原文标题：2022年中国机器视觉行业发展现状及趋势变化分析：2D视觉逐步向3D视觉发展「图」

  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。通俗地说，机器视觉就是用机器代替人眼。机器视觉模拟眼睛进行图像采集，经过图像识别和处理提取信息，最终通过执行装置完成操作。

  相较于欧美发达国家，我国机器视觉行业起步较晚。早在1970s-1980s，CCD图像传感器出现，CPU、DSP等图像处理硬件技术进步，国外机器视觉开始发展。国内机器视觉行业启蒙于1990s，2003年以前以代理国外品牌业务为主，2004-2012期间国内市场加快速度进行发展，企业争先涌出，2013年之后中国正式成为继欧美、日本之后机器视觉的第三市场，正处在加快速度进行发展阶段。

  与人类视觉相比，机器视觉在量化程度、灰度分辨力、空间分辨力和观测速度等方面都存在非常明显优势。其利用相机、镜头、光源和光源控制管理系统采集目标物体数据，借助视觉控制管理系统、智能视觉软件和数据算法库进行图形分析和处理，软硬系统相辅相成，为下游自动化、智能化制造业赋予视觉能力。随着深度学习、3D视觉技术、高精度成像技术和机器视觉相互连通技术的发展，机器视觉性能优势逐步提升，应用领域也向多个维度延伸。

  机器视觉未来市场发展的潜力广阔。全球机器视觉市场规模近年来不断扩张，市场规模从2016年的62亿美元增长至2019年的102美元，2020年，受新型冠状病毒肺炎疫情影响，全球供应链中断，项目停摆，给全球机器视觉行业带来了冲击，市场规模下降至96亿美元，同比下滑5.9%。在人机一体化智能系统的浪潮下，下游应用中的消费电子市场、汽车市场、半导体市场、医疗市场等行业的持续不断的发展，主要国家的工业自动化水平稳步提升，机器视觉的市场规模将持续扩大，预计到2025年全球机器视觉市场规模将达到130亿美元。

  机器视觉率先发生和发展在基础科学和技术水平领先的北美、欧洲和日本等发达地区。从2020年的区域分布上看，欧洲地区是全球最大的机器视觉市场，占比达37%。北美、亚太地区紧随其后，占比分别为29%、25%。

  与德美相比，中国机器视觉行业渗透率尚有巨大提升空间。定义机器视觉密度=机器视觉市场规模/当年制造业增加值。多个方面数据显示，2019年，德国、美国、全球、中国机器视觉密度分别为0.16%、0.12%、0.07%、0.03%，中国机器视觉密度远低于德美。在中国制造业高端转型进程中，中国机器视觉渗透率有望持续提升，未来发展空间广阔。

  中国市场已成为全世界机器视觉市场规模增长最快的市场之一。据统计，2018-2021年，中国机器视觉市场规模由102亿元增至181亿元，期间CAGR为21.07%。出于宏观经济回暖、新基建投资增加、数据中心建设加速、制造业自动化等推进因素，预计2021年至2025年，中国机器视觉行业市场规模将以21.4%的复合增长率增长，至2025年将达393亿元，下游应用拓展为行业主要增长点，市场潜力巨大。

  资本推动是机器视觉行业快速地发展的主要的因素之一。机器视觉领域是近几年融资热点领域，近年来国内主要机器视觉生产研究参与者多次获得大额融资，大量的资本投入加速了行业的研发过程，并进一步带动市场拓展。2015年以来，我国机器视觉领域的投融资事件数量和融资金额整体上呈增长态势。据IT桔子数据，2021年，我国机器视觉行业投融资事件达到91起，较2020年增加30起，完成投融资金额193.4亿元，同比增长72.9%。

  国内机器视觉行业起步于20世纪90年代，最开始主要是做国外产品代理，进入21世纪后，随着本土厂商技术和经验的积累，国内机器视觉公司开始凭借更定制化的本土服务和显著的成本优势参与市场之间的竞争，自主研发产品比例逐步扩大，国产化进程加快。

  2019-2021年，中国机器视觉行业自主业务销售额由85.9亿元增长至134.7亿元，自主业务占比由76.5%增长至83.2%。中国机器视觉自主研发产品比例一直上升，在镜头、光源、工业相机等技术上不断突破和创新，国产化替代取得实质性进展，发展形态趋势良好。

  机器视觉技术是实现工业智能化的必要手段。随着深度学习、机器学习、3D技术和机器视觉相互连通技术的加快速度进行发展，机器视觉智能化水准不断提升，机器视觉技术在工业智能领域的应用会朝着智能识别、智能检测、智能测量以及智能互联的完整智能体系方向发展，从而更好地发挥其高精准度、高效率的作用，为中国智能产业开启“智慧之眼”。

  机器视觉技术的发展还面临很多问题。解决这些问题是机器视觉技术进一步发展的关键，也是未来机器视觉技术发展的趋势。

  国内在智能相机与传感器研发中，结合光学物理学科是机器视觉系统中的相机及传感器发展的一个重要突破口。在工业镜头与光源上，研发高分辨率镜头和更小的光源是关键。

  视觉软件会缩短开发周期并降低对开发技术人员的要求。由于与之相匹配的算法工具发展有限，导致机器视觉技术在智能性方面达不到工业场景应用要求，因此需加快相关算法的升级创新，从而进一步提升机器视觉系统的智能性，其中模块化的通用软件平台和结合AI技术软件平台是视觉软件的发展方向。

  随着算法算力的不断的提高，为使机器视觉应用于更多复杂工业场景中，如基于机器视觉的三维重建及修补技术、三维扫描以及3D识别等技术对3D视觉技术有更高的要求。

  可将机器学习的算法应用于机器视觉软件，提升系统运算解决能力。可将深度学习的特征学习能力和特征表达能力与机器视觉的实时性和高效性相结合，提升机器视觉的工作效率。

  目前，一套机器视觉设备在实际应用中往往需要搭配与之配套的硬件设备和专用的视觉软件，导致机器视觉产品的通用性很低。需出善的行业标准，提高相关设备的通用性，降低生产所带来的成本和维修费用，从而加快机器视觉行业的发展。

  原文标题：2022年中国机器视觉行业发展现状及趋势变化分析：2D视觉逐步向3D视觉发展「图」

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