2022年中国机器视觉行业调研报告

前言

随着中国智能制造的不断推进，中国正在成为世界机器视觉发展最活跃的地区之一，应用范围几乎涵盖了国民经济中的各个领域，中国机器视觉的发展已进入高速增长阶段。

近十年来，下游对于产品检测、智能化的要求不断提高，推动机器视觉技术在工业领域的应用日趋广泛。随着国内机器视觉技术与产品在实践中不断完善，机器视觉技术已经在消费电子、汽车制造、光伏半导体、物流仓储、锂电池制造以及食品药品等多个行业应用。

同时，资本的涌入造就了机器视觉行业的融资热，相关机器视觉的企业数量也在逐年增长，机器视觉市场竞争日益激烈，除去基恩士、康耐视等国际企业，国内机器视觉细分领域的头部厂商开始初现雏形。

2021年，新能源行业的蓬勃发展以及疫情影响下物流行业的爆发拉动了相关企业的扩产需求，视觉检测与视觉定位产品需求增长明显，2D视觉市场规模约为104.84亿元，3D视觉市场约为11.51亿元；此外，传统工业产品的回暖也为机器视觉带来生机，增长趋势明显；根据GGII预测，至2025年我国机器视觉市场规模将达到415.92亿元，其中，3D视觉市场规模将达到104.35亿元。

2014-2025年中国机器视觉市场规模及预测（单位：亿元，%）

数据来源：高工机器人产业研究所（GGII）

GGII统计数据显示，2021年中国机器视觉领域投融资案例32起，涉及投资融资资金40.64亿元。2017-2021年，中国机器视觉领域的融资案例数量和融资金额总体呈上升趋势。目前新进入机器视觉领域的企业持续增加。

从应用功能领域划分，主要是检测、定位分拣、测量、识别读码等类别，各家企业都有自身专注的领域，或一个或多个，在很大程度上，工艺算法是主要壁垒，行业案例是敲门砖，鉴于当前的应用还处于较早期的阶段，我们定义当下的中国机器视觉行业还处于早期的卡位阶段。

从融资去向看，3D视觉领域的占比更高，也是众多创业公司扎堆的领域，相较于2D视觉，中国厂商在3D视觉领域的起步与外资厂商差距不大，同时，国内拥有更加丰富的应用场景，为产品的持续迭代与优化提供了更加优质的土壤，预计未来几年，3D视觉领域将延续高热度，同时，各厂商之间的竞争将更加直接，市场化进程有望加速。

2017-2021年机器视觉领域获融资情况

数据来源：高工机器人产业研究所（GGII）整理

从产业链来看，在疫情与国际贸易摩擦的复合背景下，上游视觉芯片、工业相机供货周期延长，为机器视觉的国产替代提供了一个契机；下游锂电池行业的快速扩张拉动视觉检测方面的需求，同时，物流场景智能化需求的提高也为3D视觉定位分拣提供了更多落地应用案例。

GGII认为，鉴于短期内技术密集型的机器人产业仍处于成长阶段，新晋企业和团队仍将持续涌入该领域，作为AI技术与工业制造结合的典型代表，机器视觉有望持续快速发展，拥有高尖端技术或创新型机器视觉产品（包括软件和硬件），并能快速落地的企业将能受资本市场青睐，并在资本的助力下，获得高速成长的更多要素。

机器视觉产业的元素与业态日益丰富，开始呈现百花齐放百家争鸣的态势。未来几年，中国机器视觉产业机遇与挑战并存，为厘清机器视觉行业发展脉络，把握市场走向，帮助企业投资决策，高工机器人产业研究所(GGII)在实地走访大量机器视觉企业、充分挖掘行业信息的前景下，编制了《2022年中国机器视觉行业调研报告》。

本报告对中国机器视觉行业环境、机器视觉产业链细分市场情况、市场竞争格局、区域分布、各应用领域市场情况进行了详细的分析，系统整理了重点企业调研数据、跟踪企业的发展动向，并预见性地分析了未来几年(2022-2025年)行业发展前景，对企业提出了发展建议。为企业、投资者、证券公司以及希望投资机器人产业的人士，提供最具参考价值的研究报告。

版权说明：

本报告版权归高工机器人产业研究所(GGII)所有，仅供被授权企业公司内部使用，不得扩散给任何第三方使用。

2022年中国机器视觉行业调研报告

目录

第一部分：环境篇

第一章 机器视觉行业发展概况

第一节 机器视觉的定义及应用概述

一、机器视觉的定义与分类

二、机器视觉的应用特点

第二节 机器视觉行业的发展历程

一、机器视觉行业发展历史

二、中国机器视觉行业发展历程

三、中国机器视觉行业发展态势

第二章 机器视觉行业发展环境分析

第一节 行业政策发展环境分析

一、行业相关政策

二、政策解析

三、相关政策趋势

第二节 行业经济发展环境分析

一、行业需求分析

二、行业投融资市场分析

第三节 行业技术发展环境分析

一、机器视觉技术分析

二、专利申请情况分析

三、主要技术发展趋势

第二部分：市场篇

第三章 机器视觉行业市场规模分析

第一节 机器视觉行业市场概况

第二节 市场规模分析

第三节 竞争格局分析

一、国际竞争格局

二、国内竞争格局

第四章 机器视觉行业产业链分析

第一节 机器视觉产业链概述

第二节 机器视觉产业链结构

第三节 机器视觉产业链上游分析

一、光源市场分析

二、工业镜头市场分析

三、工业相机市场分析

四、图像采集卡市场分析

五、软件算法市场分析

六、智能相机市场分析

第四节 产业链中游市场分析

一、应用类型分析

二、市场格局分析

三、市场发展趋势分析

第五节 产业链下游市场分析

一、半导体

二、3C电子

四、汽车及汽车零部件

五、医药

六、食品包装

七、锂电池

八、物流仓储

第三部分 企业篇

第五章 机器视觉企业分析

第一节 典型企业分析

一、基恩士

二、康耐视

第二节 光源企业分析

一、日本CCS

二、奥普特

第三节 工业镜头企业分析

一、意大利Opto

二、德国 Schneider

三、东正光学

四、长步道

第四节 工业相机企业分析

一、德国Basler

二、加拿大DALSA

三、海康机器人

四、华睿科技

五、图漾科技

第五节 视觉软件企业分析

一、德国MVtec

二、维视图像

三、创科视觉

第六节  视觉系统方案厂商分析

一、梅卡曼德

二、易思维

三、星猿哲

四、视比特

五、视科普

六、阿丘科技

第六节 机器视觉设备及系统集成企业

一、天准科技

二、精锐视觉

三、精测电子

四、深科达

五、凌云光

第四部分：前景篇

第六章 中国机器视觉需求前景展望

第一节 中国机器视觉产业发展前景展望

第二节 中国机器视觉应用前景展望

第三节 中国机器视觉产业面临的风险及规避建议

第七章 投资机会和风险警示

第一节 中国机器视觉产业投资机会分析

一、政策方面的机会

二、市场方面的机会

第二节 中国机器视觉行业投资风险

一、国家经济增速放缓

二、市场竞争加剧

三、技术人才不足

四、行业融资过热

第三节 中国机器视觉行业投资建议

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高工机器人研究所所长 卢瀚宸

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