广东
大家好，我是小胡。这是我们专栏具身智能系列的第三讲，在前两讲中，我们分析了具身智能行业以及运动控制系统（机器人本体制造），这一讲主要跟大家聊聊机器视觉，并分享两家A股相关的公司。
具身智能机器人的技术原理包括交互（决策）、运动、感知三个层级，交互决策对应机器人的“大脑”，包括控制器与AI大模型的融合，运动层对应外骨骼，主要是机器人本体制造，感知层对应人类五官。
人类从外界获取的80%的信息来自于视觉，机器视觉是机器人设备中代替人眼实现高精度检测、识别、测量和定位引导等功能。
从特斯拉人形机器人成本拆解来看，机器人本体约占成本的60%，控制器占比15%左右，视觉传感约25%左右。
根据中商产业研究院的数据，人形机器人与工业机器人的成本对比，传感器的成本仅次于减速器。
现有机器人厂商的感知方案各有不同，比如特斯拉打通FSD自动驾驶，采用纯视觉方案，波士顿动力采用激光雷达+深度相机，小米则采用视觉模组+AI相机。
随着人工智能技术的突破，机器视觉是AI深度学习的应用与技术方向，无论是人形机器人还是智能驾驶都是机器视觉的落地方向之一，机器视觉是AI赋能千行百业的必要前提。
机器视觉行业概况
机器视觉是人工智能领域快速发展的分支，通过光学装置和非接触传感器，自动接收和处理真实物体的图像，获取所需信息或用于控制机器人运动的装置。
机器视觉的核心是通过“机器眼”代替人眼，一个典型的机器视觉系统包含硬件和软件部分，硬件主要有光源、镜头、相机、图像采集卡等，软件包括机器视觉算法、应用软件等。
机器视觉可以代替人眼在多种场景下实现多种功能，但可归类为四种基本功能：识别、测量、定位和检测，检测领域应用占比达到50%，技术实现的难度也最大。
相比较人眼观测，机器视觉在精度、速度、效率、适应性、客观性、可靠性等方面具有明显优势，是工业制造数字化、网络化、智能化未来的方向。
从产业链来看，机器视觉包括底层元件，上游零部件和软件，中游设备制造/系统集成，下游行业应用。
上游零部件和软件的价值量最大，合计占比约80%，装备制造/系统集成价值量占比15%，维护成本5%。
根据亿欧智库数据，22年国内机器视觉市场规模将突破200亿，到2025年预计达到393亿，20-25年复合增速约31%。
机器视觉的应用方向分工业级和消费级，但产业边界趋于模糊。目前制造业是国内应用最大的领域，销售额占比79.8%，消费电子、锂电、半导体、电气/电子是主要应用方向，分别占比21.9%、10.8%、10.4%和6.6%。
在消费电子领域，机器视觉主要用于过程检测、尺寸测量和尺寸全检，随着应用场景由低精度的二维码、字符识别延伸至高精度组装与加工，机器视觉在消费电子行业的渗透率将有望进一步提升。
在动力电池制造过程中，机器视觉应用于关键工艺的缺陷检测、尺寸测量和定位，随着新能源车的快速发展，电池厂扩产刺激机器视觉装备需求。
在半导体领域，机器视觉主要应用于硅片检测分选、晶圆缺陷检测和成品外观检测，尤其是晶圆制造中的检测、定位、切割、封装过程全程都需应用机器视觉技术。
从竞争格局来看，全球市场巨头优势明显，以日本基恩士、美国康耐视、德国巴斯勒为代表，21年三家市场份额合计超过60%。
国内机器视觉行业起步比较晚，本土的机器视觉企业大多属于视觉系统及解决方案集成商，对机器视觉核心零部件的把控能力较弱，全产品线运营能力亟待提高。
虽然20年国产品牌的市占率首次超过外资份额，达到52%，但核心零部件依然需要依靠进口。
比如核心零部件工业智能相机（工业相机+视觉控制系统），康耐视、基恩士占据
