机器视觉是人工智能的一个重要分支，融合了图像处理、光学成像、传感器、以及计算机软硬件等众多领域的先进技术，在信息获取中占据了至关重要的地位。
当前在以多模态AI引领的新一轮人工智能变革下，机器视觉行业有望迎来高速发展机遇。
全球机器视觉市场规模正处于快速扩张阶段，其下游应用行业也呈现出明显的增长趋势。机器视觉发展势头强劲，已经形成了覆盖多个行业领域的并行市场。
结合深度学习算法，机器视觉在自动驾驶、人脸识别、无人机、三维重建等领域已经得到了广泛的应用。
根据GGII数据显示，2022年中国机器视觉市场规模约为169亿元，同比增长22%，预计到2025年，该市场规模将达到约349亿元。同时，全球机器视觉行业规模也在持续增长，预计2025年全球市场规模将达到1276.1亿元。
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机器视觉的核心在于通过光学装置和非接触传感器自动接收和处理真实物体的图像，从而获取所需信息或用于控制机器人的运动。
这种技术为机器植入了“眼睛”，使其能够感知并理解环境。
与人类视觉相比，机器视觉在效率、速度、精度、可靠性、工作时间、信息集成能力、成本投入、工作环境以及感光范围等方面具有显著优势。
机器不仅不会疲劳，而且具有人类所无法比拟的一致性和重复性，同时还能利用可见光以外的其他光源信息进行检测，兼具高效率和精确性。
当前在制造业转型升级的大背景下，机器视觉对人工视觉的替代需求日益紧迫。
机器视觉原理图：
资料来源：行行查
3D机器视觉以其高精准度和高稳定性等优势，在提升检测效率和精度方面表现出色，成功突破了2D视觉的局限性，使得其能够适用于更广泛的场景和需求。$奥普光电(SZ002338)$$爱仕达(SZ002403)$$博杰股份(SZ002975)$
3D视觉传感方式多种多样，包括结构光、TOF以及双目视觉等。根据奥比中光官网的信息，不同的技术方案在测量距离、分辨率、精度、响应时间以及环境影响等指标上存在差异。
通过为机器人装备3D视觉系统，相当于为机器人装上了“眼睛”。这不仅极大提高了机器人焊接的精度和效率，还降低了对工件特征和编程的要求，使得机器人能够更加灵活地适应各种工作环境。
同时，随着深度学习相关算法的不断迭代优化，新技术如生成对抗网络（GAN）、强化学习（RL）等也在机器视觉领域不断涌现，为该领域的发展带来了更多的可能性。
这些深度学习技术的持续进步，显著提升了机器视觉技术的能力，加快了其在各个行业的渗透进程。
2023年随着Meta SAM模型的发布，机器视觉正式进入多模态大模型时代，这一创新有望对机器视觉技术的发展产生深远的推动作用。
机器视觉产业链梳理
机器视觉行业的上游企业专注于与机器视觉相关的软硬件部件的研发与生产。其中，硬件部分包括光源、镜头、工业相机、图像采集卡以及控制器等配件；而软件部分则涵盖了图像处理软件以及底层算法平台等构成的机器视觉软件及算法。
机器视觉产业链图示：
资料来源：行行查
机器视觉市场竞争格局和龙头厂商梳理
在机器视觉领域，海外市场由技术领先的品牌主导，如康耐视、巴斯勒、基恩士和欧姆龙等。特别是基恩士和康耐视，作为机器视觉行业的两大巨头，垄断了超过60%的全球市场份额，显示出强大的市场影响力和竞争力。
我国的机器视觉市场起步较晚，直到20世纪末期才开始有相关技术公司成立。随着技术的不断进步和市场的快速发展，国内企业也在加速全球市场中占据更有竞争力的地位。
2022年中国机器视觉企业竞争格局：
资料来源：公开整理
3D视觉感知行业属于新兴行业，其中英飞凌、奥比中光、瑞芯微、华捷艾米等向市场推出了各自研发的3D 视觉传感器产品。
主要机器视觉厂商布局情况对比：
资料来源：海康机器人
此外上游软件和算法环节我国主要参与厂商包括海康威视、凌云电子、商汤科技、云从科技等。国内机器视觉系统各大厂商市场份额也保持较高水平，海康、华睿等国内厂商市场地位有望逐步确立。
在机器视觉产业链中，上游零部件厂商通常会同时布局多个零部件的生产与研发，以确保供应链的完整性和技术的多元化。与此同时，上游和中游企业之间的界限也并非绝对分明，而是呈现出相互渗透和紧密合作的态势。例如，奥普特就不仅在光源、镜头和相机等核心零部件上有所布局，还积极涉足视觉控制系统的研发与应用。同样地，全球领先的机器视觉企业如康耐视和基恩士，也在产业链的多个环节进行了延伸布局，以巩固其市场地位并推动技术的持续创新。
结语
在全球新一轮AI浪潮的推动下，机器视觉作为产业链的核心细分环节，正站在高速发展的起点上。随着人工智能技术的不断进步和应用场景的不断拓展，机器视觉在智能制造、自动驾驶、智能安防等领域的应用将越来越广泛，市场需求也将持续增长。
同时，随着技术的不断创新和成本的降低，机器视觉系统的性能和稳定性将得到进一步提升，应用领域也将进一步拓展。未来，机器视觉将与深度学习、大数据等技术相结合，实现更加精准、高效的智能化生产和服务。
