2019年中国机器视觉行业研究报告.pdf

1 报告编号19RI0095 热点一：机器视觉优势推动人工替代进程 头豹研究院 | 人工智能系列深度研究 400-072-5588 2019 年 中国机器视觉行业研究报告 报告摘要 TMT 团队 机器视觉是利用计算机、图像处理器以及其他相关 设备来模拟人类视觉功能的技术。机器视觉设备通 过采集客观事物的图像，从客观事物的图像中提取 信息进行处理，使机器获得相关视觉信息并加以理 解，最终应用于各领域的实际检测和控制。伴随中 国制造业自动化转型升级的推进，中国机器视觉产 业的技术水平不断提高，机器视觉技术的应用领域 逐渐广泛，中国机器视觉行业市场规模逐年扩大。 2018 年中国机器视觉行业市场规模升至 46.5 亿元， 2014 年至 2018 年年均复合增长率达 25.7%。 热点二：个性化服务和方案将代替标准化产品 热点三：高光谱技术在机器视觉领域应用 近年来，中国劳动力质量和成本逐渐升高，企业依托不 断提升的自主创新能力逐渐淘汰了劳动密集型的生产方 式，企业的生产方式日趋智能化。目前，机器视觉技术 主要应用于工业生产领域，工业生产线有大量的检测、 定位的需求。伴随产业不断升级，人工检测在精准度及 效率方面已无法满足日益增长的产业需求，机器视觉系 统的精确性优势是实现产业智能化的根本性动力。 解决方案供应商可根据客户的生产步骤和生产效率要 求，为企业设计其专属的自动化机械设备。企业定制的 专属自动化机械可利用电气控制逻辑，取代人工动作并 集成，实现自动上料、自动组装和自动测试检测，并将 数据完整保存，最终实现产量效率、良率、能耗的追踪。 因此，按照企业的特殊需求完成产品及服务的定制，产 品的标准化替代将成为未来行业发展的重要方向。 未来，在军事监控及民用监测领域，高光谱技术的应用 将成为机器视觉行业的重点研究方向。在某些领域的检 测应用中，许多物质的特征表现在一些狭窄的光谱范围 内，高光谱技术可以实现获取地物的光谱特征，同时不 失其整体形态与周围地物关系的功能。此外，高光谱技 术的应用可以提供丰富的信息，提高数据分析的质量、 细节性、可靠性，并且有效的用于地物类型的像素级、 亚像素级识别。 18.6 22.7 32.6 38.0 46.5 57.3 70.6 87.0 107.2 128.7 0 20 40 60 80 100 120 140 2014 2015 2016 2017 2018 2019预测 2020预测 2021预测 2022预测 2023预测 亿元 中国机器视觉市场规模 年复合增长率 2014年-2018年 25.7% 2019预测-2023预测 22.4% 王则烨 邮箱：csleadleo 分析师 行业走势图 相关热点报告 人工智能系列深度研究 2019 年中国计算机视觉行业 市场研究 人工智能系列深度研究 2019 年中国科创板人工智能 行业市场研究 人工智能系列深度研究 2019 年中国人工智能在线教 育行业市场研究 人工智能系列深度研究 2019 年中国人工智能技术在 金融行业的应用 报告编号19RI0095 目录 1 方法论 . 4 1.1 方法论 . 4 1.2 名词解释 . 4 2 中国机器视觉行业市场综述 . 7 2.1 中国机器视觉行业定义 . 7 2.2 中国机器视觉行业发展历程 . 7 2.3 中国机器视觉行业市场规模 . 8 2.4 中国机器视觉行业产业链分析 . 10 2.4.1 中国机器视觉行业上游 . 10 2.4.2 中国机器视觉上游各细分市场发展现状分析 . 11 2.4.3 中国机器视觉行业中游 . 14 2.4.4 中国机器视觉行业下游 . 15 3 中国机器视觉行业驱动因素 . 15 3.1 机器视觉优势推动人工替代进程 . 15 3.2 政策利好驱动机器视觉行业的发展 . 16 3.2.1 机器视觉行业全国性政策 . 16 3.2.2 中国机器视觉行业区域性利好政策 . 17 4 中国机器视觉行业制约因素 . 20 报告编号19RI0095 4.1 技术制约压缩企业利润空间 . 20 4.2 复合型人才缺失 . 20 5 中国机器视觉行业发展趋势 . 21 5.1 机器视觉在非工业领域的应用将不断拓展 . 21 5.1.1 零售业无人商店 . 21 5.1.2 智慧城市智慧交通 . 21 5.2 嵌入式的产品将取代板卡式产品 . 22 5.3 个性化服务和方案将代替标准化产品 . 22 5.4 高光谱技术在机器视觉领域应用 . 23 6 中国机器视觉行业竞争格局 . 24 6.1 中国机器视觉行业竞争格局概况 . 24 6.2 典型代表企业分析劲拓自动化设备 . 25 6.2.1 企业简介 . 25 6.2.2 商业模式 . 26 6.2.3 企业优势 . 27 6.3 典型代表企业分析万讯自控 . 27 6.3.1 企业简介 . 27 6.3.2 业务模式 . 28 6.3.3 企业优势 . 28 报告编号19RI0095 图表目录 图 2-1 中国机器视觉行业发展历程 . 7 图 2-2 中国机器视觉行业市场规模，2014 年至 2023 年预测 . 9 图 2-3 中国机器视觉行业产业链 . 10 图 2-4 中国机器视觉产业成本构成 . 11 图 2-5 视觉光源市场代表企业 . 12 图 2-6 工业镜头市场代表企业 . 12 图 2-7 工业相机市场代表企业 . 13 图 2-8 中国图像识别软件代表企业 . 14 图 2-9 中国机器视觉行业下游主要应用领域 . 15 图 3-1 机器视觉与人工视觉对比 . 16 图 3-2 中国机器视觉行业相关政策 . 17 图 3-3 中国机器视觉行业区域性政策 . 19 图 6-1 劲拓自动化设备主要产品系列 . 25 报告编号19RI0095 1 方法论 1.1 方法论 头豹研究院布局中国市场， 深入研究 10 大行业， 54 个垂直行业的市场变化， 已经积累 了近 50 万行业研究样本，完成近 10,000 多个独立的研究咨询项目。 研究院依托中国活跃的经济环境，从人工智能、图像处理、生物识别等领域着手， 研究内容覆盖整个行业的发展周期，伴随着行业中企业的创立，发展，扩张，到企 业走向上市及上市后的成熟期， 研究院的各行业研究员探索和评估行业中多变的产 业模式，企业的商业模式和运营模式，以专业的视野解读行业的沿革。 研究院融合传统与新型的研究方法， 采用自主研发的算法， 结合行业交叉的大数据， 以多元化的调研方法， 挖掘定量数据背后的逻辑， 分析定性内容背后的观点， 客观 和真实地阐述行业的现状， 前瞻性地预测行业未来的发展趋势， 在研究院的每一份 研究报告中，完整地呈现行业的过去，现在和未来。 研究院秉承匠心研究， 砥砺前行的宗旨， 从战略的角度分析行业， 从执行的层面阅 读行业，为每一个行业的报告阅读者提供值得品鉴的研究报告。 头豹本次研究于 2019 年 03 月完成。 1.2 名词解释 非标服务非标准化产品及服务，通常是指由服务商根据企业自身状况为企业提供 的定制化服务。 COG 邦定机将 IC 芯片精确定位于 LCD 玻璃之上并进行绑定的装置，该整机由 报告编号19RI0095 PLC+HMI 组成控制核心，图像自动对位系统完成目标对象的对位数据计算，产品在完 成对位并预压，然后由平台传输到本压进行绑定压接。 PLC可编程逻辑控制器， 专为工业生产设计的一种数字运算操作的电子装置， 它采 用可编程的存储器，用于其内部存储程序、执行逻辑运算、顺序控制、定时、计数与算 术操作等面向用户的指令，并通过数字或模拟式输入/输出控制各种类型的机械或生产 过程。 HMIHuman Machine Interface，人机界面，是系统和用户之间进行交互和信息 交换的媒介，它实现信息的内部形式与人类可以接受形式之间的转换。 IPDIntegrated Product Development， 集成产品研发， 是一套产品开发的模式、 理念与方法。 ERPEnterprise Resource Planning，指基于现代信息化技术手段，以系统化的管 理思想， 为企业决策层及员工提供决策运行手段的管理平台， 主要功能模块包括供应链 管理、财务管理、库存管理等。 CRMCustomer Relationship Management，是一种管理客户关系的系统。 TQM全面质量管理，指针对一个组织以产品质量为核心，以全员参与为基础的质 量管理体系。 IPD集成产品开发，是一套产品开发的模式、理念与方法。 CE 检测欧盟质量检测，通过 CE 检测的商品被加贴 CE 标志，证实该产品通过了 相应的合格评定程序及制造商的合格声明，成为被允许进入欧共体市场销售的产品。 PTB德国联邦物理技术研究院，具有政府管理职能的计量和测试科研机构。 图像处理器通过取样和量化过程将一个以自然形式存在的图像变换为适合计算机 处理的数字形式的硬件设备。 报告编号19RI0095 照相机一种利用光学成像原理形成影像并使用底片记录影像的设备，是用于摄影 的光学器械。 图像采集卡图像捕捉卡， 是一种可以获取数字化视频图像信息， 并将其存储和播放 出来的硬件设备。 半导体器件用于产生、控制、接收、变换、放大信号和进行能量转换，以完成特定 功能的电子器件。 高光谱图像光谱分辨率在 10l 数量级范围内的光谱图像。 SMTSurface Mount Technology，表面贴装或表面安装技术，用于电子组装行 业。 SGS 通标标准技术服务有限公司是瑞士 SGS 集团和隶属于原国家质量技术监督局 的中国标准技术开发公司共同建成于 1991 年的合资公司，是全球领先的检验、鉴定、 测试和认证机构。 LCDLiquid Crystal Display，液态晶体显示器。 良率产品优良率，厂商实际产出的产品中扣除不良产品后所占整体产量的占比。报告编号19RI0095 2 中国机器视觉行业市场综述 2.1 中国机器视觉行业定义 机器视觉是利用计算机、 图像处理器以及其他相关设备来模拟人类视觉功能的技术。 机 器视觉设备通过采集客观事物的图像， 从客观事物的图像中提取信息进行处理， 使机器获得 相关视觉信息并加以理解， 最终应用于各领域的实际检测和控制。 目前中国机器视觉技术主 要作用于提高产业的生产效率、控制生产过程中的产品质量、采集产品数据等。 2.2 中国机器视觉行业发展历程 伴随中国工业化进程的加快， 中国机器视觉行业得以快速发展。 中国机器视觉行业于 90 年代末开始发展，经历了启蒙阶段、发展阶段和高速发展阶段（见图 2-1） 。 图 2-1 中国机器视觉行业发展历程 来源：头豹研究院编辑整理 启蒙阶段 1999 年至 2004 年，中国机器视觉行业进入启蒙阶段。部分企业主要通过代理海外产 品为中国用户提供服务。 机器视觉从业人员引导中国客户了解图像的采集和传输过程、 理解 图像的品质优劣， 利用国外软硬件产品搭建简单的机器视觉初级应用系统， 为客户提供直观 的产品体验。在机器视觉行业的启蒙阶段，工业领域（如中国特种印刷行业、烟草行业）成 为机器视觉技术最早的受益者， 视觉技术的应用提高了生产的自动化水平。 机器视觉技术的 应用价值和发展前景吸引了较多从业人员及企业家，推动机器视觉行业进入发展阶段。 报告编号19RI0095 发展阶段 2004 年至 2010 年，中国机器视觉行业进入发展阶段。中国机器视觉企业开始了机器 视觉软硬件的自主研发。 伴随技术水平的提升， 机器视觉设备和系统集成市场的应用场景逐 渐增多，可应用领域范围不断扩大。部分机器视觉从业人员归国，人才储备力量增强，并且 部分机器视觉设备凭借产品性价比和服务优势填补了中国国内自动化市场的需求。 伴随海外 设备产线向中国国内转移， 以及中国用户对于产品质量要求的提升， 中国国内部分传统产业 如棉纺、 农作物分级和钢铁等细分领域选择利用机器视觉提升产品质量和生产效率， 机器视 觉的人工替代趋势初显。 高速发展阶段 2010 年至今，中国机器视觉进入了高速发展阶段。中国机器视觉市场涌现各种核心器 件研发厂商，产品覆盖相机、图像采集卡、光源、镜头和图像处理软件等软硬件。同时，视 觉技术在多个行业的应用持续加深， 中国机器视觉产业的总产值及规模逐年上升。 但在行业 高速发展的同时， 因技术能力不足引发较多问题。 部分企业追求高性价比产品的同时降低了 对产品质量的要求， 产品质量欠缺和通用性设计不足等问题亟待解决。 伴随中国机器视觉市 场和技术的不断发展， 政策对于智能化产业的大力扶持， 中国机器视觉行业将迎来行业发展 的“黄金时期” 。 2.3 中国机器视觉行业市场规模 中国机器视觉行业起步较晚， 目前行业处于快速发展期， 市场空间较大。 据头豹数据统 计，2014 年中国机器视觉行业的市场规模仅有 18.6 亿元（见图 2-2） ，但伴随以下因素， 大规模的人工替代为机器视觉带来了较大发展空间： （1） 中国劳动力成本的增加； （2） 制造 业对生产效率和标准化产品的需求日益提高； （3） 企业应用机器视觉技术的规模化生产成本 将低于人工生产的成本； （4） 机器视觉凭借其高分辨率的图像采集设备和计算机软件算法， 报告编号19RI0095 在效率及精度方面远高于人工。 伴随中国制造业自动化转型升级的推进， 中国机器视觉产业的技术水平不断提高， 机器 视觉技术的应用领域逐渐广泛，中国机器视觉行业市场规模逐年扩大。据头豹数据统计， 2018 年中国机器视觉行业市场规模升至 46.5 亿元（见图 2-2） ，2014 年至 2018 年年均 复合增长率达 25.7%。伴随机器视觉技术在各领域的不断深化，中国机器视觉行业的市场 规模有望进一步扩大。同时，中国“十三五”规划中明确指出全面支持制造业的技术创新， 推动中国智能制造的发展， 行业利好将推动中国机器视觉行业市场规模的持续增长。 头豹预 测，中国机器视觉行业的市场规模将于 2023 年达到 128.7 亿元，2019 年至 2023 年年均 复合增长率维持在较高水平，达 22.4%。 图 2-2 中国机器视觉行业市场规模，2014 年至 2023 年预测 来源：头豹研究院编辑整理 目前， 中国高精度制造及相应的自动化生产线逐渐增长， 中国机器视觉厂商数量呈现逐 年上涨趋势， 人工视觉替代进程逐渐加快。 据头豹数据统计， 中国机器视觉行业国际品牌逾 100 家；中国机器视觉自主品牌厂商超过 150 家；中国机器视觉产品代理商逾 250 家；专 业的机器视觉系统集成商近 100 家；各行业参与企业覆盖从光源、光学镜图像采集卡以及 智能相机等机器视觉全产业链产品。 伴随中国各领域自动化、 智能化程度逐渐加深， 中国机 器视觉行业将迎来高速发展，未来市场空间巨大。 报告编号19RI0095 2.4 中国机器视觉行业产业链分析 中国机器视觉行业可以分为上游零部件市场、 中游设备整装及系统集成市场、 下游应用 市场（见错误!未找到引用源。 ） 。 2.4.1 中国机器视觉行业上游 图 2-3 中国机器视觉行业产业链 来源：头豹研究院编辑整理 中国机器视觉行业的上游包括光源、镜头、工业相机、图像采集卡等硬件供应商，以及 图像处理软件等软件供应商。 据头豹数据统计， 在机器视觉总体成本分布中 （见错误!未找到引用源。 ） 近 50%是对上 游硬件的采购。 由于每个环节的硬件设施中都需要芯片技术以及电路集成， 因此中国机器视 觉行业上游硬件的核心是半导体器件。 行业发展初期， 中国半导体器件较依赖进口， 海外半 导体品牌的市场占有率较高。 但伴随中国半导体技术的发展， 海外半导体品牌在中国半导体 市场的垄断地位逐渐被打破， 中国机器视觉行业上游产业的产品价格将进一步会降低， 推动 报告编号19RI0095 中国机器视觉行业的发展。 中国机器视觉行业上游的软件是机器视觉的核心。 在软件完成采集图像的数据化分析后， 机器视觉设备才可以进行识别和检测等功能的运行。 机器视觉图像处理软件运行的速度和准 确性是对核心算法的考验。 目前， 伴随中国在软件开发方面创新水平的提高， 其市场占有率 有望持续上升。 图 2-4 中国机器视觉产业成本构成 来源：头豹研究院编辑整理 2.4.2 中国机器视觉上游各细分市场发展现状分析 光源市场国产化程度较高 中国视觉光源行业市场集中度较高， 整体竞争较激烈。 中国机器视觉行业厂商进入光源 市场较早， 该产品国产化程度较高， 行业技术门槛相对较低且具有性价比优势， 但行业整体 利润率较低。中国视觉光源厂商较集中的地区分别为广东地区、江浙沪地区、京津地区。目 前，位于东莞地区视觉光源品牌奥普特（见图 2-5） ，是中国国内视觉光源市场占有率 最大的生产商。海外视觉光源知名品牌包括日本的 CCS、美国 Ai 等。 报告编号19RI0095 图 2-5 视觉光源市场代表企业 来源：头豹研究院编辑整理 高端工业镜头市场依赖进口 目前， 中国国产镜头在低端市场的应用较成熟， 但高端工业镜头仍依赖进口。 在工业镜 头领域，海外企业进驻较早，研发实力强劲，品牌影响力较大，在高端工业镜头市场占据绝 对竞争优势。海外知名工业镜头品牌包括德国施耐德、美国 Navitar、意大利 Opto、日本 CBC Computar 等。近年来，中国工业镜头市场发展较快，但大多企业规模较小，性价比 较高， 但大都集中布局在中低端市场， 如东莞地区的普密斯等企业。 但部分企业涉足高端产 品，提供全系列工业镜头，如深圳东正光学、普密斯等企业（见图 2-6） 。 图 2-6 工业镜头市场代表企业 来源：头豹研究院编辑整理 工业相机市场由欧美品牌主导 报告编号19RI0095 海外企业在工业相机市场布局较早， 技术较成熟， 中国工业相机产品主要依赖进口， 其 中以欧美品牌为主。 近年来， 伴随工业相机需求的不断攀升， 中国本土工业相机厂商在产品 品的关键技术上有所突破，代表企业为大恒图像、海康威视（见图 2-7）等。部分企业以代 理商身份切入工业相机行业，但同时注重产品的自主研发，依托自身在软件、硬件、结构等 方面的研发优势，布局工业相机市场。工业相机技术门槛较高，研发投入较大，部分中小企 业难以支撑前期的研发支出。 具有专业技术背景、 资金实力雄厚的企业具有较强的竞争实力。 图 2-7 工业相机市场代表企业 来源：头豹研究院编辑整理 图像采集卡整体市场规模较小 中国本土企业在图像采集卡领域布局较早， 产业发展较成熟， 尚无技术瓶颈。 图像采集 卡不是基于 PC 视觉系统的必备零部件，且价值量相对较低，因此中国本土企业的专业图像 采集卡厂商较少。自 2010 年起，图像采集卡逐渐被工业数字相机所替代，部分企业在数据 传输等环节的使用中仍需要图像采集卡，但整体市场规模不大。 图像处理软件活力空间较大 中国图像处理软件领域具有较强的竞争优势， 技术水平较成熟。 相较于海外图像处理软 件厂商， 中国本土厂商在性价比和服务方面具有较大优势。 近年来， 中国政府对于版权保护 力度逐渐加大， 软件厂商远离盗版威胁， 且工业视觉市场潜力巨大， 部分企业推出了具有价 格优势的工业视觉软件包可兼容多种采集卡， 其中代表企业为维视图像等企业 （见图 2-8） 。 报告编号19RI0095 图 2-8 中国图像识别软件代表企业 来源：头豹研究院编辑整理 2.4.3 中国机器视觉行业中游 中国机器视觉行业中游为系统集成和整机装备市场， 行业主要参与者为系统集成商、 整 装设备制造商、海外机器视觉品牌商、以及海外机器视觉品牌代理商。 中国机器视觉系统集成商主要面向设备制造商或者最终用户提供硬件集成、 软件服务等 解决方案， 可根据用户的要求提供非标服务。 系统集成的行业门槛为软件算法能力， 例如后 端的数字电路、 数字处理能力等。 得益于芯片集成度越来越高， 企业对后端电路的处理能力 要求逐渐降低，这将缩短中国国内企业与海外行业竞争者的差距。 中国机器视觉设备制造商为用户提供标准化产品， 及机器视觉设备的整机生产制造。 由 于中国本土企业对于市场及客户需求更加了解，从而在系统集成及设备制造方面优势明显， 系统集成及设备制造是中国国内企业的发展着力点。 中国机器视觉行业起步较晚， 现有技术水平及设备无法满足日益增长的自动化需求， 因 此海外产品占据中国机器视觉行业较大的市场份额。 基于中国企业用户对于海外产品较高的 品牌忠诚度， 部分企业选择成为海外机器视觉企业的代理商， 通过代理海外机器视觉产品获 取企业收益。 中国机器视觉海外品牌代理群体规模较大， 但伴随中国机器视觉技术的创新升 级， 中国机器视觉本土企业数量逐渐增多， 中国机器视觉海外代理商所占市场份额将受到冲 击。 报告编号19RI0095 2.4.4 中国机器视觉行业下游 中国机器视觉行业的下游为机器视觉设备及服务覆盖的应用领域。 目前， 下游应用领域 以电子制造为主，其次为汽车生产、医药、印刷包装等领域（见图 2-9） 。下游应用行业的 发展决定了机器视觉设备及服务的市场需求量。 伴随技术的进步及智能制造产业的政策红利 持续释放， 下游各行业逐渐改变劳动密集型的生产模式。 基于下游行业降低能耗、 提高工艺 水平的内在需求， 各领域在设备配套、 节能改造和工艺技术改造方面的投入逐渐加大， 机器 视觉产业的需求将伴随智能装备需求的提高而升高。 图 2-9 中国机器视觉行业下游主要应用领域 来源：头豹研究院编辑整理 3 中国机器视觉行业驱动因素 3.1 机器视觉优势推动人工替代进程 近年来， 中国劳动力质量和成本逐渐升高， 企业依托不断提升的自主创新能力逐渐淘汰 了劳动密集型的生产方式， 企业的生产方式日趋智能化。 目前， 机器视觉技术主要应用于工 业生产领域，工业生产线有大量的检测、定位的需求。伴随产业不断升级，人工检测在精准 度及效率方面已无法满足日益增长的产业需求（见图 3-1） ，机器视觉系统的精确性优势是 报告编号19RI0095 实现产业智能化的根本性动力。 在精度检测方面， 机器视觉可以凭借高分辨率的图像采集设备和计算机软件算法， 提高 检测效率。在生产环境要求方面，机器视觉可以适应 24 小时的无间断、重复性工作，且效 果稳定。 对于部分不适合人工工作的危险工作环境或采光环境下， 机器视觉拥有较强的适应 能力。 在成本预算方面， 规模化的机器视觉运作成本将低于持续升高的人工成本。 部分企业 的利润增长模式逐渐从劳动密集型转向技术密集型。在企业成本控制与效率提升的要求下， 产业链的智能化生产、 自动化产线改造为企业迎来新的发展机遇， 推动中国机器视觉行业的 发展。 图 3-1 机器视觉与人工视觉对比 来源：头豹研究院编辑整理 3.2 政策利好驱动机器视觉行业的发展 3.2.1 机器视觉行业全国性政策 近年来， 高端装备制造业在国民经济中的地位日益凸显。 伴随生产模式的改变， 中国高 端装备制造业的发展逐渐走向全球化、 信息化、 专业化和服务化。 中国政府对于高端装备制 造行业的重视程度逐渐加深， 利好政策频出， 政府充分支持高端装备行业的产品研发和市场 扩展。 高端装备制造行业是机器视觉技术的主要应用， 高端装备制造行业对于精准度的严格 要求需要机器视觉技术的支持， 因此， 机器视觉行业将受惠于高端装备制造行业的利好政策， 报告编号19RI0095 推动机器视觉行业的发展。 高效率、 高精度、 自动智能、 绿色低碳和高附加值是中国高端装备制造技术未来的发展 方向。 政府对于机器视觉的大力培育将加快制造业的转型升级， 促进高端装备制造业的重点 发展方向和信息化与工业化的深度融合， 提升生产效率、 技术水平和产品质量、 降低能源消 耗，实现高端装备制造技术的智能化和绿色化，推动中国机器视觉行业的发展。 图 3-2 中国机器视觉行业相关政策 来源：头豹研究院编辑整理 报告编号19RI0095 报告编号19RI0095 3.2.2 中国机器视觉行业区域性利好政策 中国政府在智能制造、 高端装备制造业、 人工智能和工业机器人等一系列政策的发布与 实施都将机器视觉提升到了国家战略的核心部分， 行业利好政策将成为驱动机器视觉行业发 展的重要推动力。 各地方政府积极响应政府在各领域的战略性规划， 推进中国全领域自动化 的建设， 助力机器视觉行业的发展。 北京市提出促进高端工业机器人视觉识别模块、 人体识 别模块、 边界检测模块等以及视觉辅助模块的发展； 广东省提出加快机器视觉在六大产业的 应用， 推动智能制造产业的发展建设； 上海市提出加快机器视觉技术在工业机器人、 服务机 器人等重点领域的应用力度， 提高劳动生产率及优质成品率， 降低产品生产成本和低知识技 能用工量。各区域利好政策的颁布将推动各地区智能化生产进程的加快。 图 3-3 中国机器视觉行业区域性政策 来源：头豹研究院