機器視覺與人工智能(機器視覺+AI)行業現狀及投資前景預測2023

• 劉明月 2023年6月26日 來源：百度百科 中研網 578 32
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國家出臺多項政策利好AI+機器視覺行業發展。政策從拓展產業鏈應用場景、加強先進適用技術與設備研發以及發展機器視覺底層技術等方向促進中國機器視覺產業的發展，同時AI+機器視覺技術與設備在“十四五”規劃中受到高度重視

國家出臺多項政策利好AI+機器視覺行業發展。政策從拓展產業鏈應用場景、加強先進適用技術與設備研發以及發展機器視覺底層技術等方向促進中國機器視覺產業的發展，同時AI+機器視覺技術與設備在“十四五”規劃中受到高度重視，2021年底《十四五智能制造發展規劃》中重點強調高分辨率視覺傳感器等基礎零部件和裝置，體現國家對機器視覺產業的重視和支持，2022年的《十四五數字經濟發展規劃》再次強調發展機器視覺等技術應用于我國智改計劃。良好的政策環境將在未來一定時期內為國內相關行業持續發展與突破奠定良好的環境基礎。

從機器視覺行業短期來看，制造業固定資產開支回暖、國產替代加速，將加速機器視覺設備需求釋放。在中性假設下，未來4年中國機器視覺市場將保持20%以上的增速，2025年機器視覺行業市場規模將達到282億。從機器視覺行業中期來看，國家政策對于人工智能的扶持及機器視覺在現有領域拓展帶來新需求，將持續推動行業增長;

中研研究院出版的《2023-2028年中國機器視覺行業市場前瞻與未來投資戰略分析報告》顯示：

機器視覺與人工智能(機器視覺+AI)行業現狀及投資前景預測2023

從機器視覺產業發展生命周期來看，國際機器視覺產業已經處于成熟期，預期未來幾年內，歐美日機器視覺技術仍將不斷有創新，國際機器視覺市場有望保持現有市場規模，并繼續增長。國內機器視覺產業目前還處于成長期，從近幾年的情況來看，我國機器視覺產業已積累足夠技術、市場、行業經驗，已步入快速發展階段。

ChatGPT-4為超級人工智能描繪雛形，有望開啟新一輪生產力加速周期，制造業作為我國產業核心也將受益于AI的深度融合。與人眼相比，機器視覺在效率、精度、環境要求、安全性等各因素上都有明顯的優勢。同時，在AI深度學習+機器視覺的升級趨勢下，將在工業自動化、數字化、柔性化、復雜性生產上貢獻更高的適配度。

機器視覺與人工智能逐漸融合，引領向工業4.0的過渡。機器視覺是工業自動化的基礎技術之一，通過搭載人工智能發展東風實現機器視覺的再一次迭代升級。此處東風一方面為深度學習的融合，賦予機器視覺更高的準確性和速度，另一方面則為視覺處理所服務的視覺處理器的能力呈現指數級增加，奠定機器視覺中深度學習推理/訓練任務的硬件基礎。復盤機器視覺發展，從能夠自動執行簡單任務的自動化機器，轉型為視覺能力不受人類視覺能力極限約束、自主思考，從而能夠長期對各種元素進行優化的自主型機器，AI+機器視覺有望能夠滲透入工業制造達到全新的水平。

近十年來，得益于深度學習等算法的突破、算力的不斷提升以及海量數據的持續積累，人工智能逐漸從實驗室走向產業實踐，以算法、算力和數據為主旋律追求極致創新方面不斷突破，為機器視覺實現更新迭代和提高應用價值的重要技術支撐。在人工智能領域的新興技術中，采用BurstDetection算法探測出深度學習是當前受到廣泛關注的人工智能新興技術，深度學習是一種以人工神經為架構，對數據進行表征學習的算法，“深”主要體現在更深層次的神經網絡和對特征的多次變換上，與相同參數數量的淺層網絡相比，深度網絡具備更好的特征提取和泛化推廣能力，不斷為圖像識別領域帶來進步。

表：機器視覺與人工智能逐步融合

未來機器視覺將有望搭載更先進AI技術，切入更多差異化工業應用場景。ChatGPT所引爆的人工智能話題正持續火熱，根據中國信息通信研究院和中國人工智能產業發展聯盟，當前重點逐漸從單點技術轉化為實質應用轉化階段，而視覺人工智能已經泛起千層巨浪。我們認為，搭載AI技術的機器視覺可以進一步優化性能適配更多工業應用場景。

一是深度學習為機器視覺延伸出多元的模型架構以及對應性能提升，如生成對抗網絡(GAN)能夠通過生成器和鑒別器的對抗訓練，在生成圖像方面的能力超過其他方法;注意力機制中的ViT則將Transformer架構直接應用到一系列圖像塊上進行分類任務，減少大量所需的預訓練資源，即用于在圖像處理方面;在人工智能算法的不斷訓練和學習下，圖像識別誤差不斷縮小，結合機器視覺設備在工業制造中能夠發揮優異作用。

二是AI技術可以對不同工程問題和工程參數進行建模，利用所采集的高質量數據進行模型的機器學習，模型與機械設備和生產現狀深度綁定，以此為基礎開發智能系統，繼而產生即時可變的、可保持最優化的生產參數，最后交給基礎自動化執行、實現機械化-自動化-數字化-智能化的全面升級。

三是AI倒逼芯片算力持續提升，計算光學成為下一代機器視覺的突破口，依托算法的升級突破傳統光學成像器件，進一步縮小設備尺寸，挖掘多樣復雜的圖像信息，推動機器視覺技術在工業場景中的進一步普及。

數據顯示，中國機器視覺市場規模達到8.3億元，同比增長48.2%，其中智能相機、軟件、光源和板卡的增長幅度都達到了50%，工業相機和鏡頭也保持了40%以上的增幅。

2025年，人類將進入機器視覺超級視野’時代，我們將看見以前看不見的，機器視覺感知以前感知不到的。同時，隨著‘人機協創’，97%的企業將用智能來武裝。

預期未來幾年內，歐美日機器視覺技術仍將不斷有創新，國際機器視覺市場有望保持現有市場規模，并繼續增長。國內機器視覺與人工智能產業目前還處于成長期，從近幾年的情況來看，我國機器視覺產業已積累足夠技術、市場、行業經驗，已步入快速發展階段。

《中國機器視覺與人工智能市場全景調研及投資價值評估研究報告》由中研普華行業分析專家領銜撰寫，主要分析了行業的市場規模、發展現狀與投資前景，同時對機器視覺+AI行業的未來發展做出科學的趨勢預測和專業的行業數據分析，幫助客戶評估行業投資價值。

機器視覺與人工智能行業研究報告中的行業數據分析以權威的國家統計數據為基礎，采用宏觀和微觀相結合的分析方式，利用科學的統計分析方法，在描述行業概貌的同時，對機器視覺+AI行業行業進行細化分析，重點企業狀況等。報告中主要運用圖表及表格方式，直觀地闡明了機器視覺+AI行業的經濟類型構成、規模構成、經營效益比較、供需狀況等，是企業了解機器視覺+AI行業市場狀況必不可少的助手。

目前，機器視覺+AI行業在中國市場前景空間也非常巨大。想要了解更多行業詳細分析，請點擊查看中研研究院出版的《2023-2028年中國機器視覺行業市場前瞻與未來投資戰略分析報告》。

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