机器视觉专题报告-AI+机器视觉-应用场景持续拓展-中泰证券_39页_2mb

中泰证券机器视觉专题报告总结
2023年6月15日

行业发展趋势
机器视觉行业在AI技术推动下正从传统标准化应用场景向非标准化领域扩展。当前市场广泛应用于工业自动化中的识别、测量、定位及检测，但技术门槛较高，依赖标准化流程。伴随深度学习算法的突破，如Meta发布的SAM模型（分割一切），图像处理能力显著提升，降低了非标场景应用的技术壁垒，使机器视觉向更复杂场景延伸。预计2025年中国机器视觉市场规模将达349亿元（2021年为138亿元），全球市场亦将增长至90048亿元（2018年为58960亿元）。

核心驱动力
AI技术的发展是行业发展的关键因素。深度学习算法优化了图像识别复杂度与精度，推动机器视觉在非标场景中的应用。非标准化场景需解决数据质量、环境复杂性、实时性及模型泛化等难题，而SAM模型等技术创新为这些问题提供解决方案。此外，人口老龄化导致人工成本上升，制造业自动化需求迫切，进一步加速机器视觉应用。

产业链与细分市场
机器视觉产业链分为上游核心零部件、中游视觉系统及下游应用。上游环节如光源、镜头、相机及软件算法技术壁垒高，其中光源、工业相机等仍以海外品牌为主，但国产替代趋势明显。3D视觉传感器因技术升级拓展至新能源、医疗等领域，成为新增长点。核心零部件国产化率提升，高端化方向明确，如结构光、同轴光等技术。

重点企业分析

• 奥普特：核心零部件龙头，产品覆盖光源、镜头、视觉控制系统，技术壁垒高，打光方案为优势领域，2022年营收114.1亿元，净利润32.5亿元，2023年一季度收入增长显著。
• 凌云光、海康机器人：国内机器视觉解决方案龙头企业，聚焦工业自动化非标设备及系统集成。
• 天准科技、矩子科技：检测设备领先供应商，技术应用于消费电子、锂电池等行业的质量控制。

技术挑战与风险提示
非标场景应用需突破环境适应性、实时性及算法泛化能力，而SAM等模型的发布降低了开发门槛。但行业仍面临AI技术落地不及预期、下游扩产滞后、成本控制压力及数据更新不及时等风险。

总结
AI赋能使机器视觉从标准化检测向非标场景延伸，市场规模持续扩张。国产厂商通过技术积累逐步实现进口替代，核心零部件与软件算法成为竞争关键。未来重点在3D视觉、智能分拣、医疗检测等新兴领域，但需应对技术瓶颈与市场波动风险。