报告发布方：中金企信国际咨询《专精特新&单项冠军-全球及中国机器视觉市场占有率认证报告（2024）》

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一、机器视觉行业运行现状：机器视觉率先发生和发展在基础科学和技术水平领先的北美、欧洲和日本等发达地区，在全球的发展历史不过半个多世纪。虽然发展时间较短，但在全球范围，以技术革新速度和工业发展之有利形势，机器视觉行业获得了快速的发展。

我国机器视觉行业启蒙于20世纪90年代，从代理国外机器视觉产品开始，经历了启蒙阶段、初步发展阶段，目前正处于快速发展阶段。进入21世纪后，少数本土机器视觉企业才逐渐开启自主研发之路。本世纪10年代左右，伴随我国经济的发展、工业水平的进步，特别是3C电子、锂电行业自动化的普及和深入，本土的机器视觉行业获得了空前的发展机遇。

二、机器视觉市场运行现状：目前，中国已经成为全球制造业的加工中心，中国正成为世界机器视觉发展最活跃的地区之一，应用范围涵盖了包括3C电子、锂电、汽车、半导体、光伏等国民经济的各个领域。2024年3月5日，李强总理在作政府工作报告时强调，应“大力推进现代化产业体系建设，加快发展新质生产力”。新质生产力是创新起主导作用，摆脱传统经济增长方式、生产力发展路径，具有高科技、高效能、高质量特征，符合新发展理念的先进生产力质态。机器视觉技术被视为新质生产力的重要组成部分，是实现生产力质变的关键技术之一。

在工业自动化系统中，机器视觉技术承担着感知入口、数据承载和行业大脑的角色，是推动制造业高质量发展的核心动力。它不仅提高了生产效率，推动了产业变革，还促进了智能视觉产业的发展，成为新质生产力的重要驱动力。智能视觉产业作为新质生产力发展的重要赛道，其发展具有广泛性、融合性、高附加值和战略性等特点，为经济增长提供了新的动力。因此，机器视觉技术在新质生产力中具有重要的地位和作用。随着技术的不断进步和应用领域的不断扩大，机器视觉技术在新质生产力中的作用和地位将更加突出和重要。

2018-2023年中国机器视觉行业市场规模现状分析

数据整理：中金企信国际咨询

根据统计数据显示，2023年中国机器视觉市场规模216亿元（该数据未包含自动化集成设备规模），较上年增长26.57%。预计2025年该市场规模达到350亿元。机器视觉行业属于技术密集型行业，跨越多个学科和技术领域，需要在包括成像、算法、软件、传感器等领域积累大量的技术，需要持续的大量研发投入。因此，较高的技术门槛对潜在的市场进入者构成了壁垒。

三、机器视觉产业发展机遇分析：2024年，国际和地缘冲突持续，世界经济预计仍将处于整体增长疲软、区域间分化的形势。受整体世界经济局势及扩产周期的影响，我们预计下游行业资本支出投入仍将处在疲软区间。但国内企业仍然非常看好机器视觉行业的长期发展：

1、中国企业出海，带来海外市场的发展机遇：全球产业链、供应链体系重构的大时代背景，给国内企业的发展带来了一定的困难，但也同时带来了相应的机遇。国内的新能源、消费电子等行业的头部公司均在积极推进国际化战略，通过投资、合作等方式，寻求产能在全球范围内的落地。与之相应的，国内的成熟工业自动化产品，也在这个过程中走出国门，服务新形势下的全球产业链。

2、技术驱动下行业边界的拓宽：回顾行业发展历史，3D视觉等技术在机器视觉领域的应用，已经证明了新技术对行业边界拓展的作用。未来大模型等工业AI技术领域在机器视觉行业的落地应用和完善将进一步拓宽行业边界。

例如，锂电池极耳区域出现的缺陷类型复杂多样，位置随机，而且一些细微瑕疵与极耳背景颜色差异微乎其微，造成难以精确提取缺陷特征，其视觉检测成为行业难点之一。

3、工业自动化领域的持续国产替代，是机器视觉未来几年的行业机遇：

（1）机器视觉软件系统的国产替代：机器视觉的软件系统是整个机器视觉产业链上，国产化程度相对较弱的领域。海外品牌仍长期占有一定的竞争优势。随着整体视觉技术的进步，国产视觉软件系统在更多应用场景的实践验证，软件系统的国产化将为行业带来充分的增长空间。

（2）工业自动化设备在更多行业领域的国产替代：机器视觉是工业自动化、智能化设备的重要组成部分，其发展进度与设备本身的国产化程度高度相关。消费电子、锂电等行业设备国产化带动视觉市场的高速发展已经印证了这一点。目前在汽车、半导体等行业的高端设备方面，国产化率还有较大空间，也留给了机器视觉行业更多的发展机遇。

四、机器视觉产业发展前景：2023年，机器视觉行业经历了显著的技术革新、产业升级以及新业态和新模式的涌现，这些变化为行业的未来发展奠定了坚实的基础。以下是对2023年机器视觉行业新技术、新产业、新业态、新模式的发展情况以及未来发展趋势的详细分析：

（1）新技术发展：机器视觉技术，通过光学成像与算法分析，赋予自动化生产设备视觉与处理能力，实现识别、测量、定位与检测等功能。随着智能制造技术逐渐普及，自动化生产企业需要更加精准有效的质量检测、增强处理、尺寸测量、溯源分析等视觉功能，提升现有生产工艺流程。相应地，机器视觉系统要具有更精准、有效的视觉分析功能。相关企业围绕如何让机器“看得清”和“算得准”两方面提升视觉系统的性能。

①高精度成像：高精度成像技术，作为机器视觉领域的核心驱动力，近年来在新能源锂电池检测、3CAOI等多个工业领域中展现出了重要的应用价值。随着智能制造和工业自动化的深入发展，对高精度成像的需求不断上升，推动着高精度成像技术的持续进步与创新。

在光源技术层面，新型光源类型的不断涌现、波长覆盖范围的逐步扩大以及光源布局的创新设计，为高精度成像提供更为丰富和灵活的选择。在镜头和相机方面，提供更高分辨率的产品是行业持续的发展方向和目标。

新能源锂电池检测领域，新能源锂电池作为电动汽车、储能系统等领域的核心部件，其质量和安全性至关重要。高精度成像技术在锂电池检测中发挥着关键作用。例如，在锂电池的焊接质量检测中，通过高分辨率的相机和镜头，可以精确捕捉到前工序中的针孔、焊坑、毛刺等微小缺陷，确保质量的可靠性。此外，在锂电池中段焊接、包装工艺的电芯表面缺陷检测中，成像技术能提升翻折、划痕、褶皱等缺陷形态，提高视觉分析效果。同样的，高精度成像技术在3C电子产品的AOI质检场景能精准获取到压伤、破损、色差等不良形态特征。

相比于2D视觉感知，3D视觉感知在弱光照条件限制下能获取空间高度信息，且具有更高的稳定性、适应性。基于AI技术，通过对2D、3D多元数据深度融合，使得视觉系统能够更精准地理解并应对复杂多变的工业环境，被广泛应用到生物识别、机器人、消费电子、工业三维测量、汽车自动驾驶等行业，实现工业产品质量检测、高精度定位引导以及物体抓取等任务。例如，高密度电子制造行业中电子零部件尺寸测量，测量精度可以达到亚微米级甚至纳米级。

②智能分析算法：基于传统机器学习和常规图像分析技术的机器视觉系统分析效果已达到性能瓶颈。系统的准确性、鲁棒性、泛化性等方面，很难匹配当前智能制造的需求。尤其是要求极为苛刻的生产工艺流程，例如锂电池质量鉴定，检测要求实现PPM迈进PPB。人工智能(AI)技术井喷式的发展显著提升机器视觉系统分析性能，加快机器视觉向更多行业推广速度。并在以下几个方面变化显著：深度学习技术应用比重逐步提升。深度学习技术的飞速发展，导致其在机器视觉检测领域应用日渐广泛，尤其是背景复杂、成像多样、换型频繁等视觉场景。以锂电池质检为例，叠片、模切、卷绕等工艺，深度学习技术覆盖/替代了这些关键工序中2/3的传统算法，实现高速高精度的质量检测，并将生产良率明显提升。

深度学习的视觉分析算法与柔性生产制造之间的契合度日益增强。主要表现为分析性能显著提升以及学习成本的显著下降。过去，深度学习视觉分析算法模型依赖成百上千张的训练图像，而目前这一依赖程度已大幅降低，仅需几十张甚至几张图像即可。在产品换型时，对于相近的流程工艺，检测模型能够实现一键换型，大大提高生产效率和灵活性。此外，新增或更新训练任务时，模型能够自适应增量学习，训练周期缩短至原来的1/3。在保证性能的前提下，深度学习模型所依赖的计算资源也在逐步降低，部署时从原先的高端显卡逐步过渡到中/低端显卡，甚至可以在CPU条件下进行推理运算。

深度学习与3D视觉感知的有机结合为机器视觉系统带来革命性的进步。基于3D深度学习的系统能够更精准地识别、分类和定位物体，赋能更广泛的工业制造。在产品质量检测领域，通过结合3D视觉和深度学习技术，系统能够获取工件表面的3D形状和表面信息，利用先进的3D深度学习算法精确检测产品缺陷和分类，精准检测出依赖2D视觉难以发现的微弱缺陷。据实际应用数据显示，在知名锂电企业的关键工位，漏检率降低了50%以上。此外，在智能手机摄像头模组的装配过程中，该技术通过高精度的三维扫描和深度学习处理，能够准确获取模组各部件的相对位置，从而指导机器人实现高精度的对齐和固定，有效降低了人工操作引起的误差和不良率。这些创新性的应用既提升了生产效率和产品质量，又为企业带来了显著的成本节约和竞争优势。大模型在机器视觉系统中的应用逐渐展现出巨大的潜力和价值。

2023年4月，Meta发布的分割一切SAM大模型，作为CV技术泛化能力的重要突破，不仅显著拓宽了深度学习的应用边界，还降低了相关技术的使用门槛。在机器视觉领域，基于SAM大模型的应用正日益广泛。例如，对于图像分割任务中通常需要十几秒甚至几十秒才能完成一个目标掩码的像素级精细化标注，人力成本很高。基于改进的SAM算法，不仅显著提升分割任务的标注质量，而且标注速度提升3倍以上。在工业制造缺陷检测应用中，基于SAM的检测模型能够精准识别各种困难缺陷，如狭长划痕、模糊污渍、微小破损等。基于SAM研发出针对特定应用场景的行业大模型，在3C、新能源、生物、医学领域取得良好的泛化性和通用性。同时，视觉语言大模型如AnomalyGPT，通过文本提示方式实现少样本甚至零样本场景下的工业异常缺陷检测，展现出显著的迁移泛化能力和少样本学习甚至零样本检测性能。这些技术的发展不仅为机器视觉领域带来了新的增长点，也为相关企业提供了转型升级的重要机遇。

（2）新产业、新业态发展：机器视觉系统的通用性和泛化性正日益增强，为多个生产行业提供了更为精准、灵活的视觉解决方案。标准化和平台化的视觉成像方案正在成为一种明显的发展趋势，这不仅有助于降低技术应用的门槛，还能显著提高应用的效率。随着自适应视觉分析算法的不断优化，机器视觉系统正展现出更强的兼容性，能够更好地满足不同行业的特定需求，为企业提供更低成本、更便捷灵活的定制化服务。在视觉行业的领军企业中，由于多年的行业积累、强大的研发实力以及丰富的行业经验，这些企业正在持续推出针对特定行业和场景的创新性视觉解决方案。以新能源锂电池前工序的缺陷检测为例，这些头部企业使用的方案已经能够覆盖多个工艺流程，实现数十种生产缺陷的稳定检测，无需额外训练，极大地提高了生产效率和质量。这些优势使得视觉行业头部企业在市场竞争中占据有利地位。

五、产业未来发展趋势分析：过去几十年中国制造业发展取得了显著成就，规模体量跃居世界首位。与此同时，国际制造业竞争的加剧进一步凸显了我国制造业智能化转型升级的紧迫性。智能制造是制造业转型升级的关键所在，它融合了信息技术、自动化技术和人工智能等前沿技术，推动生产过程向智能化、数字化和网络化方向迈进。

机器视觉系统作为智能制造的重要一环，其高精度尺寸测量、精确引导定位、自动化品质检测、智能化识别判断等独特优势，使其成为制造业转型的关键技术之一。通过实时获取并分析生产现场的各种数据，如产品外观、尺寸、位置和缺陷异常等，从而实现异常检测、故障预测和流程优化等功能。此外，机器视觉系统不仅能精准发现当前机台的缺陷，更能通过多工序多机台的协同分析，实现整个制造环节缺陷异常的溯源，及时揭示潜在问题并进行精细化调控。这种能力不仅增强了生产过程的可控性和稳定性，还有效降低了生产成本，提高了生产效率。随着技术的进步和行业的需求变化，我们预计机器视觉行业在以下方面继续发展：

①成像技术：分辨率持续提升，从单一光谱到多/高光谱发展:随着检测和识别对象的品质要求愈发严苛，对成像的分辨率持续提升，并对光源、镜头和相机的成像能力给出了更高的要求。

镜头：成像镜头产品类型的由中大视野拓展到中小视野的高精度检测应用。微距定焦镜头，高倍率大靶面远心和线扫镜头及高倍率工业显微镜将在不同的应用领域发挥重大作用。

光源：随着机器视觉在各个行业的应用日益广泛，对于目标物体的特征分析需求也变得越来越复杂。单一光谱的光源往往只能提供有限的信息，例如物体的外观、形状等。多光谱技术能实现对不同波长光谱信号的采集，从而得到高分辨率的多/高光谱的图像信号，实现目标高维信息参量获取，这种技术大大简化了视觉系统的光学部件复杂性，同时也推动了机器视觉实现目标的多种特征分析。从单一光谱到多/高光谱的转变，不仅提高了机器视觉系统的信息获取能力，也扩展了其在各行业的应用范围。随着技术的不断进步，机器视觉系统将会变得更加智能和高效。

相机：

a.智能化：随着人工智能和嵌入式系统技术的发展，机器视觉工业相机将变得越来越智能。这包括集成AI模块以实现图像处理和深度学习算法，实现边缘智能，能够同时胜任图像采集与数据处理工作。此外，智能工业相机还将利用更多的板载智能或更智能的嵌入式技术来发展。

b.模块化：机器视觉工业相机的系统模块化也是一个重要的发展趋势。将光源、电源、控制模块甚至一些传感器集成到整个系统的软硬件中，这样应用起来更加方便，系统的稳定性也更高。这种模块化设计使得相机能够更灵活地适应各种应用场景。

c.特定应用和单一功能导向：机器视觉工业相机将越来越专注于特定应用和单一功能，以极低的成本，适用于各行各业的应用场景中。例如，某些工序检测内容固定，只需要通过较少的硬件设备和软件算法就可完成目标的工作，比如条形码的读取、识别某些特征是否存在等。

d.高精度和高自动化：随着工业生产对高精度和高自动化的需求增加，机器视觉工业相机也将向更高精度和更高自动化的方向发展。这包括提高相机的分辨率、动态范围、色彩准确性等性能，以及实现更复杂的图像处理和分析算法。

②3D成像和检测技术：高精度重建和特征融合：随着信息技术的快速发展，计算机视觉3D技术已经应用到了诸多领域，推动了虚拟现实（VR）、增强现实（AR）等技术的不断进步。3D视觉技术变得越来越重要，它提供了比2D更加丰富的图像信息。

3D视觉作为机器视觉的重要组成，可以真实还原出物体的三维信息，更好地满足对于高精度定位、抓取、检测等场景的需求，填补了2D视觉的应用空白。近年来，线扫3D产品不断改进硬件技术，优化光路设计，持续推出精度更高、速度更快的产品，专注满足3C电子、锂电、汽车、半导体、光伏等行业视觉应用。结构光3D产品在3D图像处理技术上取得重大成效，解决边缘不清晰、环境干扰等技术难点，在器件装配、物流运输行业取得重大突破。未来，3D视觉技术将持续创新，助力机器视觉实现更智能、高效的市场应用。

③视觉算法和软件技术：深度学习与多模态融合：机器视觉技术正在从单一的视觉模态向多模态、跨模态方向升级。随着人工智能技术的快速发展，尤其是大模型的成功应用，机器视觉系统正逐渐融合图像、点云、时序、文本、语音等多模态信息，使其更接近人类的感知和认知方式进行视觉分析。在制造过程中，产品表面的瑕疵、异常、尺寸不符等缺陷检测一直是难点。传统的机器视觉系统主要依赖视觉图像作为信息输入，但在某些情况下难以精准检测所有缺陷。例如，对于需要触感才能准确鉴别产品表面质量的情况，通过结合触觉传感器感知产品的物理特性，可以实现更全面、精准的缺陷检测。此外，声音也是一种重要的信息源，通过分析生产过程中的声音，可以及时发现设备的异常情况，如轴承的磨损、电机的故障等。这种跨模态的信息融合将极大提升工业生产的智能化和自动化水平。

深度学习在机器视觉领域的广泛应用正推动工业制造行业的智能化进程。当前，机器视觉底层模型展现出大模型与小模型并存的态势。大模型凭借强大的泛化能力，在跨领域迁移学习上表现卓越；然而，针对特定行业或场景的视觉分析任务时，大模型往往需要进行自适应微调，这导致其实施代价高昂，具体表现为，训练周期长且依赖大量计算资源，推理成本高、速度慢且硬件依赖性强。相对而言，小模型在特定任务上展现出高效性，其训练周期短、推理速度快且硬件依赖程度低，更适合工业质检和设备预测性维护等场景。值得一提的是，大模型的高质量图像生成能力为小模型的训练提供了丰富的数据支持，进一步提升了小模型的检测能力和通用性。未来，大模型与小模型的有机结合将在工业制造场景下发挥更大价值，为工业智能化提供更加全面、精准的技术支持。