【深度研究】5G工业时代，智能制造的关键技术！

机器视觉，是一种应用于工业和非工业领域的硬件和软件组合，它基于捕获并处理的图像为设备执行其功能提供操作指导，属于智能装备感知、分析部分的关键零部件 。相比人眼，机器视觉具有精度高、速度快、适应强等显著优势。机器视觉代替人眼可以在多种场景下实现多种功能，广泛应用在智能制造、高端装备、自动化设备等行业，是先进制造的重要组成部分。

机器视觉产业链包括上游镜头、处理器、图像处理软件等软硬件供应，中游的设备制造和系统集成，以及下游汽车、医药、半导体、消费电子、包装等具体行业的应用层。

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机器视觉行业高速增长的驱动逻辑

1.短期逻辑：制造业指数回暖带来机器视觉市场加速增长。

2019年，我国制造业PMI 持续在荣枯线上下徘徊；2020年2月，制造业PMI的下滑至 35.70%，这一现象随着2020年3月以来全国各地复工复产的持续推进，制造业PMI从2020 年3月份至今一直稳定至荣枯线以上。同时，制造业固定资产投资同比增速逐月回升，彰显下游需求景气复苏，同比增速在2021年2月到达峰值，从2月至今在缓慢下滑，但依然保持在较高增速水平，阐明下游需求依旧旺盛，从而拉动机器视觉需求增长。

2.中期逻辑：国家政策扶持+技术更新需求将带动机器视觉国产化。

《中国制造2025》明确指出：加快推动新一代信息技术与制造技术融合发展把智能制造作为两化深度融合的主攻方向。近年，高端装备制造业作为国民经济的中流砥柱，国家对于该行业的重视程度不言而喻，并出台了一系列政策来支持行业发展，希望能摆脱对进口产品的依赖。目前，本土机器视觉企业在研发技术实力、市场竞争上较国际品牌产品仍有较大差距。根据中国机器视觉产业联盟数据，2015-2019年我国机器视觉市场持续为海外品牌占据主导，但是近年来国产品牌的市场规模持续扩大，同时市场占有率稳步提升，进口替代趋势明确。并且，根据赛迪股份的预计，2020年开始机器视觉的国产品牌规模将超过海外品牌。

未来深度学习、3D视觉新一代信息技术将重新赋能工业机器视觉。深度学习将机器视觉的效率和鲁棒性与人类视觉的灵活性结合，能完成更复杂的环境中的检测。3D视觉有助于拓宽2D视觉无法触及的领域，拉高行业的整体天花板：相较于2D视觉，3D视觉可以更好地进行多传感器融合，检测快速移动目标并获得形状、对比度、空间坐标信息等深度信息，应用领域远多于2D视觉。

3.长期逻辑：老龄化加深，企业的人力成本不断提升。

随着经济的发展，我国人口红利优势急速消退，老龄化程度的加深也使得劳动力供给的紧张局面持续加剧，用工成本不断上升，2019 年中国城镇非私营单位就业人员年平均工资上涨至9.05万元，比上年增加 0.81万元。人口结构的变化、劳动力成本的持续上升，或将迫使制造企业不断加大在自动化、智能化方面的投入，扩展自动化和智能化的深度，从而拉动机器视觉设备需求。

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市场空间：近5年行业复合增速或达25%

我国作为全球第一大制造国，机器视觉渗透率偏低，仍有较大提升空间。根据UNSD数据，2018年我国制造业产值占全球的比重为28.4%，大幅领先第二名美国的16.6%，是名副其实的全球第一大制造国。但2018年我国机器视觉产值占比仅为14.68%，与我国全球制造中心的地位不匹配，我国机器视觉渗透率偏低。从行业增速来看，根据前瞻产业研究院的数据测算，随着机器视觉行业的快速发展，2020至2025年机器视觉行业年复合增长率达到25.5%，行业增速较快。预计中国2025年机器视觉行业市场规模为246亿元。

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小结

国内机器视觉行业目前尚处于起步阶段，渗透率+价值量双重提升以及国产替代是行业未来的发展趋势。具备较强核心零部件生产能力以及整体方案开发能力，并能够深度绑定优质客户的品牌有望充分受益行业增长。

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