在人工成本承壓、精密製造發展、工業生產效率等進一步優化被視為工業進步共識的情況下，機器視覺方興未艾。

或正是智能化滲透被看作長期趨勢的原因，3月9日
，3D機器視覺創業公司圖漾科技獲得B輪融資，該輪融資由諧波減速器供應商綠的諧波領投，圖漾科技老股東磐霖資本和民銖投資在本輪融資中持續加碼。

同日
，天準科技披露公告顯示，擬5億元投建年產1000台/套基於機器視覺的智能檢測係統及產線新建項目，用於半導體領域的智能檢測裝備
、無人物流車和PCB領域裝備等產品的研發、測試、中試和生產等。

協同效應

從A+輪到此次B輪
，圖漾科技已兩次未披露融資金額，不過綠的諧波的加入，或有助於圖漾科技加深對行業know-how的理解，圖漾科技則表示，雙方將共同致力於解決機器人智能化道路上的障礙性技術難題、提高機器人的智能化水平並擴展機器人的應用場景。

天眼查顯示，圖漾科技成立2015年，法定代表人為費浙平，其直接持有公司股權為20.63%，疑似實際控製人。公司則主營研發計算視覺用的深度攝像頭硬件、3D視覺算法和人工智能行業解決方案，產品已經在物流傳輸
、工業自動化
、公共安全、人臉識別、三維重建等多個市場得到應用。

據悉，圖漾科技2020年出貨量突破1萬套大關
，預計今年將繼續保持2-3倍以上的增速。

而綠的諧波布局圖漾科技，除了服務於同樣的客戶群體及同為上遊核心零部件商之外

，或亦存在戰略互補的意義。前者提供機器智能中“手”的核心部件，後者則是“眼”的核心單元。有分析人士稱，由於客戶群體較高重合，若綠的諧波將圖漾科技納入自身供應體係
，能有助於圖漾科技快速成長。

就目前技術先進程度及創業所處階段等問題
，《科創板日報》記者聯係圖漾科技有關負責人，但未得到正麵回應。綠的諧波董事長左昱昱則表示：“綠的諧波和圖漾科技在產品協同
、商業模式和國際市場拓展這三方麵擁有巨大的合作空間”

隨著兩化（信息化和工業化）及(ji)智(zhi)能(neng)製(zhi)造(zao)已(yi)經(jing)成(cheng)為(wei)國(guo)家(jia)戰(zhan)略(lve)重(zhong)點(dian)，工(gong)業(ye)自(zi)動(dong)化(hua)和(he)智(zhi)能(neng)化(hua)的(de)發(fa)展(zhan)速(su)度(du)明(ming)顯(xian)加(jia)快(kuai)，智(zhi)能(neng)機(ji)器(qi)人(ren)作(zuo)為(wei)主(zhu)要(yao)載(zai)體(ti)之(zhi)一(yi)
，亦(yi)迎(ying)來(lai)快(kuai)速(su)發(fa)展(zhan)。如(ru)圖(tu)漾(yang)科(ke)技(ji)涉(she)及(ji)3D機器視覺的公司還有康耐視科技


、矩子科技

、靈西科技、深淺優視、小優科技等。

機器視覺行業滲透率尚低

根據CBInsight數據，目前中國已是繼美國、日本之後的第三大機器視覺領域應用市場，包括機器視覺設備在內，2019年國內總市場規模達138億元

，國產化率約為40%，預計2022年國產化率提升至55%。有預計稱，2023年行業規模達到200億元。

不過，國內行業仍較為分散，集中度存在提升空間。據民生證券日前研報中指出，2019年康耐視占中國市場份額達6%左右
，奧普特4%左右

，國內市場的企業已經超過200家
，產品代理商超過300家
，市場仍較為分散。

盡管市場分散，但具備強大的競爭優勢與話語權的海外龍頭康耐視
，毛利率能基本保持在70%以上，另一方麵，其研發投入占總營業收入比近5年保持在15%左右的水平。

機(ji)器(qi)視(shi)覺(jiao)屬(shu)於(yu)技(ji)術(shu)驅(qu)動(dong)型(xing)行(xing)業(ye)，拆(chai)分(fen)來(lai)看(kan)主(zhu)要(yao)分(fen)為(wei)成(cheng)像(xiang)和(he)圖(tu)像(xiang)處(chu)理(li)分(fen)析(xi)，前(qian)者(zhe)依(yi)靠(kao)係(xi)統(tong)硬(ying)件(jian)部(bu)分(fen)完(wan)成(cheng)，後(hou)者(zhe)在(zai)前(qian)者(zhe)基(ji)礎(chu)上(shang)通(tong)過(guo)視(shi)覺(jiao)控(kong)製(zhi)係(xi)統(tong)完(wan)成(cheng)。有(you)分(fen)析(xi)稱(cheng)
，未(wei)來(lai)壁(bi)壘(lei)更(geng)多(duo)將(jiang)體(ti)現(xian)在(zai)軟(ruan)件(jian)上(shang)的(de)機(ji)器(qi)視(shi)覺(jiao)算(suan)法(fa)上(shang)，在(zai)3D視覺技術方麵
，領軍企業識別算法所需識別錯誤率能夠達到小於萬億分之一。

由於我國正從低附加值的製造業不斷往高附加值的製造業去轉移，而勞動力成本上漲的情況下
，“機器替人”或成為參考方案
，主要為運用機器視覺技術的設備製造行業有汽車
、醫藥、化學
、電子等，以食品行業為例
，機器視覺目前應用於檢測和分揀等，但主要是伊利、蒙牛等大型食品企業使用較多，在行業內整體滲透率並不高。

其中市場上機器視覺方案動輒幾十萬一套的高昂價格是滲透率低的原因之一
，除此之外還有場景應用探索、技術等原因。有業內人士分析稱

，目前3Dshijiaodejishufazhanshuipingyijingduguolemengyaqi，zhengchuzaicongfazhanqixiangchengshuqimaijindeguochengzhong
，eryuciduiyingchanyefazhanjieduanzechuzaifazhanqijieduan，shichangzhengzaizhubujieshou3D技術並審慎的將其應用到產業中。