摘要：近年来，中国机器视觉行业市场规模持续扩大。2023年中国机器视觉行业市场规模为185.12亿元，同比增长8.49%。随着电子产业的迅猛发展，机器视觉技术的应用范围正日益广泛和深入。从高精度的打标、切割、雕刻到复杂的焊接工艺，机器视觉技术正助力电子产业实现更高标准的生产效率和产品质量。同时，机器视觉也在新能源锂电、光伏等前沿领域发挥着举足轻重的作用，通过精确的检测和定位，为这些行业带来了更高的生产效率和更低的成本。在AI、自动驾驶、人脸识别等新兴技术的推动下，机器视觉技术的应用场景不断拓展，市场需求持续增长。这些新兴技术不仅为机器视觉行业带来了更多的发展机遇，也推动了整个行业的技术进步和创新。

一、定义及分类

机器视觉是一种利用计算机和相关技术进行视觉信息的处理和解读的领域，它使得计算机能够模拟和理解人类的视觉系统，从数字图像或视频中提取有用的信息。机器视觉主要分为单目视觉、立体视觉和事件视觉。

二、行业政策

1、主管部门和监管体制

机器视觉行业主管部门包括国家发展和改革委员会、工业和信息化部等。上述主管部门通过制定行业发展规划、政策法规等对行业发展方向进行宏观调控，从而对公司所处行业进行宏观管理。

机器视觉行业协会包括中国自动化学会、中国机械工业联合会、中国人工智能产业创新联盟、机器视觉产业联盟、中国仪器仪表行业协会等。其主要职能是引导行业发展、研究行业发展现状、国内外技术的交流与合作、会议展览、新技术培训、向政府提出产业发展建议和意见等。

2、行业相关政策

近年来，中国政府高度重视智能装备制造业及其关键零部件产业的发展，机器视觉作为智能装备的重要组成部分，也受到了政策的重点扶持。2023年12月，国家发改委印发《产业结构调整指导目录（2024年本）》，鼓励互联网+协同设计与制造、机器视觉及智能质检、智能生产排程、预测性维护、智慧库存管理、工业大脑等技术开发及应用。机器视觉技术具有高精度、高效率、高可靠性等优点，在制造业的多个领域都有广泛应用。政策鼓励将促进机器视觉技术在制造业的深入应用，推动企业实现智能化转型和升级，提高生产效率和产品质量，降低生产成本和能源消耗。

三、发展历程

中国机器视觉行业发展主要经历了五个阶段。1999年至2003年的启蒙阶段，中国企业主要通过代理业务对客户进行服务，在服务的过程中引导客户对机器视觉的理解和认知，国内涌现出的跨专业机器视觉人才也逐步掌握了国外简单的机器视觉软硬件产品，并搭建起了机器视觉初级应用系统。

2004年至2007年的发展初期，本土机器视觉企业开始起步探索由更多自主核心技术承载的机器视觉软硬件器件的研发，同时在机器视觉设备和系统集成领域新应用也不断涌现，多个应用领域取得了关键性的突破。

2008年至2012年的发展中期，众多机器视觉核心器件研发厂商不断涌现，一大批真正的系统级工程师被不断培养出来，从相机、采集卡、光源、镜头到图像处理软件，创造出中国制造的产品。

2013年至2020年的高速发展期，机器视觉市场快速发展，企业不断涌现。随后本土厂商陆续实现技术突破，产品日益丰富，中国逐渐成为继美日本之后的第三大机器视觉市场。

2020年至今的深度应用阶段，基于深度学习的2D向3D递进时代，国产化应用需求、自研比例不断提升，机器视觉在下游应用领域市场不断扩大。

四、行业壁垒

1、技术壁垒

机器视觉技术融合了光学、电子、计算机等多个领域的先进技术，需要高度的技术积累和创新能力。在算法设计、图像处理、系统集成等方面，要求企业具备深厚的专业知识和丰富的实践经验。同时，随着技术的不断进步，新的算法和硬件不断涌现，企业需要不断跟进和更新技术，以保持竞争优势。这种高度的技术要求和持续的技术创新需求，形成了机器视觉行业的技术壁垒。

2、人才壁垒

机器视觉技术融合了多种高新技术，对复合型专业人才的要求极高。目前国内相关人才的数量和人员知识结构的不足，都直接影响了机器视觉产品的研发和工业化应用的能力。复合型人才的短缺对进入市场的新企业构成了较高的人才壁垒。由于机器视觉行业属于科技创新型产业，存在跨专业、跨学科、跨领域的特点，对机器视觉算法、光源技术、软件开发等多种高技术领域存在较高的要求。因此，如何加大培养效率及吸引招聘相关领域的人才是机器视觉行业内企业面临的核心问题之一。

3、规模壁垒

机器视觉行业的下游客户涵盖消费电子、汽车电子、半导体、通信设备等多个产品领域，对技术水平要求较高，导致机器视觉企业一般需预先投入大量资金进行产品的研发及生产。为了满足不同客户对设备检测精度及可靠性要求，行业内的生产企业需要针对客户产品质量检测要求投入大量资金研发相应配套的视觉检测设备，对企业的研发能力要求较高。同时，公司的生产能力、经营能力、资源整合能力等均具备一定要求，因此规模亦构成了市场新入者进入该行业的壁垒。此外，由于电子制造业终端及相关组件、电子元器件对生产工艺的精细度及技术含量均要求较高，对相应机器视觉检测设备的专业性要求也同步提高，故下游客户对供应商的选择会较为谨慎，通常需要综合考察供应商的产品质量及稳定性、技术研发能力、品牌形象、管理体系、生产管理流程等多方面因素，因此进入下游客户采购体系需要经历较长时间的考察。

五、产业链

1、行业产业链分析

机器视觉产业链上游主要包括核心元器件的制造和研发，如光学镜头、工业相机、图像传感器（如CCD、CMOS）、光源、图像采集卡等硬件设备，以及图像处理软件、算法软件等。产业链中游为机器视觉生产制造商。产业链下游为机器视觉技术的应用领域，包括消费电子、汽车、半导体、锂电、光伏、物流、医药、食品及印刷等各个行业。

机器视觉行业产业链

光学镜头

希比希(北京)贸易有限公司

理光(中国)投资有限公司

施乃德光学科技(深圳)有限公司

湖南长步道光电科技股份有限公司

工业相机

宝视纳视觉技术(北京)有限公司

索尼(中国)有限公司

康耐视视觉检测系统(上海)有限公司

中国大恒(集团)有限公司

图像传感器

索尼半导体科技(上海)有限公司

上海韦尔半导体股份有限公司

意法半导体(中国)投资有限公司

三星(中国)半导体有限公司

图像采集卡

圆刚多媒体科技(上海)有限公司

研华科技(中国)有限公司

惠州市新启点软件有限公司

海盜船控股(香港)有限公司

上游

基恩士(中国)有限公司

康耐视视觉检测系统(上海)有限公司

苏州天准科技股份有限公司

深圳市深科达智能装备股份有限公司

中游

消费电子

汽车

半导体

锂电

光伏

物流

下游

2、行业领先企业分析

（1）苏州天准科技股份有限公司

苏州天准科技股份有限公司是一家专注于机器视觉领域的高新技术企业，致力于以领先技术推动工业数字化智能化发展。公司的主要产品包括视觉测量装备、视觉检测装备、视觉制程装备和智能驾驶方案等，服务于消费电子、半导体、PCB、新能源、新汽车和智能驾驶等下游行业客户。天准科技具备开发机器视觉底层算法、平台软件，以及设计先进视觉传感器和精密驱动控制器等核心组件的能力。公司自主开发了工业视觉软件平台ViSpec，广泛应用于公司各主要产品，服务于全球5000余家中高端工业客户。2024年一季度，天准科技营业收入为1.93亿元，同比增长6.20%；归母净利润为-0.38亿元，同比下降13.63%。

（2）上海矩子科技股份有限公司

上海矩子科技股份有限公司是一家专注于机器视觉领域的高新技术企业，致力于研发、生产和销售智能设备及组件。矩子科技在机器视觉领域的主要产品包括基于可见光成像技术的自动光学检测设备（AOI）、基于X射线成像技术的3D-CT在线X射线检查设备，以及高端自动化生产设备。这些产品广泛应用于电子信息制造、工业控制、金融电子、新能源、食品与包装、汽车等多个国民经济重要领域。2023年，矩子科技机器视觉设备营业收入为2.40亿元，同比下降28.15%；机器视觉设备营业成本为1.28亿元，同比下降25.49%。

六、行业现状

近年来，中国机器视觉行业市场规模持续扩大。2023年，中国机器视觉行业市场规模为185.12亿元，同比增长8.49%。随着电子产业的迅猛发展，机器视觉技术的应用范围正日益广泛和深入。从高精度的打标、切割、雕刻到复杂的焊接工艺，机器视觉技术正助力电子产业实现更高标准的生产效率和产品质量。同时，机器视觉也在新能源锂电、光伏等前沿领域发挥着举足轻重的作用，通过精确的检测和定位，为这些行业带来了更高的生产效率和更低的成本。在AI、自动驾驶、人脸识别等新兴技术的推动下，机器视觉技术的应用场景不断拓展，市场需求持续增长。这些新兴技术不仅为机器视觉行业带来了更多的发展机遇，也推动了整个行业的技术进步和创新。

七、发展因素

1、机遇

（1）技术进步带来的机遇

随着计算机视觉、深度学习等技术的飞速发展，机器视觉领域正迎来前所未有的技术革新。这些技术进步不仅提升了机器视觉系统的性能和精度，还拓宽了其应用范围。例如，深度学习算法使得机器能够更准确地识别和处理图像数据，从而提高了生产效率和产品质量。此外，传感器技术的提升也为机器视觉系统提供了更多可能性，使得机器能够在更复杂、更精细的环境中工作。技术进步为机器视觉行业带来了更多的创新机会，推动了行业的快速发展。

（2）市场需求增长的机遇

中国作为世界上最大的制造业国家之一，对机器视觉技术的需求日益增长。随着工业自动化和智能化水平的不断提高，越来越多的企业开始意识到机器视觉技术的重要性。从电子信息制造、半导体、汽车等传统行业到新能源、生物医药等新兴领域，都需要应用到机器视觉技术。此外，随着消费者对产品质量和个性化需求的提升，机器视觉技术也在消费品制造领域得到了广泛应用。市场需求的增长为机器视觉行业提供了广阔的发展空间。

（3）政策支持的机遇

中国政府高度重视智能制造业的发展，将机器视觉技术作为推动制造业转型升级的重要手段之一。政府出台了一系列政策文件，鼓励和支持机器视觉技术的研发和应用。例如，通过设立专项资金、提供税收优惠等措施，支持企业开展机器视觉技术的研发和创新。此外，政府还积极推动产学研合作，鼓励高校、科研机构和企业加强合作，共同推动机器视觉技术的进步和应用。政策支持为机器视觉行业的发展提供了有力保障。

2、挑战

（1）技术挑战与研发投入

中国机器视觉行业面临的第一个挑战是技术挑战，尤其是在高端产品和核心技术研发方面。尽管近年来国内机器视觉技术取得了一定的进展，但与国际先进水平相比，仍存在一定差距。高端机器视觉产品的硬件主要依赖进口，如智能相机与传感器的研发，国内在这方面的自主创新能力尚显不足。此外，机器视觉系统中的工业镜头与光源等关键组件的研发也是技术突破的关键点，需要持续的技术创新和研发投入。为了缩小与国际先进水平的差距，国内企业需要加大对机器视觉基础研究和应用研究的投入，提高自主研发能力，开发出具有自主知识产权的核心技术和产品。

（2）人才短缺与培养机制

机器视觉行业是一个高度专业化的领域，需要跨学科的复合型人才，包括图像处理、模式识别、机器学习、光学工程等多个领域的专业知识。目前，国内在这一领域的专业人才相对匮乏，尤其是缺乏具有实践经验和创新能力的高端人才。此外，人才培养机制尚不完善，高校和研究机构在机器视觉领域的教育和培训资源有限，难以满足行业发展的需求。为了解决人才短缺问题，需要加强与高校、研究机构的合作，建立产学研一体化的人才培养体系，同时，企业也应加大对人才的引进和培养力度，通过提供有竞争力的薪酬福利、职业发展机会等吸引和留住人才。

（3）行业标准与市场规范

由于机器视觉行业在中国起步较晚，相关的行业标准和市场规范尚不完善，这给行业的健康发展带来了一定的困扰。一方面，缺乏统一的行业标准，导致产品质量参差不齐，市场竞争激烈但无序，消费者难以判断产品的优劣，影响了行业的信誉和形象。另一方面，市场规范的缺失也导致了一些不正当竞争行为，如低价竞争、知识产权侵权等，损害了行业的整体利益。为了应对这一挑战，需要政府、行业协会和企业共同努力，加快制定和完善行业标准，规范市场秩序，建立公平竞争的市场环境。同时，企业也应加强自律，提高产品质量和服务水平，树立良好的品牌形象，共同推动行业的健康发展。

八、竞争格局

当前，中国机器视觉行业正处于快速发展期，整体市场格局呈现出多元化的发展趋势。一方面，国外龙头企业以其先进的技术和产品在市场上占据主导地位，引领着行业的技术革新和市场趋势。康耐视（Cognex）和基恩士（Keyence）作为全球机器视觉领域的领军企业，以其卓越的产品质量和技术创新，确立了行业内的领先地位。另一方面，中国本土的重点企业正积极响应国家政策的号召，大力发展国产化的智能机器视觉集成产品。这些企业通过技术创新和产品升级，不断提升自身的市场竞争力，努力推动国产机器视觉产品的替代和应用拓展。天准科技、赛腾股份、美亚光电等企业作为行业的中坚力量，构成了行业的第二梯队。此外，还有一部分规模较小的企业，如康鸿智能、超音速等，构成了行业内的第三梯队。此类企业市场额度及营收等维度占比较低，企业发展均处于起步阶段，在宏观政策、下游需求等多方面因素影响下发展空间广阔。

九、发展趋势

1、国产替代率加快

随着中国机器视觉行业的快速发展，国产替代率正逐渐加快。国内企业通过不断的技术创新和产品升级，已经在多个关键技术领域取得了突破，能够提供与国际品牌相媲美的产品和服务。特别是在工业自动化和智能制造的大背景下，国内机器视觉产品的性价比优势逐渐凸显，得到了越来越多下游客户的认可。此外，国家政策的支持和市场的需求也在推动国产机器视觉企业加快研发步伐，提升产品质量和技术水平，进一步加速国产替代的进程。

2、嵌入式视觉应用持续增长

随着智能制造和工业自动化的推进，嵌入式视觉系统因其高效、稳定和易于集成的特点，成为生产线上不可或缺的一部分。这些系统能够直接嵌入到机器或设备中，实现实时图像处理和智能决策，极大地提升了生产效率和产品质量。未来，随着物联网(IoT)、5G通信技术的发展以及人工智能技术的融合，嵌入式视觉将更加智能化，能够执行更复杂的图像分析任务，满足更多场景的应用需求。此外，随着成本的降低和性能的提升，预计嵌入式视觉系统将在医疗、安防、无人驾驶等更多领域得到广泛应用，推动中国机器视觉行业向更广阔的市场拓展。

3、2D机器视觉向3D机器视觉升级

随着工业4.0的深入发展，3D机器视觉以其高精度、高灵活性和立体空间信息捕捉能力，成为推动制造业智能化的关键力量。3D视觉技术能够提供更丰富的数据信息，对复杂物体进行精确的尺寸测量、形状分析和空间定位，广泛应用于汽车制造、航空航天、医疗设备等领域。未来，随着3D视觉技术成本的降低和性能的提升，其应用范围将进一步扩大。同时，深度学习、云计算等先进技术的融合，将使3D机器视觉系统更加智能，能够自主学习和适应复杂多变的工业环境。预计，3D机器视觉将成为中国智能制造领域的重要支撑，推动行业向更高层次的自动化和智能化发展。