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　　根據(jù)阿里巴巴官微，阿里CEO張勇表示，面向AI時代，所有產(chǎn)品都值得用大模型重新升級。AI大模型的出現(xiàn)是一個劃時代的里程碑，人類將進入到一個全新的智能化時代，就像工業(yè)革命一樣，大模型將會被各行各業(yè)廣泛應用，帶來生產(chǎn)力的較大提升，并深刻改變我們的生活方式。

 

　　關注邏輯：

 

　　機器視覺與人工智能逐漸融合，引領向工業(yè)4.0的過渡

 

　　機器視覺的本質是機器的眼睛和大腦，當前，機器視覺已發(fā)展為人工智能領域一個正在快速發(fā)展的分支。機器視覺即機器代替人眼來做測量和判斷，是通過光學的裝置和非接觸的傳感器，自動接收和處理真實物體的圖像，以獲得所需信息或用于控制機器人運動的裝置。中商產(chǎn)業(yè)研究院認為，機器視覺可以代替人眼在多種場景下實現(xiàn)多種功能，按功能主要分為四大類：檢測、測量、定位、識別。

 

　　在AI技術的加持下，機器視覺有望與AI逐漸融合，引領向工業(yè)4.0的過渡。復盤機器視覺發(fā)展，從能夠自動執(zhí)行簡單任務的自動化機器，轉型為視覺能力不受人類視覺能力極限約束、自主思考，從而能夠長期對各種元素進行優(yōu)化的自主型機器，AI+機器視覺有望能夠滲透入工業(yè)制造達到全新的水平，有望開啟新一輪生產(chǎn)力加速周期。

 

　　與人眼相比，機器視覺在效率、精度、環(huán)境要求、安全性等各因素上都有明顯的優(yōu)勢。同時，在AI深度學習+機器視覺的升級趨勢下，將在工業(yè)自動化、數(shù)字化、柔性化、復雜性生產(chǎn)上貢獻更高的適配度。傳統(tǒng)的機器視覺技術需要將數(shù)據(jù)表示為一組特征，或輸入到預測模型，從而得出預測結果，這是完成制定動作，較難適應未來柔性化的生產(chǎn)需求，尤其是在缺陷類型復雜化、細微化、背景噪聲復雜等場景越來越難適用。

 

　　搭載AI深度學習功能后，機器視覺將原始的數(shù)據(jù)特征通過多步的特征轉換得到一種更高層次、更抽象的特征表示，并進一步輸入到預測函數(shù)得到最終結果，基于深度學習的機器視覺在理想狀態(tài)下可以結合機器視覺的效率與人類視覺的靈活性，從而完成日趨復雜環(huán)境下的檢測，尤其是涉及偏差或極端環(huán)境，滿足更多下游對瑕疵精度、通用性的嚴苛要求。AI+機器視覺有望賦能制造業(yè)，帶動制造業(yè)價值鏈重構。

 

　　人口紅利退潮、政策利好不斷，AI+機器視覺滲透率有較大提升空間

 

　　根據(jù)國家統(tǒng)計局數(shù)據(jù)，我國2022年末60歲以下人口占比80.2%，伴隨人口出生率從2011年的13.27‰下降至2022年的6.77‰，中國經(jīng)濟周刊預計2030年，中國60歲以下人口或將降至75%。同時制造業(yè)就業(yè)人員從2011年的4088萬人降至2021年的3828萬人，而制造業(yè)勞動成本則從36665元飆升至92459元，據(jù)常州鐘樓金隆控股集團，老齡化問題與出生率低迷將帶來未來持續(xù)性勞動力供不應求和勞動力成本上升，這將不斷刺激制造企業(yè)對智能化的需求持續(xù)擴張。機器視覺作為可替代人工具備效率更高、準確度更高、際成本低等優(yōu)勢技術，有望進一步提高其滲透率。

 

　　政策端，政策從拓展產(chǎn)業(yè)鏈應用場景、加強先進適用技術與設備研發(fā)以及發(fā)展機器視覺底層技術等方向促進中國機器視覺產(chǎn)業(yè)的發(fā)展。在“十四五”規(guī)劃中，AI+機器視覺技術與設備受到高度重視，2021年底《十四五智能制造發(fā)展規(guī)劃》中重點強調高分辨率視覺傳感器等基礎零部件和裝置，體現(xiàn)國家對機器視覺產(chǎn)業(yè)的重視和支持，2022年的《十四五數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展規(guī)劃》再次強調發(fā)展機器視覺等技術應用于我國智改計劃。良好的政策環(huán)境將在未來一定時期內為國內相關行業(yè)持續(xù)發(fā)展與突破奠定良好的環(huán)境基礎。

 

　　然而，當前，我國工業(yè)機器視覺應用的滲透率仍處于較低的水平，仍有較大提升空間。根據(jù)快易理財網(wǎng)的數(shù)據(jù)，2021年我國制造業(yè)增加值為4.87萬億美元，占全球比重30.34%，相較之下，2021年我國機器視覺產(chǎn)值占比僅為17.18%。在制造業(yè)的轉型升級推動下，機器視覺滲透率有望持續(xù)增加，國內龐大的制造業(yè)基數(shù)將持續(xù)釋放較大的市場增量。同時，我國制造業(yè)人工智能應用市場的逐年遞增反映出機器視覺的成長潛力，根據(jù)德勤數(shù)據(jù)，我國制造業(yè)人工智能應用市場從2019年的12億元升至2022年的37億元，預計2025年能夠突破百億。

 

　　機器視覺產(chǎn)業(yè)鏈厚積薄發(fā)，25年全球有望達千億市場規(guī)模

 

　　根據(jù)MarketsandMarkets統(tǒng)計，全球機器視覺市場規(guī)模在2021年達到804億元，同比增長12.15%。2021年全球傳統(tǒng)工業(yè)復蘇和新能源行業(yè)的蓬勃發(fā)展拉動了相關企業(yè)的擴產(chǎn)需求，工業(yè)檢測、鋰電池等視覺檢測產(chǎn)品需求有所增長，未來AI+將給予行業(yè)更大想象空間，擴大機器視覺的應用范圍，預計在2025年市場規(guī)模達到1276億元，2022-2025年均復合增長率預計約為13.22%。得益于后疫情宏觀經(jīng)濟的回暖、制造業(yè)自動化升級、政策支持等因素，中國機器視覺市場增長速度遠高于全球平均水平。

 

　　從產(chǎn)業(yè)鏈看，機器視覺產(chǎn)業(yè)鏈的上游主要為LED、CCD、CMOS、光學材料、電子元器件、五金結構件等原材料。國內布局機器視覺產(chǎn)業(yè)鏈上游領域的企業(yè)主要有?？低暋⑻鞙士萍?。機器視覺產(chǎn)業(yè)鏈中游主要為系統(tǒng)集成商和裝備制造商，系統(tǒng)集成商通常直接采購視覺軟件、傳感器、驅控系統(tǒng)等核心零部件，通過簡單的二次開發(fā)和組裝完成設備生產(chǎn)，不具備自由機器視覺算法、軟件以及視覺傳感器和精密驅控等核心技術，通常不具備整臺裝備的設計生產(chǎn)能力。機器視覺產(chǎn)業(yè)鏈的下游主要為運用機器視覺技術的設備制造行業(yè)和終端用戶，所涉范圍十分廣泛，如汽車、醫(yī)藥、化學、電子、半導體等。

 

　　縱觀整條產(chǎn)業(yè)鏈，成本價值量的關鍵當屬上游環(huán)節(jié)的工業(yè)相機和底層軟件算法。工業(yè)相機是機器視覺設備中價值量最高的核心組件（價值量占比約為23%），由圖像傳感器、圖像采集卡與各類芯片組成，技術壁壘較高。目前，全球工業(yè)相機行業(yè)由歐美品牌占據(jù)主要市場，國外知名企業(yè)如德國Basler、加拿大DALSA、美國康耐視等；我國對于工業(yè)相機的研究起步較晚，工業(yè)相機行業(yè)主要布局于中低端市場。底層軟件算法對所獲得的視覺信號進行處理是機器視覺系統(tǒng)的關鍵所在，一般來說，掌握底層軟件算法的公司更容易形成自身優(yōu)勢。