多年来，3D视觉被广泛用于工业制造领域。相比2D，3D 视觉有助于捕捉更详细的图像信息，包括物体的尺寸、形状和位置等。3D视觉的使用节省了大量的人工成本，提高了生产效率。随着硬件尺寸的不断缩小和算法的优化，3D视觉的实用性和测量精确度得到了极大的提高，尤其是ToF（Time of Flight）技术的迅速成熟，使得3D视觉大规模进入消费电子领域。3D视觉在消费电子领域的落地将为CMOS图像传感器带来更多的市场需求。

5G的普及使万物互联成为可能，AI技术的发展让消费电子设备智能化成为趋势。3D视觉赋予消费电子设备更强感知三维物理世界的能力，人脸识别和手势识别亦可为消费者带来全新的用户体验。CMOS图像传感器作为3D视觉的重要组成部分将在游戏机、VR头显、智能家居设备、智能TV、家用机器人以及无人机等消费电子领域获得越来越广泛的应用。据Omdia预测，应用于消费电子领域（除去手机、平板、笔记本）的CMOS图像传感器的市场规模将以年均25.2%的年复合增长率快速增长，2026年达到约15亿美元。其中增长较为迅速的应用领域包括VR设备、智能门锁和扫地机器人等。

以VR设备为例。随着元宇宙技术的发展，互联网的媒介形式势必迎来变革，AR、VR设备带来的三维视觉体验越来越受到重视。Omdia预计，outside-in 的VR架构将被inside-out架构取代，VR依靠自带的摄像头和传感器即可完成空间定位和人机交互。全彩透视的渗透率会进一步提高，眼球追踪将成为VR设备的标配功能。另外，为了帮助用户实现使用虚拟形象（Avatar）进行社交的需求，VR还需要捕捉从肢体到脸部、唇部等细节部位的动作。裸手识别有望成为VR主流的交互方式，为玩家带来更新奇的体验，也将成为一项非常考验厂商视觉算法能力的功能。我们预计，未来消费级VR头显设备将至少配备6个不同种类的摄像头，其中包括2个定位摄像头、2个眼球追踪摄像头、1个ToF摄像头和1个RGB摄像头，分别用来完成inside-out tracking设备自身的定位，眼球追踪，手势追踪，以及实现see through等功能。如果配备的VR手柄采用视觉定位方案，摄像头的数量还会更多。例如Magic Leap2就搭载了9颗摄像头，包括1颗ToF摄像头，1颗12.6MP的RGB摄像头，4颗眼球追踪摄像头以及3颗定位摄像头。受益于M1芯片强劲的算力，苹果的新品MR头显或将搭载更多的摄像头。

根据Omdia的预测，全球VR头显所用CIS出货量将以41%的年均增长率增长，2026年将超过2亿颗。

机器视觉赛道频频融资

各行各业数字化、智能化、自动化转型升级大势，为机器视觉产业提供了广阔的发展空间，有潜力的机器视觉厂商开始被资本追捧。

2022年上半年，机器视觉赛道投融资数量和融资金额快速增长。高工机器人不完全统计，仅在2022年1-6月，机器视觉领域就发生融资事件16起，其中融资金额在亿元及以上的融资事件占7起。

2022年下半年，机器视觉赛道融资延续了上半年的火热。

7月25日，专注于提供3D+AI机器视觉成套解决方案的大帧科技（苏州）有限公司完成近千万元Pre-A轮融资，本轮投资方为东大资本和百咖资本。据介绍，本轮融资将主要用于公司扩大生产经营、加大研发投入。

7月22日，灵西机器人宣布完成由熙诚金睿领投的数亿元B+轮融资，将主要用于3D视觉软硬件产品的研发、产能扩充及市场拓展等。这是继东方嘉富领投的近亿元B轮融资后，灵西机器人完成的又一轮融资。

7月20日，视比特机器人宣布完成3亿元B轮融资，本轮融资由经纬创投领投，迪策投资、招商兴湘、弘德投资跟投，老股东中金资本、和玉资本、同威资本继续加码，投中资本担任本轮融资独家财务顾问。

资本投资企业的逻辑不外乎，行业前景广阔、企业基本面稳定、商业模式好具备投资价值，在全球人工智能的投资降温的背景下，机器视觉赛道融资不断也和以上因素有关。

一来，国家发布诸多利好政策，推动了机器视觉产业的发展，同时工业制造智能化升级的市场需求旺盛，政策、需求“双动力”打开了机器视觉市场蓝海。二来，从以上融资消息可发现，机器视觉机器人获融资后，均计划用于研发投入、开拓市场，极力维护企业基本面的稳定。

在资本高度关注、赛道升温的背景下，灵西机器人、梅卡曼德机器人等智能机器人创业公司，不断夯实技术实力、落地更多应用场景加速收割市场红利，新老玩家对垒机器视觉市场竞争愈加激烈。

机器视觉坡长雪厚，国产替代空间广阔

国内市场规模快速增长，在工业企业技改支出中占比仍偏低。根据机器视觉产业联盟预测，国内机器视觉市场规模自 2021 年起将保持年均 27%左右的高速增长水平， 预计到 2023 年国内机器视觉市场规模将接近 300 亿元。同时，近年来，我国工业企 业技术改造支出逐步增加，2016 年至 2019 年间年均复合增长率达 3%。其中，国内 机器视觉的销售额在 2016 年-2019 年期间分别为 49、69、84、103 亿元，在全国工 业企业技改投资经费支出中的占比虽逐步提升，但也仅维持在 2%-3%左右，国内机 器视觉的渗透率还处于相对较低水平，未来成长空间广阔。

国内市场以产品代理商和外资企业为主，国产替代空间十分广阔。国内机器视觉市 场上国际品牌达 200 多家，近乎是内资品牌的 2 倍，以外资品牌为主。同时，我国 机器视觉行业主要以产品代理商和系统集成及设备制造为主，底层开发商较少，自 主研发能力不足，更多是进行二次应用开发。截至 2020 年国内机器视觉各类产品代 理商超过了 300 家，专业的机器视觉系统集成商 100 多家。从全球市场来看，尽管 中国机器视觉市场发展速度飞快，但由于起步较晚，国际机器视觉市场主要被美国 和德国占据，占比分别达到 29.76%和 24.5%，尤其在机器视觉底层核心零部件方面， 目前仍以外资品牌为主。

行业盈利中枢保持较高水平，上游盈利空间大于中游。产业链上游的海外龙头企业 基恩士和康耐视 2016-2020 年间的平均销售毛利率分别达到 81.61%和 76.22%，镜头 龙头企业巴斯勒为 50%，国内光源龙头企业奥普特 2017-2020 年间平均毛利率为72.55%，显著高于一般制造业企业。国内中游龙头企业天准科技和矩子科技 2016- 2020 年间的平均销售毛利率分别为 39.88%和 48.69%，虽高于传统集成制造企业， 但显著低于上游企业。上游企业处于价值链的顶端，掌握核心技术且壁垒较高，同时 上游很多产品可以标准化生产，具有规模效应，整体盈利水平和盈利空间大于中游 企业。

消费电子是机器视觉主要应用领域，汽车与电池是未来主要增长点

机器视觉的用途不断拓宽，消费电子是机器视觉最主要的应用领域。据中国机器视 觉产业联盟统计，2020 年机器视觉在电子、半导体、汽车领域的销售额分别占全行 业销售额的 52.9%、10.3%、8.8%。电子信息制造行业自动化、标准化程度高，产品 生命周期短、更新换代快，是机器视觉技术应用较早、需求最大的领域。消费电子类 元器件尺寸较小，监测要求较高，适合使用机器视觉进行检测，其中以苹果产业链衍 生出的检测需求为代表，包括液晶屏 AA 区定位、轮廓度检测、手机零件装配定位、 螺丝装配定位等，现在仍是机器视觉技术的最主要应用市场。

汽车与电池是未来机器视觉行业的主要增长点。机器视觉目前在整车生产领域的应 用十分广泛，在贴片机、挤压磨具、监测点、齿轮、焊接线缆等多环节均需使用机器 视觉技术，同时在电池的电极检测、装配检测、化成检测、模块和电池组系统检测均 存在应用机器视觉技术需求。未来汽车智能化水平不断提高，新能源汽车快速放量 带来的装配检测和电池检测将是机器视觉行业未来主要增长点。

技术成熟加速商业化落地，锂电池检测市场率先打开。目前电池占据新能源汽车总 成本的 40%-50%，电池的电极检测、电极片距离测量、封盖焊接引导和检测、软包 表面检测、光学字符识别等均需要用到机器视觉技术，以保证电池的高性能和大容 量。根据前瞻产业研究院数据，2015 年国内锂离子电池产量仅为 55.98 亿只，2020 年为 188.45 亿只，复合增速达 27%，截至 2021 年 Q3 为 166.83 亿只，已接近 2020 年全年水平，预计 2021 年将继续保持高速增长。根据中商产业研究院数据，2020 年 国内电子及半导体市场规模为 36.12 亿元。锂电池检测复杂程度较高，未来随着新能 源汽车渗透率的提升，锂电池产量的快速增长将带动相应机器视觉市场需求打开。

智能制造和自动驾驶是机器视觉主要应用领域，智能化和轻量化趋势加速市场渗透。 目前机器视觉在汽车领域主要应用于智能制造和智能驾驶两个方向。智能制造方向 来看，汽车生产领域中至少上百个环节均存在应用机器视觉进行检测、定位和测量 的需求，包括区分轴长、检测点火线圈中的弯曲端子、检测焊珠位置、装配过程中的 跟踪等，应用需求十分广泛；自动驾驶方向来看，完成自动驾驶的首要前提是车载传 感器，其中核心组件是车载摄像头，包括单目视觉、双目视觉等。2020 年我国新能 源汽车销量 136.73 万辆，2021 年全年销量达 352.05 万辆，同比增长 157%，智能制 造的需求相应获得增量成长。未来在汽车智能化和轻量化趋势下，单车电子件价值 量将持续提升，对应汽车产线应用机器视觉的需求将进一步增加。

紧迫的落地之争

3D机器视觉市场前景广阔，但渗透率较低，尚处于早期阶段。据中金公司预计，伴随渗透率与国产化率的提升，2025年国产厂商可参与的机器视觉市场空间有望达到356亿元，2021-25E CAGR达29%，保持高速增长态势。

机器视觉市场蓝海广阔，涌入机器视觉赛道的玩家络绎不绝，3D机器视觉技术有望得到深化，应用场景也越来越多。在此趋势下，机器视觉企业争相发力寻找落地场景，以期塑造新的增长曲线，应用落地变得紧迫。

一方面，3D机器视觉可落地的场景很多，但行业先行者已布局多个重点领域，例如灵西布局仓储物流、工业制造等领域，梅卡曼德布局汽车、工程机械等行业，新人需要抓紧实现规模化落地。

中国机器视觉产业联盟数据显示，在机器视觉的下游应用市场中，消费电子是现阶段3D视觉的主要应用市场，占比24.79%，其中智能手机应用占比最大；其次，半导体和汽车行业也是3D视觉主要的阵地。

另一方面，机器视觉在各个领域的应用日趋广泛，但不同行业、不同场景所需的技术标准不同，十分考验机器视觉厂商的技术能力，市场最终会趋于强者欲强的走向，行业竞争格局变得清晰，留给新人的机会更小了。

此外，目前3D机器视觉应用落地慢是因为市场存在一些技术和应用瓶颈，因而想要普及3D机器视觉需要先解决技术瓶颈，而更精湛的3D机器视觉技术开发难度大、成本高，考验3D机器视觉厂商的资金实力。

综上所述，3D机器视觉厂商的场景落地之争进入白热化阶段，3D机器视觉渗透率有望提升，相信随着3D机器视觉技术取代2D机器视觉技术，机器视觉市场将迎来另一番新天地，而以梅卡曼德、灵西机器人为代表的头部3D机器视觉厂商，也将获得长足发展。

文章来源： 未来智库，刘旷，Omdia