隨著人工智能技術的不斷突破

，機器視覺成為 AI 深度學習的應用和技術方向。無論是人形機器人還是智能駕駛都是機器視覺落地的重要方向，機器視覺成為 AI 賦能千行百業的必要前提。

優勢明顯，推動工業製造智能化發展

zuoweirengongzhinengdezhongyaofenzhi，jiqishijiaotongguoguangxuezhuangzhihefeijiechuchuanganqi，zidongjieshouhechulizhenshiwutidetuxiang，huoqusuoxuxinxihuoyongyukongzhijiqirenyundongdezhuangzhi。

機器視覺的核心是通過 " 機器眼 " 來代替人眼

，一個完整的機器視覺係統包括硬件和軟件兩部分，硬件主要有光源、鏡頭
、相機、圖像采集卡等，軟件則主要有機器視覺算法、應用軟件等。

與人眼觀測相比，機器視覺在精度、速度、效率、可靠性、客觀性
、適應性等方麵都有較大的優勢
，其也是工業製造數字化、智能化發展的重要方向。

應用範圍逐步擴大
，市場規模不斷擴容

需要說明的是
，近年來，隨著人工智能、大數據、機器人過程自動化和 3D 成像等技術的不斷演進，機器視覺在高光譜成像
、熱成像工業檢測、工業機器人
、雲端深度學習等領域的應用越來越廣泛


，推動著機器視覺技術在各個領域的需求不斷增長。

目前，3C 電子是機器視覺最主要的應用領域。在製造業生產中，機器視覺廣泛用於輔助生產
，比如電子與半導體（集成電路
、PCB、電子元件等）、汽車（汽車零部件）


、鋰電池、食品包裝
、包裝印刷及物流等行業。

從產業鏈來看
，機器視覺包括底層元件、上遊零部件和軟件、中遊設備製造 / 係統集成、下遊行業應用。根據天風證券的測算
，上遊零部件和軟件開發的成本價值量最大，占比高達 80%，裝備製造 / 係統集成的成本價值量占比 15%，維護成本占比 5%。

另據億歐智庫的數據統計
，2022 年我國機器視覺市場規模突破 200 億元，預計到 2025 年將達到 393 億元

，2020 年至 2025 年行業的複合增速預計可以達到 31% 左右。

國內企業努力追趕，逐漸縮小差距

從機器視覺行業的競爭格局來看，國際市場中的頭部企業優勢巨大
，美國康耐視、德國巴斯勒

、日本基恩士等三家企業的市場份額合計超過 60%
，海外的巨頭們逐漸形成規模效應。

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值得一提的是
，2020 年，工業機器視覺國產品牌的市場占有率首次超過國外品牌，占比達到 52%。bujujiqishijiaoxiangguanyewudeshangshigongsiyezaiquanlituijinyanfagongzuo，nulisuoxiaoyuguowaipinpaidechaju，jinyibutigaoguochanpinpaidehexinjingzhengliheshichangyingxiangli。