机器视觉｜宏观的驱动力与制约因素

 谈到机器视觉，首先看一下国内对机器视觉的定义，是利用机器视觉是利用计算机、图像处理器以及其他相关设备来模拟人类视觉功能的技术。目前中国机器视觉技术主要作用于提高产业的生产效率、控制生产过程中的产品质量采集产品数据等。    

 伴随着制造业的转型升级，国内机器视觉技术水平在不断提高，应用领域越来越广泛。根据统计，     2014    年至     2018    年，国内机器视觉复合增长率为     25.7%    。在产业告诉增长的同时，国内市场的推动力是什么，制约因素在哪里？    

    机器视觉市场的推动力    

 目前，国内机器视觉产业中，有外资品牌近     100    家，本土厂商超过     150    家，专业系统集成商近     200    家，而国内代理商在     250    家左右。覆盖光源、光学镜图采集卡，以及智能相机等机器视觉全产业链产品。机器视觉产业发展的推动因素，一是机器代人的发展趋势，二是国内政策的支持。    

 首先，国内劳动力和成本不断提高，制造业凭靠自主创新能力，逐渐淘汰劳动密集型生产方式。在精度检测方面，机器视觉可凭借高分辨率的图像采集设备和计算机软件算法提高检测效率。在生产环境要求方面，机器视觉可适应全天候工作，并且效果稳定。对于部分艰、难、险的工作环境，也有较强的适应能力。在成本方面，规模化的机器视觉应用，远低于持续升高的人工成本。目前，物流仓储、电子制造等产业，有大量的检测、定位需求，为机器视觉产业的发展，提供了肥沃的土壤。    

 其次，在政策扶持方面。近年来，高端装备制造业在国民经济中的地位日益凸显。伴随生产模式的改变     ,    中国高近年来，高端装备制造业在国民经济中的地位日益凸显。伴随生产模式的改变     ,    中国高端装备制造业的发展逐渐走向全球化、信息化、专业化和服务化。中国政府对于高端装备制造行业的重视程度逐渐加深     ,    利好政策频出     ,    政府充分支持高端装备行业的产品研发和市场扩展。高端装备制造行业是机器视觉技术的主要应用     ,    高端装备制造行业对于精准度的严格要求需要机器视觉技术的支持     ,    因此     ,    机器视觉行业将受惠于高端装备制造行业的利好政策，推动机器视觉行业的发展。    

 高效率、高精度、自动智能、绿色低碳和高附加值是中国高端装备制造技术未来的发展方向。政府对于机器视觉的大力培育将加快制造业的转型升级     ,    促进高端装备制造业的重点    

 发展方向和信息化与工业化的深度融合     ,    提升生产效率、技术水平和产品质量、降低能源消耗，实现高端装备制造技术的智能化和绿色化，推动中国机器视觉行业的发展。    

    技术与人才压低企业利润    

 从整个国内机器视觉产业生态来看，上游软硬件是核心，国内半导体器件对进口以来程度较高。在细分方面，光源的技术门槛低，国产化程度较高，市场整体竞争激烈。高端工业镜头方面，主要以欧美为主导。施耐德、     Nzvitar    、     Opto    ，以及日本     CBC Computar    占据绝对的竞争优势。    

 机器视觉行业价值最高的部分为底层开发，底层核心软硬件成本占据机器视觉总成本的     80%,    其中镜头、工业相机、底层软件系统等产品技术壁垒较高。海外机器视觉制造商在多核心软硬件到系统集成方面仍占据主导地位     ,    依托其身后的行业背景及成熟的渠道资源     ,    部分核心硬件产品及系统集成商的市场份额较稳定     ,    利润水平较高。    

 机器视觉行业是中国政府重点发展的高新技术密集型产业     ,    因此机器视觉行业对于精通制造业、自动化行业等多领域的复合型人才需求较高。视觉行业人才不仅需要对客户所处的细分领域有成熟的知识储备     ,    还需要基于用户需求给予灵活反应     ,    深入掌握相应的非标产品设计     ,    具备独立完成为客户提供整体解决方案的能力。在产品研发方面     ,    企业需具备专业的技术人员。在企业管理方面     ,    企业需要专业的管理人才建立良好的企业机制     ,    营造良好的企业文化。在产品服务方面     ,    机器视觉行业需要高服务水平和专业素养     ,    同时具备一定的艺术修养。科技企业的核心竞争力是人才但目前中国机器视觉监测行业人才环境较差     ,    影响行业整体的科研能力及业务水平。