随着人工智能技术的不断突破,机器视觉成为AI深度学习的应用和技术方向。无论是人形机器人还是智能驾驶都是机器视觉落地的重要方向,机器视觉成为AI赋能千行百业的必要前提。
优势明显,推动工业制造智能化发展
作为人工智能的重要分支,机器视觉通过光学装置和非接触传感器,自动接收和处理真实物体的图像,获取所需信息或用于控制机器人运动的装置。
(资料图片)
机器视觉的核心是通过“机器眼”来代替人眼,一个完整的机器视觉系统包括硬件和软件两部分,硬件主要有光源、镜头、相机、图像采集卡等,软件则主要有机器视觉算法、应用软件等。
与人眼观测相比,机器视觉在精度、速度、效率、可靠性、客观性、适应性等方面都有较大的优势,其也是工业制造数字化、智能化发展的重要方向。
应用范围逐步扩大,市场规模不断扩容
需要说明的是,近年来,随着人工智能、大数据、机器人过程自动化和3D成像等技术的不断演进,机器视觉在高光谱成像、热成像工业检测、工业机器人、云端深度学习等领域的应用越来越广泛,推动着机器视觉技术在各个领域的需求不断增长。
目前,3C电子是机器视觉最主要的应用领域。在制造业生产中,机器视觉广泛用于辅助生产,比如电子与半导体(集成电路、PCB、电子元件等)、汽车(汽车零部件)、锂电池、食品包装、包装印刷及物流等行业。
从产业链来看,机器视觉包括底层元件、上游零部件和软件、中游设备制造/系统集成、下游行业应用。根据天风证券的测算,上游零部件和软件开发的成本价值量最大,占比高达80%,装备制造/系统集成的成本价值量占比15%,维护成本占比5%。
另据亿欧智库的数据统计,2022年我国机器视觉市场规模突破200亿元,预计到2025年将达到393亿元,2020年至2025年行业的复合增速预计可以达到31%左右。
国内企业努力追赶,逐渐缩小差距
从机器视觉行业的竞争格局来看,国际市场中的头部企业优势巨大,美国康耐视、德国巴斯勒、日本基恩士等三家企业的市场份额合计超过60%,海外的巨头们逐渐形成规模效应。
反观国内,我国的机器视觉行业起步较晚,国内的机器视觉企业更多是视觉系统和解决方案集成商,对机器视觉核心零部件的把控能力较弱,全产品线的运营能力仍有待提高。
值得一提的是,2020年,工业机器视觉国产品牌的市场占有率首次超过国外品牌,占比达到52%。布局机器视觉相关业务的上市公司也在全力推进研发工作,努力缩小与国外品牌的差距,进一步提高国产品牌的核心竞争力和市场影响力。
奥比中光-UW(688322.SH)是行业领先的3D视觉感知整体技术方案提供商,公司针对服务机器人、工业机器人、ROS教育机器人等不同种类机器人推出了视觉感知方案,提供单目结构光、双目结构光、激光雷达、iToF全技术路线3D视觉传感器,能够帮助机器人实现建图、定位、避障和识别等功能。该公司在机器视觉领域的技术优势较为突出。
赛为智能(300044.SZ)是国内领先的人工智能产品及解决方案提供商。公司拥有自有深度学习图像及视频识别框架、资源有限环境下在线工业仪表机器视觉算法、基于2D/3D激光的同时定位和建图技术。在图像及视频识别领域,该公司人脸识别精准度高达99.7%。
中远海科(002401.SZ)主要从事智能交通系统、交通和航运信息化,工业自动化等领域的软硬件产品研发、销售、系统集成。作为国内智慧交通领域的开拓者之一,中远海科研发的船视宝系列产品已经积累了115个核心算法,其中船舶航行主动安全系统、交通事件检测系统都运用到机器视觉相关技术。
上述公司在机器视觉领域深耕多年,相关产品质量过硬,技术实力在国内处于领先水平,这些公司也获得了市场资金的认可。
截至5月31日收盘,机器视觉整个板块涨幅达到2.59%。个股方面,奥比中光-UW收获20CM涨停,虹软科技(688088.SH)涨13.28%,荣旗科技(301360.SZ)涨11.7%,赛为智能涨11.16%,中远海科涨10%。
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