对不同光线条件、背景噪音，以及工作时长等。跨行业应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主要挑战之一是标准制定。由于缺乏统一的行业标准，不同设备与系统间的集成困难重重，这限制了机器视觉系统在更广泛环境中的应用。同时，软件与硬件更新速度的加快导致企业为了保持技术先进性而不得不频繁更新设备，这对于资源有限的企业来说是一大挑战。此外，系统的用户友好性也是影响其普及程度的关键因素，设计易于操作和程序编写的系统可以极大降低对操作人员的技术要求，并推动工业机器视觉系统的广泛应用。
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、多场景应用，多种驱动因素使得在技术发展突破的前提下，有更多国产化替代的需求及应用场景。调研发现，未来，工业机器视觉将在以下几方面着力：
第一，在技术挑战方面。首先，提高图像识别精准度，开发并集成先进的图像处理算法，如深度学习中的卷积神经网络（CNN），以提升系统对于复杂物体和场景的识别能力。同时，采用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，减少计算资源的需求，使用并行计算和GPU加速技术来提高图像处理速度。此外，实施边缘计算技术，将数据处理任务部分转移到本地边缘设备，减少数据传输时间。最后，改善光源与成像问题，设计自适应光照系统，根据环境光线自动调整，确保图像质量。利用先进的图像增强技术，如HDR（高动态范围）和图像融合技术，改善在不利光照条件下的成像效果。
第二，在AI应用方面。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术（AR）来模拟真实环境，从而生成更多的训练数据。可采用迁移学习技术，利用预训练模型在不同场景下的泛化能力，并开发多任务学习模型，同时处理多个相关任务，提高泛化能力。实施冗余设计，确保关键部件的备份，提高系统的可靠性，并定期进行系统维护和升级，确保系统运行稳定，以及引入故障诊断和预测性维护技术，提前发现潜在问题。
第三，在成本挑战方面。首先，降低研发成本，推动与科研机构和大学的合作，共享研发资源，利用政府提供的科技创新基金和税收优惠政策减轻研发负担。同时，采用开源软件和硬件平台，减少初期投资。其次，控制维护与升级费用，采用模块化设计思想，使得系统升级更为灵活和经济。选择标准化和广泛支持的硬件和软件平台，便于后期维护和升级。最后，缓解人才培养成本，加强与教育机构的合作，通过实习和培训项目培养专业人才。同时，利用在线课程和工作坊等形式，持续提升员工技能，减少对高成本外部专家的依赖。
第四，在适应性与通用性挑战方面。提升系统的环境适应性，设计具有强大环境适应性的系统，如采用防尘、防水和抗震动设计的摄像头，确保在各种环境下都能稳定运行。改善硬件兼容性，制定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。参与行业标准制定，企业积极与行业协会合作，参与制定统一的行业标准，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术解决方案，降低集成成本和周期。提高系统的用户友好性，设计直观的用户界面和交互流程，降低用户的操作难度，提供丰富的文档和培训材料，以及定制化的支持服务，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应用能力的提升，机器视觉产业将迎来新的爆发期，既赋能中国制造业的数智化转型，又成就一个更“看”懂工业的生机勃勃的机器视觉大产业。
注：【1】引用Expert Market Research数据
【2】引用亿欧智库数据
