原創(chuàng) | 文BFT機(jī)器人

03

工業(yè)智造有望持續(xù)拓展行業(yè)發(fā)展空間

3.1 AI+機(jī)器視覺技術(shù)優(yōu)勢明顯，政策+社會需求驅(qū)動中長期發(fā)展

人工智能持續(xù)放大機(jī)器視覺技術(shù)優(yōu)勢，有望在工業(yè)智改中大展身手。

ChatGPT-4 為超級人工智能描繪雛形，有望開啟新一輪生產(chǎn)力加速周期，制造業(yè)作為我國產(chǎn)業(yè)核心也將受益于AI 的深度融合。

與人眼相比，機(jī)器視覺在效率、精度、環(huán)境要求、安全性等各因素上都有明顯的優(yōu)勢。同時(shí)，在 AI 深度學(xué)習(xí)+機(jī)器視覺的升級趨勢下，將在工業(yè)自動化、數(shù)字化、
柔性化、復(fù)雜性生產(chǎn)上貢獻(xiàn)更高的適配度。

傳統(tǒng)的機(jī)器視覺技術(shù)需要將數(shù)據(jù)表示為一組特征，或輸入到預(yù)測模型，從而得出預(yù)測結(jié)果，這是完成制定動作，較難適應(yīng)未來柔性化的生產(chǎn)需求，尤其是在缺陷類型復(fù)雜化、細(xì)微化、背景噪聲復(fù)雜等場景越來越難適用。

搭載AI 深度學(xué)習(xí)功能后，機(jī)器視覺將原始的數(shù)據(jù)特征通過多步的特征轉(zhuǎn)換得到一種更高層次、更抽象的特征表示，并進(jìn)一步輸入到預(yù)測函數(shù)得到最終結(jié)果，基于深度學(xué)習(xí)的機(jī)器視覺在理想狀態(tài)下可以結(jié)合機(jī)器視覺的效率與人類視覺的靈活性，從而完成日趨復(fù)雜環(huán)境下的檢測，尤其是涉及偏差或極端環(huán)境，滿足更多下游對瑕疵精度、通用性的嚴(yán)苛要求。AI+機(jī)器視覺有望賦能制造業(yè)，帶動制造業(yè)價(jià)值鏈重構(gòu)。

圖1：AI+機(jī)器視覺與人眼對比優(yōu)勢
資料來源：天風(fēng)證券研究所

圖2：機(jī)器視覺的“深度學(xué)習(xí)”過程
資料來源：奧普特招股書

國家出臺多項(xiàng)政策利好 AI+機(jī)器視覺行業(yè)發(fā)展。政策從拓展產(chǎn)業(yè)鏈應(yīng)用場景、加強(qiáng)先進(jìn)適用技術(shù)與設(shè)備研發(fā)以及發(fā)展機(jī)器視覺底層技術(shù)等方向促進(jìn)中國機(jī)器視覺產(chǎn)業(yè)的發(fā)展，同時(shí)AI+機(jī)器視覺技術(shù)與設(shè)備在“十四五”規(guī)劃中受到高度重視。

2021 年底《十四五智能制造發(fā)展規(guī)劃》中重點(diǎn)強(qiáng)調(diào)高分辨率視覺傳感器等基礎(chǔ)零部件和裝置，體現(xiàn)國家對機(jī)器視覺產(chǎn)業(yè)的重視和支持，2022 年的《十四五數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展規(guī)劃》再次強(qiáng)調(diào)發(fā)展機(jī)器視覺等技術(shù)應(yīng)用于我國智改計(jì)劃。良好的政策環(huán)境將在未來一定時(shí)期內(nèi)為國內(nèi)相關(guān)行業(yè)持續(xù)發(fā)展與突破奠定良好的環(huán)境基礎(chǔ)。

圖3：國內(nèi)相關(guān)政策一覽

資料來源：Zaler，中國工信部，前瞻產(chǎn)業(yè)研究院，天風(fēng)證券研究所

人口紅利退潮，機(jī)器替代需求中長期內(nèi)仍有缺口。

根據(jù)國家統(tǒng)計(jì)局?jǐn)?shù)據(jù)，我國 2022 年末60歲以下人口占比80.2%,伴隨人口出生率從2011年的 13.27%o下降至2022 年的6.77%0，中國經(jīng)濟(jì)周刊預(yù)計(jì) 2030年,中國 60 歲以下人口或?qū)⒔抵?5%。

同時(shí)制造業(yè)就業(yè)人員從2011年的 4088 萬人降至 2021 年的 3828 萬人，而制造業(yè)勞動成本則從 36665 元飆升至 92459元，老齡化問題與出生率低迷將帶來未來持續(xù)性勞動力供不應(yīng)求和勞動力成本上升，這將不斷刺激制造企業(yè)對智能化的需求持續(xù)擴(kuò)張。

機(jī)器視覺作為可替代人工具備效率更高、準(zhǔn)確度更高、際成本低等優(yōu)勢技術(shù)，有望進(jìn)一步提高其滲透率。

圖4：2011-2021年我國制造業(yè)平均水平工資水平變化；圖5：2011-2021年我國制造業(yè)就業(yè)人數(shù)變化
資料來源：國家統(tǒng)計(jì)局，天風(fēng)證券研究所

我國工業(yè)機(jī)器視覺應(yīng)用滲透率仍有較大提升空間。

中國工業(yè)機(jī)器視覺應(yīng)用的滲透率仍處于較低的水平，仍有較大提升空間。根據(jù)快易理財(cái)網(wǎng)的數(shù)據(jù)，2021 年我國制造業(yè)增加值為4.87 萬億美元,占全球比重 30.34%,相較之下,2021 年我國機(jī)器視覺產(chǎn)值占比僅為 17.18%。

在制造業(yè)的轉(zhuǎn)型升級推動下，機(jī)器視覺滲透率有望持續(xù)增加，國內(nèi)龐大的制造業(yè)基數(shù)將持續(xù)釋放較大的市場增量。同時(shí)，我國制造業(yè)人工智能應(yīng)用市場的逐年遞增反映出機(jī)器視覺的成長潛力,根據(jù)德勤數(shù)據(jù),我國制造業(yè)人工智能應(yīng)用市場從 2019 年的 12 億元升至 2022年的37 億元，預(yù)計(jì) 2025 年能夠突破百億。

圖6：2011-2021年我國制造業(yè)增加值占世界比重；圖7：2021年中國機(jī)器視覺市場規(guī)模占世界比重
資料來源：快易理財(cái)，GGII公眾號。天風(fēng)證券研究所

3.2 AI+機(jī)器視覺持續(xù)賦能下游工業(yè)應(yīng)用領(lǐng)域，有望受益于下游賽道的高景氣

高成長性下游應(yīng)用對精度要求嚴(yán)苛，倒逼AI+機(jī)器視覺深度結(jié)合與升級。

從需求端來看機(jī)器視覺廣泛應(yīng)用于電子及半導(dǎo)體、汽車制造、食品包裝、制藥等領(lǐng)域，各個(gè)領(lǐng)域的應(yīng)用場景具備較大差異性。

2021 年我國消費(fèi)電子、半導(dǎo)體、汽車為機(jī)器視覺領(lǐng)域的三大應(yīng)用端,雖然機(jī)器視覺下游各行業(yè)對精度的要求不一，但整體來看，伴隨主要應(yīng)用端(消費(fèi)電子半導(dǎo)體、汽車、新能源)的升級迭代，對機(jī)器視覺技術(shù)的高精度需求相應(yīng)提高，尤其需要深度學(xué)習(xí)的高度結(jié)合以適應(yīng)下游應(yīng)用的發(fā)展。

圖8：2020年我國下游應(yīng)用場景；圖9：2021年我國下游應(yīng)用場景
資料來源：高工機(jī)器人公眾號，電子發(fā)燒友

智能制造趨勢是擴(kuò)大機(jī)器視覺需求的關(guān)鍵引擎。

以機(jī)器取代人工，能夠幫助制造業(yè)實(shí)現(xiàn)自動化和智能化，是現(xiàn)代化制造提質(zhì)、增效、降本、減排的推動力。隨著我國進(jìn)入全面推進(jìn)智能制造階段，機(jī)器視覺將持續(xù)向全行業(yè)滲透，應(yīng)用市場需求急劇擴(kuò)增，為機(jī)器視覺提供了較大的需求牽引，是機(jī)器視覺的重大戰(zhàn)略機(jī)遇。

同時(shí)根據(jù)凌云光 2022 年7月14 日發(fā)布的投資者調(diào)研紀(jì)要顯示，國內(nèi)機(jī)器視覺的銷售額在 2016-2019 年期間分別為 49、69、84、103 億元，雖在全國工業(yè)企業(yè)技改投資經(jīng)費(fèi)支出中的占比逐步提升，但也僅維持在 2%-3%,由此可見國內(nèi)機(jī)器視覺在工業(yè)技改中的滲透率還處于相對較低水平，未來成長空間廣闊。

圖9：機(jī)器視覺在主要下游應(yīng)用情況
資料來源：天風(fēng)證券研究所

3.2.1?電子行業(yè)仍是機(jī)器視覺應(yīng)用最廣闊的下游領(lǐng)域

電子信息制造行業(yè)自動化+標(biāo)準(zhǔn)化程度高，是機(jī)器視覺技術(shù)應(yīng)用較早、應(yīng)用最廣的下游市場。

根據(jù) GGII 數(shù)據(jù)，我國 3C 電子行業(yè)機(jī)器視覺市場規(guī)模在 2021年達(dá)到 40.62 億元，同比增長 29.61%，2020-2025 年均復(fù)合增長率為 14.8%，該增長得益于3C 電子產(chǎn)品規(guī)模的良好增長態(tài)勢。2022 年以來，消費(fèi)電子行業(yè)進(jìn)入下行期，相對應(yīng)機(jī)器視覺市場規(guī)模增速大幅放慢，但基于發(fā)展基礎(chǔ)悠久，中短期內(nèi)仍有望成為市場規(guī)模最大的下游市場。

圖10：2016-2025年3C電子行業(yè)機(jī)器視覺市場規(guī)模
資料來源：高工機(jī)器人公眾號

3C行業(yè)是工業(yè)視覺行業(yè)的應(yīng)用標(biāo)桿。

全球機(jī)器視覺的崛起很大程度上得益于消費(fèi)類電子行業(yè)的發(fā)展，一方面系元器件尺寸較小、檢測要求高，適合使用機(jī)器視覺系統(tǒng)進(jìn)行檢測；另一方面該行業(yè)更新迭代快，生產(chǎn)設(shè)備的更新對上游機(jī)器視覺行業(yè)也產(chǎn)生了較大的需求。

整體來看，在 3C 電子行業(yè)，元器件、部件和成品的制作各環(huán)節(jié)都需要機(jī)器視覺的協(xié)助，其中 70%的機(jī)器視覺產(chǎn)品用于檢測環(huán)節(jié)，由于技術(shù)工藝的高要求，3C 電子行業(yè)設(shè)備制造對機(jī)器視覺技術(shù)存在剛性需求。

圖11：機(jī)器視覺在電子制造生產(chǎn)線應(yīng)用情況

資料來源：億歐智庫，發(fā)現(xiàn)報(bào)告網(wǎng)，天風(fēng)證券研究所

3.2.2?機(jī)器視覺為半導(dǎo)體的剛性需求有望受益于高景氣賽道的需求擴(kuò)張

半導(dǎo)體產(chǎn)業(yè)以其集成度高、精細(xì)度高的特點(diǎn)成為機(jī)器視覺技術(shù)大規(guī)模應(yīng)用最早的領(lǐng)域之一。
半導(dǎo)體行業(yè)機(jī)器視覺應(yīng)用占比在 2020-2021 年間有所擴(kuò)大。同時(shí)，根據(jù) GGII 數(shù)據(jù)顯示2021 年半導(dǎo)體行業(yè)機(jī)器視覺市場規(guī)模為 13.16 億元，同比增長 42.73%，該增長主要系受益于 2021 年起我國各大半導(dǎo)體公司的擴(kuò)產(chǎn)計(jì)劃，直接影響了機(jī)器視覺在晶圓檢測中的擴(kuò)大應(yīng)用，本輪缺芯推動了擴(kuò)產(chǎn)潮開始陸續(xù)達(dá)產(chǎn)，隨著各地新建晶圓產(chǎn)線陸續(xù)達(dá)產(chǎn)，短期內(nèi)仍將利好機(jī)器視覺行業(yè)。

根據(jù) GGII 預(yù)測,2025 年半導(dǎo)體行業(yè)機(jī)器視市場規(guī)模將超過 40 億元2020-2025 年均復(fù)合增長率約為 36%。

圖12：2016-2025年半導(dǎo)體行業(yè)機(jī)器視覺市場規(guī)模
資料來源：高工機(jī)器人公眾號

機(jī)器視覺在半導(dǎo)體制造過程中的速度和精確性優(yōu)勢明顯。

目前已涵蓋半導(dǎo)體的外觀缺陷尺寸、數(shù)量、平整度、距離、定位、校準(zhǔn)、焊點(diǎn)質(zhì)量、彎曲度等的檢測，同時(shí)覆蓋晶圓制作中的檢測、定位、切割、封裝過程全程。相別與傳統(tǒng)芯片檢測與激光測量技術(shù)測量，基于機(jī)器視覺的芯片缺陷檢測技術(shù)以更靈活、實(shí)時(shí)、非接觸式、高能高精度的檢測技術(shù)，在半導(dǎo)體行得到了更為廣泛的應(yīng)用。

圖13：機(jī)器視覺技術(shù)為半導(dǎo)體制造帶來極高的精度
資料來源：MVTec公眾號

未來,伴隨車規(guī)級IC需求持續(xù)旺盛+消費(fèi)級IC 去庫存到位+ChatGPT 帶動的AI芯片需求機(jī)器視覺行業(yè)作為半導(dǎo)體行業(yè)的剛性需求，將繼續(xù)迎來行業(yè)規(guī)模的擴(kuò)張。

首先，車規(guī)級IC的景氣度頗高，市場規(guī)模增長客觀，據(jù)中國汽車工業(yè)協(xié)會統(tǒng)計(jì)，2022 年中國新能源汽車出貨量達(dá)到 688.7 萬輛，滲透率已超過 20%，汽車芯片在新能源汽車高速增長下，需求將持續(xù)擴(kuò)大，以 MCU 為例，相比于傳統(tǒng)汽車的 70 顆/輛的配置，智能汽車可達(dá)到 300 顆/輛其次，景氣下行的消費(fèi)級1C 有望在 2023 年恢復(fù)正常庫存與價(jià)格水平，同時(shí)在消費(fèi)電子行業(yè) 2023 進(jìn)入業(yè)績修復(fù)期的背景下，需求向上波動或?qū)戆雽?dǎo)體供給端補(bǔ)庫存，迎來景氣上行拐點(diǎn)。

再者，2023 年引起關(guān)注的 ChatGPT 有望成為半導(dǎo)體產(chǎn)業(yè)發(fā)展新動能，以ChatGPT 為代表的相關(guān) AI應(yīng)用涌現(xiàn)帶來龐大算力缺口，GPU 等 A 芯片作為算力承載主體有望迎接放量預(yù)期。我們認(rèn)為，機(jī)器視覺作為芯片制造的剛性需求，將有望受益于芯片市場的高景氣發(fā)展。

3.2.3?機(jī)器視覺的汽車檢測市場穩(wěn)固，搭載 AI 助力突破自動駕駛

汽車領(lǐng)域在機(jī)器視覺應(yīng)用中為長期高位發(fā)展的個(gè)中翹楚。

根據(jù) GGII 的數(shù)據(jù)，2021 年汽車行業(yè)機(jī)器視覺市場規(guī)模為 14.21 億元，同比增長 38.1%。比較同期全國乘用車銷量與新能源車銷量的情況，2021 年全國乘用車銷量同比增長 3.8%,新能源汽車銷量同比增長 157.5%,可見汽車機(jī)器視覺的增長速度(38.1% )落后于新能源汽車的增長速度(157.5% )，主要系因?yàn)閭鹘y(tǒng)汽車領(lǐng)域仍為機(jī)器視覺的主要應(yīng)用領(lǐng)域。

未來，隨著新能源汽車領(lǐng)域機(jī)器視覺需求的持續(xù)探索，有望成為機(jī)器視覺的成長新動力，根據(jù) GGII 的預(yù)測，2025 年機(jī)器視覺汽車行業(yè)將接近 40 億元，2020-2025 年均復(fù)合增長率達(dá)到 30%。

圖14：2016-2025年汽車行業(yè)機(jī)器視覺市場規(guī)模
資料來源：高工機(jī)器人公眾號

汽車領(lǐng)域在機(jī)器視覺應(yīng)用中為長期高位發(fā)展的個(gè)中翹楚。

根據(jù) GGII 的數(shù)據(jù)，2021 年汽車行業(yè)機(jī)器視覺市場規(guī)模為 14.21 億元，同比增長 38.1%。比較同期全國乘用車銷量與新能源車銷量的情況，2021 年全國乘用車銷量同比增長 3.8%,新能源汽車銷量同比增長 157.5%,可見汽車機(jī)器視覺的增長速度(38.1% )落后于新能源汽車的增長速度(157.5% )，主要系因?yàn)閭鹘y(tǒng)汽車領(lǐng)域仍為機(jī)器視覺的主要應(yīng)用領(lǐng)域。

未來，隨著新能源汽車領(lǐng)域機(jī)器視覺需求的持續(xù)探索，有望成為機(jī)器視覺的成長新動力，根據(jù) GGII 的預(yù)測，2025 年機(jī)器視覺汽車行業(yè)將接近 40 億元，2020-2025 年均復(fù)合增長率達(dá)到 30%。

圖15：機(jī)器視覺在汽車行業(yè)的應(yīng)用
資料來源：高工機(jī)器人公眾號

未來汽車領(lǐng)域智能化將為機(jī)器視覺釋放汽車電子新增量市場。

汽車的智能化、輕量化對檢測提出了更高的要求，繼而對機(jī)器視覺技術(shù)的需求也響應(yīng)的提高，汽車制造行業(yè)成為機(jī)器視覺主力應(yīng)用市場。

過去汽車以機(jī)械構(gòu)件為主，在智能汽車發(fā)展中，電子零部件的占比將不斷提高，大量的雷達(dá)(激光、厘米波、毫米波、超聲波 、傳感器、通信(GPS、DSRC、4G/5G)、攝像頭、監(jiān)控、檢測、娛樂系統(tǒng)將會被裝載在汽車上，以單車電子件價(jià)值 6 萬元國內(nèi) 2022 年新能源汽車出貨量為 688.7 萬臺來計(jì)算,國內(nèi)智能汽車硬件市場將達(dá)到 4132.2億元左右。隨著未來新能源汽車滲透率不斷加深，機(jī)器視覺技術(shù)有望迎來新能源汽車的需求。

04

機(jī)器視覺產(chǎn)業(yè)鏈厚積薄發(fā)國內(nèi)市場增速或?qū)㈩I(lǐng)先全球水平

4.1 25年全球有望達(dá)千億市場規(guī)模，中國或?qū)⒃鏊兕I(lǐng)先全球

25 年全球有望達(dá)到千億市場規(guī)模，中國增速或?qū)㈩I(lǐng)先全球。

根據(jù) Markets and Markets 統(tǒng)計(jì)，全球機(jī)器視覺市場規(guī)模在 2021 年達(dá)到 804 億元，同比增長 12.15%。

2021 年全球傳統(tǒng)工業(yè)復(fù)蘇和新能源行業(yè)的蓬勃發(fā)展拉動了相關(guān)企業(yè)的擴(kuò)產(chǎn)需求，工業(yè)檢測、鯉電池等視覺檢測產(chǎn)品需求有所增長，未來 AI+將給予行業(yè)更大想象空間，擴(kuò)大機(jī)器視覺的應(yīng)用范圍,預(yù)計(jì)在 2025 年市場規(guī)模達(dá)到1276 億元,2022-2025 年均復(fù)合增長率預(yù)計(jì)約13.22%。

2021年，物流倉儲、新能源行業(yè)的蓬勃發(fā)展拉動了相關(guān)企業(yè)的擴(kuò)產(chǎn)需求，視覺檢測產(chǎn)品需求增長明顯，GGII 數(shù)據(jù)顯示，2021 年中國機(jī)器視覺市場規(guī)模 138.16 億元(該數(shù)據(jù)未包含自動化集成設(shè)備規(guī)模)?，同比增長 46.79%，增長速度遠(yuǎn)高于全球平均水平，未來得益于后疫情下宏觀經(jīng)濟(jì)的回暖、制造業(yè)自動化升級、政策支持等因素，中國機(jī)器視覺行業(yè)規(guī)模有望進(jìn)一步增長。其中，2D 視覺市場規(guī)模約為 126.65 億元，3D 視覺市場約為 11.51億元;傳統(tǒng)工業(yè)產(chǎn)品的回暖也為機(jī)器視覺帶來生機(jī)，增長趨勢明顯。

GGII 預(yù)測，至 2025 年我國機(jī)器視覺市場規(guī)模將達(dá)到 349 億元，其中，2D 視覺市場規(guī)模將超過 291 億元，3D 視覺市場規(guī)模將超過 57 億元。

圖16：全球機(jī)器視覺市場規(guī)模
資料來源：Markets?and Markets，高工機(jī)器人公眾號

圖17：中國機(jī)器視覺市場規(guī)模
資料來源：高工機(jī)器人公眾號

4.2 機(jī)器視覺產(chǎn)業(yè)鏈/成本占比:工業(yè)相機(jī)及軟件算法為關(guān)鍵

機(jī)器視覺作為智能制造中不可或缺的重要部分，發(fā)展空間的釋放需要充分挖掘產(chǎn)業(yè)鏈相關(guān)環(huán)節(jié)。

機(jī)器視覺產(chǎn)業(yè)鏈的上游主要為 LED、CCD、CMOS、光學(xué)材料、電子元器件、五金結(jié)構(gòu)件等原材料。由于機(jī)器視覺是由多個(gè)部件組成，每個(gè)部件的原材料均有不同，因此.產(chǎn)業(yè)鏈上游涉及的行業(yè)范圍較為寬廣。

國外領(lǐng)先企業(yè)例如基恩士、康耐視、?？怂箍?、BaslerAG 四家企業(yè)，主要布局機(jī)器視覺產(chǎn)業(yè)鏈的中上游業(yè)務(wù):

• 國內(nèi)布局機(jī)器視覺產(chǎn)業(yè)鏈上游領(lǐng)域的企業(yè)主要有?？低?、天準(zhǔn)科技。

• 機(jī)器視覺產(chǎn)業(yè)鏈中游主要為系統(tǒng)集成商和裝備制造商，系統(tǒng)集成商通常直接采購視覺軟件、傳感器、驅(qū)控系統(tǒng)等核心零部件，通過簡單的二次開發(fā)和組裝完成設(shè)備生產(chǎn)，不具備自由機(jī)器視覺算法、軟件以及視覺傳感器和精密驅(qū)控等核心技術(shù)，通常不具備整臺裝備的設(shè)計(jì)生產(chǎn)能力。

• 機(jī)器視覺產(chǎn)業(yè)鏈的下游主要為運(yùn)用機(jī)器視覺技術(shù)的設(shè)備制造行業(yè)和終端用戶，所涉范圍十分廣泛，如汽車、醫(yī)藥、化學(xué)、電子.半導(dǎo)體、印刷、食品飲料、物流、煙草、醫(yī)療、電池等。

圖18：中國機(jī)器視覺產(chǎn)業(yè)鏈
資料來源：天風(fēng)證券研究所

縱觀整條產(chǎn)業(yè)鏈，成本價(jià)值量的關(guān)鍵當(dāng)屬上游環(huán)節(jié)的工業(yè)相機(jī)和底層軟件算法。

工業(yè)相機(jī)是機(jī)器視覺設(shè)備中價(jià)值量最高的核心組件(價(jià)值量占比約為 23% ，由圖像傳感器、圖像采集卡與各類芯片組成，技術(shù)壁壘較高。

工業(yè)相機(jī)本質(zhì)的功能就是將光信號轉(zhuǎn)變成為有序的電信號，再將該信號模數(shù)轉(zhuǎn)換并送到處理器后以完成圖像的處理分析和識別。

與普通相機(jī)相比，工業(yè)相機(jī)需要更高的傳輸力、抗干擾能力以及穩(wěn)定的成像能力。

市面上的工業(yè)相機(jī)主要有面陣相機(jī)、線陣相機(jī)、3D 相機(jī)以及智能相機(jī)。目前，全球工業(yè)相機(jī)行業(yè)由歐美品牌占據(jù)主要市場，國外知名企業(yè)如德國 Basler、加拿大 DALSA、美國康耐視等;我國對于工業(yè)相機(jī)的研究起步較晚，工業(yè)相機(jī)行業(yè)主要布局于中低端市場，近些年我國也逐步發(fā)展出一批自主研發(fā)工業(yè)相機(jī)的國產(chǎn)品牌，可逐步實(shí)現(xiàn)進(jìn)口替代。

底層軟件算法對所獲得的視覺信號進(jìn)行處理是機(jī)器視覺系統(tǒng)的關(guān)鍵所在，一般來說，掌握底層軟件算法的公司更容易形成自身優(yōu)勢。

在工業(yè)領(lǐng)域，成熟的視覺算法軟件已經(jīng)有很多，包括 Vision pro、halcon、opevCV、Mil、Hexsight、evision等。參考擁有廣受好評的機(jī)器視覺軟件 Vision Pro 的廠商康耐視,不斷革新升級 VisionPro,如 2018年推出具有里程碑意義的工業(yè)圖像分析軟件 Vision Pro ViDi 套件，助其突破高原瓶頸+維持毛利率高位。我們將持續(xù)看好布局研發(fā)投入相機(jī)性能與底層軟件算法的企業(yè)，國內(nèi)代表廠商包括凌云光、海康威視等。

圖19：機(jī)器視覺各環(huán)節(jié)成本價(jià)值量占比
資料來源：中商產(chǎn)業(yè)研究院公眾號

4.3 國產(chǎn)替代奠定上游競爭基調(diào)，AI 澆灌下滋潤工業(yè)相機(jī)與軟件環(huán)節(jié)升級

4.3.1?AI+核心硬件，以智能相機(jī)為代表持續(xù)拓展應(yīng)用場景

AI產(chǎn)業(yè)化催生工業(yè)智能相機(jī)的發(fā)展契機(jī)，拓寬應(yīng)用場景。

從某種意義上理解機(jī)器視覺中的核心要件“智能相機(jī)”，即工業(yè)相機(jī)+視覺控制系統(tǒng)的集成，它將圖像的采集、處理與通信功能集成于單一相機(jī)內(nèi)，從而提供了具備多功能、模塊化、高可靠性、易于實(shí)現(xiàn)的機(jī)器視覺解決方案。隨著芯片技術(shù)日益成熟，尤其是應(yīng)用最新的 DSP、FPGA 及大容量存儲技術(shù)攝像頭中加入 AI 芯片使其具備強(qiáng)大的視頻圖像采集技術(shù)和數(shù)據(jù)分析存儲能力,智能化程度不斷提高，滿足多種機(jī)器視覺的應(yīng)用需求。

圖20：PC-Base工業(yè)相機(jī)與智能相機(jī)資料來源：上海銳勢機(jī)器視覺科技有限公司

中國工業(yè)領(lǐng)域相關(guān)市場發(fā)展空間廣，國際廠商仍占據(jù)智能相機(jī)的技術(shù)優(yōu)勢。

國內(nèi)市場來看CMVU 調(diào)查數(shù)據(jù)顯示 2021 年機(jī)器視覺的工業(yè)相機(jī)市場規(guī)模為 48.48 億元,其中智能相機(jī)占比 6.1%，達(dá)到 9.99 億元，未來隨著機(jī)器視覺在工業(yè)領(lǐng)域上的應(yīng)用越來越深入自動化層面工業(yè)相機(jī)的功能也日漸趨于智能化，有望進(jìn)一步擴(kuò)大相關(guān)市場規(guī)模，2024 年的市場規(guī)模將達(dá)到 24.62 億元。

該占比有望進(jìn)一步擴(kuò)大。從競爭格局來看，全球工業(yè)智能相機(jī)市場的市場集中度較高，率先布局智能相機(jī)的康耐視和基恩士市占率超過 70%，這主要系國外產(chǎn)品軟硬件優(yōu)勢明顯，具備發(fā)展智能相機(jī)的契機(jī)。

國內(nèi)廠商通過多年自主研發(fā)的努力，已經(jīng)在關(guān)鍵技術(shù)上取得突破，如顯揚(yáng)科技、華睿等，不斷推出智能工業(yè)相機(jī)系列產(chǎn)品，通過性價(jià)比優(yōu)勢擠占國外廠商市場份額。

4.3.2?Al+軟件鑄就行業(yè)核心壁壘，國產(chǎn)替代正當(dāng)時(shí)

機(jī)器視覺行業(yè)所要求的技術(shù)精準(zhǔn)度較高，負(fù)責(zé)處理圖像的機(jī)器視覺軟件是系統(tǒng)的核心。

機(jī)器視覺當(dāng)前比較流行的開發(fā)模式是“軟件平臺+視覺開發(fā)包”，開發(fā)包是基于軟件平臺對各種常用圖像處理算法進(jìn)行封裝，用以實(shí)現(xiàn)對圖像分割、提取、識別和判斷等功能，進(jìn)一步安裝在上位記或內(nèi)嵌至工業(yè)模板中，實(shí)現(xiàn)人機(jī)交互的功能，常見的軟件包可分為通用工具M(jìn)ATLAB、OpenCV 等和機(jī)器視覺專用工具 Vision Pro， Halcon 等。其中，算法是機(jī)器視覺的靈魂。

我國機(jī)器視覺的“軟實(shí)力”仍大有可為。

根據(jù) GGII 數(shù)據(jù)，2021 年中國機(jī)器視覺軟件市場需求規(guī)模為 47.01 億元，同比增長 46.31%，遠(yuǎn)高于 GGI 所統(tǒng)計(jì)的機(jī)器視覺品牌軟件銷售額18.8 億元。這主要系國內(nèi)的機(jī)器視覺廠商大多數(shù)是自主研發(fā)軟件或開源平臺(如 OpenCV)的二次開發(fā)，但該模式在性能、效率和穩(wěn)定性上與專用視覺軟件開發(fā)包相比仍存在較大差距，因此未來隨著視覺應(yīng)用要求漸高，將會有越來越多機(jī)器視覺廠商選擇購買專業(yè)視覺公司開發(fā)的視覺算法平臺。

同時(shí)，2019-2021 年間機(jī)器視覺行業(yè)對 AI 驅(qū)動解決方案研發(fā)投入占比最高，分別為 18.1%、18.7 和 21.8%，GGII 預(yù)計(jì)，2025 年機(jī)器視覺軟件市場將有望增長至 150 億，2021-2025 年均復(fù)合增長率超過 30%，中國視覺算法軟件的潛在市場空間較大。

圖21：我國2019-2021年研發(fā)投入主要方向資料來源：凌云光技術(shù)公眾號

05

結(jié)語

國內(nèi)切入軟件市場機(jī)器視覺企業(yè)具有較高成長性。

首先以軟件的技術(shù)密集型特點(diǎn)打造公司壁壘，底層算法建設(shè)需要投入周期長+持續(xù)資金注入，一旦形成將成為公司穩(wěn)定營收與毛利率的護(hù)城河，具有難以替代的優(yōu)勢。

其次是融合人工智能的機(jī)器視覺算法能夠擴(kuò)充硬件產(chǎn)品的通用性與不可替代性，如通過深度學(xué)習(xí)對模型魯棒性的提升，有望拓展機(jī)器視覺的應(yīng)用場景，同時(shí)通過模型、算法、指令優(yōu)化提升整體檢測速度，適應(yīng)旋轉(zhuǎn)、縮進(jìn)、平移、色差、光照強(qiáng)度等變化，使得機(jī)器視覺系統(tǒng)更佳具備柔性與通用性，加速其在工業(yè)領(lǐng)域的滲透。

最后國內(nèi)廠商自研的底層算法與數(shù)據(jù)庫能夠更貼合國內(nèi)終端客戶需求，在易用性上具備先天的本土化優(yōu)勢，以易用性的優(yōu)勢有望取代國際廠商提供的軟件算法平臺。

報(bào)告出品：天風(fēng)證券研究所報(bào)告編輯：智能機(jī)器人系統(tǒng)

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