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隨著工業(yè)自動化和智能化的快速發(fā)展，3D機器視覺技術(shù)在工業(yè)、物流和商業(yè)等多個領(lǐng)域嶄露頭角。這一領(lǐng)域，從硬件和AI芯片到解決方案，正吸引著大量新興力量。相較于傳統(tǒng)的2D視覺系統(tǒng)，3D機器視覺技術(shù)能夠提供更精準(zhǔn)的三維點云數(shù)據(jù)，大幅提升了機器人作業(yè)的靈活性和精度。這一進步對于滿足現(xiàn)代工業(yè)對高精度和高效率的需求至關(guān)重要。特別是在工業(yè)自動化領(lǐng)域，機器視覺主要用于檢測、測量、識別和定位，其在各個方面都顯示出巨大的應(yīng)用潛力。

3D機器視覺主要賽道

機器視覺行業(yè)下游場景分布，來源：中國機器視覺產(chǎn)業(yè)聯(lián)盟

 

機器視覺和機器人雖然在概念上有所不同，但視覺技術(shù)已為機器人領(lǐng)域帶來多樣性和靈活性。尤其是3D機器視覺技術(shù)，其廣泛應(yīng)用在非結(jié)構(gòu)化環(huán)境，使得機器人能在多領(lǐng)域執(zhí)行任務(wù)，從而減少整體成本。

視覺技術(shù)不僅僅局限于單一供應(yīng)商或技術(shù)。由于應(yīng)用場景復(fù)雜，多個技術(shù)和供應(yīng)商的組合成為一種常態(tài)，各自優(yōu)勢互補，共同拓展應(yīng)用領(lǐng)域。

視覺技術(shù)已經(jīng)逐漸成為決定多個行業(yè)發(fā)展的關(guān)鍵。不僅在3C電子和半導(dǎo)體行業(yè)有廣泛應(yīng)用，新能源汽車和光伏行業(yè)也開始廣泛應(yīng)用視覺技術(shù)，尤其在產(chǎn)品質(zhì)量控制和自動化生產(chǎn)方面。

在3C電子產(chǎn)業(yè)，機器視覺主要用于高精度檢測和質(zhì)量控制，特別是在生產(chǎn)線上。半導(dǎo)體行業(yè)則利用機器視覺進行全流程監(jiān)控，從芯片制造到最終產(chǎn)品測試。

新能源汽車行業(yè)，特別是鋰電池生產(chǎn)，也依賴視覺技術(shù)進行多工序的自動化檢測。這不僅提高了生產(chǎn)效率，而且確保了產(chǎn)品質(zhì)量。

光伏行業(yè)也不例外，視覺技術(shù)用于硅片的質(zhì)量控制，從而確保太陽能電池的高性能和長壽命。

機器視覺的加入讓傳統(tǒng)工業(yè)機器人從單一、重復(fù)的任務(wù)轉(zhuǎn)向更靈活和高效的工作模式。通過3D機器視覺技術(shù)，機器人可以更準(zhǔn)確地識別和處理各種物體和場景。

在物流領(lǐng)域，尤其是電商倉儲，機器視覺被用來提高分揀效率，減少人力成本。例如，在“618”或“雙十一”等大型購物節(jié)期間，視覺技術(shù)能有效處理大量訂單，提高工作效率。

值得注意的是，中國制造業(yè)也在從大規(guī)模生產(chǎn)轉(zhuǎn)向更靈活和定制化的生產(chǎn)模式，這更加凸顯了機器視覺在高端制造和智能制造中的重要性。

總體而言，機器視覺技術(shù)不僅推動了各行業(yè)的自動化，還成為多個行業(yè)，包括電子、半導(dǎo)體、汽車、電池和農(nóng)業(yè)等的關(guān)鍵技術(shù)之一。而3C電子是目前最大的應(yīng)用市場，接下來是平板顯示市場、汽車、電池等，各種不同的應(yīng)用場景均顯示了機器視覺的廣泛應(yīng)用和巨大潛力。

3D機器視覺市場現(xiàn)狀

機器視覺的歷史可以追溯到1969年，第一片CCD圖像傳感器在美國貝爾實驗室誕生。此后，這個領(lǐng)域經(jīng)歷了從黑白到彩色、從低分辨率到高分辨率的發(fā)展，直至今天的3D機器視覺技術(shù)，被行業(yè)稱為“第四次視覺革命”。3D機器視覺技術(shù)已經(jīng)在如刷臉支付、智能機器人等多個應(yīng)用場景中得到實用，與工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)的融合更是讓其商業(yè)價值凸顯。

在工業(yè)領(lǐng)域，3D機器視覺技術(shù)尤為關(guān)鍵。隨著工業(yè)4.0和智能制造的推進，3D機器視覺系統(tǒng)的需求正逐漸增加。未來幾年內(nèi)，傳感器需求的復(fù)合增長率預(yù)計超過30%，其中3D機器視覺傳感器占比將接近80%。在目前的技術(shù)生態(tài)中，2D機器視覺已經(jīng)得到了廣泛的應(yīng)用和市場認(rèn)可，年銷售量高達百萬臺。然而，3D機器視覺技術(shù)盡管目前仍然是一個相對成本高昂的解決方案，但它所具備的巨大潛能和應(yīng)用前景不容忽視。預(yù)測顯示，到2027年，中國機器視覺市場的總規(guī)模將達到560億元人民幣，其中3D機器視覺市場規(guī)模將近160億元。

最終，從全球和中國市場的數(shù)據(jù)來看，機器視覺，特別是3D機器視覺，都有巨大的商業(yè)潛力和廣闊的市場前景。不僅如此，國內(nèi)品牌在某些環(huán)節(jié)甚至已經(jīng)開始超過外資品牌，表明國內(nèi)機器視覺技術(shù)也在逐漸嶄露頭角。

在工業(yè)制造領(lǐng)域，3D機器視覺技術(shù)的應(yīng)用也愈發(fā)廣泛。隨著工業(yè)4.0的推進，更多的生產(chǎn)線和設(shè)備開始采用3D機器視覺技術(shù)作為其核心技術(shù)單元之一。據(jù)預(yù)測，未來幾年內(nèi)，單臺服務(wù)機器人搭載的傳感器數(shù)量將增加，其中3D機器視覺傳感器將占據(jù)主導(dǎo)地位。傳感器需求的復(fù)合年增長率預(yù)計將超過30%，到2026年，需求量可能接近80萬臺，3D機器視覺傳感器占比接近80%。

從全球范圍來看，機器視覺市場也呈現(xiàn)出穩(wěn)健的增長態(tài)勢。預(yù)計在2022至2025年間，全球機器視覺市場的復(fù)合年增長率將達到13%，到2025年市場規(guī)模可能達到1276億元。這一增長在很大程度上得益于人工智能和邊緣計算能力的提升。

特別值得一提的是，在中國，機器視覺市場正處于一個快速發(fā)展的階段。政策利好、人工成本上升以及技術(shù)和資金的積累都有助于推動這一市場的增長。據(jù)GGII數(shù)據(jù)顯示，從2016年到2021年，中國機器視覺市場的規(guī)模從47億元增長到138億元，復(fù)合年增長率達到了24%。

中國機器視覺市場規(guī)模，來源：Markets and Markets

3D機器視覺主要玩家及產(chǎn)業(yè)鏈

3D機器視覺上游產(chǎn)業(yè)鏈，來源：華西證券研究所

 

機器視覺的市場參與者大致可分為四類：國際自動化公司、國際機器視覺專業(yè)公司、國內(nèi)機器視覺專業(yè)公司和國內(nèi)自動化設(shè)備公司。雖然底層開發(fā)仍由國際企業(yè)主導(dǎo)，但國內(nèi)公司在二次開發(fā)和系統(tǒng)集成方面表現(xiàn)出色，并正逐漸向上游核心環(huán)節(jié)擴展。

2018年上海工博會上的3D機器視覺方案展示者寥寥無幾，但現(xiàn)如今，多家3D機器視覺工業(yè)機器人公司已獲得融資。據(jù)統(tǒng)計，國內(nèi)3D機器視覺廠商數(shù)量已達60-70家，并且仍在增長。新興智能機器人公司如庫柏特、靈西機器人等也在此領(lǐng)域嶄露頭角。而傳統(tǒng)的企業(yè)巨頭如ABB、安川、發(fā)那科和庫卡也進入這一市場，與AI視覺企業(yè)海康威視和曠視進行合作。

機器視覺產(chǎn)業(yè)鏈包括底層開發(fā)商和集成與軟件服務(wù)商，涵蓋了光源、鏡頭、工業(yè)相機等多個環(huán)節(jié)。技術(shù)壁壘主要體現(xiàn)在核心零部件和軟件算法庫，這需要長時間的市場積累。尤其在軟件方面，由于國內(nèi)自動化進程時間較短，與國際品牌相比仍有一定差距。

應(yīng)用層面的技術(shù)也非常關(guān)鍵，需具備對不同應(yīng)用環(huán)境的深入了解，以便制造出適應(yīng)性強的產(chǎn)品。機器視覺技術(shù)廣泛應(yīng)用于各種行業(yè)，如汽車、醫(yī)藥、化學(xué)、電子等，但目前主要市場仍集中在電子半導(dǎo)體和汽車行業(yè)。

中國機器視覺產(chǎn)業(yè)正在快速發(fā)展，特別是在3D機器視覺技術(shù)、AI算法和深度感知方面。國內(nèi)品牌，如OPT、東莞RESS、長步道、?？禉C器人、華?？萍己痛蠛銏D像，在關(guān)鍵環(huán)節(jié)如鏡頭、光源和相機方面已經(jīng)開始超過外資品牌。

3D機器視覺感知賦能場景（工業(yè)機器人），來源：奧比中光

 

2D機器視覺轉(zhuǎn)3D的優(yōu)勢與痛點？

2D機器視覺主要應(yīng)用領(lǐng)域，來源：知微傳感

3D機器視覺主要應(yīng)用領(lǐng)域，來源：zivid

據(jù)統(tǒng)計，2021年工業(yè)3D機器視覺市場出貨量達2.7萬套，市場滲透率不足5%。主要應(yīng)用領(lǐng)域為消費電子，其次為半導(dǎo)體和汽車行業(yè)。

目前2D視覺市場由?？岛腿A睿主導(dǎo)，占50%市場份額。而3D機器視覺市場正在面臨2D的價格挑戰(zhàn)。盡管在2020和2021年有60%以上增長，但2022年略有下滑。

成本問題一直是3D機器視覺技術(shù)普及的一大障礙。目前國內(nèi)3D相機價格一般在5-7萬元人民幣，而進口相機價格在10萬元以上。高成本導(dǎo)致批量應(yīng)用困難，從而減緩了市場拓展速度。

從最初的2D視覺發(fā)展到現(xiàn)在的3D機器視覺，解決了很多2D視覺無法應(yīng)對的高度信息、曲面、弧度等問題。3D機器視覺在精度、可靠性、與環(huán)境光不敏感等方面有明顯優(yōu)勢，廣泛用于尺寸與缺陷檢測、智能制造和自主導(dǎo)航等多個工業(yè)場景。在生產(chǎn)線應(yīng)用中，3D機器視覺技術(shù)已從單一場景（如質(zhì)檢）拓展到全產(chǎn)線，涵蓋上下料、焊接、噴涂等環(huán)節(jié)。尤其在柔性制造中，3D機器視覺系統(tǒng)為機器人和自動化設(shè)備提供了極高的靈活性和準(zhǔn)確性。

智慧物流也受益于3D機器視覺的高度柔性和精準(zhǔn)性。通過AI和3D機器視覺的結(jié)合，可以實現(xiàn)對海量SKU貨品的精準(zhǔn)識別和分揀。這一點突破了智慧物流增長的瓶頸，大幅拓展了其應(yīng)用范圍。

盡管3D機器視覺技術(shù)在多個領(lǐng)域有廣泛應(yīng)用，2D視覺系統(tǒng)并未被完全淘汰。事實上，3D機器視覺通常作為2D視覺的補充，在需要高精度和復(fù)雜處理的場合發(fā)揮作用。

市場前景方面，3D機器視覺當(dāng)前市場規(guī)模相對較小，但增長潛力巨大。預(yù)計在未來五年內(nèi)，這一領(lǐng)域?qū)⒂兄辽?0倍的增長空間，尤其在物流科技領(lǐng)域，增長空間可能超過一百倍。

3D機器視覺技術(shù)較2D視覺更復(fù)雜，不僅涉及高度和深度，還包括多核CPU&GPU的計算能力、復(fù)雜的光學(xué)和結(jié)構(gòu)設(shè)計。應(yīng)用場景包括機器人引導(dǎo)、物品掃描、質(zhì)量控制等。

國內(nèi)外的3D機器視覺市場仍然處于早期階段。與經(jīng)歷了幾十年發(fā)展、技術(shù)方向相對固定的2D視覺市場不同，3D機器視覺市場還存在多個挑戰(zhàn)，包括：

技術(shù)更新：3D機器視覺硬件技術(shù)相對落后，依賴于高度定制化的AI算法。

成本與市場：盡管價格降低，但高成本仍然是阻礙其廣泛應(yīng)用的主要因素。

供應(yīng)鏈和市場成熟度：早期產(chǎn)品需求較少，規(guī)?；a(chǎn)困難。

產(chǎn)線適配與周期：多樣化的生產(chǎn)需求和長周期限制了3D機器視覺技術(shù)的廣泛應(yīng)用。

3D機器視覺的未來趨勢

工業(yè)3D機器視覺是一門集成多學(xué)科的前沿技術(shù)，正朝著多元化、智能化和高性能方向迅速發(fā)展。從硬件角度看，工業(yè)相機的分辨率、圖像采集速度和傳輸可靠性都在持續(xù)提升。這一點尤其明顯，在從可見光到非可見光的過渡過程中，多光譜和高光譜相機的應(yīng)用也愈加普遍，擴大了機器視覺在不同場景下的應(yīng)用。

從軟件角度看，隨著云計算、大數(shù)據(jù)和人工智能等新技術(shù)的興起，機器視覺的處理和分析能力也在飛速提升。深度學(xué)習(xí)等先進算法的引入，使機器視覺技術(shù)不僅能“看”到世界，還能更加“懂”世界。智能化是未來工業(yè)3D機器視覺系統(tǒng)的核心賣點之一，其在提高企業(yè)生產(chǎn)效率和產(chǎn)品質(zhì)量上的作用越來越明顯。

再者，隨著5G等先進通信技術(shù)的廣泛應(yīng)用，工業(yè)3D機器視覺技術(shù)與之結(jié)合，為實現(xiàn)實時性、高數(shù)據(jù)安全性以及網(wǎng)絡(luò)穩(wěn)定性提供了有力支持。5G的大帶寬、低時延和高可靠性為機器視覺帶來了前所未有的可能性。

工業(yè)3D機器視覺系統(tǒng)也在逐漸走向集成化和小型化。隨著核心零部件制造工藝和光學(xué)性能的提升，光學(xué)模塊、通信模塊和計算模塊更容易被集成到一個單一的設(shè)備中。這不僅降低了成本，還使得機器視覺技術(shù)能更廣泛地應(yīng)用到各個工業(yè)生產(chǎn)環(huán)節(jié)。

特別需要提到的是，工業(yè)4.0的到來加速了機器視覺技術(shù)的發(fā)展。例如，在半導(dǎo)體行業(yè)，由于制程工藝的復(fù)雜性和精度要求，國內(nèi)半導(dǎo)體生產(chǎn)企業(yè)越來越依賴機器視覺來提升工藝和產(chǎn)品質(zhì)量。AOI（自動光學(xué)檢測）設(shè)備的發(fā)展成為一個關(guān)鍵環(huán)節(jié)，它們可以通過機器視覺技術(shù)來捕獲和分析高清圖像，進而識別和定位制程中的微小缺陷，從而極大提升生產(chǎn)效率和質(zhì)量。

此外，對于越來越多的國內(nèi)企業(yè)來說，如何在全球市場中保持競爭力，也是一個挑戰(zhàn)。在這一點上，機器視覺提供了一條有效的路徑。越來越多的國內(nèi)機器視覺企業(yè)開始在硬件和軟件方面逐漸替代國外企業(yè)，表現(xiàn)出強大的市場競爭力。

展望未來，碎片化的工業(yè)場景和多樣化的生產(chǎn)需求將推動機器視覺技術(shù)向一體化、標(biāo)準(zhǔn)化方向發(fā)展。這將促進信息技術(shù)與運營技術(shù)的快速融合，滿足工業(yè)自動化和智能制造的復(fù)雜需求。

總結(jié)：定位失焦，3D機器視覺企業(yè)的迷茫與挑戰(zhàn)

3D機器視覺技術(shù)在中國近年來發(fā)展迅猛，特別是在2021年競爭異常激烈。其背后有多重因素：首先，該行業(yè)剛好趕上了疫情爆發(fā)導(dǎo)致的機器人需求增加的好時機，使得3D工業(yè)相機的出貨量大增。其次，資本的大量涌入加劇了競爭態(tài)勢。一方面，這種資本注入使得更多的創(chuàng)業(yè)公司和投資者看好3D機器視覺的未來，但另一方面，也帶來了“內(nèi)卷”和盲目擴張的問題。

過去，工業(yè)界對3D機器視覺技術(shù)并不熟悉，多數(shù)人甚至質(zhì)疑其商業(yè)應(yīng)用價值。但近兩年來，隨著資本市場和終端客戶對3D機器視覺技術(shù)的高度重視，行業(yè)發(fā)展呈現(xiàn)出兩極分化的現(xiàn)象。美元基金的大量進入使得一些公司為了達到不切實際的投資預(yù)期而進行非理性擴張，導(dǎo)致資源浪費和運營成本上升。

與此同時，大量資本涌入也改變了行業(yè)內(nèi)各公司之間的合作與競爭格局。許多原本專注于3D相機或視覺軟件的產(chǎn)品公司開始涉足集成商的領(lǐng)域，而集成商則開始自研產(chǎn)品，以適應(yīng)更多的應(yīng)用場景。這種模糊的競爭邊界導(dǎo)致了企業(yè)定位的失焦，使得整個行業(yè)陷入一種身份模糊、競爭激烈的紅海狀態(tài)。

從更長遠的角度來看，這種過度競爭和內(nèi)卷狀態(tài)不僅可能威脅到公司的持續(xù)發(fā)展，還可能阻礙整個3D機器視覺行業(yè)的健康成長。許多公司在資本壓力下，盲目追求營收和規(guī)模擴張，卻忽視了對產(chǎn)品和技術(shù)的深度投資和創(chuàng)新。

在3D機器視覺行業(yè)，許多所謂的“產(chǎn)品公司”其實更像是集成商，這在行業(yè)內(nèi)有負(fù)面含義，比如技術(shù)含量低、不易規(guī)模復(fù)制、低利潤等。然而，集成商在商業(yè)化和規(guī)?；矫嫫鸬街匾饔茫ǔＸ?fù)責(zé)“最后一公里”的方案設(shè)計、調(diào)試、測試等。集成和產(chǎn)品開發(fā)之間的界限模糊，特別是在一個新興和多變的領(lǐng)域如3D機器視覺。這種模糊性會導(dǎo)致品牌和質(zhì)量問題，甚至可能威脅到上游產(chǎn)品公司的聲譽。因此，許多產(chǎn)品公司會選擇同時做一些集成工作，特別是面對落地能力要求高的新項目。

最后，3D機器視覺行業(yè)目前正處于一個洗牌期，資金緊張，客戶端改造和擴建的動力不足。能夠熬過這一階段的公司大多具備核心技術(shù)，能在細分行業(yè)解決痛點問題，并能實現(xiàn)規(guī)模商用。筆者認(rèn)為，隨著安防領(lǐng)域的龍頭如?？岛痛笕A正在進入3D機器視覺行業(yè)，將可能重塑整個競爭格局。這些大企業(yè)由于具有龐大的資源和規(guī)模優(yōu)勢，能夠在成本、技術(shù)和市場推廣方面帶來巨大壓力，可能會擠壓小型企業(yè)和集成商的生存空間。

▲文章來源于：與非網(wǎng)

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