得（dé）益于AI和3D技术，工业视（shì）觉已具备快速成长要素，2018年规模100亿+，预计将有更多工业场景被开拓。以下为华兴资（zī）本AI行研报告的具体内容。

写在前面（miàn）：计算机视觉是一门研究“教（jiāo）”机（jī）器“看”的学（xué）科，让机器代替人眼来作（zuò）各种测量和判（pàn）断，包括定位、识别、测量、检验等。除此之外，计算机视觉还（hái）可做图形处理，产生更适合人眼观察或传送给仪器（qì）检测的图（tú）像。

报告（gào）全文：

简（jiǎn）单（dān）来说，工业视觉（机器视觉）就是利用机器代替人眼来作各种测（cè）量和判（pàn）断，比（bǐ）如定（dìng）位、识别（bié）、测（cè）量（liàng）和检验等。

工业（yè）视（shì）觉系统的高速和稳定（dìng）性是（shì）人所望尘莫及的。例如（rú）在高流量物流分发中心内扫描包裹，机器系统（tǒng）处理（lǐ）的效率要远超人工。

而对于像（xiàng）在“不接触物体的（de）情况下（xià）进行高精度测（cè）量（liàng）”这种（zhǒng）人无法完成的（de）高难度工作中，工业视觉系统可以轻松（sōng）解决。

1. 行（háng）业趋势：中国自动化潜力巨大

在工业视觉（jiào）最大的应用行（háng）业消费（fèi）电子和（hé）汽（qì）车（chē）制造中（zhōng），一（yī）条生产线需（xū）要的视觉（jiào）系统数量可能高（gāo）达十几（jǐ）套（tào）。在这两（liǎng）个重点行业中，中国的（de）工业机器（qì）人（rén）密度对（duì）比（bǐ）美国、日本、韩（hán）国、德国等发（fā）达（dá）国（guó）家仍有较大差距。

2.经济效益：人力（lì）成本上涨，工业视觉效益凸显（xiǎn）

一般来说（shuō），如果设备的回本周期在12个月（yuè）以内，对工厂有较高吸引（yǐn）力。以食品包装（zhuāng）检（jiǎn）测（cè）为例，工厂安装工（gōng）业视（shì）觉系统的回本周期普遍在2-8个月，具有明（míng）显的经济性。未（wèi）来（lái）随着用工成本的（de）不（bú）断（duàn）增加，以（yǐ）及工业视（shì）觉零（líng）部件国产化使得设备价格的不断降低，工业视觉系（xì）统的经济性将更（gèng）加显著。

3.劳动力需（xū）求：服务业吸引力渐增，工业劳动力紧（jǐn）缺

2015年，美团外卖骑（qí）手人数仅为1.5万（wàn）人，但到（dào）了2018年第四季度，日均活跃骑手人数已（yǐ）接近60万人，而饿了么旗下蜂鸟骑手（shǒu）的注册人数（shù）早已突破300万人（rén）。

80、90后（hòu）为（wéi）美团（tuán）骑手群体的中坚力量，占比高达（dá）82%。值得注意的是，31%的骑手的上一份工作是产业工人（rén）。而离开的原因普遍是工作（zuò）时间不（bú）灵活、收入低。而外卖骑手这一岗位对他们最大的（de）吸引（yǐn）力就是多劳（láo）多（duō）得（一般6-8千），其（qí）次是工（gōng）作（zuò）时间自由（yóu）。

4.底（dǐ）层技术推动（dòng）：人工智能掀起（qǐ）行业变革旋（xuán）风

首先，传统工业视觉在很多复杂的环境下无能为力。而人工（gōng）智能（néng）尤（yóu）其是深度学习的出现，在很多方（fāng）面（如字符识（shí）别能力）给工业视觉（jiào）系统（tǒng）带来了大（dà）幅度提升。

其次（cì），深度学习视觉系统则大大解放了程（chéng）序（xù）员生产力。

一（yī）些传统的工业视（shì）觉检测（cè）系统的编程难度超乎想象。传统的工业视觉系（xì）统（tǒng）依赖（lài）于（yú）rule-based algorithm，即由（yóu）程序员手动编写（xiě）缺（quē）陷特征。当缺陷数据库越来越庞大时，算法（fǎ）将变得高度复杂。

但（dàn）在有“已知（zhī）合格元件（jiàn）”图像集（jí）的（de）情况下（xià），深（shēn）度学习视觉系（xì）统只需 10-30 分钟的学习时间即（jí）可开工检测，无需任何特定（dìng）的（de）软件开发和缺陷数据（jù）库建立。

此外，令人振奋的是，人工智能引领的新技术不仅能解决工业视觉已（yǐ）有（yǒu）应用（yòng）行业未解（jiě）决的（de）问题，也为我们开拓了（le）全新的应用领域。

未来，传统算法和AI将互相配（pèi）合（hé），使工业视觉（jiào）系统达到更优效（xiào）果（guǒ）。

5. 3D工业视觉技术（shù）进步：潜（qián）在（zài）应用（yòng）增多

在2D的视觉系（xì）统（tǒng）中，摄像头先拍到一个平面（miàn）的照片，然后通过图像（xiàng）分析（xī）来识别物体平面上的特征。2D视（shì）觉不支持与（yǔ）形状相关的测量，如（rú）物体平面度（dù）、表面角度（dù）、体积等，对被（bèi）测物（wù）体的移动十（shí）分敏（mǐn）感等，测量精度也易（yì）受变（biàn）量照明条件的影响。

3D视觉系统通常由多台不同（tóng）位置的相机组成，可（kě）以测量与形（xíng）状相关（guān）的特征，使用范围更广（例如工（gōng）业机器人）。

目前，工业视觉行业在百亿（yì）规模（mó），但（dàn）未来增长（zhǎng）潜力巨大——眼下中国制造业从（cóng）业人数为1亿（yì）人，按质检员工占比10%-20%、每（měi）位质检员工年薪4万元（yuán）、工业视觉（jiào）在长远的未（wèi）来能代替10%-20%的（de）质（zhì）检人员计算，潜在的市（shì）场规模（mó）可能（néng）是千亿级别（bié）的。

工业视觉产（chǎn）业链包括光（guāng）源、镜（jìng）头、工业相机、图像（xiàng）采集（jí）卡（kǎ）、软（ruǎn）件、设备（bèi）制造商/代理商/系统集成商等。我们认为，其中软件算法和设备集成变革机会最（zuì）大，值得关注。

不过需（xū）要注意的是，只能单纯提供（gòng）AI算法软件并不能（néng）满足客户需（xū）求。因此，具有AI技术并能提供整套解（jiě）决方案的工（gōng）业视觉企业将受（shòu）到追捧，关（guān）键能力包括AI技术（shù）水平、行（háng）业（yè）理解、客（kè）户资源、提供整体解（jiě）决方案的能力（lì）。

软件算（suàn）法

(1) 决定了系统最终价值（zhí），是（shì）整个系统中最重要的环节

软件算法是（shì）工（gōng）业视觉系统的“大脑（nǎo）”，决（jué）定（dìng）了工（gōng）业视觉的准确率和价值（zhí），是整个系（xì）统（tǒng）中最（zuì）重要（yào）的环节，获（huò）利（lì）空间较大。过（guò）去（qù）由于盗版问题的存在，因此国内厂（chǎng）商自行开发较（jiào）少（目（mù）前版权保护（hù）有所（suǒ）好转）。国外（wài）MVTech开发的Halcon和Cognex开（kāi）发的（de）Vision Pro是（shì）当（dāng）下最常用（yòng）的视觉开发（fā）包。国（guó）内（nèi）创科视觉的（de）CK Vision相对前面几个工（gōng）具（jù）包（bāo）来说价格优势比较明显，在国（guó）内用量很大。

(2)深度学习（xí）的（de）出现给了（le）AI创企进入（rù）行业的机会

工业视觉从当前的应用场景领（lǐng）域拓展到（dào）新的场景时（shí）需要克服2个“关卡”：技术关和经济性关（guān）。深度学习的出现使得（dé）技术关的通过变得（dé）更（gèng）加容易。一（yī）方面，深度学习可（kě）以帮助视觉系统完成更加复杂的任（rèn）务。另一方面，使用深度学习模型后，工作人员无（wú）需建（jiàn）立复杂的数据库和（hé）软件开发。

康耐视、MVTec打（dǎ）磨了（le）几（jǐ）十（shí）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。一些AI初（chū）创企（qǐ）业如创（chuàng）新奇智、阿丘科技、精锐视觉找准市场，发挥自（zì）己的技术特长（zhǎng）获得了快速的成长机会。

(3)头（tóu）部公司尾大不掉，是AI创企的机（jī）会（huì）

工业领域单纯提供AI算法并（bìng）不能满足客户需求。例如OCR应用如果不为用户提供定制（zhì）化开发，深度学习算法准确率只有（yǒu）80%-90%。在此基础上加上（shàng）制定化软件开发，识别（bié）率可（kě）以接近100%。康耐视虽然有AI软件平台，但是不为大（dà）陆客户提（tí）供定制化开（kāi）发，为AI创企（qǐ）留足了机会（huì）。

整机/代理/系统集成（chéng）商

一般集成商会（huì）根据客户的具（jù）体要求选择最（zuì）合适的机型和零部件（jiàn），按实际（jì）需要解决（jué）的问题进行软件二次开发，最终（zhōng）为客户提供整套的解决方案。国内（nèi）目前有集成业务（wù）的公司超过100家，其（qí）中（zhōng）上规模的公司并不多。

不（bú）过对于（yú）客户来说，整（zhěng）套解决方案（àn）并不（bú）等于单纯的（de）软件平台。他们需要的方案里还要解决如何打光、如何提高（gāo）成像质量、如何设（shè）计自（zì）动化结（jié）构等项目落地的实际问题。软件供（gòng）应商（shāng）同时需要有（yǒu）集成能力才能获（huò）得客户的认可，并将自己的产（chǎn）品落地。同理，设备供应商也需要具备软件开发能力（例如集成商天（tiān）准科技目前大力（lì）开发软件（jiàn））。

1. 案例学习：康耐视（COGNEX）

美国康耐视成立于（yú）1981年，是（shì）为（wéi）制（zhì）造自动化（huà）领域提供视觉系统、视觉软件、视觉传感器和（hé）工业（yè）读码器（qì）的全球领先厂商，总部位于美国（guó）。康耐视自主掌（zhǎng）握核心的（de）图像处（chù）理（lǐ）软件以及传感器，主（zhǔ）要（yào）产品（pǐn）线包括条码读取器、2D工（gōng）业视觉系统（tǒng）、3D工业视觉系统以及（jí）图像处理软件。

2018年（nián），康耐视实（shí）现营收8.06亿美元（yuán），净利润2.19亿美元。2013-2018年的五（wǔ）年间，公（gōng）司收入年化符合（hé）增长率（lǜ）21%，净利润复合（hé）增（zēng）长率（lǜ）为24%。

在生产（chǎn）过程中公（gōng）司（sī）主要采用轻资（zī）产模式，虽然为客户提供交钥匙工程，但公司产品的大（dà）部（bù）分零部件的购买、组装以及初（chū）测都是交由第三（sān）方（fāng）代工厂（多数位于印（yìn）度尼西亚（yà））完成，公司只负责对（duì）整个供（gòng）应（yīng）链体系进行管理（lǐ）（例如提供（gòng）可选（xuǎn）的零部件生（shēng）产厂商名单）。在产品完（wán）成初测后，会被（bèi）拉回到公（gōng）司（sī）位（wèi）于马塞诸（zhū）塞州的工厂（供应美国（guó）国内）或位于爱尔兰的工厂（供（gòng）应海外）安装（zhuāng）软件及进行质量检测，最后（hòu）发货。

在（zài）销售方（fāng）面公司主要在大批量（重点做大客户）、高标准（zhǔn）化（比如（rú）汽车）的（de）行（háng）业（yè）进行重点布局，尽量（liàng）避免做一（yī）些小（xiǎo）的非标（biāo）集（jí）成或应用。

公（gōng）司形（xíng）成了几个很深的护城河：(1) 强大的软件算（suàn）法实力 (公司的Vision Pro软（ruǎn）件（jiàn）是行业（yè）最常用的平台（tái）之一) ，能（néng）够支撑公（gōng）司不断（duàn）推出适用（yòng）于市场的先进产品、支（zhī）撑公（gōng）司不断进（jìn）入新的下（xià）游领域 (例如之（zhī）前提到的物流行（háng）业)；(2)完善的产品线；(3) 对（duì）行业技术的（de）引领 (例如近年公司在深度（dù）学习和3D领（lǐng）域的（de）不断研发（fā）和并购) 。

并购是康耐视不断做大并成为全球（qiú）性公司的（de）重要手段，并购主要在四（sì）个（gè）方向：(1)扩大产品线；(2)获取最先进（jìn）的技术；(3)扩大客户群或进入新领域；(4)拓展经销商网络。2015-2017年，公司（sī）一共完成了7项小并购，其中就包括2300万美元（yuán）收（shōu）购深（shēn）度学习公司VidiSystems并推出相（xiàng）关系列产品。公司（sī）目（mù）前仍（réng）旧（jiù）处于0债务经营的（de）状态。

2. 案例学习（xí）：基恩（ēn）士（KEYENCE）

基（jī）恩士（shì）是成立（lì）于日本大阪的宜（yí）家工（gōng）业视觉厂商，是传感（gǎn）器和测量仪器的（de）主要供应商。基恩（ēn）士提（tí）供的产品包括（kuò）传感器、测量仪/测量传感器、测（cè）量（liàng）系统、安全保护器、流量/液位传感器/压力传感器（qì）/记录仪、静（jìng）电消（xiāo）除器（qì）、视觉系（xì）统/图像传感器/条码读取、控制（zhì）系统 (PLC、HMI、电机等) 、激光打（dǎ）标（biāo）机/激光雕刻机/喷码机/喷墨打（dǎ）标机（jī）、显（xiǎn）微镜/3D显微（wēi）系统（tǒng）、手持终端。

2018 年，康耐视实现营收49.5 亿美元，净利润 19.8 亿美元。2013-2018 年的五年间，公司（sī）收入（rù）年化符合（hé）增长（zhǎng）率 17%，净（jìng）利润复合（hé）增长率（lǜ）为 23%。