赛迪重磅发布《中国工业机器视觉产业发展白皮书》_31页_2mb

中国工业机器视觉产业发展白皮书总结

核心内容

工业机器视觉是人工智能技术与工业应用结合最紧密的领域，通过图像智能分析提升工业装备的识别和分析能力。随着工业数字化、智能化转型的推进，工业机器视觉逐渐形成规模化产业，并在多个工业场景中发挥重要作用。

主要观点

• 技术趋势：工业机器视觉正从2D向3D转变，成为智能制造的重要技术之一。3D视觉技术通过尺寸检测、定位引导和识别等应用，正逐步渗透至工业自动化方案中。嵌入式视觉技术也在快速发展，成为工业自动化领域的重要组成部分。
• 产业链结构：工业机器视觉产业链上游包括光源、工业镜头、工业相机、图像采集卡和算法软件，其中核心零部件如镜头、相机、采集卡等占据产品总成本的80%左右。中游为视觉系统集成商，下游为应用行业如电子、汽车、半导体等。
• 市场环境：中国工业机器视觉市场规模在2019年约为139亿元，增速为4.8%，虽为过去三年最低，但总量持续增长。随着国家政策支持，地方政策如上海、山东、浙江等也在推动智能制造发展。
• 投资价值：拥有向上游核心零部件领域拓展能力的工业机器视觉企业具有更高的投资回报潜力。当前，国内企业正逐步突破核心技术，提升国产替代能力，增强市场竞争力。
• 应用场景：工业机器视觉广泛应用于电子、汽车、半导体、物流及包装等领域，其中电子行业占比最高，约为50%。3D视觉和嵌入式视觉技术在多个场景中发挥重要作用，提升检测精度和效率。

关键信息

全球市场与国内趋势

• 全球工业机器视觉市场规模在2019年约为80亿美元，增速为3%。
• 中国工业机器视觉市场规模持续增长，2019年增长4.8%，增速虽低，但总量提升，全球占比上升。
• 国产品牌在2020年上半年表现出较强韧性，销售额同比降低12%，但优于国外品牌。

技术发展趋势

• 3D视觉：成为智能制造的热点，用于尺寸检测、定位引导等场景，市场规模逐步扩大。
• 嵌入式视觉：将AI模块集成至工业相机，实现边缘智能，提高自动化水平。
• 深度学习：在视觉检测中应用广泛，提高检测精度和智能化水平。
• 多元化加速方案：如GPU/CPU、SOC、DPU、TPU等，满足不同应用场景的计算需求。

产业链分析

• 上游零部件：光源、镜头、相机、图像采集卡是核心，其中光源和镜头技术壁垒高，利润率高。国外企业如康耐视、基恩士等占据市场主导地位，但国内企业如奥普特、普密斯等正在快速发展。
• 中游集成商：如基恩士、康耐视、矩子科技、天准科技等，提供定制化视觉解决方案。
• 下游应用：电子、汽车、半导体、物流包装等行业为主要应用领域，其中电子行业占比最大。

主要应用场景

• 电子行业：主要用于元器件检测、表面缺陷识别、手机盖板玻璃检测等，需求持续增长。
• 汽车行业：应用于冷凝器检测、电磁阀滤芯检测、涂装线标签识别、曲轴连杆检测等。
• 半导体及平板显示行业：涉及硅片检测、晶圆检测、封装测试等，对高精度检测需求强烈。
• 物流及包装行业：用于自动化上料、产品包装检测、料盘装运引导等，提高生产效率和安全性。

投资价值分析

• 核心竞争力：具备自主研发能力、核心技术积累和产业链整合能力的企业更具竞争优势。
• 投资方向：向上游核心零部件拓展，如工业镜头、相机、光源等，有助于提升资本回报率。
• 市场前景：中国工业机器视觉市场仍处于成长阶段，未来增长潜力大，尤其在智能制造和工业自动化领域。

行业龙头及市场格局

工业视觉装备及解决方案

核心零部件

总结

工业机器视觉作为智能制造的重要组成部分，正在经历从2D到3D、从通用到定制化的技术演进。随着政策支持、市场需求增长和产业链逐步完善，中国工业机器视觉产业正逐步摆脱对国外产品的依赖，实现自主可控。未来，随着深度学习、边缘智能等技术的发展，工业机器视觉将在更多领域发挥关键作用，成为推动制造业智能化转型的重要力量。