机器视觉是人工智能正在快速发展的一个分支。简单说来，机器视觉就是用机器代替人眼来做测量和判断。机器视觉系统是通过机器视觉产品(即图像摄取装置，分CMOS和CCD两种)将被摄取目标转换成图像信号，传送给专用的图像处理系统，得到被摄目标的形态信息，根据像素分布和亮度、颜色等信息，转变成数字化信号;图像系统对这些信号进行各种运算来抽取目标的特征，进而根据判别的结果来控制现场的设备动作。

　　机器视觉虽然只有几十年发展时间，但随着全球新一轮科技革命与产业变革浪潮的兴起，机器视觉行业顺势迎来快速发展。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。从产业发展生命周期来看，国际机器视觉产业已经处于成熟期，预期未来几年内，欧美日机器视觉技术仍将不断有创新，国际机器视觉市场有望保持现有市场规模，并继续增长。国内机器视觉产业目前还处于成长期，从近几年的情况来看，我国机器视觉产业已积累足够技术、市场、行业经验，已步入快速发展阶段。

　　机器视觉行业深度调研与投资前景预测

　　机器视觉是人工智能行业的重要前沿分支。机器视觉通过模拟人类视觉系统，赋 予机器“看”和“认知”的能力，是机器认识世界的基础。机器视觉利用成像系 统代替视觉器官作为输入手段，利用视觉控制系统代替大脑皮层和大脑的剩余部 分完成对视觉图像的处理和解释，让机器自动完成对外部世界的视觉信息的探测， 做出相应判断并采取行动，实现更复杂的指挥决策和自主行动。作为人工智能最 前沿的领域之一，视觉类技术是人工智能企业的布局重点，具有最大的技术分布。

　　在算法侧重上，工业视觉的算法往往侧重于精确度的提高;而计算机视觉的算法难度相对较高，侧重于或采用数学逻辑或采用深度学习方法进行物体的标定与识别。在产业成熟度上，工业视觉已经相对较为成熟，在半导体、包装等行业的测量检测已有较为广泛的应用;而计算机视觉整体来讲还是一个刚起步的状态，初创企业层出不穷。

　　机器视觉产业链主要由上游原材料零部件、中游装备制造以及下游终端应用行业构成。从深度来看，机器视觉的应用覆盖产业链的多个环节。以手机的制造为例，机器视觉可应用在结构件生产、模组生产、成品组装、锡膏和胶体的全制造环节，例如IPhone生产全过程就需要70套以上的机器视觉系统。从广度上看，机器视觉的下游行业众多，包括汽车、3C电子、半导体、食品饮料、光伏、物流、医药、印刷、玻璃、金属、木材等。

　　机器视觉的这种不断增长的扩散正在与将工业系统连接到物联网(IoT)的趋势融合。随着传感器变得越来越智能化(部分地由支持的计算机视觉算法驱动)，因此生成的数据为工业系统的运行提供了宝贵的见解。反过来，这又开辟了监视设备的新方式，将自主机器人系统(如无人机)连接到物联网基础设施。

　　2019年我国机器视觉市场规模65.5亿元(不包含计算机视觉市场)，同比增长21.8%。2014-2019年复合增长率为28.4%，并预测到2023年中国机器视觉市场规模将达到155.6亿元。当前我国经济向新动能、新经济转换，3C、汽车、光伏半导体等众多行业对机器视觉技术迸发旺盛需求，由此看来，中国机器视觉市场潜力巨大。

　　2016-2019年，全球机器视觉市场规模不断扩大，至2019年突破100亿美元，达到102亿美元。2020年，受新冠肺炎疫情影响，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，创下历史新高随着技术的快速发展，机器视觉下游应用领域不断拓展。

　　这些年以半导体和电子电器发展为主导，带动了机器视觉需求的迅猛上涨，随着全球半导体市场突破4000亿美元大关，机器视觉市场也在不断增长。同时，从“中国制造2025”战略提出至今，机器人产业也突飞猛进，这也让作为机器人“眼睛”的机器视觉一路水涨船高。