人工智能是机器视觉的母身，深度学习为机器视觉的技术堡垒。近十年来，得益于深度学习等算法的突破、算力的不断提升以及海量数据的持续积累，人工智能逐渐从实验室走向产业实践，以算法、算力和数据为主旋律追求极致创新方面不断突破，为机器视觉实现更新迭代和提高应用价值的重要技术支撑。

机器视觉在智能制造领域应用广泛，按功能主要分为四大类：定位、识别、测量、检测，不同的应用场景侧重不同的功能运用。

根据中研普华研究院撰写的《2023-2028年机器视觉行业市场深度分析及发展策略研究报告》显示：

(资料图片)

2023机器视觉行业市场深度调研 机器视觉行业发展现状前景分析

机器视觉是通过光学的装置和非接触的传感器，自动接收和处理一个真实物体的图像，以获得所需信息或用于控制机器人运动的装置。通俗地说，“眼睛”指的是机器视觉利用环境和物体对光的反射来获取及感知信息;“大脑”指的是机器视觉对信息进行智能处理和分析，根据分析结果来执行相应的活动。

在人工智能领域的新兴技术中，采用BurstDetection算法探测出深度学习是当前受到广泛关注的人工智能新兴技术，深度学习是一种以人工神经为架构，对数据进行表征学习的算法，“深”主要体现在更深层次的神经网络和对特征的多次变换上，与相同参数数量的浅层网络相比，深度网络具备更好的特征提取和泛化推广能力，不断为图像识别领域带来进步。

2007年-2009年，斯坦福教授李飞飞牵头构建起目前图像分类/检测/定位最常用数据集之一的ImageNet，2010-2017年，基于ImageNet数据集的ILSVRC等一些大规模视觉识别挑战赛促进神经网络和深度学习技术的发展，如AlexNet能够将图片识别的错误率下降14%，GoogleBrain采用多CPU组合方式构建起深层次神经网络并应用于图像识别，取得突出成效等。

机器视觉与人工智能逐渐融合，引领向工业4.0的过渡。机器视觉是工业自动化的基础技术之一，通过搭载人工智能发展东风实现机器视觉的再一次迭代升级。此处东风一方面为深度学习的融合，赋予机器视觉更高的准确性和速度，另一方面则为视觉处理所服务的视觉处理器的能力呈现指数级增加，奠定机器视觉中深度学习推理/训练任务的硬件基础。

复盘机器视觉发展，从能够自动执行简单任务的自动化机器，转型为视觉能力不受人类视觉能力极限约束、自主思考，从而能够长期对各种元素进行优化的自主型机器，AI+机器视觉有望能够渗透入工业制造达到全新的水平。

机器视觉行业行业发展前景

机器视觉的优势是显而易见的，与人眼相比，机器不仅不会疲劳，具有人所不具有的一致性和重复性，而且机器可以看到和使用可见光以外的其它光源信息。检测速度和精确性也是机器视觉检测具备的一个明显优势。消费电子、半导体、包装、食品等一系列行业对工业自动化的需求推动了机器视觉行业的增长。

未来机器视觉将有望搭载更先进AI技术，切入更多差异化工业应用场景。ChatGPT所引爆的人工智能话题正持续火热，根据中国信息通信研究院和中国人工智能产业发展联盟，当前重点逐渐从单点技术转化为实质应用转化阶段，而视觉人工智能已经泛起千层巨浪。我们认为，搭载AI技术的机器视觉可以进一步优化性能适配更多工业应用场景。

机器视觉行业市场规模

2021年我国机器视觉行业销售额为163.8亿元，较2020年增长34.5%。同时，受益于国家对智能制造产业的政策支持、我国制造业总体规模的进一步扩大以及下游应用行业的不断拓展等因素的影响，2019-2021年期间，我国机器视觉行业的年均复合增长率达到了22.9%，市场规模持续扩大。

2022年，全球机器视觉市场将继续保持增长，市场规模达120亿美元。

机器视觉行业市场竞争

国内机器视觉主要竞争企业包括Keyence(基恩士)、Cognex(康耐视)、TeledyneDalsa、Basler、海康机器人、华睿科技、大恒图像、奥普特、合肥埃科光电等。

机器视觉行业报告对中国机器视觉行业的发展现状、竞争格局及市场供需形势进行了具体分析，并从行业的政策环境、经济环境、社会环境及技术环境等方面分析行业面临的机遇及挑战。还重点分析了重点企业的经营现状及发展格局，并对未来几年行业的发展趋向进行了专业的预判。

本报告同时揭示了机器视觉市场潜在需求与潜在机会，为战略投资者选择恰当的投资时机和公司领导层做战略规划提供准确的市场情报信息及科学的决策依据，同时对政府部门也具有极大的参考价值。

未来，机器视觉行业发展前景如何?想了解关于更多行业专业分析，请点击《2023-2028年机器视觉行业市场深度分析及发展策略研究报告》。