機(jī)器視覺(jué)行業(yè)市場(chǎng)結(jié)構(gòu)變化趨勢(shì) 機(jī)器視覺(jué)行業(yè)發(fā)展全景分析

• 2021年10月20日 ZouJunRong來(lái)源：騰訊網(wǎng) 中研網(wǎng) 742 44
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機(jī)器視覺(jué)是人工智能正在快速發(fā)展的一個(gè)分支，不同權(quán)威機(jī)構(gòu)對(duì)機(jī)器視覺(jué)的定義略有差異，但簡(jiǎn)單說(shuō)來(lái)，機(jī)器視覺(jué)就是用機(jī)器代替人眼來(lái)做檢測(cè)、判斷和控制。

機(jī)器視覺(jué)行業(yè)發(fā)展全景分析

機(jī)器視覺(jué)是人工智能正在快速發(fā)展的一個(gè)分支，不同權(quán)威機(jī)構(gòu)對(duì)機(jī)器視覺(jué)的定義略有差異，但簡(jiǎn)單說(shuō)來(lái)，機(jī)器視覺(jué)就是用機(jī)器代替人眼來(lái)做檢測(cè)、判斷和控制。機(jī)器視覺(jué)基于仿生的角度發(fā)展而來(lái)，比如模擬眼睛是通過(guò)視覺(jué)傳感器進(jìn)行圖像采集，并在獲取之后由圖像處理系統(tǒng)進(jìn)行圖像處理和識(shí)別。

機(jī)器視覺(jué)是指利用相機(jī)、攝像機(jī)等傳感器，配合機(jī)器視覺(jué)算法賦予智能設(shè)備人眼的功能，從而進(jìn)行物體的識(shí)別、檢測(cè)、測(cè)量等功能。

按照應(yīng)用的領(lǐng)域與細(xì)分技術(shù)的特點(diǎn)，機(jī)器視覺(jué)行業(yè)的市場(chǎng)進(jìn)一步可以分為工業(yè)視覺(jué)、計(jì)算機(jī)視覺(jué)兩類，相應(yīng)地，其應(yīng)用領(lǐng)域可以劃分為智能制造和智能生活兩類。

機(jī)器視覺(jué)產(chǎn)業(yè)鏈主要由上游原材料零部件、中游裝備制造以及下游終端應(yīng)用行業(yè)構(gòu)成。從深度來(lái)看，機(jī)器視覺(jué)的應(yīng)用覆蓋產(chǎn)業(yè)鏈的多個(gè)環(huán)節(jié)。以手機(jī)的制造為例，機(jī)器視覺(jué)可應(yīng)用在結(jié)構(gòu)件生產(chǎn)、模組生產(chǎn)、成品組裝、錫膏和膠體的全制造環(huán)節(jié)，例如IPhone生產(chǎn)全過(guò)程就需要70套以上的機(jī)器視覺(jué)系統(tǒng)。從廣度上看，機(jī)器視覺(jué)的下游行業(yè)眾多，包括汽車、3C電子、半導(dǎo)體、食品飲料、光伏、物流、醫(yī)藥、印刷、玻璃、金屬、木材等。

2013年之前，我國(guó)機(jī)器視覺(jué)還未全面普及開(kāi)來(lái)，機(jī)器視覺(jué)技術(shù)的應(yīng)用主要集中在電子信息等領(lǐng)域，截至2012年底我國(guó)機(jī)器視覺(jué)市場(chǎng)規(guī)模僅有22.7億元。但是近些年隨著智慧城市、智能交通、智慧醫(yī)療以及智能金融的快速發(fā)展，機(jī)器視覺(jué)全面滲透于各行各業(yè)，市場(chǎng)規(guī)模得以迅速擴(kuò)張，由2013年的35.4億元增長(zhǎng)至2020年的157億元，年平均復(fù)合增長(zhǎng)率CAGR為約為23%，遠(yuǎn)超同期全球CAGR為14%的增速水平。

機(jī)器視覺(jué)行業(yè)細(xì)分產(chǎn)業(yè)發(fā)展概況

如今，在市場(chǎng)消費(fèi)升級(jí)的刺激下，高端商品市場(chǎng)占有率強(qiáng)勢(shì)增長(zhǎng)。為此，視覺(jué)技術(shù)也越來(lái)越多的在工廠應(yīng)用。從目前的來(lái)看，自動(dòng)讀碼器、人工智能瑕疵檢測(cè)和3D測(cè)量有著強(qiáng)勁的增長(zhǎng)趨勢(shì)。

自動(dòng)讀碼器是視覺(jué)技術(shù)中較快的增長(zhǎng)點(diǎn)，一方面，現(xiàn)在正處于5G和物聯(lián)網(wǎng)時(shí)代的前夜，工廠數(shù)字化轉(zhuǎn)型正是當(dāng)下制造業(yè)的熱門(mén)話題，我們要實(shí)現(xiàn)智能制造，工廠數(shù)字上云，就需要越來(lái)越多的數(shù)字采集;另一方面，現(xiàn)代的工廠管理中，二維碼是產(chǎn)品的身份證。因此，工廠無(wú)論是提高設(shè)備控制效率，還是提高產(chǎn)品的品質(zhì)，都要追溯到數(shù)字的采集。在機(jī)器視覺(jué)領(lǐng)域，采集數(shù)據(jù)就需要一款能夠自動(dòng)識(shí)別二維碼的機(jī)器。

瑕疵檢測(cè)是視覺(jué)技術(shù)最難的部分，傳統(tǒng)的瑕疵檢測(cè)，基于模板和特定的過(guò)程學(xué)習(xí)后，對(duì)產(chǎn)品進(jìn)行判斷。但是產(chǎn)品的瑕疵不確定因素很多，這種傳統(tǒng)的做法，很難真正意義上實(shí)現(xiàn)瑕疵檢測(cè)。以消費(fèi)類電子產(chǎn)品為例，許多廠商最終的產(chǎn)品出廠檢測(cè)，往往耗費(fèi)大量人力。所以，視覺(jué)技術(shù)借助人工智能，通過(guò)深度學(xué)習(xí)的算法，為瑕疵檢測(cè)賦能，并在多個(gè)行業(yè)得到應(yīng)用。

再者是3D測(cè)量技術(shù)的應(yīng)用，會(huì)越來(lái)越廣泛。以手機(jī)制造為例，手機(jī)屏幕邊緣的縫隙大小，以及機(jī)身面是否平整，都需要應(yīng)用3D視覺(jué)技術(shù)。這一切緣由，皆因消費(fèi)水平的提升，因此商家會(huì)更多的應(yīng)用3D技術(shù)，提高產(chǎn)品的工藝水平。

機(jī)器視覺(jué)行業(yè)市場(chǎng)結(jié)構(gòu)變化趨勢(shì)

機(jī)器視覺(jué)作為人工智能領(lǐng)域的重要分支，已經(jīng)協(xié)同其他技術(shù)開(kāi)始對(duì)社會(huì)產(chǎn)生重大影響。雖然人工智能領(lǐng)域內(nèi)的各個(gè)前沿技術(shù)存在著不同程度的交叉，難以細(xì)分，但依據(jù)主要采用的技術(shù)類別，可以將人工智能行業(yè)分為：深度學(xué)習(xí)、機(jī)器視覺(jué)、自然語(yǔ)言處理、語(yǔ)音識(shí)別、情境感知計(jì)算、模式識(shí)別等等。其中，深度學(xué)習(xí)、機(jī)器視覺(jué)、自然語(yǔ)言處理是優(yōu)質(zhì)企業(yè)參與最多的三大領(lǐng)域，也是人們?cè)谌斯ぶ悄茴I(lǐng)域付諸探索實(shí)踐最多、獲得應(yīng)用成果最為豐厚的主要領(lǐng)域。

機(jī)器視覺(jué)行業(yè)未來(lái)市場(chǎng)發(fā)展趨勢(shì)如何?想要了解更多行業(yè)詳情分析，可以點(diǎn)擊查看中研普華研究報(bào)告《2021-2025年中國(guó)機(jī)器視覺(jué)行業(yè)全景調(diào)研與發(fā)展戰(zhàn)略咨詢報(bào)告》。

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