机器视觉，被誉为工业人工智能皇冠上的明珠，正以其独特的魅力，成为驱动工业互联和智能制造转型的核心基础设施。它极大地提升了生产智能化水平，下游应用场景广泛，使得我国机器视觉行业正处于一个高速发展的关键时期。从长远看，人口老龄化和劳动力成本上涨的刚性需求，将促使“机器替人”成为不可逆转的趋势，机器视觉设备将逐步替代人工。短期内，制造业固定资产投资的回暖以及国产替代进程的加速，也将共同催生机器视觉设备的旺盛需求。
PART 1：资本涌动，群雄逐鹿——机器视觉赛道风起云涌
2022年，中国机器视觉领域资本市场异常活跃，各类融资和上市消息不断传来：
2022年6月20日： 国内知名AI+3D+智能工业机器人解决方案提供商梅卡曼德完成C+轮融资。
2022年7月6日： 凌云光技术股份有限公司在上交所A股科创板正式上市，同日，机器视觉核心部件供应商博视像元获近亿元天使轮融资。
2022年7月7日： “奥比中光”成功在科创板挂牌上市。
2022年7月25日： 专注于3D+AI机器视觉成套解决方案的“大帧科技”完成近千万元Pre-A轮融资。
随着AI技术在工业领域的深度落地，越来越多的企业竞相涌入这片蓝海，甚至连科技巨头华为也意图“分一杯羹”，使得机器视觉赛道呈现出“神仙打架”的激烈竞争态势。
然而，尽管市场前景广阔，我国机器视觉市场仍面临渗透率较低和部分核心场景国产化水平较弱的挑战，整体尚处于发展早期阶段。目前，整个市场鱼龙混杂，呈现出“群魔乱舞”的局面，亟待规范和升级。
PART 2：转型之困：“三座大山”阻碍机器视觉普及
当前，机器视觉的普及面临着三大主要挑战：
高昂的价格门槛： 机器视觉产品的价格相对较高，是其推广的重要障碍。根据功能差异，产品价格从数万元到数十万元不等。例如，作为辅助系统，相机获取信号并反馈给机器人执行预设动作的产品，价格通常在2-10万元。而更高级的、主动介入机器人控制系统并协助完成复杂动作的产品，因涉及到更深度的软硬件结合，价格普遍在10-25万元。这对于终端用户而言，初期投入成本较高，不利于大规模、快速推广。
专业人才稀缺： 机器视觉在不同工业应用中，对行业工艺的理解深度要求极高。解决方案提供商需对特定领域的生产工艺有足够的了解，才能提供切实有效、解决客户痛点的方案。然而，机器视觉作为新兴行业，既懂视觉技术又熟悉终端工艺的复合型人才极为稀少，这种人才短缺在很大程度上制约了机器视觉的快速普及。
市场鱼龙混杂： 机器视觉行业的快速发展和潜在的丰厚利润吸引了大量企业进入，导致市场呈现“群龙无首，鱼龙混杂”的混乱局面。一些缺乏核心技术和经验的企业涌入，不仅扰乱了正常的市场秩序，也可能影响用户对行业的整体信任感。
PART 3：破局之道：提升企业核心竞争力
面对这些困境，机器视觉企业应如何提升竞争力，实现可持续发展？
深耕核心研发，筑牢技术根基：
工业视觉装备的主要利润集中于镜头、相机、图像传感器等核心零部件。目前，国内机器视觉厂商在这些底层零部件上仍高度依赖日本、美国和欧洲的供应商。巴斯勒（Basler）和KOWA等国际巨头的净资产收益率高达30%甚至更高，而国内大部分集成应用端的机器视觉厂商盈利能力相对较低。
虽然底层软硬件研发需要投入更多资源和成本，对短期经营可能不利，但从长远来看，持续的研发投入是抢占市场先机、提高市场占有率的关键。提升自主核心研发能力，摆脱对国外核心部件的依赖，是国内企业壮大自身、提高盈利能力的必由之路。向上游核心零部件供应链攻坚：
在日益激烈的中国市场，机器视觉产品迭代速度加快，技术发展迅猛。单纯的模仿复制已不再可行，企业必须形成独特的技术和产品特色。相比于在集成应用端进行重复性劳动，向上游核心零部件攻关是取得竞争优势的最佳选择。对于工业机器视觉系统而言，工业镜头和相机是其“眼睛”和“心脏”，拥有自主研发智能工业相机能力，将是企业创新能力和市场竞争力的重要体现。兼顾传统与新兴应用市场：
机器视觉产品专业性高，对多数用户而言存在应用门槛。当前，电子制造和汽车制造仍是机器视觉产品最主要的拉动行业，占据了约2/3的市场份额。但同时，食品、包装机械、印刷等传统行业对机器视觉的需求也在大幅增长。
未来，随着这些行业的自动化水平进一步提升，对机器视觉产品的需求将带来新的增长点。因此，企业在巩固传统优势市场的同时，也应积极开拓和深耕新兴应用市场，以多元化布局来应对市场竞争，不断完善和升级产品，壮大自身力量。
通过提升自主核心研发能力、攻克上游核心零部件供应链以及兼顾传统与新兴市场，中国机器视觉企业有望在激烈的市场竞争中脱颖而出，真正成为工业智能化的推动者，并最终实现这颗“工业人工智能皇冠上的明珠”的璀璨光芒。
