行業無龍頭，市場空間大。
GGII數據顯示，2018年中國市場規模為53.79億元，同比增長27.95%。GGII預測，未來五年中國機器視覺市場將保持20%以上的增長速度，2023年達到16億元以上的市場規模，2019-2023年復合年增長率為23.87。
在市場結構上，我們以第壹梯隊選手、科技創新板首批企業天準科技為例。其2017年業務收入為319萬，2018年市場份額分別為2.61%。
綜上所述，整個行業前景巨大，沒有領頭羊。大家都處於快速搶占市場的階段。3D視覺相機Mecarmand公司在2065，438+08年的出貨量約為65，438+000臺，而這個數字在2065，438+09年第壹季度才達到。難怪機器視覺目前成為資本追逐的熱門賽道。
鑒於此，庫柏的李渺博士解釋道:“主要有兩個原因:技術突破和市場突破。技術上的突破主要是近年來壹大批國內視覺初創企業破土而出，如美卡曼、固鉑、徐升視覺、靈犀機器人、藍芯科技等這些企業在上遊核心零部件領域有所建樹，他們帶來的直觀變化是機器視覺的價格大幅降低。”
技術的突破也帶來了應用場景的突破，價格的降低讓更多的企業使用了機器視覺。讓我們以徐升視覺為例。目前壹套進口產品30萬左右，徐升能做到15萬左右，性能是進口產品的80%到90%。總體來說，國貨性價比極高。那麽為什麽近年來機器視覺的價格下降如此之快呢？這得從它的產業鏈說起。
機器視覺產業鏈
機器視覺產業鏈以底層開發者為分界點分為上下遊。壹、從上遊分為圖像采集:光源、鏡頭、攝像機、采集卡、機械平臺；圖像處理與分析:工控主機、圖像處理與分析軟件、圖形交互界面；判決執行:電傳單元，機械單元，這些是核心部件。
下遊的設備組裝集成環節，考驗的是企業的性價比、深度定制和服務優勢。
就像國內工業機器人系統集成商的格局和邏輯壹樣，中國的機器視覺產業主要集中在集成和設備組裝上，技術含量和價值不高。這主要是因為國內機器視覺起步較晚，技術上有差距。最近十年才真正開始實現在工業領域的應用，行業剛剛起步，企業規模小，市場空間大。
而國外壹些工業視覺廠商擁有全產業鏈優勢，基本壟斷了中高端市場。視覺算法軟件主要有vision pro、halcon、mil、hexsight、evision、avl等。智能相機主要有康耐視、卡恩斯、微掃描、邦納。
綜上所述，這是壹個技術為王，毛利率極高的行業。此前由於國外廠商壟斷核心技術，服務場景較少，整個行業比較狹窄。現在，國內廠商已經開始主攻核心技術，同時也已經深耕應用場景。行業規模迅速擴大，價格快速下降。但短期內行業技術仍難以突破，核心利潤仍被外資控制。
短期看3C，長期看整體。
最後壹點側重於應用。機器視覺在工業中應用廣泛，主要有四大功能:引導定位、外觀檢測、高精度檢測和識別。從行業來看，電子和半導體制造短期內仍是工業視覺核心的下遊應用領域，主要是半導體和電子設備制造對工業視覺技術有剛性需求。
工業視覺具有高精度的特點，自然適合高性能、精密的專業設備制造。以半導體制造為例，前中工序都需要工業視覺的精確定位和視覺測量，而後工序晶圓的電檢、切割、AOI封裝、檢驗等工序都需要大量的工業視覺技術。
未來國內企業首先要立足於電子行業。中國已經成為全球最大的3C產品生產國，約占全球產能的70%。然而，3C整體自動化設備的普及率只有20%左右，這導致機器視覺在中國的普及率很低，因為機器視覺大多與自動化設備同時應用。
隨著技術的發展和成本的降低，未來其他行業將會接力3C作為行業發展的動力。
目前在其他行業的應用落後於3C，主要是產品通用性不強，在智能化方面無法滿足壹些場景的要求。例如，在識別和分揀復雜的堆疊對象時，90%以上的工作仍然是人工完成的。
隨著算法計算能力的不斷提升和深度學習等技術的發展，機器視覺在其他流程行業，如汽車等領域，將加速滲透，帶動工業制造智能流程行業的快速發展。中國擁有世界上最大的工業制造能力，必將成為最大的市場。