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機(jī)器視覺行業(yè)發(fā)展趨勢(shì)及面臨的機(jī)遇挑戰(zhàn)壁壘

1、行業(yè)概述

（1）機(jī)器視覺系統(tǒng)工作原理

具體來說，一個(gè)典型的機(jī)器視覺系統(tǒng)系使用相機(jī)將被檢測(cè)的目標(biāo)以圖像的形式傳輸給專用的圖像處理系統(tǒng)，再將圖像的特征信息，包括顏色、亮度、像素、字符、間距等，轉(zhuǎn)化為可處理的數(shù)字化信號(hào)，進(jìn)而通過不同算法抽取目標(biāo)的特征，如面積、位置、長(zhǎng)度、數(shù)量等，再根據(jù)預(yù)設(shè)的允許度或其他條件輸出運(yùn)算結(jié)果，包括合格/不合格、有/無、尺寸、角度、個(gè)數(shù)等，實(shí)現(xiàn)自動(dòng)識(shí)別、檢測(cè)測(cè)量、引導(dǎo)定位等功能。

（2）機(jī)器視覺技術(shù)因其獨(dú)有的優(yōu)勢(shì)已在工業(yè)中被廣泛引用

隨著技術(shù)的進(jìn)步及成本的下降，機(jī)器視覺因其獨(dú)有的優(yōu)勢(shì)，在工業(yè)中的滲透率日益提升。在現(xiàn)代化的大生產(chǎn)中，產(chǎn)品質(zhì)量的檢測(cè)和生產(chǎn)過程中的質(zhì)量控制不可或缺，工業(yè)中例如印刷品質(zhì)量檢測(cè)、機(jī)械零件的外觀檢測(cè)、產(chǎn)品包裝的外觀檢測(cè)等都可運(yùn)用機(jī)器視覺設(shè)備。在傳統(tǒng)的人工密集型檢測(cè)行業(yè)，機(jī)器視覺系統(tǒng)可以替代大量的檢測(cè)工人，將“人眼+簡(jiǎn)單工具”的檢測(cè)模式升級(jí)為高精度快速的自動(dòng)檢測(cè)。機(jī)器視覺技術(shù)因其具備的高分辨力、高精確度、高速度、客觀性、重復(fù)性、可靠性等眾多優(yōu)勢(shì)，逐步躋身于制造業(yè)的關(guān)鍵位置，推動(dòng)了工業(yè)發(fā)展智能化的進(jìn)程，具有較高的市場(chǎng)需求。

（3）電子及半導(dǎo)體、汽車制造為當(dāng)前機(jī)器視覺最重要的下游應(yīng)用領(lǐng)域

在工業(yè)領(lǐng)域中，國(guó)內(nèi)市場(chǎng)機(jī)器視覺應(yīng)用比重最大的是電子及半導(dǎo)體行業(yè)，但根據(jù)公開信息，機(jī)器視覺設(shè)備在電子行業(yè)的滲透率依舊較低，遠(yuǎn)低于境外同行業(yè)水平。

機(jī)器視覺技術(shù)目前被廣泛應(yīng)用于電子及半導(dǎo)體、汽車制造、食品包裝、制藥等領(lǐng)域，其中電子及半導(dǎo)體、汽車制造是當(dāng)前機(jī)器視覺最重要的應(yīng)用領(lǐng)域，主要用于集成電路制造、半導(dǎo)體分立器件制造、PCB 制造、SMT 表面貼裝、LED 制造等高精度制造和質(zhì)量檢測(cè)領(lǐng)域；其次為汽車制造占據(jù)市場(chǎng)，主要用于車身裝配檢測(cè)、PCB 印刷質(zhì)量檢測(cè)、零件尺寸的精密測(cè)量等系統(tǒng)和部件的制造流程。

近年來，隨著電子及半導(dǎo)體產(chǎn)業(yè)的大力發(fā)展，機(jī)器視覺技術(shù)在相關(guān)設(shè)備中的應(yīng)用也得以蓬勃發(fā)展，例如 SMT 檢測(cè)等國(guó)產(chǎn)設(shè)備的迅速興起，憑借產(chǎn)品性價(jià)比及服務(wù)的優(yōu)勢(shì)填補(bǔ)了國(guó)內(nèi)市場(chǎng)的相關(guān)需求。未來，隨著人力成本上升、產(chǎn)品品質(zhì)要求提高、生產(chǎn)效率提升，機(jī)器視覺設(shè)備行業(yè)將進(jìn)入高速增長(zhǎng)期，具備良好的市場(chǎng)前景。

（4）機(jī)器視覺系統(tǒng)在下游領(lǐng)域中的具體應(yīng)用環(huán)節(jié)

目前，機(jī)器視覺的具體應(yīng)用主要可以分為四大類：缺陷檢測(cè)、尺寸測(cè)量、視覺定位及模式識(shí)別/計(jì)數(shù)，當(dāng)前的應(yīng)用也基本是基于這四大類功能來展開。

1）缺陷檢測(cè)

產(chǎn)品表面出現(xiàn)缺陷不僅僅影響產(chǎn)品的外觀，更可能對(duì)產(chǎn)品的質(zhì)量、安全性能造成嚴(yán)重?fù)p害。檢測(cè)產(chǎn)品的外觀缺陷，最常見的包括表面裝配缺陷（如漏裝、混料、錯(cuò)配等）、表面印刷缺陷（如多印、漏印、重印等）以及表面形狀缺陷（如崩邊、凸起、凹坑等）。由于產(chǎn)品外觀缺陷種類繁雜，故外觀檢測(cè)功能在機(jī)器視覺中的應(yīng)用中屬于相對(duì)較難的類別，對(duì)視覺技術(shù)的要求相比較高。

2）尺寸測(cè)量

生產(chǎn)線上產(chǎn)品的生產(chǎn)、加工過程均涉及大量的測(cè)量任務(wù)，例如生產(chǎn)過程控制、形變測(cè)量等。機(jī)器視覺設(shè)備將獲取的圖像像素信息標(biāo)定成常用的度量計(jì)算單位，然后在圖像中精確的計(jì)算出幾何尺寸，其優(yōu)勢(shì)在于對(duì)高精度、高通量以及復(fù)雜形態(tài)的測(cè)量速度更快、精度更高，例如部分高精度的產(chǎn)品由于人眼測(cè)量的局限性只能抽檢，而應(yīng)用機(jī)器視覺檢測(cè)設(shè)備后即可實(shí)現(xiàn)全檢，且誤檢率顯著下降。

3）視覺定位

利用視覺定位技術(shù)相當(dāng)于為機(jī)器裝上眼睛，引導(dǎo)機(jī)器正確的完成一些抓取動(dòng)作或?qū)y(cè)量信息與指定位置進(jìn)行比較。視覺定位在機(jī)器視覺應(yīng)用中是非?；A(chǔ)且核心的功能，可以在識(shí)別出物體的基礎(chǔ)上精確給出物體的坐標(biāo)和角度信息。

4）模式識(shí)別/計(jì)數(shù)

機(jī)器視覺在識(shí)別方面的應(yīng)用已非常普遍，一般指對(duì)已知規(guī)律的物品進(jìn)行分辨，比較容易的包含外形、顏色、圖案、數(shù)字、條碼等信息的識(shí)別，信息數(shù)據(jù)量更大或更抽象的識(shí)別包括人臉、指紋、虹膜識(shí)別等。

總體而言，從技術(shù)水平及應(yīng)用情況上，檢測(cè)、測(cè)量、定位、識(shí)別的難度是逐步遞減的，而基于四大基礎(chǔ)功能延伸出的多種細(xì)分功能在實(shí)現(xiàn)難度上也各有差異，目前 3D 的視覺功能是當(dāng)前機(jī)器視覺應(yīng)用技術(shù)中最先進(jìn)的應(yīng)用方向之一。

2、機(jī)器視覺行業(yè)發(fā)展概況

（1）全球機(jī)器視覺行業(yè)發(fā)展歷經(jīng)多個(gè)階段，發(fā)展較為成熟

以全球視角來看，機(jī)器視覺技術(shù)最初起源于顯微和航空?qǐng)D像的分析與理解、各種光學(xué)字符識(shí)別、工業(yè)零件表面缺陷監(jiān)測(cè)等。隨著現(xiàn)代工業(yè)自動(dòng)化技術(shù)日趨成熟，越來越多的制造企業(yè)考慮如何采用機(jī)器視覺來幫助生產(chǎn)線實(shí)現(xiàn)檢查、測(cè)量和自動(dòng)識(shí)別等功能，以提高效率并降低成本，從而實(shí)現(xiàn)生產(chǎn)效益最大化。

中國(guó)的機(jī)器視覺行業(yè)是伴隨著中國(guó)的工業(yè)化進(jìn)程發(fā)展而崛起的，自90年代末開始起步，經(jīng)歷了啟蒙階段、初步發(fā)展階段和快速發(fā)展階段。

國(guó)內(nèi)外機(jī)器視覺行業(yè)發(fā)展歷程

資料來源：普華有策整理

目前，中國(guó)正成為世界機(jī)器視覺發(fā)展最活躍的地區(qū)之一，應(yīng)用范圍幾乎涵蓋國(guó)民經(jīng)濟(jì)的各個(gè)行業(yè)，而工業(yè)領(lǐng)域是機(jī)器視覺應(yīng)用比重最大的領(lǐng)域，其重要原因是中國(guó)已經(jīng)成為全球制造業(yè)的加工中心，高要求的零部件加工及其相應(yīng)的先進(jìn)生產(chǎn)線，使許多具有國(guó)際先進(jìn)水平的機(jī)器視覺系統(tǒng)和應(yīng)用經(jīng)驗(yàn)也進(jìn)入了中國(guó)。

3、機(jī)器視覺行業(yè)未來發(fā)展趨勢(shì)

（1）由 2D 機(jī)器視覺向 3D 機(jī)器視覺升級(jí)趨勢(shì)

目前，2D 目標(biāo)檢測(cè)算法不斷成熟，無論是精度還是檢測(cè)速度都已達(dá)到較高的水準(zhǔn)，在制造業(yè)領(lǐng)域已經(jīng)取得廣泛的應(yīng)用，但由于 2D 視覺檢測(cè)無法獲得物體的空間坐標(biāo)信息，所以存在包括不支持與形狀相關(guān)的測(cè)量，無法區(qū)分相同顏色物體之間的特征或具有接觸側(cè)的物體之間的位置，同時(shí)特別依賴于光照和顏色/灰度的變化，測(cè)量精度易受照明環(huán)境的影響等檢測(cè)缺點(diǎn)。

相比之下，3D 機(jī)器視覺可以測(cè)量包括高度、角度、平面度、厚度、體積、顏色相近表面等信息，通過更豐富的數(shù)據(jù)采集獲取物體的三維圖像。3D 測(cè)量技術(shù)可以根據(jù)上述測(cè)量數(shù)據(jù)設(shè)置公差，進(jìn)而以超出公差為標(biāo)準(zhǔn)檢測(cè)缺陷，同時(shí)可以持續(xù)儲(chǔ)存產(chǎn)品缺陷的相關(guān)測(cè)量數(shù)據(jù)，并對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行量化分析以優(yōu)化和改進(jìn)前端的制造工藝，提高生產(chǎn)效率。

此外，3D 機(jī)器視覺還具備高測(cè)量穩(wěn)定性、高精度及可重復(fù)性等優(yōu)勢(shì)。近年來，隨著工業(yè)化及智能制造的大力發(fā)展對(duì)精確度的要求越來越高，3D 機(jī)器視覺檢測(cè)應(yīng)用范圍愈發(fā)廣闊，目前機(jī)器視覺技術(shù)及產(chǎn)品由 2D 向 3D 邁進(jìn)已逐步成為行業(yè)的主要發(fā)展趨勢(shì)之一。

（2）人工智能深度學(xué)習(xí)+機(jī)器視覺的技術(shù)發(fā)展趨勢(shì)

傳統(tǒng)的基于規(guī)則的機(jī)器視覺系統(tǒng)可以高精度地每分鐘檢查數(shù)百甚至數(shù)千個(gè)零件，但系統(tǒng)仍是通過逐步過濾和基于基本規(guī)則的算法運(yùn)行的。而深度學(xué)習(xí)算法使用了卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，利用卷積層提取出圖像特征，而卷積層的參數(shù)并非全部由人工設(shè)計(jì)而是通過數(shù)據(jù)訓(xùn)練所得。機(jī)器視覺系統(tǒng)與其結(jié)合后，將會(huì)形成以下幾個(gè)優(yōu)點(diǎn)：1）克服視覺應(yīng)用程序難以使用基于規(guī)則的算法，進(jìn)而進(jìn)行編程；2）維護(hù)應(yīng)用程序并在工廠車間重新訓(xùn)練新的圖像數(shù)據(jù)；3）無需重新編程核心網(wǎng)絡(luò)即可適應(yīng)新的示例；4）處理迷惑性較高的背景和零件外觀的變化等。

近年來，得益于計(jì)算能力的提高和大規(guī)模數(shù)據(jù)集的出現(xiàn)，AI 技術(shù)本身以及各類商業(yè)解決方案已日臻成熟，正在快速進(jìn)入工業(yè)化階段?！叭斯ぶ悄苌疃葘W(xué)習(xí)+機(jī)器視覺”可以幫助機(jī)器視覺設(shè)備快速進(jìn)行圖像分類、目標(biāo)檢測(cè)和分割，且已越來越多的應(yīng)用在 3D 機(jī)器視覺中，成為業(yè)內(nèi)公認(rèn)的未來主流發(fā)展趨勢(shì)之一。

（3）技術(shù)提升帶來的滲透率提升及加速進(jìn)口替代的趨勢(shì)

受益于光源系統(tǒng)、圖像處理系統(tǒng)以及相機(jī)等軟硬件領(lǐng)域的技術(shù)持續(xù)提升，機(jī)器視覺設(shè)備的成本端呈現(xiàn)逐年下降趨勢(shì)。在同等價(jià)格甚至性價(jià)比更高的條件下，機(jī)器視覺設(shè)備可以提供更多更快的圖像數(shù)據(jù)傳輸、更先進(jìn)的軟件算法，實(shí)現(xiàn)數(shù)字化、實(shí)時(shí)化和智能化的性能提升。性價(jià)比的提高加大了機(jī)器視覺設(shè)備的市場(chǎng)滲透率，同時(shí)，國(guó)內(nèi)企業(yè)在地域性及客戶服務(wù)上相較于境外企業(yè)有明顯優(yōu)勢(shì)，隨著國(guó)產(chǎn)機(jī)器視覺設(shè)備逐漸成熟，原先機(jī)器視覺行業(yè)較高的進(jìn)口依存度為進(jìn)口替代帶來廣闊的空間。

4、行業(yè)發(fā)展機(jī)遇

（1）國(guó)家產(chǎn)業(yè)政策大力支持

近年來，國(guó)家多次提出“工業(yè) 4.0”、“中國(guó)智造”等概念并將智能制造列入包括《智能制造發(fā)展規(guī)劃（2016-2020 年）》、《“十三五”國(guó)家戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)發(fā)展規(guī)劃》、《戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)分類（2018）》和《產(chǎn)業(yè)技術(shù)創(chuàng)新能力發(fā)展規(guī)劃（2016-2020 年）》等多個(gè)政策文件或發(fā)展規(guī)劃中，體現(xiàn)出國(guó)家對(duì)制造業(yè)向智能制造轉(zhuǎn)型升級(jí)的大力扶持，對(duì)于提升機(jī)器視覺設(shè)備在制造業(yè)中的應(yīng)用廣度及深度有著積極的影響。

（2）下游市場(chǎng)規(guī)模仍將持續(xù)增長(zhǎng)，電子化程度持續(xù)提升

機(jī)器視覺設(shè)備在制造業(yè)以及不斷拓寬的其他行業(yè)的應(yīng)用主要圍繞電子制造領(lǐng)域展開，這使得機(jī)器視覺設(shè)備的市場(chǎng)需求與下游行業(yè)的整體發(fā)展情況及電子化程度息息相關(guān)。

近年來，電子信息制造行業(yè)雖然呈現(xiàn)增速放緩的跡象，但強(qiáng)大的內(nèi)需使得電子信息制造業(yè)作為國(guó)內(nèi)經(jīng)濟(jì)支柱產(chǎn)業(yè)的地位難以撼動(dòng)。同時(shí)，消費(fèi)者對(duì)消費(fèi)電子產(chǎn)品更新?lián)Q代的需求依然旺盛，智能手機(jī)、筆記本電腦、智能設(shè)備等電子制造細(xì)分行業(yè)市場(chǎng)規(guī)模迅速提升，根據(jù) IDC 數(shù)據(jù)庫預(yù)測(cè)，2023 年全球智能手機(jī)總出貨量將達(dá)約 14.85 億部，至 2023 年可實(shí)現(xiàn)超過 1.1%的年均復(fù)合增長(zhǎng)率，市場(chǎng)需求仍十分廣闊。

此外，機(jī)器視覺設(shè)備的另一個(gè)主要下游行業(yè)汽車制造業(yè)的市場(chǎng)規(guī)模及電子化程度仍將不斷提升。隨著汽車導(dǎo)航、車載娛樂系統(tǒng)、電子檢測(cè)系統(tǒng)、智能安全系統(tǒng)，以及更精密的汽車操作傳感裝置等汽車電子設(shè)備的應(yīng)用比例不斷提升，未來電子產(chǎn)品在汽車價(jià)值中的比例亦將持續(xù)提高，對(duì)機(jī)器視覺設(shè)備的需求相應(yīng)亦會(huì)提升。

綜上，下游產(chǎn)業(yè)市場(chǎng)容量提升、電子化程度提升均對(duì)上游的機(jī)器視覺設(shè)備需求起到極大的拉升作用。

（3）人力成本持續(xù)上升

隨著人口老齡化的提升，我國(guó)人口紅利進(jìn)入下降通道，人工成本逐年增長(zhǎng)，導(dǎo)致生產(chǎn)線的運(yùn)營(yíng)成本被不斷推高。為了滿足生產(chǎn)對(duì)成本控制的基本需求，大部分工廠對(duì)自動(dòng)化設(shè)備的需求也越來越明顯。目前，一臺(tái)機(jī)器視覺檢測(cè)設(shè)備可以勝任數(shù)十位檢測(cè)工人在傳統(tǒng)生產(chǎn)線中的工作內(nèi)容及效率，隨著檢測(cè)設(shè)備的檢測(cè)效率及精度等性能的不斷提高，視覺檢測(cè)的性價(jià)比相對(duì)人工檢測(cè)也將越來越具備優(yōu)勢(shì)，這將極大推動(dòng)相關(guān)設(shè)備的需求。

（4）上游技術(shù)發(fā)展降低設(shè)備制造成本

機(jī)器視覺設(shè)備的生產(chǎn)制造需要由硬件、軟件以及它們的跨界集成組成，在過去的幾年中，硬件設(shè)備中的光源、工業(yè)相機(jī)、鏡頭、采集卡、電腦主機(jī)，軟件系統(tǒng)中的圖像處理軟件、集成軟件等領(lǐng)域均有不同程度的技術(shù)進(jìn)步，使得機(jī)器視覺設(shè)備的綜合成本在不斷下降，應(yīng)用的領(lǐng)域及功能則不斷提升。機(jī)器視覺設(shè)備最終是為終端用戶提供高性價(jià)比、高可靠度的解決方案，機(jī)器視覺設(shè)備的性價(jià)比逐步提升對(duì)提升其在下游領(lǐng)域的設(shè)備滲透率有著積極作用。

（5）產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級(jí)

我國(guó)正面臨從制造大國(guó)向制造強(qiáng)國(guó)的轉(zhuǎn)變，企業(yè)對(duì)產(chǎn)品品質(zhì)的重視程度越來越高。目前，各類電子終端應(yīng)用更輕薄、更小型、更便捷、更智能的趨勢(shì)，其核心部件及生產(chǎn)制造環(huán)節(jié)亦持續(xù)向高精密、高集成、輕薄化的方向發(fā)展，下游廠商對(duì)產(chǎn)品生產(chǎn)設(shè)備的自動(dòng)化、智能化要求也越來越高。由于人工檢測(cè)有其固有的缺陷，機(jī)器視覺設(shè)備逐漸成為智能化生產(chǎn)過程中必不可少的設(shè)備之一，隨著制造業(yè)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的調(diào)整升級(jí)，機(jī)器視覺行業(yè)產(chǎn)品的剛性需求將持續(xù)提升。

5、行業(yè)發(fā)展挑戰(zhàn)

（1）行業(yè)內(nèi)產(chǎn)品升級(jí)換代較快，對(duì)技術(shù)研發(fā)要求較高

我國(guó)的機(jī)器視覺行業(yè)依舊是一個(gè)新興行業(yè)，正在經(jīng)歷行業(yè)的快速發(fā)展期，隨著機(jī)器視覺市場(chǎng)的廣闊發(fā)展，行業(yè)內(nèi)研發(fā)投入逐漸加大，相關(guān)技術(shù)發(fā)展迅猛，產(chǎn)品也日新月異，不斷升級(jí)。為了適應(yīng)機(jī)器視覺的行業(yè)趨勢(shì)，各機(jī)器視覺企業(yè)不斷推出適應(yīng)市場(chǎng)的新產(chǎn)品，且近幾年由于行業(yè)發(fā)展速度整體較快，涌現(xiàn)了一批從事機(jī)器視覺行業(yè)的設(shè)備制造商，行業(yè)內(nèi)企業(yè)如不注重提升自身的技術(shù)研發(fā)實(shí)力，則存在產(chǎn)品技術(shù)喪失競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)的風(fēng)險(xiǎn)。

（2）宏觀經(jīng)濟(jì)波動(dòng)對(duì)機(jī)器視覺行業(yè)存在一定影響

機(jī)器視覺的主要下游電子信息制造行業(yè)受宏觀經(jīng)濟(jì)影響較大，如 2008 年金融危機(jī)后，消費(fèi)電子需求預(yù)期下降，影響到了我國(guó)電子信息制造行業(yè)。近兩年，隨著經(jīng)濟(jì)的復(fù)蘇，在消費(fèi)電子的帶動(dòng)下，半導(dǎo)體和電子信息制造行業(yè)也開始復(fù)蘇。機(jī)器視覺的其他下游如汽車制造、農(nóng)業(yè)等也受宏觀經(jīng)濟(jì)波動(dòng)的影響，這就決定了機(jī)器視覺行業(yè)的發(fā)展需承受一定的宏觀經(jīng)濟(jì)波動(dòng)的影響。

（3）專業(yè)人才短缺制約行業(yè)發(fā)展

機(jī)器視覺行業(yè)屬于科技創(chuàng)新性產(chǎn)業(yè)，行業(yè)存在跨專業(yè)、跨學(xué)科、跨領(lǐng)域的特點(diǎn)，對(duì)機(jī)器視覺算法、光源技術(shù)、軟件開發(fā)等多種高技術(shù)領(lǐng)域存在較高的要求，故此行業(yè)對(duì)復(fù)合型專業(yè)人才的需求極高。目前國(guó)內(nèi)相關(guān)人才的數(shù)量和人員知識(shí)結(jié)構(gòu)的不足，都直接影響了機(jī)器視覺產(chǎn)品的研發(fā)和工業(yè)化應(yīng)用的能力。目前，能夠滿足上述機(jī)器視覺行業(yè)要求的高端復(fù)合型人才仍較為稀缺，成為限制機(jī)器視覺行業(yè)發(fā)展的因素之一。

6、行業(yè)進(jìn)入壁壘

目前，機(jī)器視覺行業(yè)在技術(shù)、人才、客戶、品牌、規(guī)模等方面存在較為明顯的壁壘。未來，行業(yè)內(nèi)領(lǐng)先企業(yè)有望憑借技術(shù)及人才優(yōu)勢(shì)、客戶資源及品牌優(yōu)勢(shì)、規(guī)模優(yōu)勢(shì)等方面不斷提升市場(chǎng)占有率。

（1）技術(shù)壁壘

機(jī)器視覺設(shè)備制造屬于技術(shù)密集型及科技創(chuàng)新型產(chǎn)業(yè)，設(shè)備及相關(guān)零部件對(duì)生產(chǎn)工藝的智能化及精細(xì)化程度要求較高，相關(guān)技術(shù)亦需融合計(jì)算機(jī)科學(xué)、人工智能、圖像處理、模式識(shí)別、神經(jīng)生物學(xué)、機(jī)械及自動(dòng)化等多個(gè)學(xué)術(shù)領(lǐng)域，技術(shù)難度較大，行業(yè)內(nèi)的企業(yè)需要經(jīng)過長(zhǎng)期的跟蹤、研究才能掌握機(jī)器視覺設(shè)備的核心技術(shù)及生產(chǎn)工藝，并深刻理解下游客戶的核心需求，進(jìn)而研發(fā)與生產(chǎn)出滿足下游企業(yè)要求的設(shè)備。

目前，行業(yè)內(nèi)領(lǐng)先廠商已具有較強(qiáng)的自主研發(fā)及創(chuàng)新能力，可以根據(jù)不斷變化的市場(chǎng)需求，快速開發(fā)出高品質(zhì)的新產(chǎn)品，并率先占領(lǐng)市場(chǎng)，這對(duì)市場(chǎng)新入者構(gòu)成較高的技術(shù)壁壘。

（2）人才壁壘

如上所述，機(jī)器視覺技術(shù)融合了多種高新技術(shù)，對(duì)復(fù)合型專業(yè)人才的要求極高。目前國(guó)內(nèi)相關(guān)人才的數(shù)量和人員知識(shí)結(jié)構(gòu)均較為不足，在行業(yè)高速發(fā)展的背景下，人才短缺的現(xiàn)象仍將持續(xù)，如何加大培養(yǎng)效率及吸引招聘相關(guān)領(lǐng)域的人才是機(jī)器視覺行業(yè)內(nèi)企業(yè)面臨的核心問題之一。復(fù)合型人才的短缺對(duì)進(jìn)入市場(chǎng)的新企業(yè)構(gòu)成了較高的人才壁壘。

（3）規(guī)模壁壘

機(jī)器視覺行業(yè)下游客戶涵蓋消費(fèi)電子、汽車電子、半導(dǎo)體、通信設(shè)備等多個(gè)產(chǎn)品領(lǐng)域，對(duì)技術(shù)水平要求較高，導(dǎo)致機(jī)器視覺企業(yè)一般需預(yù)先投入大量資金進(jìn)行產(chǎn)品的研發(fā)及生產(chǎn)。為了滿足不同客戶對(duì)設(shè)備檢測(cè)精度及可靠性要求，行業(yè)內(nèi)的生產(chǎn)企業(yè)需要針對(duì)客戶產(chǎn)品質(zhì)量檢測(cè)要求投入大量資金研發(fā)相應(yīng)配套的視覺檢測(cè)設(shè)備，對(duì)企業(yè)的研發(fā)能力要求較高。同時(shí)，公司的生產(chǎn)能力、經(jīng)營(yíng)能力、資源整合能力等均具備一定要求，因此規(guī)模亦構(gòu)成了市場(chǎng)新入者進(jìn)入該行業(yè)的壁壘。

（4）客戶壁壘

由于電子制造業(yè)終端及相關(guān)組件、電子元器件對(duì)生產(chǎn)工藝的精細(xì)度及技術(shù)含量均要求較高，對(duì)相應(yīng)機(jī)器視覺檢測(cè)設(shè)備的專業(yè)性要求也同步提高，故下游客戶對(duì)供應(yīng)商的選擇會(huì)較為謹(jǐn)慎，通常需要綜合考察供應(yīng)商的產(chǎn)品質(zhì)量及穩(wěn)定性、技術(shù)研發(fā)能力、品牌形象、管理體系、生產(chǎn)管理流程等多方面因素，因此進(jìn)入下游客戶采購(gòu)體系需要經(jīng)歷較長(zhǎng)時(shí)間的考察。

同時(shí)，由于客戶對(duì)自身產(chǎn)品生產(chǎn)的穩(wěn)定性、及時(shí)性有較高需求，而供應(yīng)商取得認(rèn)證需要較高的時(shí)間和資金投入，故已經(jīng)進(jìn)入客戶采購(gòu)體系的供應(yīng)商一般會(huì)與客戶形成穩(wěn)定的合作關(guān)系，對(duì)市場(chǎng)新入者形成一定的客戶壁壘。

（5）品牌壁壘

國(guó)內(nèi)機(jī)器視覺市場(chǎng)經(jīng)過多年發(fā)展，已經(jīng)形成了較為穩(wěn)定的競(jìng)爭(zhēng)格局。主流的機(jī)器視覺設(shè)備供應(yīng)商均具備一支技術(shù)優(yōu)良、經(jīng)驗(yàn)豐富的專業(yè)研發(fā)團(tuán)隊(duì)，亦在各自的領(lǐng)域樹立了自己的品牌地位，形成了較強(qiáng)的品牌效應(yīng)。

由于機(jī)器視覺檢測(cè)設(shè)備的穩(wěn)定運(yùn)行對(duì)客戶的生產(chǎn)穩(wěn)定性及生產(chǎn)效率具有至關(guān)重要的作用，且品牌知名度亦是產(chǎn)品及服務(wù)質(zhì)量的保障，故在兼具性價(jià)比的情況下，客戶會(huì)選擇更加有品牌實(shí)力的設(shè)備供貨商規(guī)避變更供應(yīng)商的更換成本。因此，品牌壁壘導(dǎo)致新設(shè)立的公司很難在行業(yè)內(nèi)快速發(fā)展。

更多行業(yè)資料請(qǐng)參考普華有策咨詢《2022-2028年機(jī)器視覺行業(yè)細(xì)分市場(chǎng)調(diào)研及投資前景預(yù)測(cè)報(bào)告》，同時(shí)普華有策咨詢還提供產(chǎn)業(yè)研究報(bào)告、產(chǎn)業(yè)鏈咨詢、項(xiàng)目可行性報(bào)告、十四五規(guī)劃、BP商業(yè)計(jì)劃書、產(chǎn)業(yè)圖譜、產(chǎn)業(yè)規(guī)劃、藍(lán)白皮書、IPO募投可研、IPO工作底稿咨詢等服務(wù)。

目錄

第1章　機(jī)器視覺相關(guān)概述

1.1　機(jī)器視覺基本概述

1.1.1　機(jī)器視覺基本定義

1.1.2　計(jì)算機(jī)視覺的概念

1.1.3　機(jī)器視覺系統(tǒng)原理

1.1.4　機(jī)器視覺特點(diǎn)分析

1.1.5　機(jī)器視覺主要分類

1.1.6　機(jī)器視覺基本功能

1.1.7　機(jī)器視覺研究意義

1.2　人工智能相關(guān)概述

1.2.1　人工智能基本內(nèi)涵

1.2.2　人工智能主要分類

1.2.3　人工智能特征分析

1.2.4　人工智能關(guān)鍵環(huán)節(jié)

1.2.5　人工智能技術(shù)層級(jí)

1.3　機(jī)器視覺技術(shù)

1.3.1　通用視覺識(shí)別技術(shù)

1.3.2　生物特征識(shí)別技術(shù)

1.3.3　光學(xué)字符識(shí)別技術(shù)

1.3.4　物體與場(chǎng)景識(shí)別技術(shù)

1.3.5　視頻對(duì)象提取技術(shù)

第2章　2017-2022年機(jī)器視覺行業(yè)發(fā)展環(huán)境分析

2.1　機(jī)器視覺行業(yè)相關(guān)支持政策

2.1.1　中國(guó)制造戰(zhàn)略要求

2.1.2　主要政策演變歷程

2.1.3　國(guó)家層面政策匯總

2.1.4　重點(diǎn)地區(qū)發(fā)展目標(biāo)

2.1.5　“十四五”產(chǎn)業(yè)規(guī)劃

2.2　機(jī)器視覺行業(yè)基礎(chǔ)技術(shù)支撐

2.2.1　海量數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)

2.2.2　運(yùn)算力提升

2.2.3　算法技術(shù)支持

2.2.4　深度學(xué)習(xí)助力

2.2.5　其他支撐技術(shù)

2.3　人工智能行業(yè)發(fā)展?fàn)顩r分析

2.3.1　人工智能產(chǎn)業(yè)發(fā)展特征

2.3.2　人工智能產(chǎn)業(yè)逐步成熟

2.3.3　市場(chǎng)發(fā)展規(guī)模逐步上升

2.3.4　人工智能行業(yè)需求狀況

2.3.5　人工智能產(chǎn)業(yè)技術(shù)優(yōu)勢(shì)

2.4　機(jī)器視覺代替人眼視覺的緊迫性

2.4.1　勞動(dòng)力成本的提高

2.4.2　產(chǎn)品品質(zhì)要求提高

2.4.3　生產(chǎn)效率提高需要

第3章　2017-2022年機(jī)器視覺產(chǎn)業(yè)發(fā)展分析

3.1　2017-2022年機(jī)器視覺產(chǎn)業(yè)鏈發(fā)展分析

3.1.1　產(chǎn)業(yè)鏈結(jié)構(gòu)分析

3.1.2　產(chǎn)業(yè)鏈上游分析

3.1.3　產(chǎn)業(yè)鏈中游分析

3.1.4　產(chǎn)業(yè)鏈下游分析

3.2　2017-2022年全球機(jī)器視覺產(chǎn)業(yè)發(fā)展分析

3.2.1　行業(yè)發(fā)展歷程

3.2.2　市場(chǎng)發(fā)展規(guī)模

3.2.3　區(qū)域市場(chǎng)格局

3.2.4　主要產(chǎn)品廠商

3.2.5　市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)格局

3.2.6　市場(chǎng)需求結(jié)構(gòu)

3.3　2017-2022年中國(guó)機(jī)器視覺產(chǎn)業(yè)發(fā)展分析

3.3.1　行業(yè)發(fā)展歷程

3.3.2　行業(yè)滲透率狀況

3.3.3　市場(chǎng)發(fā)展規(guī)模

3.3.4　成本構(gòu)成狀況

3.3.5　技術(shù)專利狀況

3.3.6　企業(yè)發(fā)展路徑

3.4　2017-2022年機(jī)器視覺市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)狀況

3.4.1　市場(chǎng)主體類型

3.4.2　競(jìng)爭(zhēng)梯隊(duì)劃分

3.4.3　企業(yè)競(jìng)爭(zhēng)實(shí)力

3.4.4　企業(yè)區(qū)域分布

3.4.5　競(jìng)爭(zhēng)狀態(tài)分析

3.4.6　科技企業(yè)布局

3.5　機(jī)器視覺產(chǎn)業(yè)商業(yè)模式分析

3.5.1　采購(gòu)模式分析

3.5.2　生產(chǎn)模式分析

3.5.3　銷售模式分析

3.6　機(jī)器視覺市場(chǎng)應(yīng)用領(lǐng)域分析

3.6.1　應(yīng)用領(lǐng)域分布

3.6.2　下游應(yīng)用結(jié)構(gòu)

3.6.3　工業(yè)市場(chǎng)應(yīng)用

3.6.4　消費(fèi)電子領(lǐng)域

3.6.5　半導(dǎo)體領(lǐng)域

3.6.6　防疫領(lǐng)域應(yīng)用

第4章　2017-2022年機(jī)器視覺產(chǎn)業(yè)上游零部件產(chǎn)業(yè)發(fā)展分析

4.1　機(jī)器視覺光源市場(chǎng)分析

4.1.1　機(jī)器視覺光源概述

4.1.2　機(jī)器視覺光源特點(diǎn)

4.1.3　LED照明產(chǎn)業(yè)規(guī)模

4.1.4　LED照明發(fā)展前景

4.2　機(jī)器視覺鏡頭市場(chǎng)發(fā)展分析

4.2.1　機(jī)器視覺鏡頭概述

4.2.2　光學(xué)鏡頭產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)

4.2.3　光學(xué)鏡頭主要特征

4.2.4　光學(xué)鏡頭市場(chǎng)規(guī)模

4.2.5　光學(xué)鏡頭競(jìng)爭(zhēng)狀況

4.2.6　光學(xué)鏡頭行業(yè)壁壘

4.2.7　技術(shù)發(fā)展趨勢(shì)分析

4.2.8　行業(yè)發(fā)展機(jī)遇分析

4.3　3D傳感攝像頭市場(chǎng)分析

4.3.1　3D傳感攝像頭基本介紹

4.3.2　3D傳感攝像頭關(guān)鍵部件

4.3.3　3D傳感攝像頭產(chǎn)業(yè)鏈

4.3.4　3D傳感攝像頭應(yīng)用領(lǐng)域

4.3.5　3D傳感攝像頭市場(chǎng)格局

4.3.6　3D傳感攝像頭市場(chǎng)前景

4.4　機(jī)器視覺相機(jī)市場(chǎng)發(fā)展分析

4.4.1　機(jī)器視覺相機(jī)的分類

4.4.2　機(jī)器視覺相機(jī)的核心

4.4.3　機(jī)器視覺相機(jī)產(chǎn)業(yè)鏈

4.4.4　機(jī)器視覺相機(jī)市場(chǎng)規(guī)模

4.4.5　機(jī)器視覺相機(jī)市場(chǎng)主體

4.4.6　機(jī)器視覺相機(jī)發(fā)展前景

4.5　機(jī)器視覺系統(tǒng)其他市場(chǎng)分析

4.5.1　機(jī)器視覺軟件概述

4.5.2　機(jī)器視覺圖像采集卡

4.5.3　機(jī)器視覺處理芯片

第5章　2017-2022年工業(yè)機(jī)器視覺市場(chǎng)應(yīng)用分析

5.1　智能制造市場(chǎng)應(yīng)用分析

5.1.1　智能制造產(chǎn)業(yè)鏈

5.1.2　機(jī)器視覺技術(shù)應(yīng)用

5.1.3　檢測(cè)及測(cè)量應(yīng)用

5.1.4　引導(dǎo)與定位應(yīng)用

5.1.5　識(shí)別與分析應(yīng)用

5.2　半導(dǎo)體制造市場(chǎng)發(fā)展分析

5.2.1　半導(dǎo)體制造業(yè)規(guī)模

5.2.2　機(jī)器視覺技術(shù)應(yīng)用

5.2.3　機(jī)器視覺定位應(yīng)用

5.2.4　機(jī)器視覺檢測(cè)應(yīng)用

5.2.5　機(jī)器視覺讀碼技術(shù)

5.3　電子制造市場(chǎng)應(yīng)用分析

5.3.1　電子制造業(yè)供應(yīng)鏈

5.3.2　電子制造業(yè)自動(dòng)化

5.3.3　機(jī)器視覺應(yīng)用現(xiàn)狀

5.3.4　機(jī)器視覺應(yīng)用需求

5.3.5　機(jī)器視覺應(yīng)用前景

5.4　工業(yè)機(jī)器人市場(chǎng)應(yīng)用分析

5.4.1　工業(yè)機(jī)器人發(fā)展意義

5.4.2　工業(yè)機(jī)器人市場(chǎng)規(guī)模

5.4.3　機(jī)器視覺的應(yīng)用優(yōu)勢(shì)

5.4.4　機(jī)器視覺的應(yīng)用前景

5.5　智能物流市場(chǎng)應(yīng)用分析

5.5.1　智能物流市場(chǎng)規(guī)模

5.5.2　物流機(jī)器視覺系統(tǒng)

5.5.3　自動(dòng)化系統(tǒng)集成

5.6　其他領(lǐng)域市場(chǎng)應(yīng)用分析

5.6.1　汽車制造應(yīng)用

5.6.2　生物醫(yī)療應(yīng)用

5.6.3　農(nóng)業(yè)領(lǐng)域應(yīng)用

5.6.4　食品及包裝機(jī)械

第6章　機(jī)器視覺消費(fèi)領(lǐng)域市場(chǎng)應(yīng)用分析——識(shí)別市場(chǎng)

6.1　圖像識(shí)別技術(shù)分類

6.1.1　生物識(shí)別

6.1.2　人臉識(shí)別

6.1.3　虹膜識(shí)別

6.1.4　視頻識(shí)別

6.1.5　場(chǎng)景識(shí)別

6.1.6　深度學(xué)習(xí)

6.2　圖像識(shí)別細(xì)分領(lǐng)域機(jī)器視覺應(yīng)用分析

6.2.1　機(jī)器視覺應(yīng)用現(xiàn)狀

6.2.2　人臉識(shí)別應(yīng)用規(guī)模

6.2.3　虹膜識(shí)別應(yīng)用現(xiàn)狀

6.2.4　語音識(shí)別應(yīng)用現(xiàn)狀

6.3　圖像識(shí)別領(lǐng)域機(jī)器視覺應(yīng)用分析

6.3.1　安防領(lǐng)域應(yīng)用

6.3.2　政府軍方領(lǐng)域

6.3.3　銀行金融領(lǐng)域

6.3.4　教育領(lǐng)域應(yīng)用

6.4　圖像識(shí)別領(lǐng)域機(jī)器視覺應(yīng)用前景分析

6.4.1　生物識(shí)別發(fā)展規(guī)模

6.4.2　生物識(shí)別發(fā)展前景

6.4.3　生物識(shí)別投資領(lǐng)域

6.4.4　機(jī)器視覺應(yīng)用前景

第7章　2017-2022年機(jī)器視覺消費(fèi)領(lǐng)域市場(chǎng)應(yīng)用分析——無人駕駛市場(chǎng)

7.1　無人駕駛行業(yè)發(fā)展分析

7.1.1　無人駕駛技術(shù)階段

7.1.2　無人駕駛汽車系統(tǒng)

7.1.3　智能駕駛市場(chǎng)規(guī)模

7.1.4　無人駕駛?cè)谫Y現(xiàn)狀

7.1.5　無人駕駛制約因素

7.1.6　無人駕駛投資建議

7.2　無人駕駛領(lǐng)域機(jī)器視覺發(fā)展綜述

7.2.1　無人駕駛感知系統(tǒng)介紹

7.2.2　機(jī)器視覺技術(shù)重要作用

7.2.3　視覺傳感技術(shù)工作原理

7.2.4　機(jī)器視覺技術(shù)應(yīng)用現(xiàn)狀

7.2.5　機(jī)器視覺企業(yè)布局動(dòng)態(tài)

7.3　ADAS輔助駕駛視覺系統(tǒng)發(fā)展?fàn)顩r

7.3.1　前裝ADAS標(biāo)準(zhǔn)配置量

7.3.2　前裝ADAS系統(tǒng)競(jìng)爭(zhēng)格局

7.3.3　ADAS視覺系統(tǒng)基本原理

7.3.4　ADAS視覺系統(tǒng)傳感器

7.3.5　ADAS視覺系統(tǒng)發(fā)展前景

7.4　無人駕駛領(lǐng)域機(jī)器視覺市場(chǎng)發(fā)展前景分析

7.4.1　無人駕駛汽車市場(chǎng)發(fā)展前景

7.4.2　無人駕駛機(jī)器視覺發(fā)展空間

7.4.3　無人駕駛機(jī)器視覺投資機(jī)遇

第8章　2017-2022年機(jī)器視覺消費(fèi)領(lǐng)域市場(chǎng)應(yīng)用分析——無人機(jī)市場(chǎng)

8.1　無人機(jī)行業(yè)發(fā)展分析

8.1.1　無人機(jī)產(chǎn)業(yè)鏈

8.1.2　行業(yè)支持政策

8.1.3　行業(yè)發(fā)展規(guī)模

8.1.4　細(xì)分市場(chǎng)結(jié)構(gòu)

8.1.5　行業(yè)投資狀況

8.1.6　行業(yè)發(fā)展趨勢(shì)

8.2　智能無人機(jī)機(jī)器視覺關(guān)鍵硬件技術(shù)分析

8.2.1　雙目機(jī)器視覺

8.2.2　紅外激光視覺

8.2.3　超聲波探測(cè)

8.3　智能無人機(jī)機(jī)器視覺關(guān)鍵軟件技術(shù)分析

8.3.1　光流算法

8.3.2　圖像分割算法

8.3.3　圖像識(shí)別算法

8.3.4　人臉識(shí)別算法

8.3.5　語音識(shí)別算法

8.4　智能無人機(jī)應(yīng)用分析

8.4.1　應(yīng)用市場(chǎng)環(huán)境

8.4.2　潛在應(yīng)用市場(chǎng)

8.4.3　技術(shù)發(fā)展現(xiàn)狀

8.4.4　技術(shù)融合發(fā)展

8.5　智能無人機(jī)產(chǎn)業(yè)發(fā)展前景及趨勢(shì)分析

8.5.1　無人機(jī)未來發(fā)展趨勢(shì)

8.5.2　無人機(jī)芯片發(fā)展展望

8.5.3　無人機(jī)軟件發(fā)展趨勢(shì)

第9章　2017-2022年機(jī)器視覺消費(fèi)領(lǐng)域市場(chǎng)應(yīng)用分析——服務(wù)機(jī)器人市場(chǎng)

9.1　服務(wù)機(jī)器人產(chǎn)業(yè)發(fā)展分析

9.1.1　市場(chǎng)發(fā)展規(guī)模

9.1.2　細(xì)分市場(chǎng)規(guī)模

9.1.3　市場(chǎng)發(fā)展態(tài)勢(shì)

9.1.4　市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)格局

9.1.5　區(qū)域發(fā)展格局

9.1.6　企業(yè)布局動(dòng)態(tài)

9.1.7　AI助推產(chǎn)業(yè)發(fā)展

9.2　服務(wù)機(jī)器人核心技術(shù)模塊分析

9.2.1　多模態(tài)交互技術(shù)

9.2.2　技術(shù)發(fā)展成熟度

9.2.3　多模態(tài)交互融合

9.3　掃地機(jī)器人領(lǐng)域中機(jī)器視覺應(yīng)用分析

9.3.1　機(jī)器視覺應(yīng)用優(yōu)勢(shì)

9.3.2　機(jī)器視覺應(yīng)用特征

9.3.3　機(jī)器視覺產(chǎn)品現(xiàn)狀

9.4　新興服務(wù)機(jī)器人領(lǐng)域中機(jī)器視覺應(yīng)用分析

9.4.1　仿生型機(jī)器人

9.4.2　搬運(yùn)機(jī)器人

9.4.3　教育機(jī)器人

9.5　服務(wù)機(jī)器人領(lǐng)域機(jī)器視覺應(yīng)用前景分析

9.5.1　服務(wù)機(jī)器人未來發(fā)展趨勢(shì)

9.5.2　服務(wù)機(jī)器人市場(chǎng)發(fā)展前景

9.5.3　醫(yī)療服務(wù)機(jī)器人應(yīng)用前景

第10章　機(jī)器視覺產(chǎn)業(yè)重點(diǎn)企業(yè)分析

10.1　企業(yè)A

10.1.1　企業(yè)發(fā)展概況

10.1.2　主要產(chǎn)品范圍

10.1.3　企業(yè)經(jīng)營(yíng)狀況分析

10.2　企業(yè)B

10.2.1　企業(yè)發(fā)展概況

10.2.2　主營(yíng)業(yè)務(wù)分析

10.2.3　產(chǎn)品種類分析

10.2.4　企業(yè)經(jīng)營(yíng)狀況分析

10.3     企業(yè)C  

10.3.1　企業(yè)發(fā)展概況

10.3.2　公司主要產(chǎn)品

10.3.3　機(jī)器視覺業(yè)務(wù)

10.3.4　經(jīng)營(yíng)效益分析

10.3.5　業(yè)務(wù)經(jīng)營(yíng)分析

10.3.6　財(cái)務(wù)狀況分析

10.3.7　核心競(jìng)爭(zhēng)力分析

10.3.8　公司發(fā)展戰(zhàn)略

10.4　企業(yè)D

10.4.1　企業(yè)發(fā)展概況

10.4.2　機(jī)器視覺業(yè)務(wù)

10.4.3　經(jīng)營(yíng)效益分析

10.4.4　業(yè)務(wù)經(jīng)營(yíng)分析

10.4.5　財(cái)務(wù)狀況分析

10.4.6　核心競(jìng)爭(zhēng)力分析

10.4.7　公司發(fā)展戰(zhàn)略

10.5　企業(yè)E

10.5.1　企業(yè)發(fā)展概況

10.5.2　機(jī)器視覺業(yè)務(wù)

10.5.3　經(jīng)營(yíng)效益分析

10.5.4　業(yè)務(wù)經(jīng)營(yíng)分析

10.5.5　財(cái)務(wù)狀況分析

10.5.6　核心競(jìng)爭(zhēng)力分析

10.5.7　公司發(fā)展戰(zhàn)略

10.6　企業(yè)F

10.6.1　企業(yè)發(fā)展概況

10.6.2　主要業(yè)務(wù)產(chǎn)品

10.6.3　經(jīng)營(yíng)效益分析

10.6.4　業(yè)務(wù)經(jīng)營(yíng)分析

10.6.5　財(cái)務(wù)狀況分析

10.6.6　核心競(jìng)爭(zhēng)力分析

第11章　2022-2028年機(jī)器視覺產(chǎn)業(yè)發(fā)展前景及市場(chǎng)規(guī)模預(yù)測(cè)

11.1　機(jī)器視覺產(chǎn)業(yè)發(fā)展前景展望

11.2　機(jī)器視覺產(chǎn)業(yè)發(fā)展趨勢(shì)分析

11.2.1　產(chǎn)業(yè)發(fā)展趨勢(shì)

11.2.2　硬件發(fā)展趨勢(shì)

11.2.3　技術(shù)發(fā)展趨勢(shì)

11.3　2022-2028年中國(guó)機(jī)器視覺產(chǎn)業(yè)預(yù)測(cè)分析

11.3.1　2022-2028年中國(guó)機(jī)器視覺產(chǎn)業(yè)影響因素分析

11.3.2　2022-2028年中國(guó)機(jī)器視覺產(chǎn)業(yè)市場(chǎng)規(guī)模預(yù)測(cè)

第12章　2017-2022年機(jī)器視覺行業(yè)投資分析及新進(jìn)入這所須知的壁壘

11.1　人工智能相關(guān)企業(yè)融資案例

12.2　機(jī)器視覺行業(yè)投資風(fēng)險(xiǎn)分析

12.3　機(jī)器視覺領(lǐng)域投資機(jī)會(huì)分析

12.3.1　智能制造領(lǐng)域機(jī)會(huì)

12.3.2　安防領(lǐng)域投資機(jī)會(huì)

12.3.3　汽車領(lǐng)域投資機(jī)會(huì)

12.3.4　新興服務(wù)領(lǐng)域機(jī)會(huì)

12.4　機(jī)器視覺行業(yè)投資壁壘分析

12.4.1　行業(yè)技術(shù)壁壘

12.4.2　人才競(jìng)爭(zhēng)壁壘

12.4.3　品牌建設(shè)壁壘

12.4.4　其他壁壘