2021工业视觉行业研究报告-甲子光年-33页_4mb

机器视觉行业分析报告总结

核心内容

• 行业概览：机器视觉是人工智能的重要分支，广泛应用于工业、消费电子、汽车、安防、物流等领域，其主要功能包括识别、测量、定位和检测，其中检测难度最高。
• 发展驱动力：政策支持、需求增长（如降本增效、工业升级）和技术进步（如深度学习、3D视觉）是推动机器视觉行业发展的三大核心因素。
• 发展现状：中国机器视觉市场正处于高速增长阶段，预计2023年市场规模可达180亿元人民币，成为继美国、日本之后的第三大市场。
• 2D与3D视觉：2D视觉技术成熟，市场格局稳定，创业机会集中在算法层面；3D视觉处于发展初期，市场格局分散，创业公司有机会通过寻找新应用场景和技术突破实现增长。
• 重点应用行业：消费电子、半导体、汽车是机器视觉的主要应用领域，分别具有千亿、百亿和百亿级别的市场空间。物流、医药等长尾市场潜力巨大但需求分散。
• 投融资分析：截至2021年2月，工业机器视觉领域共发生184起融资事件，融资集中在产业链中游集成商领域，多数企业处于早期阶段。
• 市场参与者：国际巨头如基恩士、康耐视在2D视觉时代占据主导地位，国内企业如天准科技、奥普特等也在逐步崛起。
• 关键发展要素：大客户资源、技术壁垒、性价比和标准化是创业公司实现规模化发展的关键。

主要观点

• 机器视觉是千亿级别的赛道，其中消费电子市场空间最大，半导体和汽车是两个百亿级市场，3D视觉在工业机器人领域也具备百亿级市场潜力。
• 国产厂商的机会主要来自两方面：一是替代昂贵的国外产品，二是通过算法和机器人部件提升应用场景匹配度，从而提高渗透率。
• 2D视觉技术成熟，创业公司机会主要在算法和集成解决方案；3D视觉尚处早期，创业公司应寻找合适的落地场景并提供软硬件一体的解决方案。
• 产业链中游集成商最受资本青睐，但多数企业仍处于小批量生产或高度定制化阶段，难以实现规模化应用。
• 创业公司需找准应用场景，获取大客户资源，建立技术壁垒，提高性价比，最终实现产品和解决方案的标准化，推动跨行业、跨场景的规模化发展。

关键信息

市场规模

• 全球机器视觉市场规模预计2023年达250亿美元。
• 中国机器视觉市场预计2023年达180亿元人民币，年复合增长率接近16%。

2D视觉产业链构成

• 上游：光源、镜头、工业相机等，其中光源国产化程度较高，镜头和相机仍以国外品牌为主。
• 中游：视觉测量、检测设备制造商及集成商，集成方案公司数量众多。
• 下游：主要应用在消费电子、汽车、半导体等行业。

3D视觉技术特点

• 3D视觉技术在弱光、强光环境下表现更优，具备更高的精度和可靠性。
• 3D视觉可以胜任2D视觉无法解决的工业场景，如表面缺陷检测、三维重建等。
• 目前3D视觉市场仍处于早期，创业公司有机会通过算法和解决方案突破。

重点应用行业

• 消费电子：产品更新快，精度要求高，对机器视觉需求大，主要应用在主板和零部件组装、整机组装、缺陷检测等环节。
• 半导体：对精度要求极高，机器视觉是刚需，3D视觉在先进封装领域前景广阔。
• 汽车行业：机器视觉在零部件检测、总装检测、焊接导向等方面有广泛应用，创业公司需突破价格、精确度和客户资源。
• 物流和医药：为劳动力密集型行业，对价格敏感，但3D视觉在医药行业的应用市场前景广阔。

投融资趋势

• 工业机器视觉领域融资活跃，2014年起融资数量持续上升，2017-2019年为融资高峰期。
• 多数企业处于早期融资阶段，主要集中在种子轮、天使轮和A轮。
• 产业链中游集成商最受资本青睐，但整体市场集中度较低。

市场参与者

• 国际巨头如基恩士、康耐视、Cognex在2D视觉领域占据主导地位。
• 国内企业如天准科技、奥普特、创科视觉等正在逐步崛起。
• 成熟公司具备较高的毛利率（70%-80%），中游集成商毛利率约为50%。

关键发展要素

• 大客户资源：获取大客户资源是创业公司取胜的关键，有助于建立技术优势和行业标准。
• 技术壁垒：在特定应用场景建立技术优势，提升不可替代性。
• 性价比：提高产品性价比是提升市场竞争力的重要手段。
• 标准化：提升产品和解决方案的标准化程度，实现跨行业、跨场景的规模化发展。

总结

机器视觉作为人工智能的重要分支，具有广阔的应用前景和发展潜力。2D视觉市场成熟，创业公司机会集中在算法层面；3D视觉市场尚处于早期，创业公司可通过寻找新应用场景和技术突破实现增长。政策支持、需求增长和技术进步是推动行业发展的主要驱动力，其中下游需求尤为关键。大客户资源、技术壁垒、性价比和标准化是创业公司实现规模化发展的关键要素。随着技术的不断进步和市场的持续扩大，机器视觉行业将迎来更大的发展机遇。