20161017-广发证券-智能机器人系列报告之七_机器视觉全方位解读_未来之瞳引领智能发展之路_35页_4mb

机器视觉全方位解读：未来之瞳引领智能发展之路

核心观点

• 机器视觉是人工智能的重要分支，在Venture Scanner跟踪的957家人工智能公司中，有189家属于机器视觉领域，累计获得风险投资9.6亿美元。
• 机器视觉具有三大优势：应用广泛、技术独特、硬件经济。
• 在智能生活领域，技术团队竞争激烈，具备市场空间的优秀产品将享受先入红利。
• 中国智能制造领域将成为机器视觉市场的主要增长点，预计未来5年将保持15%以上的年增长率。
• 投资建议：关注工业应用领域（如劲拓股份、永创智能、埃斯顿）和智能化场景中的创业型企业（如格林深瞳、商汤科技）。
• 风险提示：技术研发进展低于预期、产品推广低于预期。

主要观点

1. 机器视觉的重要性

机器视觉是人工智能领域中极具潜力的前沿技术，其核心在于通过图像识别、检测、测量等功能，赋予智能设备“视觉”能力，从而实现与外界的交互和自主行动。它在多个领域中扮演着关键角色，包括智能制造、智能生活、无人驾驶、服务机器人等。

2. 应用广泛性

• 智能制造领域：机器视觉可实现工件检测、测量、识别、工业机器人定位引导等，提高作业效率。
• 智能生活领域：包括扫地机器人、无人驾驶汽车、服务机器人等，其中扫地机器人已成为服务机器人中的重要分支。
• 其他领域：如智能安防、消费电子、医学等，机器视觉的应用潜力巨大。

3. 技术独特性

• 唯一非接触式识别技术：机器视觉是唯一可以非接触式识别、测量物体的技术，具有不可替代性。
• 技术难点：在智能生活领域，识别准确率和目标范围是关键；在智能制造领域，标定精度和速度是主要挑战。
• 技术进展：如Mobileye的行人检测技术、Google的图像识别技术等，均展示了机器视觉的高识别能力。

4. 硬件经济性

• 低硬件依赖：非工业领域的机器视觉技术对硬件依赖较低，成本可控，有利于产品推广。
• 工业视觉硬件成本：虽然工业视觉的硬件成本相对较高，但主要集中在软件算法，这为技术密集型产业提供了盈利空间。
• 典型产品：如Mobileye的单目摄像头、扫地机器人中的摄像头等，均体现了硬件经济性。

关键信息

5.1 全球与中国市场

• 全球市场：2015年全球机器视觉市场规模为42亿美元，年复合增长率10.8%。
• 中国市场：2015年市场规模为22亿元人民币，全球占比8.3%，增速20.9%，高于全球平均水平。
• 下游行业：主要集中在半导体及电子制造（46.6%）、汽车（10.2%）、食品与包装（10.1%）、医药行业（9.7%）等。

5.2 国内企业布局

• 劲拓股份：专注于AOI检测设备，2016年上半年机器视觉业务同比增长171.75%。
• 埃斯顿：收购Euclid Labs SRL，计划持股比例增至51%。
• 海康威视：推出工业面阵和线阵相机，进军工业机器视觉领域。
• 慈星股份：通过收购苏州鼎纳自动化技术有限公司，布局机器视觉控制器。
• 永创智能：设立北京永创视觉科技有限公司，提升智能化包装生产线水平。

5.3 技术案例

• Mobileye：在行人检测方面表现优异，检测率高达93.5%，测距技术基于单目摄像头，原理清晰。
• iRobot 980：采用VSLAM视觉定位技术，能够识别房间标志物并绘制地图。
• Dyson 360 eye：具备高精度的视觉识别能力，研发投入高。
• BigDog机器人：配备双目摄像头和激光雷达，具备高稳定性和协调性。
• Atlas机器人：具备强大的自主定位与搬运能力，采用摄像头识别目标。
• NAO与Pepper机器人：配置多种传感器，实现人机交互与情感识别功能。

5.4 未来趋势

• 技术突破：随着深度学习等技术的发展，机器视觉识别能力不断提升，应用范围逐步扩大。
• 市场增长：中国将成为全球机器视觉市场的主要增长点，国内企业纷纷布局。
• 商业化进程：无人驾驶、服务机器人等领域的机器视觉产品逐步实现商业化，形成市场先机。

投资建议

• 工业应用领域：关注具备较强研发能力和核心产品的公司，如劲拓股份、永创智能、埃斯顿等。
• 智能生活领域：关注具备计算机视觉能力的创业型企业，如格林深瞳、商汤科技等。

风险提示

• 技术研发进展低于预期：技术突破不及预期可能影响行业整体发展。
• 产品推广低于预期：产品市场接受度不及预期可能影响盈利能力。

相关研究

图表索引

• 图1：机器视觉可以分为工业视觉和计算机视觉
• 图2：深度学习、机器视觉、自然语言处理是人工智能公司最多的三个领域
• 图3：通用收购的Cruise Automation测试的Bolt自动驾驶原型车
• 图4：埃斯顿入股的Euclid Labs研发的随机仓拾取系统
• 图5：VisionLabs面向零售行业客户提供的FACE_IS解决方案
• 图6：智能装备的五大系统及其数据输入
• 图7：机器视觉的应用极其广泛
• 图8：机器视觉应用于智能制造领域的功能
• 图9：机器视觉产业链及下游应用占比情况
• 图10：不同技术方案的扫地机器人的特点
• 图11：iRobot980的VSLAM视觉定位技术
• 图12：Dyson 360 eye的摄像头
• 图13：全球及中国扫地机器人市场空间预测（亿美元）
• 图14：我国扫地机器人渗透率横纵向对比
• 图15：摄像头（机器视觉）与其他四类无人驾驶汽车传感器的特性对比
• 图16：用车服务公司Uber、Lyft于无人驾驶产业的布局
• 图17：各类参与者积极尝试将无人驾驶技术应用于用车服务领域
• 图18：无人驾驶产业化发展的阶段及重要节点预测
• 图19：BigDog依靠摄像头识别障碍物并调整运动姿态
• 图20：BigDog机器人配置的传感器
• 图21：BigDog机器人配置的传感器一览
• 图22：Atlas机器人在外界干预下重新定位物体并完成搬运任务
• 图23：人型机器人NAO配置的传感器
• 图24：Pepper机器人配置的传感器
• 图25：旷视科技机器视觉项目应用案例（部分）
• 图26：机器视觉识别物体的过程
• 图27：图像识别顶尖比赛的历年优秀参赛团队成绩
• 图28：Mobileye行人子窗口检测的分类与组合
• 图29：Mobileye行人检测流程
• 图30：Mobileye测距结果
• 图31：Mobileye车距车速计算原理
• 图32：基于机器视觉的工业机器人定位技术流程
• 图33：摄像头模组的结构和成本构成
• 图34：Mobileye的单目摄像头分辨率为36万像素
• 图35：工业机器视觉系统的组成部分
• 图36：劲拓股份的AOI检测设备
• 图37：劲拓股份AOI设备营业收入及毛利率
• 图38：机器视觉技术能够在多个领域灵活展开关键性应用的逻辑分析
• 图39：全球机器视觉部件及系统市场空间
• 图40：全球机器视觉部件及系统市场空间
• 图41：中国机器视觉部件及系统市场空间及预测
• 图42：参与机器视觉布局的主要国内上市公司一览