得益（yì）于AI和3D技术，工业视觉已具（jù）备快速成长要素，2018年（nián）规模（mó）100亿+，预计将有更多工业场景被开拓。以下为华兴资本（běn）AI行研（yán）报告（gào）的具体（tǐ）内容。

写在前（qián）面：计算机视（shì）觉是（shì）一门研究“教”机器（qì）“看”的学科，让机器代替人（rén）眼来作各种测量和判（pàn）断（duàn），包括定（dìng）位、识别、测量、检验等。除此之（zhī）外，计算（suàn）机视觉（jiào）还可做（zuò）图形处理，产生更（gèng）适合人眼（yǎn）观察或传送给（gěi）仪器检测（cè）的图像。

报告全文：

简单来说，工业视觉（机器视觉）就是（shì）利用机（jī）器代替人眼来作各种测（cè）量和判断，比如（rú）定位、识别、测量和检验（yàn）等。

工业（yè）视觉系统的高（gāo）速和稳定性是人所望尘莫及的。例如在高流量物流分发中心内扫描包裹，机器系统处理的效率要远超人工。

而对于像在“不接触物体的情况下（xià）进行（háng）高精（jīng）度测（cè）量”这种人无（wú）法（fǎ）完成（chéng）的高难度工作中，工业视（shì）觉系（xì）统可以（yǐ）轻松（sōng）解（jiě）决。

1. 行业趋势：中国（guó）自动化潜力巨（jù）大

在工业视觉最大的（de）应用行（háng）业消费电子（zǐ）和汽车制造中，一条生产线需要的视觉系统数量可能高达（dá）十几套（tào）。在这两个重点行业（yè）中，中（zhōng）国的工业机器人密（mì）度（dù）对比美国、日本、韩国、德国等发达（dá）国家仍有（yǒu）较大（dà）差距。

2.经济效益：人力成本上涨，工业（yè）视觉效益凸显

一般（bān）来说，如果设备的回本周期在12个月（yuè）以内，对（duì）工厂有较高吸引力（lì）。以食品包装（zhuāng）检测（cè）为例，工厂安装工业视觉系（xì）统的回本周期普遍在2-8个月，具有明显的经济性。未来随着用工成（chéng）本的（de）不断增加，以及工业视觉零部件国产（chǎn）化使得设备价格的不（bú）断降低，工（gōng）业视觉系统的经济性将更加显著。

3.劳动力需求：服（fú）务业吸引（yǐn）力渐增（zēng），工业（yè）劳动力紧缺

2015年（nián），美（měi）团外（wài）卖骑手人数（shù）仅为1.5万人，但到了（le）2018年第四季度，日均活跃骑手人数已（yǐ）接近60万（wàn）人（rén），而饿了么旗（qí）下蜂鸟骑手的（de）注册人数早已（yǐ）突破300万人。

80、90后为美团骑手群体的中坚力量，占比高达82%。值得注意的（de）是，31%的骑手的上一份工作是产业（yè）工人。而（ér）离（lí）开的原因普遍是工作时间不灵活、收入低。而外卖骑手（shǒu）这一岗位对他们最大（dà）的吸引力（lì）就是多劳多得（一般6-8千），其次（cì）是工作时间自由（yóu）。

4.底层技术推动（dòng）：人工智能（néng）掀起（qǐ）行业变革旋风

首先，传统工业视觉在（zài）很（hěn）多复杂的环境下（xià）无能为力（lì）。而人工（gōng）智能尤其（qí）是深（shēn）度（dù）学习的出现，在很多方面（如字符识别能力）给工业视觉（jiào）系统带来了大幅度（dù）提升（shēng）。

其次（cì），深度学习视觉（jiào）系统则大大解放（fàng）了（le）程序员生产（chǎn）力。

一些传（chuán）统的工业视觉（jiào）检测（cè）系（xì）统的（de）编程难（nán）度（dù）超乎想象。传统的工业（yè）视觉系统依赖于rule-based algorithm，即（jí）由程序员手动编写（xiě）缺陷特征。当（dāng）缺陷数据（jù）库越来越庞大时，算法将变得高度复（fù）杂。

但在有“已知合格元件”图（tú）像集的情况下，深度（dù）学习视觉系（xì）统只需 10-30 分钟的学习（xí）时间（jiān）即可开工（gōng）检测（cè），无（wú）需任何特定的软件开发和缺陷数据（jù）库建立。

此（cǐ）外（wài），令（lìng）人振奋（fèn）的（de）是，人工智能引领的新技术不仅能解决（jué）工业视（shì）觉已有应用行（háng）业未解（jiě）决（jué）的问题，也为我们开拓了全新的应（yīng）用领域。

未来，传统算法（fǎ）和AI将（jiāng）互相配合，使（shǐ）工业视觉系统达到更优效果（guǒ）。

5. 3D工业视觉技术进步（bù）：潜（qián）在应用（yòng）增多

在2D的视觉系统中，摄像头先拍到一个平面（miàn）的照片，然（rán）后通过（guò）图像分析来识别物体平面上的特征。2D视觉不支持与形状相关的（de）测量，如物（wù）体平面度、表面角度、体积等，对（duì）被测物体的移动十分敏感（gǎn）等，测量（liàng）精度也易（yì）受（shòu）变量照明条件的影响。

3D视觉系统通常（cháng）由多台不同位置的相机（jī）组成，可以测量与形状相关的特征（zhēng），使用范（fàn）围（wéi）更广（guǎng）（例如工业机器人）。

目（mù）前，工业视觉行业在百亿（yì）规（guī）模，但未来增长（zhǎng）潜力巨（jù）大——眼下（xià）中国制造（zào）业从业人数为（wéi）1亿人，按（àn）质检（jiǎn）员（yuán）工占比10%-20%、每位（wèi）质（zhì）检员工年（nián）薪4万元（yuán）、工业视觉在长远的未来能代替10%-20%的质检（jiǎn）人员计（jì）算，潜在的市场（chǎng）规模可能是千亿级（jí）别的。

工业（yè）视觉产业链包括光源、镜头、工业相机、图像采集（jí）卡、软件（jiàn）、设备制造商/代理商/系（xì）统集（jí）成商等。我们认为，其中软件（jiàn）算法和设备（bèi）集（jí）成（chéng）变革机会最大，值得关注。

不过需要注意的是，只能单纯提供AI算（suàn）法软件并不能满足客户需（xū）求。因此，具有AI技术并能提供整套解决方案的工（gōng）业视觉企业将受到追捧，关键能力包括AI技术水平（píng）、行业理解、客户资源、提供整体解决方案的能力。

软件（jiàn）算法

(1) 决定了系统最终（zhōng）价（jià）值，是整个系统中（zhōng）最重要的（de）环节

软件算法是工业视觉系统（tǒng）的“大脑”，决定了工业视（shì）觉的准（zhǔn）确率和价值，是整个系统中最重要的环节，获利空（kōng）间较（jiào）大（dà）。过去由于盗版问题的存在，因此（cǐ）国内厂商自（zì）行开（kāi）发较少（目前版权（quán）保护有（yǒu）所好转）。国外MVTech开发的Halcon和（hé）Cognex开发的Vision Pro是（shì）当下最常用的视觉开发包。国内创科视觉的CK Vision相对前面几（jǐ）个工具包来说（shuō）价格优势比较明显，在国（guó）内用量很大（dà）。

(2)深度学（xué）习的出现给（gěi）了AI创企进入行业的机会

工（gōng）业视觉（jiào）从当（dāng）前的应用场（chǎng）景领域拓展到新的场景时需（xū）要克服2个“关卡”：技术关和经（jīng）济性关（guān）。深度（dù）学（xué）习的出现使（shǐ）得技术关的通过变得更加容易。一方面，深度学习（xí）可以（yǐ）帮（bāng）助视（shì）觉系统完成更加复杂的任务。另（lìng）一（yī）方面，使用深度学习（xí）模型后，工作人员无需建立复杂（zá）的数据库和软件（jiàn）开发。

康耐视、MVTec打磨了几十年的rule-based软件（jiàn）无法实现AI-based工业视觉系统能实现的功能（néng）。一些AI初创企业如创新（xīn）奇智、阿（ā）丘科技、精（jīng）锐视觉找准市场，发（fā）挥自己的技术（shù）特长获（huò）得了（le）快速的成长机会。

(3)头部（bù）公司尾大不掉，是AI创企的（de）机会

工业领域（yù）单纯提供AI算法并不能满足客户需求。例如OCR应用如（rú）果不为用户提供定制化开（kāi）发，深度学习（xí）算法准确率只有80%-90%。在此基础上加上制定化软件开发，识别率可以接近100%。康耐视虽然有AI软件（jiàn）平台（tái），但是不为大陆客户提供定制化开发，为AI创企留足了（le）机会。

整机/代理/系统（tǒng）集成商

一般集成商会根据客户的具体（tǐ）要求（qiú）选（xuǎn）择最合适的（de）机型和（hé）零部（bù）件（jiàn），按实际需要解决的（de）问（wèn）题进行软件（jiàn）二次开发（fā），最终为客（kè）户提供整（zhěng）套的解决（jué）方案。国内（nèi）目前有（yǒu）集成业务的公司超过（guò）100家（jiā），其中上规模（mó）的公（gōng）司并（bìng）不（bú）多。

不（bú）过对于客户来说，整套解决（jué）方案并不等于单（dān）纯的软件平（píng）台。他们需要（yào）的方案里（lǐ）还（hái）要解（jiě）决如何打光、如何（hé）提高成（chéng）像质量（liàng）、如何设计自动化结构（gòu）等项目落地的（de）实际问题。软件供应商同时需（xū）要有集成能力才能获得客户的（de）认可，并将自己的产（chǎn）品落地。同理，设（shè）备供（gòng）应商（shāng）也需（xū）要具备软（ruǎn）件开发能力（例（lì）如（rú）集成商天准（zhǔn）科技目前大力开发软件（jiàn））。

1. 案例（lì）学习：康耐视（COGNEX）

美国康耐视成立于1981年，是为制（zhì）造（zào）自动化领域提供（gòng）视觉系统、视（shì）觉软件、视觉传感器和工业（yè）读码（mǎ）器的全球领先厂商，总（zǒng）部位（wèi）于美国。康耐视（shì）自主（zhǔ）掌握核心的图（tú）像处理软件以及传感器，主要产（chǎn）品线包括（kuò）条码读取器、2D工业视觉系统、3D工业视觉系统（tǒng）以及（jí）图像处理软件（jiàn）。

2018年（nián），康耐视实（shí）现营收8.06亿美（měi）元，净利润2.19亿美元。2013-2018年的五年（nián）间，公（gōng）司（sī）收入年化符合增长率（lǜ）21%，净利润复（fù）合增长率为24%。

在生产过程中公司主要采用轻资产模式，虽然为客（kè）户提供交（jiāo）钥匙工程（chéng），但公司产品的大部分零部件的购买（mǎi）、组装以及初测都是交由第三方代（dài）工厂（chǎng）（多数位于印度尼西亚）完成，公司（sī）只负责对整个供应链（liàn）体系进（jìn）行管理（例（lì）如提供（gòng）可（kě）选的（de）零部件生产厂商名单）。在产品完成初测（cè）后，会被拉回（huí）到公司位于马塞诸塞州的工厂（供（gòng）应美国国内（nèi））或位于（yú）爱尔兰的（de）工厂（供应海外（wài））安装软件及进行质量检（jiǎn）测，最后发货。

在销售方面公司主要在大（dà）批量（liàng）（重点做大客（kè）户）、高标准化（比如汽车）的行业（yè）进行重点布局，尽量（liàng）避免做（zuò）一些小的非标集（jí）成或（huò）应用。

公司形成了几个很深的护城河：(1) 强大的软件算（suàn）法实力（lì） (公司（sī）的（de）Vision Pro软件是行业最常用（yòng）的（de）平台之一) ，能够支（zhī）撑公司不断推出适用于市场的先进（jìn）产品、支撑公司不断进入新的下（xià）游领域 (例如之（zhī）前提到（dào）的物（wù）流行（háng）业)；(2)完善的产品线；(3) 对行业（yè）技术的引领 (例如近年公司在深度学习和3D领域（yù）的（de）不断（duàn）研发（fā）和（hé）并购) 。

并购是康耐视不断做大并成为全球性公司（sī）的重要（yào）手段（duàn），并购主要在四个（gè）方向：(1)扩大产（chǎn）品线；(2)获取最（zuì）先进的技术；(3)扩大客户群或进入新领域（yù）；(4)拓展经销商网络。2015-2017年，公司一共完（wán）成了7项小（xiǎo）并购，其（qí）中就包括2300万美元（yuán）收购深（shēn）度学习公司VidiSystems并推出相关系列产品。公（gōng）司目前仍旧处于（yú）0债务（wù）经（jīng）营的（de）状态。

2. 案例学（xué）习：基恩（ēn）士（KEYENCE）

基恩士是成立（lì）于日（rì）本大阪的宜家工业（yè）视觉厂商，是传（chuán）感（gǎn）器和测量仪器的主要供应商。基恩士提供（gòng）的产品包（bāo）括传感器、测量仪/测量（liàng）传感（gǎn）器（qì）、测量系统、安全保护器、流量（liàng）/液（yè）位传感器/压力（lì）传感器/记录仪、静电（diàn）消除器、视觉系统/图像传感器/条（tiáo）码读取、控制系统 (PLC、HMI、电机等) 、激（jī）光（guāng）打标机/激光雕刻（kè）机/喷（pēn）码机/喷墨打标机、显微镜（jìng）/3D显微（wēi）系统、手持终端。

2018 年，康耐视实现营收（shōu）49.5 亿（yì）美（měi）元（yuán），净利润 19.8 亿美（měi）元。2013-2018 年的五年（nián）间，公司（sī）收入年化符合增长率 17%，净利润复合增长率为 23%。