机器视觉：AI+人形机器人关键赛道，布局龙头全梳理

在当前新一轮AI和人形机器人加速爆发背景下，机器视觉作为产业链核心环节迎来风口！

机器视觉可以视为机器的眼睛与大脑的完美结合，为机器人赋予视觉感知能力的系统。

机器视觉不仅负责接收视觉信息，更关键的是对这些信息进行高效处理，从而为机器人提供有价值的数据支持。

GGII预测，到2025年，中国机器视觉市场规模将达到469亿元，其中2D视觉市场规模将超过360亿元，3D视觉市场规模则将突破100亿元。

机器视觉行业概览

机器视觉这一综合性的工业应用系统集成了光学、机械、电子、计算及软件等多元化技术。通过捕捉电磁辐射的时空模式，机器视觉能够自动获取目标物体的图像，并对这些图像进行深入分析与处理。

机器视觉在机器人应用尤为重要，特别是在人形机器人领域。作为信息获取的主要渠道，机器人视觉对于实现“具身智能”至关重要。

与汽车视觉相似，机器视觉也需要在不断变化的环境中实现精细描绘，这对感知单元的性能提出了极高要求。

在应用中，机器视觉主要扮演两大角色：一是为机器人的动作执行提供实时的视觉反馈，确保其精准无误；二是为移动式机器人提供导航支持，助其在复杂环境中自如穿行。

考虑到人形机器人内部空间的有限性，其感知单元必须具备高度的集成化设计。

当前，ToF深度相机、结构光技术以及双目视觉等3D机器视觉解决方案已成为人形机器人机器视觉领域的核心技术。

从各大厂商发布的产品规格来看，国内机器人厂商普遍倾向于采用以3D摄像头为核心的RGB+Depth深度方案，并辅以超声波传感器、激光雷达和ToF传感器等增强感知能力。

相比之下，特斯拉在其机器人视觉方案中仅配置了三个Autopilot摄像头，但其强大的算法，特别是FSD技术，为机器人的数据处理和信号生成提供了强大支持。

除了机器人领域，半导体行业对机器视觉技术有着刚性的需求。

机器视觉在SMT贴片、AOI/AXI设备以及连接器检测中发挥着重要作用。

由于半导体制造对速度和精确性的极高要求，机器视觉在前、中段制程中的精密定位和视觉测量，以及后段制程中的晶圆电气检测、切割、AOI封装和检测等环节都是不可或缺的技术支持。

机器视觉产业链梳理

机器视觉产业链上游，包括视觉软件及算法、光学器件、电子器件等关键组件的生产与研发。

机器视觉相关的软硬件部件也是上游的核心环节。

硬件部分包括光源、镜头、工业相机、图像采集卡以及控制器等配件；软件部分则涵盖了图像处理软件和底层算法平台等构成的机器视觉软件及算法体系。

工业相机和图像采集卡在机器视觉器件中占据核心地位，其技术壁垒高且价值量大。

工业相机的价值量远超镜头、光源等其他部件，占比高达52%。这主要归因于工业相机内部包含的图像传感器、图像采集卡以及各类芯片的高技术含量和复杂性。

机器视觉产业链全景梳理：

资料来源：行行查

中游作为视觉装备及方案的提供者，汇集了机器视觉设备厂商、系统集成商和技术合作伙伴等力量，主要专注于工程构建、算子与功能块的连接，并通过自主研发和外部协作的方式，为生产制造领域提供相关设备。

根据中国机器视觉产业联盟的数据，当前机器视觉行业下游应用领域主要集中在电子（占比25%）、新型显示、汽车、电池、印刷以及半导体等行业。

随着工业智能制造的不断升级，机器视觉设备在各个行业的渗透率有望进一步提高。这将带动相关核心部件的市场需求迎来新一轮的增长机遇。因此，对于机器视觉产业链上的企业来说，持续创新和提升技术水平将是抓住市场机遇的关键。

机器视觉产业链价值拆分：

机器视觉产业竞争格局和龙头梳理

从国内机器视觉整体市场来看，内外资品牌的竞争已开始呈现分庭抗礼的局面。

在某些产业链环节，国产的份额已领先于外资。

如镜头、光源领域，国产代表厂商OPT、东莞RESS、长步道等；相机领域，国产代表厂商海康机器人、华睿科技、大恒图像等。

从内外资品牌份额来看，根据GGII数据显示，2022年国产品牌机器视觉市场份额占比58%，进口替代进程开始提速。

借助在工业2D视觉中较强的技术和客户积累，头部厂商如基恩士、海康威视、奥普特等在此场景中取得较大出货。

大多数3D视觉国产品牌更多专注于物流、工程机械、金属加工、3C电子等毛利率较低、对产品精度要求相对较低的中低端场景中。

如梅卡曼德、埃尔森等企业专注于机器人引导类型相机；图漾科技、海康机器人产品主要应用于视觉定位；深视智能产品主要应用于精密测量与检测；盛相科技专注于检测场景等。部分领先的国内企业，通过提升核心零部件能力，拓展产品线，应用场景持续往高端领域渗透，代表厂商有奥普特、凌云光、大恒图像、海康机器人等。#机器人##人形机器人##人工智能##财经##机器视觉##科技#

结语

机器视觉作为人工智能和机器人产业链中的关键组成部分，正日益凸显其重要性。随着人形机器人的迅猛发展以及机器换人进程的不断加速，机器视觉有望迎来广阔市场机遇。

在人形机器人领域，机器视觉技术是实现精准感知和智能决策的核心。通过高效的图像处理和分析能力，机器视觉系统能够为机器人提供准确、实时的环境信息，使其能够在复杂环境中自主导航、识别目标并执行任务。随着人形机器人在各个领域的应用不断拓展，机器视觉技术的需求也将随之增长。

新型算法和模型的发展使得机器视觉在图像处理、目标识别、场景理解等方面的能力越来越强大。同时，与深度学习、强化学习等人工智能技术的结合也为机器视觉带来了更多的可能性。这些技术的发展将进一步推动机器视觉在各个领域的应用拓展和深化。