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1、工业面扫描相机行业发展概况一、 我国机器视觉行业市场规模随着工业自动化技术的不断发展，机器视觉在工业领域的应用越来越多。从全球市场来看，MarketsandMarkets数据显示，2021年全球机器视觉市场规模约为804亿元，同比增长1215%。GGII预计至2025年该市场规模将超过1200亿元。2022年至2025年复合增长率约为13%。随着全球制造中心向中国转移，中国已成为国际机器视觉厂商的重要目标市场。2021年，国内3C电子、新能源、快递物流等行业的蓬勃发展拉动了相关企业的扩产需求，机器视觉需求增长明显。GGII数据显示，2021年中国机器视觉市场规模13816亿元（该数据未包含自动
2、化集成设备规模），同比增长4679%。其中，2D视觉市场规模约为12665亿元，3D视觉市场约为1151亿元。根据GGII预测，至2025年我国机器视觉市场规模将达到349亿元，其中，2D视觉市场规模将超过291亿元，3D视觉市场规模将超过57亿元。机器视觉广泛应用于3C电子、新能源、汽车、医药医疗、半导体、快递物流等众多行业，在提高生产效率的同时，为我国制造业智能化转型升级提供重要支撑。二、 机器视觉行业国内发展现状根据机器视觉产业联盟（CMVU）在2021年度统计153家企业的样本调查数据，2021年我国机器视觉行业销售额为1638亿元，较2020年增长345%。同时，受益于国家对智能制造
3、产业的政策支持、我国制造业总体规模的进一步扩大以及下游应用行业的不断拓展等因素的影响，2019-2021年期间，我国机器视觉行业的年均复合增长率达到了229%，市场规模持续扩大。未来三年，考虑到宏观经济的复苏回暖、浪潮兴起、行业技术的创新升级以及下游应用领域的进一步延伸等因素，预计我国机器视觉行业发展将进入快车道，行业规模将从2022年的2151亿元增长至2024年的4036亿元，实现年均370%的复合增长。从企业数量来看，虽然我国机器视觉行业起步较晚，但近年来，随着我国陆续出台一系列相关政策对智能制造、机器视觉行业的鼓励和支持，进入相关领域的企业数量不断增多。根据前瞻产业研究院数据，在201
4、7-2020年期间，每年新增企业数量均超过600家。其中，2019年新增企业数量达到峰值819家，2020年受新冠疫情的影响，行业内新增企业数量稍有回落，但仍达到637家。目前，我国各种类型的机器视觉企业已累计超过4，000家。此外，据机器视觉产业联盟（CMVU）的调查数据显示，进入中国的国际机器视觉品牌已超过200家。从产品类型来看，根据机器视觉产业联盟（CMVU）的分类，我国机器视觉行业主要的产品/服务包括系统、组件和服务三大类。其中，机器视觉组件包括光学元件及镜头、2D相机（面阵相机）、照明光源或其他结构光源、3D相机/3D采集设备、工业线扫描相机、图像采集卡、视觉软件（单独销售的产品）
5、、接口及其他组件等。据机器视觉产业联盟（CMVU）2021年度对153家样本企业调查数据统计，2019-2021年，机器视觉组件销售额从673亿元增长至980亿元，年均复合增长率为207%，虽占行业销售额比例从620%略微下降至598%，但仍占据整体销售额的一半之多，是我国机器视觉细分行业产值规模最大的市场。其中，2D相机（面阵相机）的销售额占比为127%，是机器视觉组件大类中的第二大细分市场，且2019-2021年销售额同期年均复合增长率达到394%；工业线扫描相机的销售额占比为49%，若将工业线扫描相机与面阵相机统一划分为工业相机的统计口径来看，2021年工业相机产品的销售额占比为176%
6、，俨然已成为机器视觉组件的第一大细分市场；此外，2021年我国图像采集卡的销售额占比为46%。进一步来看，通过将2021年我国机器视觉行业整体销售额1638亿元乘以相应细分产品占比数据，即可得到2021年我国工业相机产品的销售额为2883亿元（面阵相机销售额2080亿元，工业线扫描相机销售额803亿元），图像采集卡的销售额为753亿元。此外，受到机器视觉产业联盟（CMVU）2021年度调查数据仅为153家样本数量的限制，叠加这部分因素的影响，因此，2021年我国机器视觉行业中关于工业相机、图像采集卡的实际销售金额将进一步放大。三、 机器视觉行业面临的机遇与挑战（一）机器视觉行业面临的机遇1、机
7、器视觉行业国家政策鼓励行业为机器视觉行业，应用于智能制造的各个领域。近年来，国家为了大力支持和鼓励智能制造产业的高质量发展，先后颁布了一系列的鼓励及支持政策。其中，2021年12月，工信部、发改委等八部门发布的十四五智能制造发展规划中提到深入实施智能制造工程，着力提升创新能力、供给能力、支撑能力和应用水平，加快构建智能制造发展生态，持续推进制造业数字化转型、网络化协同、智能化变革，构建虚实融合、知识驱动、动态优化、安全高效、绿色低碳的智能制造系统。2021年8月，国资委召开会议，强调要把科技创新摆在更加突出的位置，针对工业母机、高端芯片、新材料、新能源汽车等加强关键核心技术攻关。2021年3月
8、，第十三届全国人大第四次会议发布的中华人民共和国国民经济和社会发展第十四个五年规划和2035年远景目标纲要中提到培育壮大人工智能、大数据、区块链、云计算、网络安全等新兴数字产业，提升通信设备、核心电子元器件、关键软件等产业水平。这些政策的颁布为智能制造在我国的发展树立了鲜明的发展方向。整体来看，智能制造对设备的精度、速度、环境适应性等条件都提出了更高要求，这种要求也是机器视觉行业发展的驱动力。智能制造行业中关键技术领域的提升离不开机器视觉，核心产品的创新也离不开机器视觉，机器视觉作为智能制造的眼睛，为其提供强有力的技术支持，也为其进一步发展营造一个有利的客观环境。此外，自动化设备作为机器视觉产
9、品的重要载体，机器视觉系统为这些自动化设备收集、理解应用信息提供了一个主要途径，自动化智能设备只有在仔细分析及评估这些信息后，才能触发相应机器设备进行可靠的、有智慧的、甚至自主的行动。因此，随着中国制造2025战略的推进，我国工业制造领域的自动化和智能化程度的加深，机器视觉将得到更广泛的发展空间。2、机器视觉行业提供巨大发展潜力一方面，由于我国国内机器视觉企业起步时间较晚，在技术方面的实力有待提升；另一方面，国内很多终端用户出于使用习惯和安全性考虑，通常会要求设备制造商采用进口或国际品牌产品，使得国际品牌机器视觉企业在我国市场上仍旧占据优势地位。但近年来，随着中美贸易战、新冠疫情等不确定性事件
10、频发，国内装备制造企业在采购海外品牌产品时，会发生交货周期长、售后服务不及时等问题，从而在一定程度上影响这些企业的交付进度，令企业蒙受损失。未来，随着国内机器视觉相关企业研发技术水平的提高、国产品牌智能制造设备商实力的增强，国产品牌机器视觉企业可以利用更为先进的生产制造技术不断加快产品更新换代的速度。同时，国产品牌企业还可以利用自身更便捷、灵活、及时的服务特点，在稳固占据机器视觉核心部件中低端市场的优势地位的基础上，加速抢占高端机器视觉部件市场，从而获得更大规模的发展空间。3、机器视觉行业下游需求持续旺盛目前，机器视觉已应用在国民经济的众多行业中，根据机器视觉产业联盟2021年度对153家企业
11、调查的数据统计，我国机器视觉应用以制造业为主，2021年销售额占比为798%，其中又以电子行业、新型显示、汽车、电池等行业为主。同时，在全球疫情爆发的大背景下，生物医药、交通运输、智能制造等领域对机器视觉的需求量大增。预计未来，得益于我国经济快速回暖、城镇化进程的加速、居民生活水平的进一步提高，机器视觉行业的主要下游应用领域将继续保持较快增长。下游应用行业规模的扩大以及智能制造的推进，将会吸引更多行业引入机器视觉参与生产制造。同时，随着技术的进步和经济的发展，一些新兴产业的兴起，也有望进一步拓展机器视觉的市场空间。纵向上，机器视觉在现有领域的深度拓展将带来新的行业增长。机器视觉在各行业的初始应
12、用往往配置在要求较高的生产环节的检测中。随着机器视觉技术的普及、成本的下降，机器视觉在生产环节中的应用逐渐得到深化，充分发挥除机器视觉定位、测量和识别之外的复杂检测功能。以手机的生产制造为例，机器视觉从最初只应用在个别关键环节的检测中，发展到如今，已经几乎应用在从零部件到模组再到整机等各个生产环节，参与从零部件到整机装配的手机制造全工艺流程。类似手机行业的这种深化过程，将会出现在其他行业中，从而进一步扩大机器视觉的行业应用市场空间。（二）机器视觉行业面临的挑战1、机器视觉行业起步较晚，基础相对薄弱机器视觉行业在我国起步较晚，目前，国内专注于机器视觉领域的相关企业规模普遍偏小，相关产品质量有待提
13、高及进步，导致产业链整体基础较为薄弱。2、机器视觉行业高端技术研发人才不足近年来，我国机器视觉行业虽然在飞速发展，但行业内国产品牌企业主要在中低端市场相互竞争，无法通过品牌溢价获得高额利润，使得企业难以提供充足的资金对相关技术的创新及人才的培养。另一方面，高校等科研机构与机器视觉行业相关的光学、算法等复合型人才的培养不仅需要大量的理论知识学习，还需要在实践生产中进行探索研发，而行业内企业难以提供合适、完善的实践环境。因此，我国在机器视觉领域的高端技术研发人才存在大量缺口，难以为行业提供充足的人才资源，将对行业的未来发展构成一定的挑战。3、机器视觉行业供应链安全的不确定性，制约发展速度我国在图像
14、传感器、处理器相关领域的发展还有待完善，因此相关原材料的需求主要依赖于进口。未来，随着全球贸易不确定性对供应链安全保障的影响，将会对行业快速发展形成一定的挑战。四、 中国机器视觉行业前景预测机器视觉虽然只有几十年发展时间，但随着全球新一轮科技革命与产业变革浪潮的兴起，机器视觉行业顺势迎来快速发展。机器视觉的应用已经从最初的汽车制造领域，扩展至如今消费电子、制药、食品包装等多个领域实现广泛应用。从产业发展生命周期来看，国际机器视觉产业已经处于成熟期，预期未来几年内，欧美日机器视觉技术仍将不断有创新，国际机器视觉市场有望保持现有市场规模，并继续增长。国内机器视觉产业目前还处于成长期，从近几年的情况
15、来看，我国机器视觉产业已积累足够技术、市场、行业经验，已步入快速发展阶段。机器视觉产业链主要由上游原材料零部件、中游装备制造以及下游终端应用行业构成。从深度来看，机器视觉的应用覆盖产业链的多个环节。以手机的制造为例，机器视觉可应用在结构件生产、模组生产、成品组装、锡膏和胶体的全制造环节，例如IPhone生产全过程就需要70套以上的机器视觉系统。从广度上看，机器视觉的下游行业众多，包括汽车、3C电子、半导体、食品饮料、光伏、物流、医药、印刷、玻璃、金属、木材等。近期工业自动化中机器视觉技术的发展不断更新迭代，使得其在智能制造中的地位也是日渐突显，推动了工业自动化、人工智能、智能制造等行业的进步，
16、为各个领域都带来更强劲的发展动力。随着工业40时代的到来，机器视觉在智能制造业领域的作用越来越重要，机器视觉是一门学科技术，广泛应用于生产制造检测等工业生产制造领域，用来保证产品质量、控制生产流程、感知环境等，也是集成自动化解决方案的核心构成要素。机器视觉的这种不断增长的扩散正在与将工业系统连接到物联网（IoT）的趋势融合。随着传感器变得越来越智能化（部分地由支持的计算机视觉算法驱动），因此生成的数据为工业系统的运行提供了宝贵的见解。反过来，这又开辟了监视设备的新方式，将自主机器人系统（如无人机）连接到物联网基础设施。目前，国内机器视觉主要竞争企业包括Keyence（基恩士）、Cognex（康耐视）、TeledyneDalsa、Basler、海康机器人、华睿科技、大恒图像、奥普特、合肥埃科光电等。机器视觉是人工智能正在快速发展的一个分支，不同权威机构对机器视觉的定义略有差异，但简单说来，机器视觉就是用
