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近日,中信建投證券在題為《工業(yè)機器視覺深度報告——兼具高成長和成熟技術(shù)的AI應(yīng)用賽道》的行研報告中指出,工業(yè)機器視覺是高技術(shù)壁壘、商業(yè)模式成熟、國產(chǎn)化迅速、行業(yè)快速發(fā)展的優(yōu)秀賽道。在行業(yè)端,3C電子是最主要的行業(yè),新能源行業(yè)增長最快,受益于質(zhì)量管控政策和行業(yè)高增速。在技術(shù)端,大模型和3D視覺等AI技術(shù)將打開更多工業(yè)場景,推進標(biāo)準(zhǔn)化,助力企業(yè)降本增效。報告認為,隨著中國制造業(yè)的智能化轉(zhuǎn)型,機器視覺有望深度賦能工業(yè)全流程。具體可從以下幾方面來看。
一是高技術(shù)壁壘賽道,產(chǎn)業(yè)鏈上游價值量高。工業(yè)機器視覺是集光學(xué)成像、人工智能、自動化控制等多方面技術(shù)于一體的行業(yè),具有很高的技術(shù)壁壘,同時相較其他AI賽道,具有更成熟的技術(shù)和商業(yè)模式。工業(yè)機器視覺產(chǎn)業(yè)鏈上游為零部件及軟件算法,中游為視覺裝備及方案,下游為具體的應(yīng)用場景與行業(yè)。上游的零部件及軟件算法占機器視覺80%的價值量。
二是技術(shù)、產(chǎn)業(yè)利好,助推我國工業(yè)機器視覺產(chǎn)業(yè)發(fā)展。在技術(shù)端,3D視覺技術(shù)、深度學(xué)習(xí)逐漸成熟,工業(yè)機器視覺有望在更復(fù)雜的工業(yè)檢測場景中實現(xiàn)滲透。AI大模型的提出,將推進軟件的標(biāo)準(zhǔn)化進程,幫助企業(yè)降本增效。在產(chǎn)業(yè)端,隨著制造業(yè)智能化轉(zhuǎn)型需求的增長,機器視覺設(shè)備的滲透率有望提升。
三是國產(chǎn)廠商技術(shù)逐漸成熟,國產(chǎn)化正當(dāng)時。近年來國產(chǎn)廠商的市場份額呈上升趨勢,2021年國產(chǎn)廠商占據(jù)了近50%的市場份額,在中低端元件等市場中已經(jīng)具有較強競爭力。同時國產(chǎn)廠商通過技術(shù)研發(fā)、投資并購等方式積極布局高端零部件市場,部分產(chǎn)品已經(jīng)具備一定國際競爭力。
四是下游應(yīng)用需求明確,3C電子是最主要的機器視覺市場,新能源漲勢迅猛逐步成為主要增長市場。受益于在3C電子更多環(huán)節(jié)逐步滲透以及產(chǎn)線持續(xù)迭代帶來的穩(wěn)定需求,3C機器視覺穩(wěn)健增長;新能源行業(yè)受益于明確的質(zhì)量管控需求,機器視覺在更多環(huán)節(jié)應(yīng)用,且行業(yè)增速和競爭格局更優(yōu),GGII預(yù)計2021年—2025年中國鋰電機器視覺市場復(fù)合年均增長率達到45.11%。
據(jù)了解,工業(yè)機器視覺是軟硬件一體化的集成系統(tǒng),它的目的是代替人眼對被測物進行觀察和判斷。從組成上看,機器視覺系統(tǒng)硬件設(shè)備主要包括光源、鏡頭、相機等,軟件主要包括傳統(tǒng)的數(shù)字圖像處理算法和基于深度學(xué)習(xí)的圖像處理算法。系統(tǒng)工作時首先依靠硬件系統(tǒng)將外界圖像捕捉并轉(zhuǎn)換成數(shù)字信號反饋給計算機,然后依靠軟件算法對數(shù)字圖像信號進行處理。
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