融资不断！AI大潮来袭，机器视觉打开百亿新蓝海
过去五年来，人们总是在论断人工智能是未来企业创新的关键，但很多人并不知道的是，在许多方面，这个创新未来更多就是依赖的是机器视觉。无论是手机、门禁、监控等常见的场景交互，还是制造业中各生产环节的跟踪、产品质量的检测，都离不开它的支撑。上世纪80年代开始，外国巨头相继诞生，并一直占据着国际领先位置。我国机器视觉产业则于1990年前后，以代销海外产品起步，进入21世纪，各公司才陆续走上自主研发之路。虽然起步较晚，但经过二十年奋力追赶，国内外差距已经快速缩小。
图片来源：TechCrunch
01
现下的机器视觉赛道是“神仙打架”
新冠肺炎的诊断效率提升数十倍，快递物流 72 小时的送达率提高了八成，工厂的质检准确率达 99.9%，全数字化路口系统将城市早高峰通勤效率提升超两成，作为数字化转型的关键技术之一，AI正在驱动千行百业数字化、智能化驶入快车道，极大地便捷了人们的生产生活。2022年机器视觉企业相继融资，再次引发市场对机器视觉产业的高度关注。
2022年我国机器视觉投资数量共42起，投资金额达77.41亿元。如“凌云光”、“奥比中光”两家企业先后在在科创板挂牌上市，大帧科技完成千万元Pre-A轮融资博视像元获近亿元天使轮融资，梅卡曼德完成C+轮融资等等。现下的机器视觉赛道，可谓是“神仙打架”，随着AI技术在工业领域的落地应用，越来越多的企业涌入，竞争也愈演愈烈。
图片来源：尚灵钻石实验室
机器视觉是指通过光学装置和非接触传感器自动接收并处理真实物体的图像，分析后获取所需信息或用于控制机器运动的装置。机器视觉由“成像”和“视觉分析”两大板块构成，两者又可分别包含了光源、光源控制器、镜头、相机，以及视觉算法、深度学习、图形化编程等具体技术。
随着人类社会的发展，工业生产中，许多产品对于工艺精度的要求快速提升，动辄以毫米、微米，甚至纳米计，如此一来，仅凭肉眼已经无法分辨差别，更无法完成合格率检测，这时就需要以机器视觉技术制成的检测设备完成相关工作。
所以，如果没有该行业，AI将会变成“瞎子”，很多智能设备根本无法运行。
02
机器人将成为机器视觉的突破性应用
随着国内就业人口数量增长放缓、老龄化程度加深，企业的用工成本持续攀升。相较于人眼视觉，机器视觉在速度性、观测精度、环境要求等方面存在显著优势。从长期来看，未来人口老龄化及劳动力价格上涨将带来机器替人刚需，机器视觉设备将逐步代替人工。
华为在8月的发布会上表示，华为机器视觉军团宣布战略升级，以新市场策略、新产品组合、新服务策略、新生态体系做深做透机器视觉产业，并围绕破解AI落地难题，从架构、产品、生态全链条进化，加速AI落地。据悉，华为机器视觉军团成立于今年5月。同期，机器视觉指向的“感知”被定义为华为ICT四大核心能力之一。在市场策略方面，华为机器视觉军团CEO洪方明表示：" 华为机器视觉军团以短链条运作的模式来贴近市场，快速决策，更好地为客户数字化转型提供服务。"
图片来源：华为
除华为之外，2022年下半年，机器视觉赛道融资延续了上半年的火热。7月，专注于提供3D+AI机器视觉成套解决方案的大帧科技有限公司完成近千万元Pre-A轮融资。据介绍，本轮融资将主要用于公司扩大生产经营、加大研发投入。公司官网显示，大帧科技有限公司致力于3D成像技术和AI边缘计算相结合的机器视觉检测系统的研发和销售，提供标准化的3D+AI机器视觉成套解决方案。当前，该公司主要产品为汽车电子连接器3D检测标准设备、3C类六面体六面缺陷检测标准设备、光伏硅片分选设备和汽车电子EOL标准设备。
3D视觉行业起步晚但增速快，灵西机器人作为国内较早一批起步的3D视觉厂商，享受到了市场爆发带来的政策红利以及融资红利。灵西机器人也在7月宣布完成数亿元B+轮融资，将主要用于3D视觉软硬件产品的研发、产能扩充及市场拓展等。这是继近亿元B轮融资后，灵西机器人完成的又一轮融资。灵西机器人成立5年获得了6轮融资，为其软硬件产品的研发、产能扩充及市场拓展提供了坚实的资金基础。灵西专注3D视觉技术的研发，拥有从相机硬件、算法到机器人控制平台等软件的底层全栈技术自研能力，已建立起坚实的技术底座。
图|灵西机器人智能分拣
图片来源：灵西机器人
今年7月，视比特机器人亦宣布完成3亿元B轮融资，本轮融资由经纬创投领投。视比特机器人成立于2018年，系3D视觉和工业智能软件供应商。目前，视比特多项核心产品已在数十家重工、物流、汽车龙头客户实现规模化落地。2021年相较往年同期，公司实现了超10倍的收入增长。2022年上半年相比2021年同期，业务增长了50%以上。
国内的相关机器视觉的企业数量逐年在增长。目前，机器视觉产业链上游涉及光学设备等硬件和图像处理软件，主要国内上市公司如奥普特，主攻机器视觉核心软硬件；大华股份、海康威视都有旗下的机器视觉业务；中游则包括天准科技，主攻工业视觉装备，积极切入智能驾驶、光伏领域；凌云光，进入苹果、华为等公司产业链，成为苹果认证的机器视觉领域优选供应商；奥比中光，主攻3D视觉感知技术研发，已经实现了百万级面阵3D视觉传感器量产。
图|基于3D视觉引导机器人智能供包拣选系统
图片来源：视比特机器人
对于机器视觉厂商而言，需要关注下游拓展能力、上游研发能力和通用化设计能力。局限于单一赛道的企业难以做大，能够切入更多应用领域且处于景气上行周期的企业有望增厚业绩规模。同时，掌握上游核心零部件研发能力，有望使厂商具备议价能力，长期看体现成本优势。
长远来看，机器人将成为机器视觉的下一个突破性应用。人类约70%信息是通过视觉感知获取的，随着机器人应用成为AI发展的下一波浪潮以及消费电子向智能化、AR以及体感识别能力的搭载，3D传感市场发展浪潮正在袭来。机器视觉厂商具备识别和处理操作对象的技术和算法积累，是人形机器人传感器的潜在参与者，有望切入人形机器人传感器赛道。有资料显示，当前只有5%的潜在用户使用了机器视觉，余下的95%潜在用户还没有用上机器视觉，全部潜力发挥出来后，全球的市场可达到1200亿美元。这意味着机器视觉的渗透率未来会有极大的提升空间。
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市场最终会趋于强者欲强的走向
3D机器视觉市场前景广阔，但渗透率较低，尚处于早期阶段。伴随渗透率与国产化率的提升，2025年国产厂商可参与的机器视觉市场空间有望达到356亿元，机器视觉市场蓝海广阔，涌入机器视觉赛道的玩家络绎不绝，3D机器视觉技术有望得到深化，应用场景也越来越多。在此趋势下，机器视觉企业争相发力寻找落地场景，以期塑造新的增长曲线，应用落地变得紧迫。
中国机器视觉产业联盟数据显示，在机器视觉的下游应用市场中，消费电子是现阶段3D视觉的主要应用市场，占比24.79%，其中智能手机应用占比最大；其次，半导体和汽车行业也是3D视觉主要的阵地。另一方面，机器视觉在各个领域的应用日趋广泛，但不同行业、不同场景所需的技术标准不同，十分考验机器视觉厂商的技术能力，市场最终会趋于强者欲强的走向。
图|中国机器视觉市场规模
图片来源：高工机器人产业研究所
面对技术和市场的困境，首先还是要提高自主核心研发能力。工业视觉装备的主要利润集中于镜头、相机、图像传感器等核心零部件，目前国内工业机器视觉厂商的工业视觉装备大多选择日本、美国和欧洲的底层零部件。对于企业而言，底层软硬件研发需要投入更多研发资源和成本，对于短期经营虽然不利，但从长期看，持续的研发投入有利于帮助企业在竞争中抢占市场先机，提高相关产品的市场占有率。因此从投资收益角度看，拥有向上游核心零部件领域拓展能力的机器视觉企业更容易使资本实现较高回报率。
其次，兼顾传统市场与新兴应用市场也是重要的。目前工业机器视觉产品2/3被电子制造、汽车制造行业所占据，其余市场份额分布于食品、包装机械、印刷等行业，并且这些行业对机器视觉产品的需求仍然在大幅增长。与其他自动化产品相比，机器视觉产品属于专业性非常高的产品，对多数用户而言可能较为陌生，提高了应用门槛。产品生产商比较熟悉产品和技术本身的功能与参数，而消费者则从自身需求角度出发，往往二者存在错位或者矛盾。如何将两方面结合起来，既要提高产品的性能，又要满足用户的应用需求，这是至关重要的前提。
图片来源：kuka
机器视觉行业是一个崛起的新兴行业，我国在工业转型升级的过程中，从过度依赖低廉劳动成本的粗加工和制造模式向全面自动化、高附加值和高生产率转型。中国机器视觉市场正在继北美、欧洲和日本之后，成为国际机器视觉厂商的重要目标市场。对于竞争日益激烈的中国市场，机器视觉厂商推出产品的速度加快，产品技术发展迅猛，这必然对竞争者提出了更高的要求，以往简单的模仿复制已不再可行，自己的技术和产品特色才是厂商们需要考虑和挖掘的重点。
相比于持续在集成应用端做重复性劳动，向上游核心零部件产品攻关是在日益激烈的市场竞争中取得优势的最佳选择。对于工业机器视觉系统而言，工业镜头和相机是核心零部件。拥有自主研发智能工业相机能力将是企业创新能力的重要体现。各家企业想要在“高手如林”的机器视觉赛道名列前茅，必须要加快提高自主核心研发能力和拥有核心零部件技术，兼顾好传统和新兴应用市场，当你的技术足够独立，研发水平足够高时，那么面对任何挑战，就游刃有余了。
数字时代正在加速到来，以 " 感知 +AI" 融合为代表新兴技术开始进入城市管理、企业运营、环境保护、公共安全、城市交通，等人们工作、生活、娱乐的每一个角落。如今智慧化场景的实现离不开 AI 的助力，反过来，这些场景的智慧化又对 AI 提出更高的要求。因此，要想真正实现 AI 的规模化商用，不仅需要打造强大的产品，更需要从市场、服务、生态等方面重点发展。
资料来源：天极网、金融界、腾讯网、搜狐、科创版日报
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