2025年机器视觉行业现状与发展的新趋势分析

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  机器视觉作为人工智能的重要分支，近年来在全世界内快速地发展，成为人机一体化智能系统的核心驱动力。机器视觉是通过模拟人类视觉系统，赋予机器“看”和“认知”的能力。

  机器视觉作为人工智能的重要分支，近年来在全世界内快速地发展，成为人机一体化智能系统的核心驱动力。机器视觉是通过模拟人类视觉系统，赋予机器“看”和“认知”的能力。根据美国自动成像协会(AIA)的定义，机器视觉是一种应用于工业和非工业领域的硬件和软件组合，基于捕获并处理的图像为设备执行其功能提供操作指导。典型的机器视觉系统包括光源及光源控制器、镜头、相机、视觉控制管理系统(视觉处理分析软件及视觉控制器硬件)等。硬件部分负责成像功能，而视觉控制管理系统则负责处理分析成像结果，并输出分析结果至智能设备的其他执行机构。

  机器视觉的四大功能包括识别、测量、定位和检测。识别功能基于目标物的特征进行甄别，如外形、颜色、字符、条码等;测量功能将获取的图像像素信息转换为常用的度量衡单位，从而精确计算出目标物的几何尺寸;定位功能用于获取目标物体的位置信息，可以是二维或三维的位置信息;检测功能则用于外观检测，包括产品装配后的完整性检测和外观缺陷检测。

  近年来，随工业自动化技术的持续不断的发展，机器视觉在工业领域的应用愈来愈普遍，市场规模持续扩大。根据中研普华产业研究院的《2025-2030年机器视觉产业深度调研及未来发展现状趋势预测报告》分析，2024年全球机器视觉和视觉引导机器人市场规模已达到188.8亿美元，并预计在2024至2029年间以7.2%的复合年增长率持续增长。机器视觉和视觉引导机器人市场的增长受益于多个行业对自动化的需求一直增长，以及机器视觉可帮助机器人在制作的完整过程中有效识别和纠正产品缺陷，从而生产出零缺陷或微小缺陷的高效产品。

  中国市场方面，近年来机器视觉市场规模也在逐步扩大。据GGII多个方面数据显示，2021年中国机器视觉市场规模为138.16亿元，同比增长46.79%。其中，2D视觉市场规模约为126.65亿元，3D视觉市场约为11.51亿元。2022年受宏观环境影响增速略有降低，但仍保持23.51%的同比增长，市场规模达到170.65亿元。预计至2027年，中国机器视觉市场规模将达到565.65亿元。

  机器视觉产业联盟(CMVU)的数据则显示，2020年中国机器视觉产业市场规模达到128.82亿元，并预计2025年市场规模将达到393.13亿元。这一些数据表明，中国机器视觉市场正处于快速增长阶段，未来发展的潜在能力巨大。

  全球机器视觉市场的高端市场主要被美、德、日品牌占据，以美国康耐视(Cognex)、德国巴斯勒(Basler)、日本基恩士(Keyence)和欧姆龙(Omron)等为主。这些国际巨头在机器视觉领域有着丰富的技术积累、良好的客户口碑及坚实的客户基础。2023年财年，康耐视和基恩士两者的全球市场占有率占比超过50%。

  康耐视是美国和全球机器视觉市场的主导者，自1981年成立以来，已经销售了90多万套基于视觉的产品，累计利润超过35亿美元。康耐视通过遍布北美、欧洲、日本、亚洲和拉丁美洲的办公室，以及集成与分销合作伙伴全球网络为国际客户提供服务。基恩士的产品覆盖面极其广泛，从光电传感器和近接传感器到用于检测的测量仪器和研究院专用的高精度设备，客户遍及各行各业，有超过80000的客户都在使用基恩士的这些产品。

  欧姆龙集团是全球知名的自动化控制及电子设备制造厂商，掌握着世界领先的传感与控制核心技术。巴斯勒是视觉系统与相关元件产品的全球领导厂商，据点遍布亚洲、欧洲及美国。

  近年来，中国机器视觉企业的竞争力持续提升，以海康机器人、奥普特、凌云光等为代表的本土企业已掌握核心部件技术及独立软件算法能力。GGII统计显示，伴随中国机器视觉技术升级迭代，中国本土品牌市场规模占比逐年上升，于2020年达到51%，首次超过海外品牌，并保持逐年增长。

  机器视觉技术的核心重点是通过计算机技术实现对图像或视频数据的感知、理解和处理。这涉及多个关键技术：

  图像获取与预处理：包括图像采集设备的选择和配置，如相机、摄像头等，以及对采集到的图像进行预处理，如去噪、尺寸调整、色彩校正等。

  特征提取与表示：通过算法和方法从图像中提取出有意义的特征，如边缘、纹理、颜色特征等，然后将这些特征表示为计算机能够理解和处理的形式。

  目标检测与识别：采用目标检测和识别的算法和模型，如卷积神经网络(CNN)、区域提议方法(R-CNN、SSD、YOLO等)，实现对图像中的目标物体做准确检测和识别。

  图像分类与识别：利用机器学习和深度学习技术，建立分类模型和训练数据集，实现对图像进行分类和识别的任务。

  特定任务的算法和模型：针对一些特定的应用任务，如人脸识别、行为分析、图像分割、姿态估计等，采取对应的专门算法和模型。

  场景理解与分析：通过语义分割、目标跟踪、场景推理等技术，实现对图像或视频中场景和内容的深层理解与分析。

  图像生成与合成：利用生成对抗网络(GAN)等技术，实现图像的生成、合成和增强等任务。

  嵌入式系统技术的发展推动了相机的智能化。嵌入式系统技术将用于实现图像处理和深度学习算法的AI模块集成至工业相机，实现边缘智能，能够同时胜任图像采集与数据处理工作。此外，深度学习技术的发展也极大地提升了机器视觉在缺陷检验测试等方面的能力。

  机器视觉的应用场景已经从最初的电子制造、平板显示等领域，扩展到汽车制造、印刷包装、半导体生产、餐饮包装、制药、生命科学等众多行业。随技术的慢慢的提升和成本的降低，机器视觉技术将逐渐渗透到更多领域和行业。

  在电子领域，机器视觉技术被大范围的应用于电子元器件的检测、PCB板的检测等。在半导体领域，机器视觉技术用于芯片制作的完整过程中的缺陷检验测试、晶圆对准等。此外，在智能制造领域，机器视觉技术也发挥着及其重要的作用，如工业机器人引导、智能仓储管理等。

  未来，随着有关技术的持续不断的发展，机器视觉技术有望在智能家居、智慧城市等领域发挥更大的作用。例如，在智能家居领域，机器视觉技术能用于人脸识别、行为分析、智能安防等;在智慧城市领域，机器视觉技术能够适用于交通监控、城市规划等。

  近年来，政府及有关部门陆续出台了一系列政策和规范性文件，融入人机一体化智能系统、人工智能、数字化的经济、新型基础设施建设等国家战略，为我国工业机器视觉行业提供了良好的政策环境。

  2021年12月，工业与信息化部等八部门发布了《“十四五”智能制造发展规划》，部署了“加强自主供给，壮大产业体系新优势”等四大重点任务，并在“智能制造装备创新发展行动”中重点强调研发高分辨率视觉传感器等基础零部件和装置，体现了对工业机器视觉产业的重视和支持。

  2022年8月，科技部等六部门印发了《关于加快场景创新以AI高水平应用促进经济高水平发展的指导意见》，提出鼓励在制造、农业、物流、金融、商务、家居等重点行业深入挖掘人工智能技术应用场景，促进智能经济高端高效发展。制造领域优先探索工业大脑、机器人协助制造、机器视觉工业检测、设备互联管理等智能场景。

  此外，国家还出台了多项政策利好机器视觉行业发展，如《关于推进公路数字化转型加快智慧公路建设发展的意见》等，为机器视觉行业的健康发展提供了有力的政策支持。

  随着AI和深度学习技术的持续不断的发展，机器视觉技术也在慢慢的提升和演进。未来，机器视觉技术将更看重算法的优化和硬件的提升，以实现更高的精度和更快的处理速度。此外，随着物联网、大数据等技术的融合应用，机器视觉技术将能够更好地实现数据的采集、分析和应用，为人机一体化智能系统提供更智能化的解决方案。

  随着全球制造中心向中国转移，中国已成为国际机器视觉厂商的重要目标市场。未来，随着国内制造业的转型升级和国产化替代趋势的加快，机器视觉市场需求将持续增长。同时，随着应用场景的不断拓展和技术的慢慢的提升，机器视觉市场规模也将不断扩大。

  未来，随着国内机器视觉企业的不断崛起和技术实力的不断的提高，市场之间的竞争格局将发生明显的变化。国内企业有望凭借优质的产品设计、工艺水平和质量控制经验，逐渐实现进口替代，成为工业智能化改造的首选。同时，国际巨头也将继续加大在中国市场的投入，市场之间的竞争将更加激烈。

  随着机器视觉行业的持续不断的发展，行业标准也将逐渐完善。未来，行业将更看重标准化、规范化和专业化发展，以提升产品质量和服务水平。同时，随着行业标准的逐渐完备，也将有利于推动机器视觉行业的健康发展。

  机器视觉作为人工智能的重要分支，近年来在全世界内快速地发展，成为人机一体化智能系统的核心驱动力。随技术的慢慢的提升和市场的逐步扩大，机器视觉行业将迎来更加广阔的发展前景。

  如需了解更多机器视觉行业报告的详细情况分析，点击查看中研普华产业研究院的《2025-2030年机器视觉产业深度调研及未来发展现状趋势预测报告》。

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