一、中國制造業智能化轉型，AI賦能機器視覺産業
機器視覺系統硬體裝置主要包括光源、鏡頭、相機等，軟體主要包括傳統的數字圖像處理算法和基于深度學習的圖像處理算法。系統工作時首先依靠硬體系統将外界圖像捕捉并轉換成數字信号回報給計算機。
不同機器視覺類别及特點
| 種類 | 産品特點 | 樣式 |
| 單目視覺 | 單目視覺系統隻使用一個視覺傳感器。單目視覺系統在成像過程中由于從三維客觀世界投影到N維圖像上，進而損失了深度資訊，這是此類視覺系統的主要缺點。 |  |
| 雙目立體視覺 | 雙目視覺系統由兩個錄影機組成，利用三角測量原理獲得場景的深度資訊，并且可以重建周圍景物的三維形狀和位置，類似人眼的體視功能，原理簡單。 |  |
| 多目視覺 | 多目視覺系統采用三個或三個以上錄影機，三目視覺系統居多，主要用來解決又目立體視覺系統中比對多義性的問題，提高比對精度。 | |
| 全景視覺 | 全景視覺系統是具有較大水準視場的多方向成像系統，突出的優點是有較大的視場，可以達到360度，這是其他正常鏡頭無法比拟的，全景視覺系統可以通過圖像拼的方法或者通過折反射光學元件實作。 | |
| 混合視覺 | 混合視覺系統吸收各種視覺系統的優點，采用兩種或兩種以上的視覺系統組成複合視覺系統，多采用單目或雙目視覺系統，同時配備其他視覺系統。 | |
資料來源：中國機器視覺行業發展現狀分析與投資前景研究報告（2023-2030年）
（一）國内制造業轉型更新，下遊應用場景持續增長
根據觀研報告網釋出的《中國機器視覺行業發展現狀分析與投資前景研究報告（2023-2030年）》顯示，随大陸制造業企業逐漸向精細化、數字化、智能化方向發展，大陸工業企業技術改造強烈，全國規上工業企業技術改造經費支出連續正增長。産業結構進一步優化更新，制造業數字化轉型加快，利好機器視覺裝置在下遊工業現場的滲透率增加。
截至2021年12月底，大陸重點領域規模以上工業企業關鍵工序數控化率、數字化研發設計工具普及率分别達到774.7%和55.3%。
資料來源：中國機器視覺行業發展現狀分析與投資前景研究報告（2023-2030年）
與大陸制造業發展相比對，機器視覺最早應用在食品、印刷包裝等場景中應用，後續快速發展的3C電子成為最為重要的應用場景，近年來随大陸制造業的轉型更新如半導體、汽車以及新興産業的興起如新能源逐漸滲透更多的應用場景。
受益于在3C電子更多環節逐漸滲透以及産線持續疊代帶來的穩定需求，3C機器視覺穩健增長；锂電池、新能源行業受益于明确的品質管控需求，機器視覺在更多環節應用，且行業增速和競争格局更優。
資料來源：中國機器視覺行業發展現狀分析與投資前景研究報告（2023-2030年）
（二）深度學習、3D資料等AI技術推動機器視覺産業發展
基于深度學習的機器視覺，不但可以判斷缺陷，還可以了解缺陷的共同特征，預測新的缺陷類型，進而實作對于更複雜場景的更優分析。如下圖所示，通過深度學習判斷出可以接受的異常和不可接受的缺陷之間的差異。但相應的，深度學習技術的應用也會對計算能力和儲存能力提出更高要求。
3D機器視覺的發展和深度學習技術的應用将促進機器視覺性能的提升以及應用在原先無法勝任的場景中。目前3D視覺技術在高精度檢測、高精度測量(例如彎管、不規則件)、智能分揀、裝配(引導機械臂在三維空間内避障和定位)、物流車導航等更多場景中實作了相較于2D機器視覺更為廣泛的應用覆寫，具有廣泛的市場空間。2018-2022年大陸3D機器視覺市場規模由3.04億元增長至17.75億元，占機器視覺總市場規模的比重由4.4%增長至10.5%。
資料來源：中國機器視覺行業發展現狀分析與投資前景研究報告（2023-2030年）
近年來相關廠商對3D機器視覺研發加速，促使3D機器視覺市場規模及占比有所提升。未來，随着3D機器視覺應用深入，預計2030年大陸3D機器視覺市場規模将超100億元，占機器視覺總市場規模的比重達26.68%。
資料來源：中國機器視覺行業發展現狀分析與投資前景研究報告（2023-2030年）
二、國内機器視覺行業起步較晚發展較快，目前正處于快速增長期
相較于歐美發達國家，大陸機器視覺行業起步較晚。大陸機器視覺開始于20 世紀90 年代，進入21 世紀後，少數本土機器視覺企業才逐漸開啟自主研發之路。到本世紀 10 年代左右，伴随大陸經濟的發展、工業水準的進步，特别是3C 電子、新能源行業自動化的普及和深入，本土的機器視覺行業獲得了空前的發展機遇。目前，大陸已經成為全球制造業的加工中心，且正成為世界機器視覺發展最活躍的地區之一，行業正處于快速增長期。
機器視覺行業發展曆程
資料來源：中國機器視覺行業發展現狀分析與投資前景研究報告（2023-2030年）
機器視覺是集光學成像、人工智能、自動化控制等多方面技術于一體的行業，具有很高的技術壁壘。機器視覺産業鍊上遊為零部件及軟體算法，上遊的零部件及軟體算法占機器視覺80%的價值量，中遊為視覺裝備及方案，下遊為具體的應用場景與行業，包括工業自動化、智能物流、醫療診斷、智能安防等。
機器視覺系統行業産業鍊結構
資料來源：中國機器視覺行業發展現狀分析與投資前景研究報告（2023-2030年）
根據機器視覺産業鍊來看，機器視覺的成本結構可以大緻分為硬體成本和軟體成本兩個部分。其中，軟體成本占據機器視覺系統成本的較大比例，這也意味着機器視覺系統的開發和應用需要投入較大的技術成本。從機器視覺成本構成來看，零部件、軟體開發、組裝內建、維護分别占 45%、35%、15%、5%；其中零部件和軟體開發兩項合計達 80%。
資料來源：中國機器視覺行業發展現狀分析與投資前景研究報告（2023-2030年）
2008年前大陸鏡頭市場基本被日本、德國品牌所壟斷，但随着國産廠商逐漸布局并進入工業鏡頭領域，目 前已經在中低端鏡頭市場中，國産工業鏡頭已經能基本滿足機器視覺系統的需要。随着國産廠商如奧普特、長步道等，進一步推動工業鏡頭研發，有望在高端鏡頭市場進一步實作國産替代。目前光源是上遊硬體中國産程度較高的環節，國産品牌與國外品牌展開充分競争。大陸對于工業相機的研究起步較晚，早期主要為代理國外品牌,近年來國産品牌才逐漸推出自主研發的工業相機，目前仍主要布局中低端市場。
目前，中國市場機器視覺各大核心部件的國産化份額均已超過70%，其中光源國産化率超過90%，鏡頭國産化率80%左右，工業相機國産化率超過70%。
資料來源：中國機器視覺行業發展現狀分析與投資前景研究報告（2023-2030年）
軟體算法開發難度較大，國産品牌自研程度較高:算法庫開發周期長、投入大，業内公司通常基于開源算法庫開發自身應用算法，或自主開發與第三方內建并舉。目前頭部國産品牌擁有自主研發的商業機器視覺算法庫，如VisionWare(淩雲光)、SciVision (奧普特)。2022年國内機器視覺軟體行業市場規模為65億元，同比增長10.30%。
資料來源：中國機器視覺行業發展現狀分析與投資前景研究報告（2023-2030年）
三、國家出台多項政策進一步利好機器視覺發展
政策從拓展産業鍊應用場景、加強先進适用技術與裝置研發以及發展機器視覺底層技術等方向促進中國機器視覺産業的發展，同時AI+機器視覺技術與裝置在“十四五”規劃中受到高度重視，2021 年底《十四五智能制造發展規劃》中重點強調高分辨率視覺傳感器等基礎零部件和裝置，展現國家對機器視覺産業的重視和支援，2022 年的《十四五數字經濟發展規劃》再次強調發展機器視覺等技術應用于大陸智改計劃。良好的政策環境将在未來一定時期内為國内相關行業持續發展與突破奠定良好的環境基礎。
機器視覺系統相關政策
資料來源：中國機器視覺行業發展現狀分析與投資前景研究報告（2023-2030年）
随着工業 4.0 的到來，制造業已經進入了智能化生産時代。傳統的人工生産模式正在被越來越多的自動化生産模式所取代，制造業企業轉型更新的需求迫切，行業對機器視覺産品的整體需求也呈現增加态勢。
作為全球第一制造業大國，大陸正處于制造業轉型更新的關鍵期間，對于提高生産效率、降低成本、提升産品品質的需求日益提高。政策的支援和推動、技術的不斷進步和市場的不斷擴大，勢必會推動大陸機器視覺的快速發展。