在當前新一輪AI和人形機器人加速爆發背景下，機器視覺作為產業鏈核心環節迎來風口！
機器視覺可以視為機器的眼睛與大腦的完美結合，為機器人賦予視覺感知能力的系統。
機器視覺不僅負責接收視覺資訊，更關鍵的是對這些資訊進行高效處理，從而為機器人提供有價值的數據支持。
GGII預測，到2025年，中國機器視覺市場規模將達到469億元，其中2D視覺市場規模將超過360億元，3D視覺市場規模則將突破100億元。
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機器視覺行業概覽
機器視覺這一綜合性的工業套用系統整合了光學、機械、電子、計算及軟體等多元化技術。透過捕捉電磁放射線的時空模式，機器視覺能夠自動獲取目標物體的影像，並對這些影像進行深入分析與處理。
機器視覺在機器人套用尤為重要，特別是在人形機器人領域。作為資訊獲取的主要渠道，機器人視覺對於實作「具身智慧」至關重要。
與汽車視覺相似，機器視覺也需要在不斷變化的環境中實作精細描繪，這對感知單元的效能提出了極高要求。
在套用中，機器視覺主要扮演兩大角色：一是為機器人的動作執行提供即時的視覺反饋，確保其精準無誤；二是為移動式機器人提供導航支持，助其在復雜環境中自如穿行。
考慮到人形機器人內部空間的有限性，其感知單元必須具備高度的整合化設計。
當前，ToF深度相機、結構光技術以及雙目視覺等3D機器視覺解決方案已成為人形機器人機器視覺領域的核心技術。
從各大廠商釋出的產品規格來看，國內機器人廠商普遍傾向於采用以3D網路攝影機為核心的RGB+Depth深度方案，並輔以超音波傳感器、雷射雷達和ToF傳感器等增強感知能力。
相比之下，特斯拉在其機器人視覺方案中僅配置了三個Autopilot網路攝影機，但其強大的演算法，特別是FSD技術，為機器人的數據處理和訊號生成提供了強大支持。
除了機器人領域，半導體行業對機器視覺技術有著剛性的需求。
機器視覺在SMT貼片、AOI/AXI裝置以及連結器檢測中發揮著重要作用。
由於半導體制造對速度和精確性的極高要求，機器視覺在前、中段制程中的精密定位和視覺測量，以及後段制程中的晶圓電氣檢測、切割、AOI封裝和檢測等環節都是不可或缺的技術支持。
機器視覺產業鏈梳理
機器視覺產業鏈上遊，包括視覺軟體及演算法、光學器件、電子器件等關鍵元件的生產與研發。
機器視覺相關的軟硬體部件也是上遊的核心環節。
硬體部份包括光源、鏡頭、工業相機、影像采集卡以及控制器等配件；軟體部份則涵蓋了影像處理軟體和底層演算法平台等構成的機器視覺軟體及演算法體系。
工業相機和影像采集卡在機器視覺器件中占據核心地位，其技術壁壘高且價值量大。
工業相機的價值量遠超鏡頭、光源等其他部件，占比高達52%。這主要歸因於工業相機內部包含的影像傳感器、影像采集卡以及各類芯片的高技術含量和復雜性。
機器視覺產業鏈全景梳理：
資料來源：行行查
中遊作為視覺裝備及方案的提供者，匯集了機器視覺裝置廠商、系統整合商和技術合作夥伴等力量，主要專註於工程構建、算子與功能塊的連線，並透過自主研發和外部協作的方式，為生產制造領域提供相關裝置。
根據中國機器視覺產業聯盟的數據，當前機器視覺行業下遊套用領域主要集中在電子（占比25%）、新型顯示、汽車、電池、印刷以及半導體等行業。
隨著工業智慧制造的不斷升級，機器視覺裝置在各個行業的滲透率有望進一步提高。這將帶動相關核心部件的市場需求迎來新一輪的增長機遇。因此，對於機器視覺產業鏈上的企業來說，持續創新和提升技術水平將是抓住市場機遇的關鍵。
機器視覺產業鏈價值拆分：
機器視覺產業競爭格局和龍頭梳理
從國內機器視覺整體市場來看，內外資品牌的競爭已開始呈現分庭抗禮的局面。
在某些產業鏈環節，國產的份額已領先於外資。
如鏡頭、光源領域，國產代表廠商OPT、東莞RESS、長步道等；相機領域，國產代表廠商海康機器人、華睿科技、大恒影像等。
從內外資品牌份額來看，根據GGII數據顯示，2022年國產品牌機器視覺市場份額占比58%，進口替代行程開始提速。
借助在工業2D視覺中較強的技術和客戶積累，頭部廠商如基恩士、海康威視、奧普特等在此場景中取得較大出貨。
大多數3D視覺國產品牌更多專註於物流、工程機械、金屬加工、3C電子等毛利率較低、對產品精度要求相對較低的中低端場景中。
如梅卡曼德、埃爾森等企業專註於機器人引導型別相機；圖漾科技、海康機器人產品主要套用於視覺定位；深視智慧產品主要套用於精密測量與檢測；盛相科技專註於檢測場景等。部份領先的國內企業，透過提升核心零部件能力，拓展產品線，套用場景持續往高端領域滲透，代表廠商有奧普特、淩雲光、大恒影像、海康機器人等。
結語
機器視覺作為人工智慧和機器人產業鏈中的關鍵組成部份，正日益凸顯其重要性。隨著人形機器人的迅猛發展以及機器換人行程的不斷加速，機器視覺有望迎來廣闊市場機遇。
在人形機器人領域，機器視覺技術是實作精準感知和智慧決策的核心。透過高效的影像處理和分析能力，機器視覺系統能夠為機器人提供準確、即時的環境資訊，使其能夠在復雜環境中自主導航、辨識目標並執行任務。隨著人形機器人在各個領域的套用不斷拓展，機器視覺技術的需求也將隨之增長。
新型演算法和模型的發展使得機器視覺在影像處理、目標辨識、場景理解等方面的能力越來越強大。同時，與深度學習、強化學習等人工智慧技術的結合也為機器視覺帶來了更多的可能性。這些技術的發展將進一步推動機器視覺在各個領域的套用拓展和深化。
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