随着工业自动化和智能化的快速发展，3D机器视觉技术在工业、物流和商业等多个领域崭露头角。这一领域，从硬件和AI芯片到解决方案，正吸引着大量新兴力量。相较于传统的2D视觉系统，3D机器视觉技术能够提供更精准的三维点云数据，大幅提升了机器人作业的灵活性和精度。这一进步对于满足现代工业对高精度和高效率的需求至关重要。特别是在工业自动化领域，机器视觉主要用于检测、测量、识别和定位，其在各个方面都显示出巨大的应用潜力。
机器视觉行业下游场景分布，来源：中国机器视觉产业联盟
机器视觉和机器人虽然在概念上有所不同，但视觉技术已为机器人领域带来多样性和灵活性。尤其是3D机器视觉技术，其广泛应用在非结构化环境，使得机器人能在多领域执行任务，从而减少整体成本。
视觉技术不仅仅局限于单一供应商或技术。由于应用场景复杂，多个技术和供应商的组合成为一种常态，各自优势互补，共同拓展应用领域。
视觉技术已经逐渐成为决定多个行业发展的关键。不仅在3C电子和半导体行业有广泛应用，新能源汽车和光伏行业也开始广泛应用视觉技术，尤其在产品质量控制和自动化生产方面。
在3C电子产业，机器视觉主要用于高精度检测和质量控制，特别是在生产线上。半导体行业则利用机器视觉进行全流程监控，从芯片制造到最终产品测试。
新能源汽车行业，特别是锂电池生产，也依赖视觉技术进行多工序的自动化检测。这不仅提高了生产效率，而且确保了产品质量。
光伏行业也不例外，视觉技术用于硅片的质量控制，从而确保太阳能电池的高性能和长寿命。
机器视觉的加入让传统工业机器人从单一、重复的任务转向更灵活和高效的工作模式。通过3D机器视觉技术，机器人可以更准确地识别和处理各种物体和场景。
在物流领域，尤其是电商仓储，机器视觉被用来提高分拣效率，减少人力成本。例如，在“618”或“双十一”等大型购物节期间，视觉技术能有效处理大量订单，提高工作效率。
值得注意的是，中国制造业也在从大规模生产转向更灵活和定制化的生产模式，这更加凸显了机器视觉在高端制造和智能制造中的重要性。
总体而言，机器视觉技术不仅推动了各行业的自动化，还成为多个行业，包括电子、半导体、汽车、电池和农业等的关键技术之一。而3C电子是目前最大的应用市场，接下来是平板显示市场、汽车、电池等，各种不同的应用场景均显示了机器视觉的广泛应用和巨大潜力。
机器视觉的历史可以追溯到1969年，第一片CCD图像传感器在美国贝尔实验室诞生。此后，这个领域经历了从黑白到彩色、从低分辨率到高分辨率的发展，直至今天的3D机器视觉技术，被行业称为“第四次视觉革命”。3D机器视觉技术已经在如刷脸支付、智能机器人等多个应用场景中得到实用，与工业互联网的融合更是让其商业价值凸显。
在工业领域，3D机器视觉技术尤为关键。随着工业4.0和智能制造的推进，3D机器视觉系统的需求正逐渐增加。未来几年内，传感器需求的复合增长率预计超过30%，其中3D机器视觉传感器占比将接近80%。在目前的技术生态中，2D机器视觉已经得到了广泛的应用和市场认可，年销售量高达百万台。然而，3D机器视觉技术尽管目前仍然是一个相对成本高昂的解决方案，但它所具备的巨大潜能和应用前景不容忽视。预测显示，到2027年，中国机器视觉市场的总规模将达到560亿元人民币，其中3D机器视觉市场规模将近160亿元。
最终，从全球和中国市场的数据来看，机器视觉，特别是3D机器视觉，都有巨大的商业潜力和广阔的市场前景。不仅如此，国内品牌在某些环节甚至已经开始超过外资品牌，表明国内机器视觉技术也在逐渐崭露头角。
在工业制造领域，3D机器视觉技术的应用也愈发广泛。随着工业4.0的推进，更多的生产线和设备开始采用3D机器视觉技术作为其核心技术单元之一。据预测，未来几年内，单台服务机器人搭载的传感器数量将增加，其中3D机器视觉传感器将占据主导地位。传感器需求的复合年增长率预计将超过30%，到2026年，需求量可能接近80万台，3D机器视觉传感器占比接近80%。
从全球范围来看，机器视觉市场也呈现出稳健的增长态势。预计在2022至2025年间，全球机器视觉市场的复合年增长率将达到13%，到2025年市场规模可能达到1276亿元。这一增长在很大程度上得益于人工智能和边缘计算能力的提升。
特别值得一提的是，在中国，机器视觉市场正处于一个快速发展的阶段。政策利好、人工成本上升以及技术和资金的积累都有助于推动这一市场的增长。据GGII数据显示，从2016年到2021年，中国机器视觉市场的规模从47亿元增长到138亿元，复合年增长率达到了24%。
中国机器视觉市场规模，来源：Markets and Markets
3D机器视觉上游产业链，来源：华西研究所
机器视觉的市场参与者大致可分为四类：国际自动化公司、国际机器视觉专业公司、国内机器视觉专业公司和国内自动化设备公司。虽然底层开发仍由国际企业主导，但国内公司在二次开发和系统集成方面表现出色，并正逐渐向上游核心环节扩展。
2018年上海工博会上的3D机器视觉方案展示者寥寥无几，但现如今，多家3D机器视觉工业机器人公司已获得融资。据统计，国内3D机器视觉厂商数量已达60-70家，并且仍在增长。新兴智能机器人公司如库柏特、灵西机器人等也在此领域崭露头角。而传统的企业巨头如ABB、安川、发那科和库卡也进入这一市场，与AI视觉企业海康威视和旷视进行合作。
机器视觉产业链包括底层开发商和集成与软件服务商，涵盖了光源、镜头、工业相机等多个环节。技术壁垒主要体现在核心零部件和软件算法库，这需要长时间的市场积累。尤其在软件方面，由于国内自动化进程时间较短，与国际品牌相比仍有一定差距。
应用层面的技术也非常关键，需具备对不同应用环境的深入了解，以便制造出适应性强的产品。机器视觉技术广泛应用于各种行业，如汽车、医药、化学、电子等，但目前主要市场仍集中在电子半导体和汽车行业。
中国机器视觉产业正在快速发展，特别是在3D机器视觉技术、AI算法和深度感知方面。国内品牌，如OPT、东莞RESS、长步道、海康机器人、华睿科技和大恒图像，在关键环节如镜头、光源和相机方面已经开始超过外资品牌。
3D机器视觉感知赋能场景（工业机器人），来源：奥比中光
2D机器视觉主要应用领域，来源：知微传感
3D机器视觉主要应用领域，来源：zivid
据统计，2021年工业3D机器视觉市场出货量达2.7万套，市场渗透率不足5%。主要应用领域为消费电子，其次为半导体和汽车行业。
目前2D视觉市场由海康和华睿主导，占50%市场份额。而3D机器视觉市场正在面临2D的价格挑战。尽管在2020和2021年有60%以上增长，但2022年略有下滑。
成本问题一直是3D机器视觉技术普及的一大障碍。目前国内3D相机价格一般在5-7万元人民币，而进口相机价格在10万元以上。高成本导致批量应用困难，从而减缓了市场拓展速度。
从最初的2D视觉发展到现在的3D机器视觉，解决了很多2D视觉无法应对的高度信息、曲面、弧度等问题。3D机器视觉在精度、可靠性、与环境光不敏感等方面有明显优势，广泛用于尺寸与缺陷检测、智能制造和自主导航等多个工业场景。在生产线应用中，3D机器视觉技术已从单一场景（如质检）拓展到全产线，涵盖上下料、焊接、喷涂等环节。尤其在柔性制造中，3D机器视觉系统为机器人和自动化设备提供了极高的灵活性和准确性。
智慧物流也受益于3D机器视觉的高度柔性和精准性。通过AI和3D机器视觉的结合，可以实现对海量SKU货品的精准识别和分拣。这一点突破了智慧物流增长的瓶颈，大幅拓展了其应用范围。
尽管3D机器视觉技术在多个领域有广泛应用，2D视觉系统并未被完全淘汰。事实上，3D机器视觉通常作为2D视觉的补充，在需要高精度和复杂处理的场合发挥作用。
市场前景方面，3D机器视觉当前市场规模相对较小，但增长潜力巨大。预计在未来五年内，这一领域将有至少50倍的增长空间，尤其在物流科技领域，增长空间可能超过一百倍。
3D机器视觉技术较2D视觉更复杂，不仅涉及高度和深度，还包括多核CPU&GPU的计算能力、复杂的光学和结构设计。应用场景包括机器人引导、物品扫描、质量控制等。
国内外的3D机器视觉市场仍然处于早期阶段。与经历了几十年发展、技术方向相对固定的2D视觉市场不同，3D机器视觉市场还存在多个挑战，包括：
技术更新：3D机器视觉硬件技术相对落后，依赖于高度定制化的AI算法。
成本与市场：尽管价格降低，但高成本仍然是阻碍其广泛应用的主要因素。
供应链和市场成熟度：早期产品需求较少，规模化生产困难。
产线适配与周期：多样化的生产需求和长周期限制了3D机器视觉技术的广泛应用。
工业3D机器视觉是一门集成多学科的前沿技术，正朝着多元化、智能化和高性能方向迅速发展。从硬件角度看，工业相机的分辨率、图像采集速度和传输可靠性都在持续提升。这一点尤其明显，在从可见光到非可见光的过渡过程中，多光谱和高光谱相机的应用也愈加普遍，扩大了机器视觉在不同场景下的应用。
从软件角度看，随着云计算、大数据和人工智能等新技术的兴起，机器视觉的处理和分析能力也在飞速提升。深度学习等先进算法的引入，使机器视觉技术不仅能“看”到世界，还能更加“懂”世界。智能化是未来工业3D机器视觉系统的核心卖点之一，其在提高企业生产效率和产品质量上的作用越来越明显。
再者，随着5G等先进通信技术的广泛应用，工业3D机器视觉技术与之结合，为实现实时性、高数据安全性以及网络稳定性提供了有力支持。5G的大带宽、低时延和高可靠性为机器视觉带来了前所未有的可能性。
工业3D机器视觉系统也在逐渐走向集成化和小型化。随着核心零部件制造工艺和光学性能的提升，光学模块、通信模块和计算模块更容易被集成到一个单一的设备中。这不仅降低了成本，还使得机器视觉技术能更广泛地应用到各个工业生产环节。
特别需要提到的是，工业4.0的到来加速了机器视觉技术的发展。例如，在半导体行业，由于制程工艺的复杂性和精度要求，国内半导体生产企业越来越依赖机器视觉来提升工艺和产品质量。AOI（自动光学检测）设备的发展成为一个关键环节，它们可以通过机器视觉技术来捕获和分析高清图像，进而识别和定位制程中的微小缺陷，从而极大提升生产效率和质量。
此外，对于越来越多的国内企业来说，如何在全球市场中保持竞争力，也是一个挑战。在这一点上，机器视觉提供了一条有效的路径。越来越多的国内机器视觉企业开始在硬件和软件方面逐渐替代国外企业，表现出强大的市场竞争力。
展望未来，碎片化的工业场景和多样化的生产需求将推动机器视觉技术向一体化、标准化方向发展。这将促进信息技术与运营技术的快速融合，满足工业自动化和智能制造的复杂需求。
3D机器视觉技术在中国近年来发展迅猛，特别是在2021年竞争异常激烈。其背后有多重因素：首先，该行业刚好赶上了疫情爆发导致的机器人需求增加的好时机，使得3D工业相机的出货量大增。其次，资本的大量涌入加剧了竞争态势。一方面，这种资本注入使得更多的创业公司和投资者看好3D机器视觉的未来，但另一方面，也带来了“内卷”和盲目扩张的问题。
过去，工业界对3D机器视觉技术并不熟悉，多数人甚至质疑其商业应用价值。但近两年来，随着资本市场和终端客户对3D机器视觉技术的高度重视，行业发展呈现出两极分化的现象。美元基金的大量进入使得一些公司为了达到不切实际的投资预期而进行非理性扩张，导致资源浪费和运营成本上升。
与此同时，大量资本涌入也改变了行业内各公司之间的合作与竞争格局。许多原本专注于3D相机或视觉软件的产品公司开始涉足集成商的领域，而集成商则开始自研产品，以适应更多的应用场景。这种模糊的竞争边界导致了企业定位的失焦，使得整个行业陷入一种身份模糊、竞争激烈的红海状态。
从更长远的角度来看，这种过度竞争和内卷状态不仅可能威胁到公司的持续发展，还可能阻碍整个3D机器视觉行业的健康成长。许多公司在资本压力下，盲目追求营收和规模扩张，却忽视了对产品和技术的深度投资和创新。
在3D机器视觉行业，许多所谓的“产品公司”其实更像是集成商，这在行业内有负面含义，比如技术含量低、不易规模复制、低利润等。然而，集成商在商业化和规模化方面起到重要作用，通常负责“最后一公里”的方案设计、调试、测试等。集成和产品开发之间的界限模糊，特别是在一个新兴和多变的领域如3D机器视觉。这种模糊性会导致品牌和质量问题，甚至可能威胁到上游产品公司的声誉。因此，许多产品公司会选择同时做一些集成工作，特别是面对落地能力要求高的新项目。
最后，3D机器视觉行业目前正处于一个洗牌期，资金紧张，客户端改造和扩建的动力不足。能够熬过这一阶段的公司大多具备核心技术，能在细分行业解决痛点问题，并能实现规模商用。笔者认为，随着安防领域的龙头如海康和大华正在进入3D机器视觉行业，将可能重塑整个竞争格局。这些大企业由于具有庞大的资源和规模优势，能够在成本、技术和市场推广方面带来巨大压力，可能会挤压小型企业和集成商的生存空间。
▲文章来源于：与非网
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