2025年機器視覺行業現狀與發展趨勢分析

一、機器視覺行業概述

機器視覺作為人工智能的重要分支，近年來在全球范圍內迅速發展，成為智能制造的核心驅動力。機器視覺是通過模擬人類視覺系統，賦予機器“看”和“認知”的能力。根據美國自動成像協會(AIA)的定義，機器視覺是一種應用于工業和非工業領域的硬件和軟件組合，基于捕獲并處理的圖像為設備執行其功能提供操作指導。典型的機器視覺系統包括光源及光源控制器、鏡頭、相機、視覺控制系統(視覺處理分析軟件及視覺控制器硬件)等。硬件部分負責成像功能，而視覺控制系統則負責處理分析成像結果，并輸出分析結果至智能設備的其他執行機構。

機器視覺的四大功能包括識別、測量、定位和檢測。識別功能基于目標物的特征進行甄別，如外形、顏色、字符、條碼等;測量功能將獲取的圖像像素信息轉換為常用的度量衡單位，從而精確計算出目標物的幾何尺寸;定位功能用于獲取目標物體的位置信息，可以是二維或三維的位置信息;檢測功能則用于外觀檢測，包括產品裝配后的完整性檢測和外觀缺陷檢測。

二、2025年機器視覺行業現狀

1. 市場規模與增長

近年來，隨著工業自動化技術的不斷發展，機器視覺在工業領域的應用越來越廣泛，市場規模持續擴大。根據中研普華產業研究院的《2025-2030年機器視覺產業深度調研及未來發展現狀趨勢預測報告》分析，2024年全球機器視覺和視覺引導機器人市場規模已達到188.8億美元，并預計在2024至2029年間以7.2%的復合年增長率持續增長。機器視覺和視覺引導機器人市場的增長受益于多個行業對自動化的需求不斷增長，以及機器視覺可幫助機器人在制造過程中有效識別和糾正產品缺陷，從而生產出零缺陷或微小缺陷的高效產品。

中國市場方面，近年來機器視覺市場規模也在不斷擴大。據GGII數據顯示，2021年中國機器視覺市場規模為138.16億元，同比增長46.79%。其中，2D視覺市場規模約為126.65億元，3D視覺市場約為11.51億元。2022年受宏觀環境影響增速略有降低，但仍保持23.51%的同比增長，市場規模達到170.65億元。預計至2027年，中國機器視覺市場規模將達到565.65億元。

機器視覺產業聯盟(CMVU)的數據則顯示，2020年中國機器視覺產業市場規模達到128.82億元，并預計2025年市場規模將達到393.13億元。這些數據表明，中國機器視覺市場正處于快速增長階段，未來發展潛力巨大。

2. 市場競爭格局

全球機器視覺市場的高端市場主要被美、德、日品牌占據，以美國康耐視(Cognex)、德國巴斯勒(Basler)、日本基恩士(Keyence)和歐姆龍(Omron)等為主。這些國際巨頭在機器視覺領域有著豐富的技術積累、良好的客戶口碑及堅實的客戶基礎。2023年財年，康耐視和基恩士兩者的全球市場份額占比超過50%。

康耐視是美國和全球機器視覺市場的主導者，自1981年成立以來，已經銷售了90多萬套基于視覺的產品，累計利潤超過35億美元。康耐視通過遍布北美、歐洲、日本、亞洲和拉丁美洲的辦公室，以及集成與分銷合作伙伴全球網絡為國際客戶提供服務。基恩士的產品覆蓋面極其廣泛，從光電傳感器和近接傳感器到用于檢測的測量儀器和研究院專用的高精度設備，客戶遍及各行各業，有超過80000的客戶都在使用基恩士的這些產品。

歐姆龍集團是全球知名的自動化控制及電子設備制造廠商，掌握著世界領先的傳感與控制核心技術。巴斯勒是視覺系統與相關元件產品的全球領導廠商，據點遍布亞洲、歐洲及美國。

近年來，中國機器視覺企業的競爭力持續提升，以海康機器人、奧普特、凌云光等為代表的本土企業已掌握核心部件技術及獨立軟件算法能力。GGII統計顯示，伴隨中國機器視覺技術升級迭代，中國本土品牌市場規模占比逐年上升，于2020年達到51%，首次超過海外品牌，并保持逐年增長。

三、機器視覺行業重點分析

1. 關鍵技術發展

機器視覺技術的核心重點是通過計算機技術實現對圖像或視頻數據的感知、理解和處理。這涉及多個關鍵技術：

圖像獲取與預處理：包括圖像采集設備的選擇和配置，如相機、攝像頭等，以及對采集到的圖像進行預處理，如去噪、尺寸調整、色彩校正等。

特征提取與表示：通過算法和方法從圖像中提取出有意義的特征，如邊緣、紋理、顏色特征等，然后將這些特征表示為計算機可以理解和處理的形式。

目標檢測與識別：采用目標檢測和識別的算法和模型，如卷積神經網絡(CNN)、區域提議方法(R-CNN、SSD、YOLO等)，實現對圖像中的目標物體進行準確檢測和識別。

圖像分類與識別：利用機器學習和深度學習技術，建立分類模型和訓練數據集，實現對圖像進行分類和識別的任務。

特定任務的算法和模型：針對一些特定的應用任務，如人臉識別、行為分析、圖像分割、姿態估計等，采用相應的專門算法和模型。

場景理解與分析：通過語義分割、目標跟蹤、場景推理等技術，實現對圖像或視頻中場景和內容的深層理解與分析。

圖像生成與合成：利用生成對抗網絡(GAN)等技術，實現圖像的生成、合成和增強等任務。

嵌入式系統技術的發展推動了相機的智能化。嵌入式系統技術將用于實現圖像處理和深度學習算法的AI模塊集成至工業相機，實現邊緣智能，能夠同時勝任圖像采集與數據處理工作。此外，深度學習技術的發展也極大地提升了機器視覺在缺陷檢測等方面的能力。

2. 應用領域拓展

機器視覺的應用場景已經從最初的電子制造、平板顯示等領域，擴展到汽車制造、印刷包裝、半導體生產、食品飲料包裝、制藥、生命科學等眾多行業。隨著技術的不斷進步和成本的降低，機器視覺技術將逐漸滲透到更多領域和行業。

在電子領域，機器視覺技術被廣泛應用于電子元器件的檢測、PCB板的檢測等。在半導體領域，機器視覺技術用于芯片制造過程中的缺陷檢測、晶圓對準等。此外，在智能制造領域，機器視覺技術也發揮著重要作用，如工業機器人引導、智能倉儲管理等。

未來，隨著相關技術的不斷發展，機器視覺技術有望在智能家居、智慧城市等領域發揮更大的作用。例如，在智能家居領域，機器視覺技術可以用于人臉識別、行為分析、智能安防等;在智慧城市領域，機器視覺技術可以用于交通監控、城市規劃等。

3. 政策環境支持

近年來，政府及相關部門陸續出臺了一系列政策及規范性文件，融入智能制造、人工智能、數字經濟、新型基礎設施建設等國家戰略，為我國工業機器視覺行業提供了良好的政策環境。

2021年12月，工業和信息化部等八部門發布了《“十四五”智能制造發展規劃》，部署了“加強自主供給，壯大產業體系新優勢”等四大重點任務，并在“智能制造裝備創新發展行動”中重點強調研發高分辨率視覺傳感器等基礎零部件和裝置，體現了對工業機器視覺產業的重視和支持。

2022年8月，科技部等六部門印發了《關于加快場景創新以人工智能高水平應用促進經濟高質量發展的指導意見》，提出鼓勵在制造、農業、物流、金融、商務、家居等重點行業深入挖掘人工智能技術應用場景，促進智能經濟高端高效發展。制造領域優先探索工業大腦、機器人協助制造、機器視覺工業檢測、設備互聯管理等智能場景。

此外，國家還出臺了多項政策利好機器視覺行業發展，如《關于推進公路數字化轉型加快智慧公路建設發展的意見》等，為機器視覺行業的健康發展提供了有力的政策支持。

四、2025年機器視覺行業發展趨勢

1. 技術創新引領發展

隨著人工智能和深度學習技術的不斷發展，機器視覺技術也在不斷進步和演進。未來，機器視覺技術將更加注重算法的優化和硬件的提升，以實現更高的精度和更快的處理速度。此外，隨著物聯網、大數據等技術的融合應用，機器視覺技術將能夠更好地實現數據的采集、分析和應用，為智能制造提供更加智能化的解決方案。

2. 市場規模持續擴大

隨著全球制造中心向中國轉移，中國已成為國際機器視覺廠商的重要目標市場。未來，隨著國內制造業的轉型升級和國產化替代趨勢的加快，機器視覺市場需求將持續增長。同時，隨著應用場景的不斷拓展和技術的不斷進步，機器視覺市場規模也將不斷擴大。

3. 競爭格局發生變化

未來，隨著國內機器視覺企業的不斷崛起和技術實力的不斷提升，市場競爭格局將發生變化。國內企業有望憑借優質的產品設計、工藝水平和質量控制經驗，逐漸實現進口替代，成為工業智能化改造的首選。同時，國際巨頭也將繼續加大在中國市場的投入，市場競爭將更加激烈。

4. 行業標準逐漸完善

隨著機器視覺行業的不斷發展，行業標準也將逐漸完善。未來，行業將更加注重標準化、規范化和專業化發展，以提高產品質量和服務水平。同時，隨著行業標準的不斷完善，也將有助于推動機器視覺行業的健康發展。

機器視覺作為人工智能的重要分支，近年來在全球范圍內迅速發展，成為智能制造的核心驅動力。隨著技術的不斷進步和市場的不斷擴大，機器視覺行業將迎來更加廣闊的發展前景。

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如需了解更多機器視覺行業報告的具體情況分析，可以點擊查看中研普華產業研究院的《2025-2030年機器視覺產業深度調研及未來發展現狀趨勢預測報告》。