200亿市场规模掀风云，谁能率先打破中国机器视觉天花板？

2023年以来，生成式AI的火爆出圈将人工智能被推上“风口浪尖”，大家纷纷把发展目光锁定在这一领域产业。

作为数据收集的重要技术手段之一，机器视觉是人工智能正在快速发展的一个分支。其通过使用光学非接触式感应设备，自动接收大量真实场景图像数据并进行智能化分析处理，获得信息以控制机器。简单而言即为机器设备安上了感知外界的眼睛，使机器具有像人一样的视觉功能，从而实现各种检测、判断、识别、测量等功能，因此也称为“机器之眼”。

经过了多年的市场孕育和技术积累，以国内经济整体的持续增长为契机，同时受益于下游各领域的政策鼓励和自动化、智能化转型的需要，机器视觉行业实现了较为高速的增长。

相关数据显示，在AI、自动驾驶、人脸识别等新兴技术兴起的带动下，我国机器视觉市场规模将继续保持较高的增速，预计2023年中国机器视觉市场规模将达225.56亿元。

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二十年追赶

中国成重要目标市场

行业周知，机器视觉产业链大致分为上游零部件，中游装备及下游应用三大环节。上游涉及的行业范围较为宽广，主要包括光源、工业镜头、工业相机、图像采集卡和软件及算法平台等环节；中游是机器视觉产业链最核心的环节，由视觉系统和视觉装备集成构成；下游为应用领域，广泛应用到消费电子、汽车、半导体、虚拟现实、智能安防、健康医疗等各行各业。

基于此，全球机器视觉行业都正处在高速发展阶段，市场规模在2010年至2020年间，年复合增长率为14.47%。从地区分布来看，欧洲地区市场规模最大，占全球比重的36.4%；北美和亚太地区占比分别为 29.3%、25.3%。

将目光聚焦国内，机器视觉概念自1999年进入中国市场，因其发展前景和价值引起关注推动机器视觉行业进入发展阶段。随着华为安防改名为华为机器视觉后，更将机器视觉推向了新的应用高潮。

进入21世纪以来，国内企业逐渐加大自主研发，诞生了一批机器视觉企业。据相关数据显示，目前中国已是继美国、日本之后的第三大机器视觉领域应用市场，预计2023年销售额达接近300亿元，中国正在逐渐成为世界机器视觉发展最活跃的地区之一。受益于全球制造中心向中国转移，中国也将成为欧洲、北美和日本外另一个国际机器视觉厂商的重要目标市场。

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以机器视觉为发力点

AI安防的路越走越宽

在众多应用场景中，AI安防行业的平安城市、城市大脑等是国内机器视觉较有发展潜力的应用场景之一。十三五期间，尤以人像识别技术在公共安全领域内成为绝对热点，引领“平安”“天网”“雪亮”工程从“补点、补空、补盲”向“补脸、补脑、补智”转变。

从市场格局来看， 安防AI产业领域主要可分为四大阵营：一是包括商汤、旷视、云从、依图四小龙和寒武纪、地平线等AI芯片类公司在内的AI企业，二是海大宇为代表的传统安防企业，三是以百度、阿里、腾讯等为代表的互联网企业。此外，华为、紫光等通信类企业巨头的入局，推动了国内机器视觉行业的重新洗牌。

近年来，得益于计算能力的提高和大规模数据集的出现，AI技术本身以及各类商业解决方案已日臻成熟。“人工智能深度学习+机器视觉”可以帮助机器视觉设备快速进行图像分类、目标检测和分割，且已越来越多地应用在3D机器视觉中，成为业内公认的未来主流发展趋势之一，这也为AI安防行业发展打开新的格局。

伴随着国内机器视觉相关企业数量在逐年增长，机器视觉市场竞争日益激烈。值得注意的是，各方角逐不再局限于成像采集、图像处理和模式识别，而是自动接收大量真实场景图像数据，并进行智能化分析处理来辅助决策。具体而言，以传统安防设备硬件为突破口已不具备显著优势，涉及数据采集、通信、处理、反馈的IT化系统解决方案正成为企业一大竞争点。

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机器视觉赛道如何领先？

聚焦算法和场景落地仍是关键

据中商产业研究院数据显示，2021年国产品牌机器视觉产品市场份额达到58%，国际品牌机器视觉产品市场份额42%。机器视觉产品进口替代进程提速，在某些产业链环节如镜头、光源、相机等领域国产代表厂商份额领先于外资。预计2023年国产品牌机器视觉产品市场份额将提升至63%。

近几年设备的智能化趋势愈发明显，机器视觉应用领域愈加广泛。全球高端制造产能向我国转移，将同步提高对高端精密机器视觉设备的需求，进一步促进国内机器视觉部件和设备厂商技术迭代和提高对应用工艺的理解，推动国产品牌加速崛起。

得以窥见，国产机器视觉设备的逐渐成熟，原先机器视觉行业较高的进口依存度为进口替代带来广阔的空间。在行业从0到1的阶段，多方阵营在机器视觉领域的竞争中体现出不同的方向和侧重点，但尚未出现主导行业地位的龙头企业。未来，在从1到10的行业爆发阶段，机器视觉赛道或将初显排位。

该过程中谁能占领先发优势？

立足技术本身来看，作为技术密集型的机器视觉综合应用了机器视觉软件、人工智能、常规算法、光学成像机制、运动控制、3D 视觉等底层技术其发展仍需要聚焦工艺算法的突破。

此外，当前能真正把晦涩难懂的技术做到场景落地的企业不多，如何让算法模型训练，从“象牙塔”走到“田间地头”，更靠近应用场景侧，成为行业落地的关键。