智能制造的眼睛，长坡厚雪的机器视觉赛道，6股抢先布局千亿市场

本文首发于微信公众号：概念爱好者

本文完工于：2021年12月8日

前言：《智能制造系列》分享到现在很多领域内的相关行业都已经介绍的七七八八了，今天在介绍智能制造领域的一个行业——机器视觉。

本篇目录

1.事件背景
2.认识机器视觉
3.产业链
4.应用场景
5.行业现状
6.行业前景
7.市场空间
8.小结及相关上市公司

PS：重点内容加粗显示，方便加快阅读

一，事件背景

近日，第四届中国人工智能安防峰会将在深圳拉开帷幕，华为机器视觉副总裁张爱军将在会上发表精彩主题演讲。作为人工智能行业的一个细分赛道机器视觉在智能制造的重要十分突出，从某种程度上来说，机器视觉是智能制造的眼睛，智能制造的大背景将带动机器视觉行业的快速发展。

二，认识机器视觉

机器视觉被称为智能制造的“智慧之眼”，为智能制造打开了新的“视”界，在国内外人工智能企业应用技术中占比超过 40%。根据美国自动成像协会定义，机器视觉是一种应用于工业和非工业领域的硬件和软件组合，基于捕获并处理的图像为设备执行其功能提供操作指导。

三，产业链

1.上游

机器视觉产业链上游由机器视觉零部件和算法软件构成，核心零部件包括光源、工业镜头、工业相机、图像采集卡、算法软件等。在目前的整个机器视觉系统成本构成上，核心零部件及软件开发占据了80%的比例，是产业链中绝对的核心环节，中游的组装集成在产业链中价值占比相对有限仅为 15%。目前国内上游零部件中光源市场已经基本由国产企业占据，但在镜头、相机、图像采集卡和视频分析软件上国内企业与国外先进企业的技术水平仍存在一定距离。

2.中游

中游包括机器视觉整机装备制造商、系统集成商，主要负责软件的二次开发和设备的整机制造；中游企业来看，目前国内中游集成制造商更多以单一行业应用为主，算法以二次开发为主，具备底层算法能力的、可向上游零部件拓展以降低成本的、可向下游更多领域拓展的中游企业在未来市场的竞争力会逐步加强。

3.下游

机器视觉下游为终端应用行业，涵盖电子、半导体、汽车制造、食品包装、制药等领域，应用场景类型众多百花齐放。

四，应用场景

1.3C领域

3C行业是机器视觉最大细分市场，仍具备较大发展前景。消费电子、汽车、食品、医药为我国机器视觉主要应用领域，其中机器视觉在消费电子行业中的应用最为成熟，2019年市场份额高达46.6%。

机器视觉在3C领域需求仍有望持续提升，驱动力包括：

1）3C产品生命周期短，制造商需频繁采购设备，以苹果为例，固定资产支出常年维持较高水平（2019-2020年受贸易摩擦和疫情影响有所下滑），将带动持续的机器视觉需求；

2）3C产品结构趋于复杂化，产线对生产效率和加工精度的要求日益提升，苹果对机器视觉的需求正在由组装厂向模组厂前置，机器视觉在苹果产业链渗透率仍将持续提升；

3）在消费升级的背景下，本土高端智能手机市场正在加速放量，安卓系厂商对加工效率和精度的要求也在持续提升，机器视觉在安卓系产线内的渗透率存在较大提升空间。

2.汽车领域

汽车为另一大机器视觉已成熟应用的行业，单条产线需配备十几个机器视觉系统，主要用于车身装配检测、面板检测、零部件精密测量、缺陷检测、曲面检测和间隙检测等制造流程。新能源整车制造工序更加复杂，所需精密零部件将明显增多，对检测的效率和精准度均提出更高要求；在智能化、轻量化的发展趋势下，汽车行业对机器视觉的需求度有望继续提升。

海外企业正垄断汽车行业的机器视觉市场：以本土龙头奥普特为例，其对汽车行业的营收占比极低，明显低于机器视觉在汽车中的应用占比（约10%），随着本土产品性能的不断提升，存在较大国产化替代空间。

3.物流领域

物流有望成为工业机器视觉另一重要应用领域，主要原因有两点，一是我国物流市场规模大，据国家发改委数据，2020年我国社会物流总额已达到300.1万亿元；二是机器视觉可解决行业发展痛点，人工分拣的效率已远远无法满足市场需求，机器视觉的高效识别优势可以得到充分发挥。

微观层面来看，据康耐视公告数据，2018-2020年康耐视在物流行业的营收分别同比增长50%以上、50%和40%，2020年营收占比上升至20%（2019年为15%），对应营收约1.62亿美元。由此可见，机器视觉在物流行业的发展正处于快速上升期。

4.新能源领域

机器视觉广泛应用于动力电池生产过程中各关键工艺的缺陷检测、尺寸测量和定位。宁德时代等头部客户成立机器视觉部门，有望推动机器视觉在动力电池生产过程中的应用。据不完全统计，宁德时代未投产产能累计已达约535GWh，若假设单GWh产线对机器视觉需求的价值量中枢为700万元，则仅宁德时代未释放的机器视觉订单就达到37.45亿元。

五，行业现状

1.我国机器视觉处在快速发展阶段

国内机器视觉行业处于发展初期，市场规模快速扩张。2011 年-2020 年是国内机器视觉行业的发展初期，自 2019 年开始国内机器视觉产业持续保持 20%-30%增速。根据 CBInsight 数据，2020 年成为继美、日之后的全球第三大市场。

国内机器视觉企业数量不断增加。从国内企业数量来看，2010 年国内机器视觉企业仅有 60 家，伴随国内对自主技术产权的不断研究和在光源、相机等领域的不断摸索，截至2019年国内机器视觉企业数量达到峰值，为 819 家，2020年有所回落下降至 637 家，相比 2020 年已有十余倍的增长。

2.国内市场以产品代理商为主，国际市场以外资企业为主

1）国内市场

国内机器视觉市场以外资品牌为主，国际品牌达 200 多家，近乎是内资品牌的 2 倍。同时，我国机器视觉行业主要以产品代理商和系统集成及设备制造为主，底层开发商较少，自主研发能力不足，更多是进行二次应用开发。截至 2020 年国内机器视觉各类产品代理商超过了300 家，专业的机器视觉系统集成商 100 多家。

2）全球市场

从全球市场来看，由于中国机器视觉行业起步较晚，国际机器视觉市场主要被美国和德国占据，占比分别达到 29.76%和 24.5%，尤其在机器视觉底层核心零部件方面，目前仍以外资品牌为主，国内本土销售自有产品的企业相比国际知名品牌技术积累还相对薄弱。

六，行业前景

1.机器视觉国产替代空间广阔

机器视觉赛道坡长雪厚，国内渗透率水平仍偏低。根据机器视觉产业联盟预测，国内机器视觉市场规模自 2021 年起将保持年均 27%左右的高速增长水平，预计到 2023年国内机器视觉市场规模将接近 300 亿元。同时，近年来，我国工业企业技术改造支出逐步增加，2016 年全国技改投资经费支出仅为 3000 亿元，2016 年至 2019 年期间年均复合增长率达 3%，持续保持稳健增长。

2.新能源汽车成为机器视觉主要增长点

在汽车生产领域，至少上百个环节均存在应用机器视觉进行检测、定位和测量的需求，机器视觉应用需求十分广泛。同时，2021 年 8 月，我国新能源乘用车销售 30.4 万辆，渗透率即已达到了 20%，我国新能源汽车保有量持续快速增加，对应机器视觉市场需求空间较大。

同时，由于电池占据新能源汽车总成本的 40%-50%，电池的电极检测、电极片距离测量、封盖焊接引导和检测、软包表面检测、光学字符识别等均需要用到机器视觉技术，以保证电池的高性能和大容量。目前应用机器视觉进行检测的一条产线需要配备十余个机器视觉系统，整体来看，新能源汽车快速放量带来的装配检测和电池检测是机器视觉未来主要增长点。

3.智能工厂、数字化转型成为工业机器视觉重要支撑，需求不断上升

在国家政策的不断鼓励和支持下，多地结合自身产业特点出台相关的政策。上海、浙江、山东等地出台了与战略性新兴产业、智能工厂、数字化转型、智能制造产业升级相关的政策，用以支持以工业机器视觉为代表的智能制造细分领域发展。

机器视觉主要下游应用行业增速明显，2020年在疫情影响下，工业机器人、集成电路产量增速仍达到了20.7%和29.6%。2021年上半年新能源汽车、工业机器人、集成电路产量同比分别增长205.0%、69.8%、48.1%，两年平均增速均超过30%。供需两端稳步增长，机器视觉需求有望释放。

4.技术升级是机器视觉行业发展的核心驱动力

技术升级带来的降本增效，是机器视觉行业发展的核心驱动力。从行业发展内部来看，技术升级带来的降本增效才是驱动企业使用机器视觉取代人工的核心驱动力。从全球机器视觉相关专利数量数量来看，截至 2019 年全球机器视觉累计专利数量达8.6 万项，2010-2019 年期间新增专利数量同比增速持续保持正增长，2017-2019 年期间新增专利数量保持在 17%左右的增速水平。

目前 G3 已经发布多项标准，对于通用、安全与可靠性，器件、接口与测试，验收与测评，工业互联等方面均已明确相关的技术标准，有利于国内机器视觉在良性发展轨道中不断成长。

七，市场空间

我国机器视觉行业仍有较大的成长空间，是黄金成长赛道。人口老龄化+人工成本提升+机器视觉先天优势+政策扶持智能制造给我国机器视觉行业持续发展提供重要驱动力，而下游不断成熟的机器视觉产品技术以及持续的国产化趋势反过来又给我国机器视觉行业发展提供了重要支撑。

根据中国产业信息网预测数据，2023年我国机器视觉行业规模有望达到197亿元，2019-2023年CAGR高达17.6%，整体仍将保持较高增速。

八，小结及相关上市公司

小结：总的来说与欧美发达国家相比我国机器视觉行业发展程度还较低，不过发展速度较快，未来市场需求会不断扩张，机器视觉作为长坡厚雪赛道，具备较好的成长性和较强的盈利能力。而且作为技术密集型产业，未来随着科学技术的不断进步，机器视觉行业的发展会呈现出一种更加有利的势头。

相关上市公司：

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后记

本篇也是我「智能制造系列」的最新一篇，目前更新进度如下：

以上是我自己研究的方向和思路，也就是和大家一起分享下。

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