2024機器視覺產(chǎn)業(yè)現(xiàn)狀及發(fā)展趨勢：推動大語言模型向大視覺模型發(fā)展

• 吳亞楠 2024年1月9日 來源：互聯(lián)網(wǎng) 998 63
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從產(chǎn)業(yè)發(fā)展生命周期來看，國際機器視覺產(chǎn)業(yè)已經(jīng)處于成熟期，預(yù)期未來幾年內(nèi)，歐美日機器視覺技術(shù)仍將不斷有創(chuàng)新，國際機器視覺市場有望保持現(xiàn)有市場規(guī)模，并繼續(xù)增長。

隨著計算機技術(shù)、人工智能等技術(shù)的不斷發(fā)展，機器視覺的處理能力、識別精度和速度得到了顯著提升，為機器視覺的應(yīng)用提供了更廣闊的空間。消費電子行業(yè)是機器視覺應(yīng)用的重要領(lǐng)域之一。

在智能手機、平板電腦等消費電子產(chǎn)品中，機器視覺技術(shù)被用于人臉識別、指紋識別等功能。制造業(yè)的智能化是機器視覺發(fā)展的主要驅(qū)動力之一。在生產(chǎn)線上，機器視覺技術(shù)被廣泛應(yīng)用于質(zhì)量檢測、定位控制等領(lǐng)域，提高了生產(chǎn)效率和產(chǎn)品質(zhì)量。

從產(chǎn)業(yè)鏈角度來看，機器視覺上游主要零部件供應(yīng)主要包括光源、工業(yè)鏡頭、工業(yè)相機、圖像采集卡、機器視覺軟件及算法;中游主體為機器視覺系統(tǒng)集成商和機器視覺裝備制造商;下游應(yīng)用領(lǐng)域主要包括電子、半導(dǎo)體、包裝、食品飲料、汽車制造、機器人、醫(yī)療設(shè)備、物流等行業(yè)。

從產(chǎn)業(yè)發(fā)展生命周期來看，國際機器視覺產(chǎn)業(yè)已經(jīng)處于成熟期，預(yù)期未來幾年內(nèi)，歐美日機器視覺技術(shù)仍將不斷有創(chuàng)新，國際機器視覺市場有望保持現(xiàn)有市場規(guī)模，并繼續(xù)增長。國內(nèi)機器視覺產(chǎn)業(yè)目前還處于成長期，從近幾年的情況來看，我國機器視覺產(chǎn)業(yè)已積累足夠技術(shù)、市場、行業(yè)經(jīng)驗，已步入快速發(fā)展階段。

根據(jù)中研普華研究院撰寫的《2024-2029年機器視覺產(chǎn)業(yè)現(xiàn)狀及未來發(fā)展趨勢分析報告》顯示：

2024機器視覺產(chǎn)業(yè)現(xiàn)狀及發(fā)展趨勢

根據(jù)GGII統(tǒng)計，2022年中國公共服務(wù)機器人產(chǎn)量10.24萬臺，同比增長30.61%，預(yù)計未來幾年復(fù)合增速超27%，到2026年產(chǎn)量有望達到27萬臺。

3D視覺感知行業(yè)經(jīng)過數(shù)十年的發(fā)展，由早期的工業(yè)級成功向消費級拓展，且應(yīng)用領(lǐng)域仍在不斷拓寬，行業(yè)經(jīng)歷了起步、初級發(fā)展時期，即將迎來快速增長時期。目前已在生物識別、機器人、消費電子、工業(yè)三維測量、汽車應(yīng)用等多個領(lǐng)域?qū)崿F(xiàn)了推廣應(yīng)用。

從3D視覺傳感器參與者來看，主要有奧比中光、英特爾、索尼、英飛凌、銀牛微電子等，其中，2022年奧比中光在中國服務(wù)機器人領(lǐng)域的市占率超過70%。

從機器視覺產(chǎn)業(yè)鏈看，自下而上的國產(chǎn)化替代開始提速，從視覺應(yīng)用集成到相機、光源、鏡頭、工控機、軟件再到圖像傳感器、視覺芯片等環(huán)節(jié)，國產(chǎn)化進程不斷深入。

從數(shù)據(jù)上看，2022年中國市場機器視覺各大核心部件的國產(chǎn)化份額均已超過70%，其中光源國產(chǎn)化率超過90%，鏡頭國產(chǎn)化率80%左右，2D相機國產(chǎn)化率超過70%，3D相機國產(chǎn)化率超過60%，視覺軟件國產(chǎn)化率超過40%。2022年中國3D視覺市場增速接近60%，眾多國產(chǎn)廠商開始嶄露頭角。

人工智能讓機器視覺正走向智能化

中國工程院院士、機器人視覺感知與控制技術(shù)國家工程研究中心主任王耀南表示，人工智能讓機器視覺走向智能化，更高的算力能夠支撐大視覺模型的訓(xùn)練。不過，更聰明的大視覺模型還需要更高的算力水平、更好的模型架構(gòu)和更有效的學(xué)習算法。

得益于大語言模型推動人工智能發(fā)展，圖形圖像學(xué)的研究和應(yīng)用迎來新的機遇，正在推動大語言模型向大視覺模型發(fā)展。

大視覺模型的數(shù)據(jù)則主要來自各種圖像，包括人類和自然界產(chǎn)生的視覺數(shù)據(jù)。例如，醫(yī)學(xué)大視覺模型就是將人的器官、病變的圖像等作為視覺數(shù)據(jù)輸入到大模型中，進行訓(xùn)練得到，可以像大夫一樣看懂CT照片，能夠達到病人來看病后，拍照完便能推理出病人病情的效果。

當前的視覺大模型并沒有大家想象的和人腦一樣，差距還很大。隨著學(xué)習的數(shù)據(jù)的增多、模型參數(shù)的調(diào)整，模型會越來越大、知識也會越來越多，其智能水平就會越來越高，越來越聰明。

機器視覺智能化發(fā)展的方向是進行廣泛應(yīng)用，應(yīng)用到工業(yè)檢測、智能制造以及衛(wèi)星遙感等領(lǐng)域。

機器視覺在醫(yī)療領(lǐng)域的應(yīng)用

健康監(jiān)測：在健康監(jiān)測領(lǐng)域，機器視覺技術(shù)可以幫助醫(yī)生遠程監(jiān)測患者的病情和身體狀況。例如，通過實時監(jiān)測患者的生理參數(shù)和行為習慣，機器視覺系統(tǒng)可以提供預(yù)警和診斷建議，有助于及時發(fā)現(xiàn)潛在的健康問題。

醫(yī)學(xué)影像分析：機器視覺技術(shù)可以對醫(yī)學(xué)影像進行自動分析和識別，幫助醫(yī)生快速準確地診斷病情。例如，通過分析X光片、CT和MRI等影像，機器視覺系統(tǒng)可以檢測腫瘤、骨折等異常情況。

病理學(xué)分析：在病理學(xué)領(lǐng)域，機器視覺技術(shù)也被廣泛應(yīng)用于細胞檢測、組織切片分析等方面。通過圖像處理和模式識別技術(shù)，機器視覺系統(tǒng)可以對細胞結(jié)構(gòu)進行自動識別、分類和計數(shù)，輔助醫(yī)生進行病理診斷。

手術(shù)導(dǎo)航：在手術(shù)導(dǎo)航中，機器視覺技術(shù)可以幫助醫(yī)生準確定位病變部位，提高手術(shù)的精度和效率。例如，在眼科手術(shù)中，機器視覺技術(shù)可以通過對眼球的定位和識別，輔助醫(yī)生進行角膜移植手術(shù)。

在激烈的市場競爭中，企業(yè)及投資者能否做出適時有效的市場決策是制勝的關(guān)鍵。中研網(wǎng)撰寫的機器視覺行業(yè)報告對中國機器視覺行業(yè)的發(fā)展現(xiàn)狀、競爭格局及市場供需形勢進行了具體分析，并從行業(yè)的政策環(huán)境、經(jīng)濟環(huán)境、社會環(huán)境及技術(shù)環(huán)境等方面分析行業(yè)面臨的機遇及挑戰(zhàn)。同時揭示了市場潛在需求與潛在機會，為戰(zhàn)略投資者選擇恰當?shù)耐顿Y時機和公司領(lǐng)導(dǎo)層做戰(zhàn)略規(guī)劃提供準確的市場情報信息及科學(xué)的決策依據(jù)，同時對政府部門也具有極大的參考價值。

想了解關(guān)于更多機器視覺行業(yè)專業(yè)分析，可點擊查看中研普華研究院撰寫的《2024-2029年機器視覺產(chǎn)業(yè)現(xiàn)狀及未來發(fā)展趨勢分析報告》。同時本報告還包含大量的數(shù)據(jù)、深入分析、專業(yè)方法和價值洞察，可以幫助您更好地了解行業(yè)的趨勢、風險和機遇。

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