发布时间：2024-09-24 14:56:14 人气： 来源：bob平台官网入口
近期，Interact Analysis基于全球机器视觉市场进行调研，发布《机器视觉》研究报告。在本文中，Interact Analysis的两位分析师对该报告进行了重点梳理，全面解读机器视觉技术的市场规模、增长情况及推动其未来发展的驱动因素，并详细分析了机器视觉技术在物流领域的主要应用、需求变化与发展前景。
Interact Analysis工业自动化领域分析师，常驻英国，专注于机器视觉等自动化 组件的市场研究。Jonathan拥有数学学科背景，具备分析和建模技能，乐于研究 如何利用技术改进系统。
Interact Analysis工业自动化领域分析师，常驻上海，负责支持机器人零部件、 机器视觉等市场研究。Samantha拥有经济学硕士学位，曾在德国进行工业设施和 汽车零部件的市场研究工作。
随着工业自动化和智能制造发展，机器视觉作为自动化浪潮中至关重要的技术，慢慢的受到制造业企业的关注。
全球来看，2023 年机器视觉商品市场（含视觉系统软硬件及服务，包括相机、视觉传感器、采集卡、镜头、光源等配件，不含视觉专机设备、条码扫描仪、安防监控摄像头）销售额规模同比下降 2.8%，总销售额从2022年的 64.5 亿美元减少至 62.6 亿美元（如图1）。考虑到全球自动化市场同期仍保持增长，相比之下，2023 年对于机器视觉市场来说是充满挑战的一年。
2023年全球机器视觉市场仍处于去库存阶段。由于2022年供应链问题引起的产品短缺，加之欧美通货膨胀的影响，当年机器视觉分销商和客户普遍提前下订单，视觉供应商处订单积压，推高了机器视觉产品2022年的销售额，也导致2023年市场仍在消化前一年的订单。
分地区来看，Interact Analysis将全球市场分为亚太、美洲、欧非（欧洲中东及非洲）几个主要地区。亚太地区占全球机器视觉市场销售额的50%，其次是欧非和美洲地区。2023年，几大地区普遍出现了市场规模同比下降，但亚太地区的降幅最小，仅为1.7%，而欧美市场的降幅为3%～5%。亚太市场增速的波动大多数来源于下业实际的需求的变化，而上文所述的供应链和订单积压问题在欧美地区更明显，进一步放大了需求波动对当地市场销售额的影响。
机器视觉的某些关键应用行业在2023年也表现不佳，例如全球机器视觉产品在电子、半导体行业的销售额分别同比下降了10%以上，在餐饮行业的销售额也有明显下滑；电池制造、智能交通系统和农业等新兴行业的增长，不足以抵消规模较大的行业的下滑。此外，2023 年机器视觉产品的平均价格会出现下跌，也对销售额增长产生了负面影响。
展望2024年，我们预计全球机器视觉市场销售额将达成1.4%的同比温和增长，一方面是由于2023年低基数效应，另一方面是对市场需求的预期相比2023年略有改善，亚太和欧洲市场企稳，北美地区自2023年底开始观察到订单恢复，这一些因素推动了我们的预期改善。
分行业来看，物流可能会贡献2024年机器视觉市场最大增量，来自电池行业的需求虽然近两年增长放缓，但仍明显高于整体市场需求增速。此外，半导体和电子行业有望于2024年出现复苏，带动对视觉检测的需求。
2024年，我们预计亚太、美洲、欧非三个主要地区的机器视觉市场都有望开始复苏，预计全年实现1%～2%的小幅增长，尤其是北美市场的订单恢复可能最明显，亚太和欧非市场的预测增长率为1%左右。
我们预计经历两年的调整后，全球制造业有望在2025年走出低迷，于2025～2028年重启增长周期，从而也带动对机器视觉产品的需求。如图1所示，全球机器视觉销售额预计以每年约10%左右的增速增长，到2028年达到93亿美元。2023～2028年全球市场复合增长率，预计能够达到8.3%。
中国为全球机器视觉产品销售额顶级规模的国家，2023年市场规模约占全球的24%。2024年，预计销售额规模同比基本持平，但总销量将实现同比1.4%的小幅增长。
与全球市场趋势相似，我们预计中国机器视觉市场将于2025年恢复平稳增长，并在截至2028年的预测期内，保持每年超过9%的速度增长。2023～2028年，预计中国机器视觉产品销售额复合年均增长率将达到7.7%；这一增速略低于全球市场中等水准，还在于受到2023～2024年两年市场需求波动、均价降低的影响。2028年市场规模将超过21.9亿美元，达到2023年市场体量的1.5倍。
到2028年，中国机器视觉市场中，预计2D（面阵）相机仍将是销售额占比最高的产品（见图2），但未来五年间市场的最大增量将来自3D相机。此外，我们预期视觉软件市场也将快速地增长，尤其是与AI功能的结合，将会大幅度的提高软件在视觉系统内的重要性，也会使得软件成为视觉技术提供商的重点研发方向。镜头、光源产品的未来五年预测增长率低于机器视觉市场平均增速，主要是由于这一些产品的价格竞争更激烈，影响了销售额的增长。
另外，在需求行业方面，中国与欧美机器视觉市场的差异很明显。电池、汽车、半导体是2023年中国机器视觉市场三个最大的应用行业，而欧美市场中，汽车、物流、餐饮及烟草行业位列前三，尤其是物流和餐饮行业在欧美市场的占比目前明显高于在中国的占比。随着中国的物流领域自动化蒸蒸日上，机器视觉技术在物流行业的市场规模还有很大的增长空间。
从市场竞争格局来看，中国机器视觉厂商也在亚太甚至全球市场中占据着逐渐重要的位置。基恩士、康耐视是全球机器视觉的龙头，但中国厂商海康机器人2022年也位列全球前五，市占率超过了5%。在亚太市场，奥普特、华睿科技也纷纷跻身前十制造商的行列。整体看来，在相机、镜头、光源领域，中国机器视觉厂商在全球市场的存在感正不断的提高，但在部分商品市场，例如软件，尤其是采集卡，中国本土厂商的份额还相对较小。
机器视觉市场的增长是由多方面因素一同推动的，这一些因素既包括由劳动力短缺和成本上升导致的自动化需求的增长，也包括机器视觉技术本身的优势和潜力。机器视觉与自动化运输和生产设备的天然适配，有助于提升生产效率及质量水平，而机器视觉技术的发展和适用领域的拓宽，也使得市场对视觉技术的接受度逐年增高。
劳动力短缺问题持续困扰着许多发达经济体，在欧美日韩尤为突出。当今，许多熟练工人已达到退休年龄，而新一代工人，特别是从事体力劳动或手动检测任务的工人正在减少，导致无论制造业还是物流仓库中，可用的工人数量都无法支撑需要完成的任务量。严重情况下，企业不是考虑自动化和机器视觉能节省多少人力成本，而是“无人可用，不得不上自动化”。自动化系统将慢慢的变多地填补劳动力的空白。
即便在劳动力需求看起来并没那么急迫的地区，比如中国和印度，自动化需求同样迫切。因为这些地区也面临多重问题，包括劳动力成本的飞速上升，符合技能要求的劳动力不足，以及生产效率、产品质量发展要求逐步的提升等等，企业要更高效、准确的生产方式。不同的是，这些地区的企业会更加在意自动化方案的投产比。
自动化系统的普及和智能化需求，推动了机器视觉技术的发展。自动化的生产和运输需要机器视觉来实现精确的定位、测量、检测和识别等功能，来提升生产线的智能化水平。与此同时，随着自动化系统应用领域的扩大，系统的复杂性也在持续不断的增加。机器视觉技术能帮助自动化系统更好地应对复杂多变的生产环境。
机器视觉应用较为广泛的行业，通常是对自动化接受度较高或要求较高的领域。比如汽车、医疗、航空航天甚至国防等传统自动化程度较高的行业是较早应用机器视觉技术的，这些行业在经历全面电气化、自动化的过程中，开始逐步意识到机器视觉技术可以为自动化系统增加附加值，如提高产品质量、减少生产成本、缩短生产周期等。
再比如一些新兴行业，包括新能源、绿色经济以及物流和智慧农业等，本身对自动化的接受度和依赖度都较高，也已成为机器视觉的高增长潜力市场。近些年，这些行业对机器视觉技术不断提出新的需求，进一步推动了机器视觉技术的广泛应用。以锂电池行业为例，行业前几年的爆发就带来了大量的机器视觉需求，对于机器视觉检测的精度、抗干扰性和视野等方面的要求也是逐年提高。虽然锂电设备行业近两年面临需求增速的放缓，但该市场对机器视觉的需求是稳健的，短期不景气过后，欧洲和北美锂电池制造也有望出现良好增长，带来对机器视觉检测应用的需求。
机器视觉技术在全球范围内和多个行业的普及，推动机器视觉产品的出货量不断增长，也吸引了越来越多的视觉产品厂商和系统集成商参与其中。一些地区（比如中国）的机器视觉产品开始出现激烈的价格竞争。不过，价格的下降也降低了机器视觉技术的使用门槛，吸引着更多的中小型企业采用机器视觉技术，又进一步推动了机器视觉市场的发展。
从需求行业来看， 2024年机器视觉市场的最大增量可能来自物流领域，销售额预计同比增长11%，达到近4.4亿美元。2023～2028年，预计机器视觉产品销售额在物流与包裹分拣领域的复合年均增长率将达到20.4%，其中拣选应用的增速预测更是高达38%（见图3）。到2028年，机器视觉在物流与包裹分拣领域的全球销售额将接近10亿美元，这一领域将成为仅次于汽车的第二大机器视觉产品需求领域。
机器视觉在物流领域的应用，既包括制造业的厂内物流和货品仓库，也包括流通领域的电商物流中心和快递和分拣中心。无论何种场景，传统的人工工作模式都越来越难以满足大型物流系统的要求，而机器视觉在物流领域的应用可以为客户带来多方面的价值：
与适合自动化的其他流程一样，机器视觉在物流领域的许多需求场景，对人类劳动力来说是枯燥或辛苦的工作，例如大型物流中心高速、种类繁多、数量庞大的拣选需求，或者制造业中体积、重量较大的货品，人工搬运强度大，而视觉技术的采用，使得机器人可以更便捷地完成搬运操作。因此，除了为企业降低人工成本外，自动化的视觉系统确实能够在一定程度上帮助人类减轻重复性体力劳动的负担。
机器视觉系统能够更快速、准确地识别和跟踪货物，对字符、图形、条码等信息也能更快速精准地识别，避免因人为因素而导致的失误。这有助于减少物流过程中的错误交付、丢失和损坏，提高物流分拣质量和客户满意度。
相较于人工识别和分拣，机器视觉工作站往往所需的场地更紧凑，有利于客户优化仓库和厂内物流线路的规划布局，节省空间，从而降低成本。
机器视觉技术的采用使视觉识别的结果更便于数字化，使客户可以通过系统实时跟踪货物的运输状态和位置，获得更及时的信息反馈，并及时发现和解决问题，有助于提高物流系统的管理效率，甚至将物流环节的数据与整个数字化工厂联动，增强生产与物流系统的整体可视性和透明度。
如图4所示，从物品分拣、包裹抓取、运输到码垛/拆码垛，机器视觉产品用于多种多样的应用场景，并且在物流自动化的进程中，与机器人的应用紧密相关。
例如，在分拣、包裹抓取、码垛和拆码垛流程中，视觉技术常常配合工业或协作机器人手臂，以支架固定或手臂末端安装的形式配置相机，识别货品位置，甚至种类和状态，引导机器人进行拾取、分拣或码垛动作。随着应用落地的行业不断拓宽，需要视觉识别的货品 种类繁多、表面复杂，也推动着相机和软件技术不断迭代升级。在这一领域，3D视觉的渗透率不断提高。
与此同时，厂内物流中涉及大量的货品和包裹运输场景，仓储物流领域有大量公司投资移动机器人解决方案，使得移动机器人目前正处于大规模增长阶段。许多机器视觉供应商都在提供专为 AGV/AMR 导航而设计的相机系统。随着应用场景的日益复杂，移动机器人对环境感知的要求也在不断提高，传统的二维视觉感知技术已经难以满足，开始慢慢的变多转向3D视觉感知以获取物体的深度信息，构建更加丰富、立体的模型世界，这一需求与自动导航的应用需求愈发趋近。而自动驾驶与导航应用也将是机器视觉市场未来五年的增长亮点，预计2023～2028年复合增长率高达26%。
除了与机器人配合使用以外，机器视觉在物流中的测量功能也最重要。相机能够适用于测量包装箱的体积和填充水平，并确保包装时箱体内和箱体之间排布的最佳配置。未来五年，我们预期这一应用为物流场景带来的需求增量将仅次于拣选应用。
机器视觉软件与AI的结合已成为趋势，机器视觉的“自主思考”能力必将更成熟。在物流领域，两者的结合正在成为智慧物流发展的重要驱动力。在拣选方面，AI的运用可以使机器视觉自动快速识别、分类货品，引导精准抓取，有助于更有效应对物流场景的复杂性。在导航应用方面，AI和机器视觉配合，有助于移动机器人进行更有效、更大规模的路线规划及调度，使得整个无人搬运的动作和过程更柔性、更智能、更安全。
除物流领域之外，机器视觉的应用与自动化的发展紧密关联，自动化领域的新兴行业和应用领域也将持续带动对机器视觉技术的需求。农业、环保和医疗是许多机器视觉技术提供商所关注的未来增长领域。
农业应用方面，我们已看到有许多机器人搭载视觉应用的采摘解决方案落地，未来在农作物生长监测、病虫害识别、农田灌溉等场景下，机器视觉技术还有非常广阔的应用潜力，对视觉技术的采用有助于实现农业生产的智能化管理和精准化农业。
环保行业中，固废处理对机器视觉的需求潜力巨大，尤其在目前各国法规和社会监督下，公司可持续发展和优化碳排放的压力慢慢的变大，有助于推动该领域对自动化的新投资。固废回收过程中，采用红外技术的相机可以高效地检测和识别很多类型的废弃物，便于分类回收。
在医疗健康领域，机器视觉可用于医学影像分析、疾病诊断、手术辅助等应用，帮助医生提高诊断准确性和手术效率。机器视觉配合医疗机器人的应用也是市场高度关注的未来应用领域。
整体而言，机器视觉的应用场景非常广阔，配合自动化和机器人方案，有机会明显提升操作效率和准确性。不过，还有许多企业虽有潜在需求，但缺乏机器视觉操作和使用的相关知识，影响了其采用视觉方案的决策。对机器视觉厂商来说，推出用户友好的整体解决方案、提升服务水平，降低使用门槛，有助于推动机器视觉走进更多行业，拓宽这一技术的应用场景。
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