随着人工智能技术的不断突破，机器视觉成为 AI 深度学习的应用和技术方向。无论是人形机器人还是智能驾驶都是机器视觉落地的重要方向，机器视觉成为 AI 赋能千行百业的必要前提。

优势明显，推动工业制造智能化发展

作为人工智能的重要分支，机器视觉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 " 来代替人眼，一个完整的机器视觉系统包括硬件和软件两部分，硬件主要有光源、镜头、相机、图像采集卡等，软件则主要有机器视觉算法、应用软件等。

与人眼观测相比，机器视觉在精度、速度、效率、可靠性、客观性、适应性等方面都有较大的优势，其也是工业制造数字化、智能化发展的重要方向。

应用范围逐步扩大，市场规模不断扩容

需要说明的是，近年来，随着人工智能、大数据、机器人过程自动化和 3D 成像等技术的不断演进，机器视觉在高光谱成像、热成像工业检测、工业机器人、云端深度学习等领域的应用越来越广泛，推动着机器视觉技术在各个领域的需求不断增长。

目前，3C 电子是机器视觉主要的应用领域。在制造业生产中，机器视觉广泛用于辅助生产，比如电子与半导体（集成电路、PCB、电子元件等）、汽车（汽车零部件）、锂电池、食品包装、包装印刷及物流等行业。

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。根据天风证券的测算，上游零部件和软件开发的成本价值量大，占比高达 80%，装备制造 / 系统集成的成本价值量占比 15%，维护成本占比 5%。

另据亿欧智库的数据统计，2022 年我国机器视觉市场规模突破 200 亿元，预计到 2025 年将达到 393 亿元，2020 年至 2025 年行业的复合增速预计可以达到 31% 左右。

国内企业努力追赶，逐渐缩小差距

从机器视觉行业的竞争格局来看，国际市场中的头部企业优势巨大，美国康耐视、德国巴斯勒、日本基恩士等三家企业的市场份额合计超过 60%，海外的巨头们逐渐形成规模效应。

反观国内，我国的机器视觉行业起步较晚，国内的机器视觉企业更多是视觉系统和解决方案集成商，对机器视觉核心零部件的把控能力较弱，全产品线的运营能力仍有待提高。

值得一提的是，2020 年，工业机器视觉国产品牌的市场占有率超过国外品牌，占比达到 52%。布局机器视觉相关业务的上市公司也在全力推进研发工作，努力缩小与国外品牌的差距，进一步提高国产品牌的核心竞争力和市场影响力。