摘要：近年來，中國機器視覺行業市場規模持續擴大。2023年中國機器視覺行業市場規模為185.12億元，同比增長8.49%。隨著電子產業的迅猛發展，機器視覺技術的應用范圍正日益廣泛和深入。從高精度的打標、切割、雕刻到復雜的焊接工藝，機器視覺技術正助力電子產業實現更高標準的生產效率和產品質量。同時，機器視覺也在新能源鋰電、光伏等前沿領域發揮著舉足輕重的作用，通過精確的檢測和定位，為這些行業帶來了更高的生產效率和更低的成本。在AI、自動駕駛、人臉識別等新興技術的推動下，機器視覺技術的應用場景不斷拓展，市場需求持續增長。這些新興技術不僅為機器視覺行業帶來了更多的發展機遇，也推動了整個行業的技術進步和創新。

一、定義及分類

機器視覺是一種利用計算機和相關技術進行視覺信息的處理和解讀的領域，它使得計算機能夠模擬和理解人類的視覺系統，從數字圖像或視頻中提取有用的信息。機器視覺主要分為單目視覺、立體視覺和事件視覺。

二、行業政策

1、主管部門和監管體制

機器視覺行業主管部門包括國家發展和改革委員會、工業和信息化部等。上述主管部門通過制定行業發展規劃、政策法規等對行業發展方向進行宏觀調控，從而對公司所處行業進行宏觀管理。

機器視覺行業協會包括中國自動化學會、中國機械工業聯合會、中國人工智能產業創新聯盟、機器視覺產業聯盟、中國儀器儀表行業協會等。其主要職能是引導行業發展、研究行業發展現狀、國內外技術的交流與合作、會議展覽、新技術培訓、向政府提出產業發展建議和意見等。

2、行業相關政策

近年來，中國政府高度重視智能裝備制造業及其關鍵零部件產業的發展，機器視覺作為智能裝備的重要組成部分，也受到了政策的重點扶持。2023年12月，國家發改委印發《產業結構調整指導目錄（2024年本）》，鼓勵互聯網+協同設計與制造、機器視覺及智能質檢、智能生產排程、預測性維護、智慧庫存管理、工業大腦等技術開發及應用。機器視覺技術具有高精度、高效率、高可靠性等優點，在制造業的多個領域都有廣泛應用。政策鼓勵將促進機器視覺技術在制造業的深入應用，推動企業實現智能化轉型和升級，提高生產效率和產品質量，降低生產成本和能源消耗。

三、發展歷程

中國機器視覺行業發展主要經歷了五個階段。1999年至2003年的啟蒙階段，中國企業主要通過代理業務對客戶進行服務，在服務的過程中引導客戶對機器視覺的理解和認知，國內涌現出的跨專業機器視覺人才也逐步掌握了國外簡單的機器視覺軟硬件產品，并搭建起了機器視覺初級應用系統。

2004年至2007年的發展初期，本土機器視覺企業開始起步探索由更多自主核心技術承載的機器視覺軟硬件器件的研發，同時在機器視覺設備和系統集成領域新應用也不斷涌現，多個應用領域取得了關鍵性的突破。

2008年至2012年的發展中期，眾多機器視覺核心器件研發廠商不斷涌現，一大批真正的系統級工程師被不斷培養出來，從相機、采集卡、光源、鏡頭到圖像處理軟件，創造出中國制造的產品。

2013年至2020年的高速發展期，機器視覺市場快速發展，企業不斷涌現。隨后本土廠商陸續實現技術突破，產品日益豐富，中國逐漸成為繼美日本之后的第三大機器視覺市場。

2020年至今的深度應用階段，基于深度學習的2D向3D遞進時代，國產化應用需求、自研比例不斷提升，機器視覺在下游應用領域市場不斷擴大。

四、行業壁壘

1、技術壁壘

機器視覺技術融合了光學、電子、計算機等多個領域的先進技術，需要高度的技術積累和創新能力。在算法設計、圖像處理、系統集成等方面，要求企業具備深厚的專業知識和豐富的實踐經驗。同時，隨著技術的不斷進步，新的算法和硬件不斷涌現，企業需要不斷跟進和更新技術，以保持競爭優勢。這種高度的技術要求和持續的技術創新需求，形成了機器視覺行業的技術壁壘。

2、人才壁壘

機器視覺技術融合了多種高新技術，對復合型專業人才的要求極高。目前國內相關人才的數量和人員知識結構的不足，都直接影響了機器視覺產品的研發和工業化應用的能力。復合型人才的短缺對進入市場的新企業構成了較高的人才壁壘。由于機器視覺行業屬于科技創新型產業，存在跨專業、跨學科、跨領域的特點，對機器視覺算法、光源技術、軟件開發等多種高技術領域存在較高的要求。因此，如何加大培養效率及吸引招聘相關領域的人才是機器視覺行業內企業面臨的核心問題之一。

3、規模壁壘

機器視覺行業的下游客戶涵蓋消費電子、汽車電子、半導體、通信設備等多個產品領域，對技術水平要求較高，導致機器視覺企業一般需預先投入大量資金進行產品的研發及生產。為了滿足不同客戶對設備檢測精度及可靠性要求，行業內的生產企業需要針對客戶產品質量檢測要求投入大量資金研發相應配套的視覺檢測設備，對企業的研發能力要求較高。同時，公司的生產能力、經營能力、資源整合能力等均具備一定要求，因此規模亦構成了市場新入者進入該行業的壁壘。此外，由于電子制造業終端及相關組件、電子元器件對生產工藝的精細度及技術含量均要求較高，對相應機器視覺檢測設備的專業性要求也同步提高，故下游客戶對供應商的選擇會較為謹慎，通常需要綜合考察供應商的產品質量及穩定性、技術研發能力、品牌形象、管理體系、生產管理流程等多方面因素，因此進入下游客戶采購體系需要經歷較長時間的考察。

五、產業鏈

1、行業產業鏈分析

機器視覺產業鏈上游主要包括核心元器件的制造和研發，如光學鏡頭、工業相機、圖像傳感器（如CCD、CMOS）、光源、圖像采集卡等硬件設備，以及圖像處理軟件、算法軟件等。產業鏈中游為機器視覺生產制造商。產業鏈下游為機器視覺技術的應用領域，包括消費電子、汽車、半導體、鋰電、光伏、物流、醫藥、食品及印刷等各個行業。

機器視覺行業產業鏈

光學鏡頭

希比希(北京)貿易有限公司

理光(中國)投資有限公司

施乃德光學科技(深圳)有限公司

湖南長步道光電科技股份有限公司

工業相機

寶視納視覺技術(北京)有限公司

索尼(中國)有限公司

康耐視視覺檢測系統(上海)有限公司

中國大恒(集團)有限公司

圖像傳感器

索尼半導體科技(上海)有限公司

上海韋爾半導體股份有限公司

意法半導體(中國)投資有限公司

三星(中國)半導體有限公司

圖像采集卡

圓剛多媒體科技(上海)有限公司

研華科技(中國)有限公司

惠州市新啟點軟件有限公司

海盜船控股(香港)有限公司

上游

基恩士(中國)有限公司

康耐視視覺檢測系統(上海)有限公司

蘇州天準科技股份有限公司

深圳市深科達智能裝備股份有限公司

中游

消費電子

汽車

半導體

鋰電

光伏

物流

下游

2、行業領先企業分析

（1）蘇州天準科技股份有限公司

蘇州天準科技股份有限公司是一家專注于機器視覺領域的高新技術企業，致力于以領先技術推動工業數字化智能化發展。公司的主要產品包括視覺測量裝備、視覺檢測裝備、視覺制程裝備和智能駕駛方案等，服務于消費電子、半導體、PCB、新能源、新汽車和智能駕駛等下游行業客戶。天準科技具備開發機器視覺底層算法、平臺軟件，以及設計先進視覺傳感器和精密驅動控制器等核心組件的能力。公司自主開發了工業視覺軟件平臺ViSpec，廣泛應用于公司各主要產品，服務于全球5000余家中高端工業客戶。2024年一季度，天準科技營業收入為1.93億元，同比增長6.20%；歸母凈利潤為-0.38億元，同比下降13.63%。

（2）上海矩子科技股份有限公司

上海矩子科技股份有限公司是一家專注于機器視覺領域的高新技術企業，致力于研發、生產和銷售智能設備及組件。矩子科技在機器視覺領域的主要產品包括基于可見光成像技術的自動光學檢測設備（AOI）、基于X射線成像技術的3D-CT在線X射線檢查設備，以及高端自動化生產設備。這些產品廣泛應用于電子信息制造、工業控制、金融電子、新能源、食品與包裝、汽車等多個國民經濟重要領域。2023年，矩子科技機器視覺設備營業收入為2.40億元，同比下降28.15%；機器視覺設備營業成本為1.28億元，同比下降25.49%。

六、行業現狀

近年來，中國機器視覺行業市場規模持續擴大。2023年，中國機器視覺行業市場規模為185.12億元，同比增長8.49%。隨著電子產業的迅猛發展，機器視覺技術的應用范圍正日益廣泛和深入。從高精度的打標、切割、雕刻到復雜的焊接工藝，機器視覺技術正助力電子產業實現更高標準的生產效率和產品質量。同時，機器視覺也在新能源鋰電、光伏等前沿領域發揮著舉足輕重的作用，通過精確的檢測和定位，為這些行業帶來了更高的生產效率和更低的成本。在AI、自動駕駛、人臉識別等新興技術的推動下，機器視覺技術的應用場景不斷拓展，市場需求持續增長。這些新興技術不僅為機器視覺行業帶來了更多的發展機遇，也推動了整個行業的技術進步和創新。

七、發展因素

1、機遇

（1）技術進步帶來的機遇

隨著計算機視覺、深度學習等技術的飛速發展，機器視覺領域正迎來前所未有的技術革新。這些技術進步不僅提升了機器視覺系統的性能和精度，還拓寬了其應用范圍。例如，深度學習算法使得機器能夠更準確地識別和處理圖像數據，從而提高了生產效率和產品質量。此外，傳感器技術的提升也為機器視覺系統提供了更多可能性，使得機器能夠在更復雜、更精細的環境中工作。技術進步為機器視覺行業帶來了更多的創新機會，推動了行業的快速發展。

（2）市場需求增長的機遇

中國作為世界上最大的制造業國家之一，對機器視覺技術的需求日益增長。隨著工業自動化和智能化水平的不斷提高，越來越多的企業開始意識到機器視覺技術的重要性。從電子信息制造、半導體、汽車等傳統行業到新能源、生物醫藥等新興領域，都需要應用到機器視覺技術。此外，隨著消費者對產品質量和個性化需求的提升，機器視覺技術也在消費品制造領域得到了廣泛應用。市場需求的增長為機器視覺行業提供了廣闊的發展空間。

（3）政策支持的機遇

中國政府高度重視智能制造業的發展，將機器視覺技術作為推動制造業轉型升級的重要手段之一。政府出臺了一系列政策文件，鼓勵和支持機器視覺技術的研發和應用。例如，通過設立專項資金、提供稅收優惠等措施，支持企業開展機器視覺技術的研發和創新。此外，政府還積極推動產學研合作，鼓勵高校、科研機構和企業加強合作，共同推動機器視覺技術的進步和應用。政策支持為機器視覺行業的發展提供了有力保障。

2、挑戰

（1）技術挑戰與研發投入

中國機器視覺行業面臨的第一個挑戰是技術挑戰，尤其是在高端產品和核心技術研發方面。盡管近年來國內機器視覺技術取得了一定的進展，但與國際先進水平相比，仍存在一定差距。高端機器視覺產品的硬件主要依賴進口，如智能相機與傳感器的研發，國內在這方面的自主創新能力尚顯不足。此外，機器視覺系統中的工業鏡頭與光源等關鍵組件的研發也是技術突破的關鍵點，需要持續的技術創新和研發投入。為了縮小與國際先進水平的差距，國內企業需要加大對機器視覺基礎研究和應用研究的投入，提高自主研發能力，開發出具有自主知識產權的核心技術和產品。

（2）人才短缺與培養機制

機器視覺行業是一個高度專業化的領域，需要跨學科的復合型人才，包括圖像處理、模式識別、機器學習、光學工程等多個領域的專業知識。目前，國內在這一領域的專業人才相對匱乏，尤其是缺乏具有實踐經驗和創新能力的高端人才。此外，人才培養機制尚不完善，高校和研究機構在機器視覺領域的教育和培訓資源有限，難以滿足行業發展的需求。為了解決人才短缺問題，需要加強與高校、研究機構的合作，建立產學研一體化的人才培養體系，同時，企業也應加大對人才的引進和培養力度，通過提供有競爭力的薪酬福利、職業發展機會等吸引和留住人才。

（3）行業標準與市場規范

由于機器視覺行業在中國起步較晚，相關的行業標準和市場規范尚不完善，這給行業的健康發展帶來了一定的困擾。一方面，缺乏統一的行業標準，導致產品質量參差不齊，市場競爭激烈但無序，消費者難以判斷產品的優劣，影響了行業的信譽和形象。另一方面，市場規范的缺失也導致了一些不正當競爭行為，如低價競爭、知識產權侵權等，損害了行業的整體利益。為了應對這一挑戰，需要政府、行業協會和企業共同努力，加快制定和完善行業標準，規范市場秩序，建立公平競爭的市場環境。同時，企業也應加強自律，提高產品質量和服務水平，樹立良好的品牌形象，共同推動行業的健康發展。

八、競爭格局

當前，中國機器視覺行業正處于快速發展期，整體市場格局呈現出多元化的發展趨勢。一方面，國外龍頭企業以其先進的技術和產品在市場上占據主導地位，引領著行業的技術革新和市場趨勢。康耐視（Cognex）和基恩士（Keyence）作為全球機器視覺領域的領軍企業，以其卓越的產品質量和技術創新，確立了行業內的領先地位。另一方面，中國本土的重點企業正積極響應國家政策的號召，大力發展國產化的智能機器視覺集成產品。這些企業通過技術創新和產品升級，不斷提升自身的市場競爭力，努力推動國產機器視覺產品的替代和應用拓展。天準科技、賽騰股份、美亞光電等企業作為行業的中堅力量，構成了行業的第二梯隊。此外，還有一部分規模較小的企業，如康鴻智能、超音速等，構成了行業內的第三梯隊。此類企業市場額度及營收等維度占比較低，企業發展均處于起步階段，在宏觀政策、下游需求等多方面因素影響下發展空間廣闊。

九、發展趨勢

1、國產替代率加快

隨著中國機器視覺行業的快速發展，國產替代率正逐漸加快。國內企業通過不斷的技術創新和產品升級，已經在多個關鍵技術領域取得了突破，能夠提供與國際品牌相媲美的產品和服務。特別是在工業自動化和智能制造的大背景下，國內機器視覺產品的性價比優勢逐漸凸顯，得到了越來越多下游客戶的認可。此外，國家政策的支持和市場的需求也在推動國產機器視覺企業加快研發步伐，提升產品質量和技術水平，進一步加速國產替代的進程。

2、嵌入式視覺應用持續增長

隨著智能制造和工業自動化的推進，嵌入式視覺系統因其高效、穩定和易于集成的特點，成為生產線上不可或缺的一部分。這些系統能夠直接嵌入到機器或設備中，實現實時圖像處理和智能決策，極大地提升了生產效率和產品質量。未來，隨著物聯網(IoT)、5G通信技術的發展以及人工智能技術的融合，嵌入式視覺將更加智能化，能夠執行更復雜的圖像分析任務，滿足更多場景的應用需求。此外，隨著成本的降低和性能的提升，預計嵌入式視覺系統將在醫療、安防、無人駕駛等更多領域得到廣泛應用，推動中國機器視覺行業向更廣闊的市場拓展。

3、2D機器視覺向3D機器視覺升級

隨著工業4.0的深入發展，3D機器視覺以其高精度、高靈活性和立體空間信息捕捉能力，成為推動制造業智能化的關鍵力量。3D視覺技術能夠提供更豐富的數據信息，對復雜物體進行精確的尺寸測量、形狀分析和空間定位，廣泛應用于汽車制造、航空航天、醫療設備等領域。未來，隨著3D視覺技術成本的降低和性能的提升，其應用范圍將進一步擴大。同時，深度學習、云計算等先進技術的融合，將使3D機器視覺系統更加智能，能夠自主學習和適應復雜多變的工業環境。預計，3D機器視覺將成為中國智能制造領域的重要支撐，推動行業向更高層次的自動化和智能化發展。