机器视觉（MachineVision，MV）是人工智能正在加快速度进行发展的一个分支。

  随着人工智能技术兴起以及边缘设备算力的提升，机器视觉的应用场景继续扩展，并催生了巨大的市场

  2016-2019年，全球机器视觉市场规模逐步扩大，至2019年突破100亿美元，达到102亿美元。

  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。

  我国机器视觉相关融资额整体呈增长态势，2020年达到93.04亿元，创下历史上最新的记录随技术的加快速度进行发展，机器视觉下游应用领域不断拓展。

  据GGII预测，机器视觉产业未来三年，复合增速接近24％，是巨大的蓝海市常

  根据MarketsandMarkets的预测，预计到2025年全球机器视觉市场规模将突破130亿美元；2026年将接近140亿美元。

  国内机器视觉行业加快速度进行发展，中国正在变成全球机器视觉发展最活跃的地区之一，预计到2026年我国机器视觉市场规模将突破300亿元。

  近年来，我国先后出台了促进人机一体化智能系统、智能机器人视觉系统和智能检测发展的政策文件，机器视觉领域玩家不断增多，特别是2017-2020年，每年新增公司数均超过600家。

  目前，我国很多类型的机器视觉企业已超过4000家；进入中国的国际机器视觉品牌已超过200家。

  根据中国机器视觉产业联盟对其会员单位做的统计多个方面数据显示，2019年中国机器视觉行业销售额首次超过百亿，达到103亿元，增速超过20%。

  国际机器视觉市场的高端市场主要被美、德、日品牌占据。其中康耐视和基恩士作为全球机器视觉行业的两大巨头。

  外资企业技术先进、管理模式成熟，具备从核心硬件到系统集成的产业链优势，牢牢占据中高市场，份额和利润水准较为稳定。

  中国机器视觉的中高端市场也被这些有深厚行业背景的国际巨头占据，国产化率低。

  由于现阶段国内传感器等核心零部件企业规模孝数量少、水平较低，部分关键零部件仍需依靠海外进口，国内企业仍多以系统集成为主，规模体量和外资相比仍有较大的差距，尚未出现有主导地位的龙头企业。

  随着经济的发展，我国人口红利优势急速消退，劳动力结构也在逐步发生明显的变化，国内就业人口数量增长放缓、老年人口占比上升，中国人口结构老龄化将成为一个不可逆转的趋势。

  而伴随着人口老龄化速度的加快，劳动力供给的紧张局面持续加剧，用工成本不断上升。

  相比人类，视觉机器视觉在精确性、速度性、适应性、客观性、重复性、可靠性、效率性、信息集成方面优势明显。

  目前移动终端产品的中框外观检测仍然依靠人工目检，实际作业时，往往需要检测出0.03毫米大小的缺陷，而一根头发丝的直径，一般也有0.04毫米。

  传统视觉检测只能识别出缺陷，无法对缺陷进行分类，只可以通过缺陷尺寸大致推测缺陷种类。

  随着工业自动化技术向智能化方向发展，中国工业机器视觉产业正迎来春天，不断推动产品和技术升级。

  作为全球制造业中心，中国已变成全球机械消费第一大国，但由“制造大国”向“制造强国”的转变仍任重而道远。

  我国智能制造装备产业体系转型和技术提升的市场空间巨大，机器视觉行业将因此受益。

  “十四五”期间，中国将进一步深化产业体系调整，推进制造业的科学技术创新和智能制造水平，着力从要素驱动向技术及创新驱动转变。

  通过强化研发、设计能力，提高配套能力、基础工艺、基础材料、基础元器件的研发和系统集成水平，促进细分市尝专业化分工和集群发展，推动先进装备制造业和高新技术产业从以组装为主向自主研发制造为主转变。

  如今，中国慢慢的变成了世界机器视觉发展最活跃的地区之一，应用场景范围其应用场景范围涵盖了工业、农业、医药、军事、航天、气象、天文、科研等国民经济的各个行业。

  重要原因是中国慢慢的变成了全球制造业的加工中心，高需求的零部件加工及其相应的先进生产线，使许多有国际领先水平的机器视觉系统和应用也进入了中国。

  而随着国内制造升级，全球高端制造产能向我国转移，将同步提高对高端精密机器视觉设备的需求。

  天准科技：以机器视觉为核心技术，专注服务于工业领域客户，帮助工业公司实现数字化、智能化发展。

  2020年1-9月，天准科技实现盈利收入43227.08亿元，同比增长46.57%；归属于上市公司股东的净利润1778.34亿元，同比增长15.34%。

  矩子科技：主业从事机器视觉设备业务，产品最重要的包含光学检测设备、控制线缆组件及控制单元等，依托强大的自主研发实力，目前已成为机器视觉设备龙头供应商。

  公司技术实力国内领先，拥有自主知识产权的软件算法、光学设计以及软硬件相结合的机器视觉系统，已成为苹果、小米、华为、VIVO等有名的公司或其代工厂的机器视觉设备供应商。

  2020年前三季度，矩子科技营收达3.44亿元，同比增长13.73%；实现净利6833.84万元，同比增长3.61%；

  基于机器视觉技术的外观缺陷检验测试，实现针对FPC整张光板的检测设备向日本旗胜小批量供货，针对FPCA单品的检测设备完成样机研制并送样检测，迈向非标化和定制化程度更高的市场，增长潜能蓄势待发。

  2020年上半年，燕麦科技实现营业收入9896.55万元，较上年同期增长4.93%；归属于上市公司股东的净利润3261.77万元，较上年同期下降9.4%。

  机器视觉的应用已经从最初的汽车制造领域，扩展至如今消费电子、制药、食品包装等多个领域实现广泛应用。

  当前人机一体化智能系统发展如火如荼，为社会带来持续不断的动能。无论是“中国制造2025”还是“工业4.0”不能离开人机一体化智能系统，离不开机器视觉，而机器视觉技术必将作为智能制造领域的“智慧之眼”持续不断的发展进步。关键字：人工智能编辑：什么鱼 引用地址：中国机器视觉市场的现状及发展前景

  人工智能是计算机科学的一个分支，旨在创建像人类一样学习、工作和反应的计算机和机器。 人工智能的可能性无穷无尽，正如该领域逐步扩大的研究和进步所证明的那样。据统计，自1960年至2018年年初，全球共发表了160多万篇和AI相关的科学论文。 在人工智能的应用与推广上，大型公司是主要的推动力。据咨询公司麦肯锡2017年的报告数据显示，2016年全球公司对AI的支出总计260亿至390亿美元，其中大部分资金（约200亿至300亿美元）是由谷歌母公司Alphabet、IBM和微软等科技巨头投资的。 Forrester Research对AI进行了更广泛地定义，预计到2020年全球AI支出将从2017年的4000亿美元增加到1

  革命的20家公司 /

  日本是世界发达国家之一，在以机器人为代表的现代智能技术发展上，拥有着绝对的实力与显著的优势。但你知道为啥他们的科技发展如此厉害吗？其中一个重要原因，便是日本国土面积不大，人口总量偏少，国家不得不通过科技的发展来应对人口因素带来的很多问题。 近年来，随着老龄化趋势的不断加剧，以及人口红利退散愈发明显，日本可用的劳动力资源正在慢慢的变少。日本为了缓解劳动力不足的问题，开始通过“机器换人”等方式协助生产，这有效助推了产业与科技的快速发展。 但这种方式却治标不治本，因为日本人口持续缩减的现状始终没改变。一个国家如果老龄化现象严重，且人口还在不停地减少，这并不是一个好的现象。而据了解，造成日本该现象的根本原因，是民众结婚生子的欲望过低

  简而言之，人工智能机器人主要是指运用信息技术，使机器人具备人的智慧，让机器人学会学习知识并掌握先进的技术。近年来，随只能制造政策环境逐步优化，人工智能机器人发展驶入快车道。 具体来看，工业机器人、教育机器人、包装机器人、家用机器人等市场日逐繁荣。随着消费者生活方式的改变以及智能化、自动化等技术的愈发成熟，机器人市场正遍地开花，发展势头迅猛。 工业机器人是智能制造业最具代表性的装备，市场发展空间十分巨大。2018年12月12日，中国机器人产业联盟在2018中国机器人产业高质量发展大会上发布数据，2018年以来国产工业机器人销量继续增长，上半年累计销售22304台，比上年增长22.4%，销售总体稳中上涨。 未来随着我们国家劳动力成

  机器之心原创 作者：邱陆陆 人工智能的风潮从技术一路蔓延到硬件，让「芯片」成为今年行业里盛极一时的主题。人们关注通用芯片领域里 CPU 和 GPU 不断刷新的基准（benchmark），更对专用芯片（ASIC）领域不相同场景下不断问世的解决方案表示出了空前的热情。 而众所周知，在专用芯片与通用芯片中间，还有一个更为灵活，也更为神秘的领域：FPGA。无论是英特尔天价的收购还是微软与 IBM 雄心勃勃的计划，都让人对其更加好奇。而「万能芯片」的名称，以及多样化的职责范围：它可以是智能手机里不起眼的一个小组件，也可以是数千美金一块的开发板，也让人对其真面目更加疑惑。 FPGA 与深度学习的关系究竟是什么？它适合

  人工智能又称AI，是ArtificialIntelligence的缩写，始于20世纪50年代中期，至今已发展了数十年，并取得了长足的发展，在 安防 这一块起着不可或缺的作用。 在安防领域，随着平安城、智慧城市的不断推进和发展，监控点的增加，数据大量产生、收集，庞大的数据信息已经不是人工所能主动检索得完的了，所以当AI慢慢的变多的融入了安防系统之中，代替人工进行信息筛选，能节约大量的人力物力和时间。 在现在，有5大场景应用AI是最多的，那么，你知道是哪5大应用场景吗？ 一、在公安行业的应用 在公安行业的应用主要是用于筛选和跟踪嫌疑犯的线索。我们都知道，走在城市的大街上几乎随处都能够正常的看到有监控摄像24小时工作，那么这么多

  在安防产业五大应用场景 /

  据外媒报道，优步高级技术小组（ATG）研究人员提出了一种AI技术，以改善无人驾驶车辆交通运动预测，并适用于优步正在开发的无人驾驶技术。据了解，优步的无人驾驶技术必需确保能够探测、追踪和预测周围车辆的轨迹，来保证无人驾驶汽车在公共道路上安全行驶。 （图片来自：优步官网） 众所周知，若无法预测道路上其他驾驶员可能做出的决定，车辆就没办法实现全无人驾驶。两年前，优步的一辆无人驾驶原型车在亚利桑那州坦佩撞死了一名行人，部分原因是该车没能发现并避开行人。ATG的研究使用生成式对抗网络（GAN）来预测汽车轨迹，据称可将预测精度提高一个数量级。 研究人员使用的生成式对抗网络称为SC-GAN （scene-compliant GA

  技术 提高自动驾驶汽车运动轨迹预测准确率 /

  全球发展中心（即Center for Global Development，简称CGD）是一个创建于美国的智库。近日，该智库发表了一篇新文章，主要研究的是机器人和 人工智能 技术给全球劳动市场带来的潜在影响。由此提出了一个问题，即现在的我们是不是过于关注自动化浪潮取代了多少人类工作岗位，而非着眼真实的情况想办法来解决这一个难题？   这篇文章的两位作者Lukas Schlogl和Andy Sumner表示，想知道新兴技术到底取代或摧毁了多少人类工作岗位，根本就是一件不现实的事情。但毋庸置疑的是，这些技术肯定是会带来重大影响的，尤其会给发展中经济体带来影响。因为在发展中国家，劳动市场是存在一定倾斜现象的。各类工作都遵循着特定规律，因而

  近期，MLCommons公布了针对AI模型训练的行业标准MLPerf训练v3.1基准测试结果。其中，内置英特尔®高级矩阵扩展（英特尔®AMX）加速引擎的第四代英特尔®至强®可扩展处理器作为唯一提交MLPerf测试结果的CPU，在测试中展现出强大的性能，进一步印证了英特尔对加速在云、网、边、端的工作负载中大规模部署AI的承诺。 本次，英特尔提交了ResNet50、RetinaNet、BERT和DLRM dcnv2的测试结果。有必要注意一下的是，在DLRM dcnv2这一个新提交的测试模型中，第四代英特尔至强可扩展处理器仅使用四个节点就在227分钟内完成了训练。而对于ResNet50、RetinaNet和BERT，第四代英特尔至强可扩展

  性能 /

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