1.机器视觉概述
根据观研报告网发布的《中国机器视觉行业现状深度研究与未来投资预测报告（2024-2031年）》显示，机器视觉是通过光学的装置和非接触的传感器，自动地接收和处理一个真实物体的图像，以获得所需信息或用于控制机器人运动的装置。简单说来，机器视觉就是用机器代替人眼来作各种测量和判断。相比于人类视觉，机器视觉具有精确性、可靠性高、环境适应性好、可持续工作、生产效率高等优势，在现代工业生产、智能制造、医药、食品包装等领域都发挥着较大的作用。
机器视觉与人类视觉对比情况
| 对比项目 | 机器视觉 | 人类视觉 |
| 精确性 | 强，可观察微米级的目标 | 差，不能分辨微小目标 |
| 速度性 | 快，快门时间可达到10微秒 | 慢，无法看清较快运动的目标 |
| 适应性 | 强，可适应各种恶劣的环境 | 弱，很多环境对人体有害 |
| 客观性 | 高，数据可量化 | 低，数据无法量化 |
| 重复性 | 强，可持续工作 | 弱，易疲劳 |
| 可靠性 | 强，可持续工作 | 易疲劳，受情绪波动 |
| 效率性 | 效率高 | 效率低 |
资料来源：公开资料、观研天下整理
2.多重因素驱动我国机器视觉行业发展
一是人口老龄化及用工成本上升，为机器视觉行业带来大量需求。据悉，我国自2001年就已进入老龄化社会，近年来，人口老龄化程度逐渐加深。数据显示，截至2023年末，我国60岁以上人口超过2.9亿人，占全国人口的21.1%，整体已迈入中度老龄化社会。伴随着人口老龄化程度逐步加深，人口红利逐渐消退，近年来我国劳动力总体呈现下降趋势，由2015年的80091万人下降至2022年的76863万人。
数据来源：国家统计局、观研天下整理
数据来源：国家统计局、观研天下整理
同时，我国制造业企业用人成本也在逐渐上升，规模以上企业就业人员平均工资由2016年的54338元上升至2022年的86933元。在人口老龄化加剧、劳动力减少及用人成本上升的背景下，越来越多的制造业企业开始使用机器视觉产品来替代传统的人工检测，催生了对机器视觉的大量需求。
数据来源：国家统计局、观研天下整理
二是国内制造业转型升级和相关技术进步，为机器视觉行业带来更多需求。一方面，在“中国制造2025”等国家战略的指引下，我国制造业转型升级步伐不断加快，正向着高端化、智能化、绿色化等方向迈进。随着制造业转型升级，“机器替人”需求进一步拉升，助推机器视觉加速替代传统人工检测。另一方面，随着深度学习、人工智能等技术的不断进步和应用，机器视觉的性能和应用范围进一步提升和拓展。目前，机器视觉应用领域已从早期的食品加工、印刷包装等拓展至3C电子、半导体、锂电池、医药、汽车、物流仓储、光伏等领域，为机器视觉行业带来更多需求。其中，3C电子已成为机器视觉下游最大应用领域，2023年占比达到22.32%；其次是汽车和半导体，分别占比12.97%和10.74%。
数据来源：GGII、观研天下整理
三是政策利好机器视觉行业发展。为了推动机器视觉研发和应用，近年来我国相继发布《“十四五”数字经济发展规划》《数字化助力消费品工业“三品”行动方案（2022－2025年）》《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》等多项利好政策，进一步助力行业发展。
我国机器视觉行业相关政策
| 发布时间 | 发布部门 | 政策名称 | 主要内容 |
| 2021年7月 | 工业和信息化部 中央网络安全和信息化委员会办公室等十部门 | 5G应用“扬帆”行动计划（2021-2023年） | 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12月 | 国务院 | “十四五”数字经济发展规划 | 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6月 | 工业和信息化部 商务部等五部门 | 数字化助力消费品工业“三品”行动方案（2022－2025年） | 推动企业加快智能化升级，推广应用工业APP、智能传感器、机器视觉、自动化控制等关键技术和核心装备，提升现代化管理水平、安全生产保障能力和资源配置效率。 |
| 2022年7月 | 科技部等六部门 | 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 | 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。 |
| 2023年1月 | 工业和信息化部等十七部门 | “机器人+”应用行动实施方案 | 推进 5G、人工智能、智能语音、机器视觉、大数据、数字孪生等技术与机器人技术融合应用，积极培育机器人校园服务新模式和新形态，深化机器人在教学科研、技能培训、校园安全等场景应用。 |
| 2023年12月 | 国家发展和改革委员会 | 产业结构调整指导目录（2024年本） | 互联网+协同设计与制造、机器视觉及智能质检、智能生产排程、预测性维护、智慧库存管理、工业大脑等技术开发及应用纳入鼓励类目录。对鼓励类投资项目，按照国家有关投资管理规定进行审批、核准或备案；鼓励金融机构按照市场化原则提供信贷支持。对鼓励类投资项目的其他优惠政策，按照国家有关规定执行。 |
| 2024年1月 | 工业和信息化部 国家发展改革委 | 制造业中试创新发展实施意见 | 推动机器视觉、机器学习、人工智能大模型在中试环节的应用，通过全面感知、实时分析、科学决策和精准执行，优化工艺过程，提升试验效率。 |
资料来源：观研天下整理
3.我国机器视觉行业正处于快速发展期，市场规模不断扩大
我国机器视觉行业发展始于20世纪90年代，相较于欧美等发达国家，其起步较晚，但发展速度较快，已成为继美国之后的全球第二大机器视觉市场。近年来，在人口老龄化、用工成本上升、制造业转型升级、技术进步及政策等多重因素驱动下，我国机器视觉行业已步入快速发展阶段，市场规模不断扩容，由2017年的55.5亿元上升至2023年的185.12亿元，年均复合增长率达到22.23%。根据预测，到2028年其市场规模将进一步扩容至395.29亿元，2023-2028年的年均复合增长率达到16.38%，行业未来发展前景可观。
数据来源：GGII、观研天下整理
注：该数据未包含自动化集成设备规模
4.2D视觉占据主导地位，但3D视觉市场规模占比持续上升
根据图像信息获取维度、处理数据类型的不同，机器视觉可划分为2D视觉与3D视觉。其中2D视觉凭借着技术起步时间早、技术和算法相对成熟、成本相对较低等优势，在机器视觉市场中占据主导地位，2023年市场规模占比达到87.24%。但随着智能制造不断深入，下游市场对机器视觉精度、准确性等性能要求逐渐提高，3D视觉市场规模占比呈现持续上升态势，由2017年的3.57%增长至2023年的12.76%，预计2028年将达到20.23%。
2D视觉与3D视觉弱势对比
| 分类 | 优势 | 弱势 |
| 2D视觉 | 2D视觉技术起步较早，技术和算法也相对成熟；在成本上更具优势，系统通常更简单、更便宜；在处理速度上通常比3D视觉技术更快，适合需要快速响应的生产线环境。 | 易受变量照明条件的影响；依赖于测量物体的对比度（边缘数据）；难以处理复杂的物件辨识和尺寸量度任务等。 |
| 3D视觉 | 精度和精确性相对高；环境适应性强，对较小的照明变化或环境光不敏感；对堆叠、遮挡、变形各种复杂的情况的适应性比较强。 | 成本高、数据处理和算法复杂度大，对硬件和算法要求高。 |
资料来源：公开资料、观研天下整理
数据来源：GGII、观研天下整理
5.国产品牌市场份额不断提升
由于机器视觉技术门槛高，加之外资企业整体布局相对较早，很长一段时间里，我国机器视觉市场竞争格局主要由康耐视、Halcon等外资企业主导。但随着海康机器人、美亚光电、精测电子、矩子科技等本土企业竞争实力提升和利好政策推动，我国机器视觉行业国产替代进程加快，国产品牌市场份额不断提升，并在2020年首次超过外资品牌，达到52%；其后国产品牌市场份额始终保持领先地位，至2023年上升至60.76%。
数据来源：中国机器视觉产业联盟、GGII、观研天下整理（WJ）
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