冶金 1756-DHRIO 高负载启动

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中国机器视觉行业紧追海外脚步，随着场景应用扩大不断促进行业发展

机器视觉的发展史可追溯至20世纪60年代末，中国相较于海外发展起步晚，直到90年代中后期才开始有初步探索应用。

中国工业机器视觉可分为四个阶段：当前处于第四阶段。随着行业深度及广度应用的快速发展，广度是指2D技术向3D技术的递进，深度是指算法层的深度应用、深度学习。

国家和地方层面的政策支持为工业机器视觉的发展起到强大助推作用

从国家政策层面看：机器视觉作为新一代感知技术的发展，以固有优势扎根，借助利好的宏观环境和政策环境蓬勃发展。从地方政策层面看：“十四五”期间，中国各省市提出了机器视觉行业的发展目标，推动智能工厂建设的相关政策多集中在江浙沪地区，布局智能机器人规模化生产，带动机器视觉发展的政策多在北京、广东等地。

工业视觉作为成熟领域，国产化需求将推动中国工业视觉的快速发展

当前中国对于机器视觉的潜在市场需求巨大，应用需求空间广。工业自动化市场规模也在逐年扩大。数据显示，2015年到2020年工业自动化规模由1405亿元增长至2073亿元。2021年我国自动化及工业控制市场规模也已增长至2530亿元，同比增长22%。

机器视觉软硬件技术不断取得突破，以工业相机、图像采集卡、光源及图像处理软件为核心的视觉产品日益完善，成本也在继续下降，促成了工业视觉水平的加速发展。

国产化进程加速，自主产品销售占比持续提升。自主研发产品比例不断扩大。2019-2021年，自主产品销售额从85.9亿元增长至134.7亿元，CAGR达25.2%。当前国产机器视觉的市场主要集中于2D技术领域的市场，3D技术领域的80%以上市场份额依旧被国外企业所占领。

机器视觉产业链上游以相机、镜头等为主，中游以系统集成商为主，下游以行业应用为主

从机器视觉产业链角度来看，机器视觉行业产业链环节较长，上游由机器视觉系统硬件和软件算法构成，中游为设备商和系统集成商主要负责软件的二次开发和设备制造，下游应用场景和行业广泛。当前行业应用热度较高的集中在：3C电子、锂电、光伏、半导体等行业。

机器视觉四大解决方案在各行业场景的应用边界逐渐趋于模糊

工业机器视觉的场景应用可分为：识别、测量、定位、检测功能。目前应用较多的场景主要为视觉检测与视觉引导。

由于工业机器视觉的应用场景较为碎片化，在生产制造中对于场景的应用存在着多场景、重复性的特点。亿欧智库认为，由于工业机器视觉各个应用场景的边界趋于模糊，在这里将工业机器视觉分为四大解决方案类型。当前机器视觉主要涉及行业为3C电子、锂电池、光伏、仓储物流、医疗、重工与金属加工、轻工业、汽车与半导体等。

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