2021中国工业视觉行业研究报告_33页_4mb

机器视觉行业分析报告总结

核心内容

• 市场规模：机器视觉是人工智能市场中占比最大的分支，全球市场规模趋于稳定，预计2023年将达到250亿美元。中国机器视觉市场近年来保持高速增长，预计2023年市场规模可达180亿元人民币。
• 市场结构：中国已成为继美国、日本之后的第三大机器视觉市场。行业主要分为2D和3D视觉，2D视觉市场较为成熟，而3D视觉处于发展初期，存在大量机会。
• 行业驱动力：政策支持、人力成本上升、工业自动化需求提升以及技术进步是推动机器视觉行业发展的主要因素。
• 市场参与者：国际巨头如基恩士、康耐视占据高端市场，国内企业如奥普特、天准科技、思灵机器人等正在快速崛起。
• 投融资情况：工业机器视觉领域融资活跃，尤其在中游集成商领域，红杉资本中国、顺为资本等一线基金纷纷布局。
• 关键发展要素：创业公司需找准应用场景、获取大客户资源、建立技术壁垒、提高性价比，并提升产品和解决方案的标准化程度以实现规模化发展。

主要观点

• 机器视觉在工业领域主要实现识别、测量、定位和检测四种功能，其中检测难度最高。
• 2D视觉产业链成熟，创业机会集中在算法和集成解决方案。3D视觉作为新兴领域，具有更强的“寻找增量”特性，国内外巨头均未占据明显优势。
• 国内厂商的机会主要来自两方面：一是替代国外昂贵产品，二是通过更贴合应用场景的算法和部件提升渗透率。
• 创业公司应聚焦于特定应用场景，通过高性价比和标准化方案实现规模化发展。

关键信息

下游应用市场

• 消费电子：市场规模可达千亿级别，3D视觉在主板、零部件和整机组装环节应用广泛，尤其在5G手机玻璃检测领域潜力巨大。
• 半导体：机器视觉是刚需，尤其在晶圆检测、封装测试等环节，国内厂商正逐步实现国产替代。
• 汽车：生产自动化程度高，机器视觉用于检测、定位、装配等环节，创业公司需在客户资源、精确度和价格方面突破。
• 长尾市场：包括物流、医药、印刷、食品包装、纺织等行业，这些市场对价格敏感，但整体潜在市场空间大。

技术与成本

• 2D视觉：硬件技术成熟，创业机会主要在算法层面，视觉控制系统价值占比最高。
• 3D视觉：技术门槛较高，但能实现更精确的测量和检测，适用于复杂工业场景。目前主要依赖于硬件和算法的结合，成本相对较高。
• 技术进步：随着深度学习等技术的发展，机器视觉在精度、速度、稳定性等方面持续提升，推动其在工业自动化中的应用。

行业现状与趋势

• 中国机器视觉行业仍处于成长期，与发达国家相比存在差距，但政策支持和产业升级推动其快速发展。
• 产业链中游集成商是当前融资热点，具备较高毛利率，但多数企业尚未实现规模化应用。
• 创业公司需通过精准的场景切入、大客户资源获取、技术壁垒建立、成本控制和标准化解决方案实现突破。

重点行业分析

消费电子

• 产品更新换代快、精度要求高，对机器视觉需求大。
• 主要应用在主板、零部件和整机组装环节，3D视觉在检测微小器件方面发挥重要作用。
• 由于技术壁垒高，国内厂商在该领域仍需突破。

半导体

• 是机器视觉最早大规模应用的行业，对精度要求极高，自动化需求迫切。
• 国内厂商主要在中低端市场，具备国产替代潜力。
• 随着先进封装技术的发展，3D视觉检测设备市场将持续增长。

汽车

• 生产自动化程度高，机器视觉用于检测、定位、装配等环节。
• 创业公司需在客户资源、精确度和价格方面进行突破。
• 新能源和智能汽车的发展为机器视觉带来新的市场机遇。

长尾市场

• 物流：应用包括码垛和快速分拣，解决方案通用性强，但投资回报周期较短。
• 医药：对质量要求高，机器视觉用于药品包装和质量检测，市场前景广阔。
• 其他行业：包括印刷、食品包装、纺织等，这些行业对价格敏感，是典型的“算账”逻辑。

投融资分析

• 截至2021年2月，工业机器视觉领域共发生184起融资事件，71家初创企业获得融资。
• 多数企业处于早期融资阶段，估值集中在1-2亿元人民币。
• 产业链中游集成商最受资本青睐，具备较高的毛利率，但多数企业尚未实现规模化应用。

市场参与者

• 国际巨头：基恩士、康耐视等公司在2D视觉领域占据主导地位。
• 国内企业：如奥普特、天准科技、思灵机器人等正在崛起，具备一定的竞争力。
• 财务表现：成熟公司毛利率可达70%-80%，中游集成商毛利率约50%。

关键发展要素

• 大客户资源：创业公司需聚焦大客户，通过真实测试数据提升技术性能。
• 找准应用场景：明确客户需求，以需求为导向，提升产品竞争力。
• 建立技术壁垒：通过解决特定场景痛点，建立不可替代的技术优势。
• 提高性价比：打造成熟供应链，降低成本以提高竞争力。
• 提升标准化：实现跨行业、跨场景的解决方案，推动规模化发展。

投资与合作

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