隨著中國配套基礎建設的完善及技術和資金的積累，各行業對應用機器視覺技術的工業自動化、智能化的需求廣泛提升。億歐智庫聯合阿里云加速器聯合發布分析了當前相對成熟且極具發展潛力的工業細分賽道，并結合技術痛點洞察了未來應用趨勢。

機器視覺是人工智能領域一個正在快速發展的分支，用機器代替人眼來做測量和判斷，通過光學的裝置和非接觸的傳感器，自動接收和處理真實物體的圖像，以獲得所需信息或用于控制機器人運動的裝置。工業機器視覺的核心是通過“機器眼”代替人眼，對物體進行識別、測量并做出判斷。

從機器視覺產業鏈角度來看，機器視覺行業產業鏈環節較長，上游由機器視覺系統硬件和軟件算法構成，中游為設備商和系統集成商主要負責軟件的二次開發和設備制造，下游應用場景和行業廣泛。工業是目前中國機器視覺行業最大的下游應用領域，工業領域的銷售額占比為81.2%，其中工業行業包括電子制造、顯示面板、汽車、印刷、半導體、食品飲料包裝等行業。其他、交通、娛樂、國防安防行業為輔。

工業機器視覺四大應用

根據億歐智庫調研結果，隨著行業深度及廣度應用的快速發展，工業機器視覺應用領域中，目前域值得關注的四大賽道分別是3C電子、半導體、鋰電、光伏。

賽道一：3C行業作為工業視覺行業應用標桿，現階段仍有技術難點待攻克全球當前3C電子產業向發展中國家轉移，伴隨著3C行業高精度、換代快等特點 ，助推機器視覺技術迭代，應用場景延伸和品類拓展有望持續推動我國3C行業機器視覺滲透率提升。

從行業和產品屬性綜合來看，機器視覺在3C電子行業應用最為成熟，3C電子的行業屬性及產品屬性都決定了機器視覺在該行業的滲透率將會更高。

賽道二：半導體行業未來將實現機器視覺全流程技術支持

機器視覺在半導體行業的應用，未來有望實現機器視覺全流程技術支持。在2019年的全球半導體設備市場銷售額為576億美元，其中中國市場規模129億美元，占比22.4%，預測未來幾年中國半導體投資會躍居全球第一。

半導體產業具有集成度、精細度高的特點，是機器視覺技術最早大規模應用的領域之一。機器視覺在半導體行業中的應用涉及到半導體外觀缺陷、尺寸、數量、平整度、距離、定位、校準、焊點質量、彎曲度等的檢測，尤其是晶圓制作中的檢測、定位、切割、封裝過程全程都需應用機器視覺技術。

賽道三：新能源汽車產業的快速發展，鋰電行業需求井噴，機器視覺應用場景擴大

機器視覺廣泛應用于動力電池聲場過程中各關鍵工藝的缺陷檢測、尺寸測量和定位。隨著鋰電行業持續高景氣，新能源汽車蓬勃發展，電池廠擴產帶來了機器視覺裝備需求井噴。同時，鋰電池工藝復雜，也使得機器視覺應用場景更加豐富。國家統計局的數據顯示，2021年中國鋰電池產量已經達到232.6億只，同比增長23.4%。鋰電產能的快速增加帶動機器視覺高速發展，2021年市場規模達到17.7億元，2019-2021年CAGR高達110%。

鋰電在機器視覺的應用場景、制作工藝復雜，多個工序需要機器視覺檢測系統。隨著電芯、模組、PACK 測量要求的不斷提高，被測物體條件愈發復雜，全線視覺檢測已逐步成為動力電池廠商標配。

賽道四：光伏行業持續加速成長，硅片質檢是太陽能電池的質量保證、發展關鍵

2021年，中國太陽能電池產量CAGR達35%，2021年同比增速達42%，行業迎來加速成長期。同期帶動機器視覺的光伏行業應用規模由2019年2.6億元快速提升至2021年的6.5億元，CAGR高達58%。

在整個電池片生產過程中，來料硅片質量監控、過程電池片的缺陷監控以及成品電池片的質量檢測是生產出高質量電池片的保證。電池片生產質量監控系統的每個工藝段都有提供對應的光機視覺模組（相機、光源、鏡頭等），可快速配置，提供高質量的視覺成像效果。

工業機器視覺未來趨勢

隨著工業4.0的到來，工業場景對機器視覺技術的需求持續推進著工業機器視覺技術的發展。這其中包括了：3D技術要求的提高、國產化替代逐步占據主導地位、碎片化場景的一體化整合。

趨勢一：在巨大的應用場景下，3D技術將發展更加成熟且普遍

2D視覺發展的同時，3D技術也在崛起。從目前的趨勢來看，3D機器視覺的發展勢頭要遠大于2D。盡管當前工業機器視覺發展較為成熟，但是3D技術國內依然屬于發展初期，國外的公司和產品在微觀高精度檢測方面較國內的領先，且占據市場的大部分份額。國內企業開始在硬件軟件等方面逐漸替代國外企業。

趨勢二：國產化替代成為主旋律，中外廠商競爭進一步加劇，市場格局重構

當前機器視覺替代率達50%，但多局限于2D機器視覺領域。未來隨著國產品牌協作共贏，產品功能專業、種類精細化，替代率將逐步升高。行業將趨向于專業化分工，自主化視覺平臺、視覺系統與裝備將協同作戰，逐步超越國外品牌，成長為中國智能制造工業視覺的主力軍。

國產化替代三大技術領域趨勢：

趨勢三：整合碎片化場景，標準化一體化設備將是機器視覺下一代發展方向

隨著工業自動化的規模逐漸擴大，智能制造模式下的產品多品種、小批量、個性化生產。企業開始向批量化定制生產的生產方式轉變，但機器視覺技術在自動化生產線中只能對少數產品進行識別和分類，難以滿足碎片化場景。為解決此情況，整合碎片化場景、打造一體化設備將會極大地促進信息技術與運營技術的快速融合。同時，打造全流程數字化閉環也將是重要舉措之一。