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深度學習技術

深度學習是機器學習最重要的分支，典型深度學習算法包括卷積神經網絡（CNN）、循環神經網絡（RNN）、生成對抗網絡（GANs）、深度強化學習（RL）等。深度學習利用人類知識和計算機算法共同構建整體架構，通過對數據進行清洗、標簽、歸一化、去噪、降維等預處理，配合計算機大規模運算能力，調節內部參數，對數據進行訓練，從而自動提取目標數據。深度學習具有學習能力強、覆蓋范圍廣、適應能力強、可移植性好等優勢。

3D視覺技術

3D視覺技術分為3D重構技術和3D數據分析算法兩部分，具體包括雙目視覺技術、結構光技術、TOF（飛行時間）相機技術、線激光掃描技術和光譜共聚焦技術。較之2D機器視覺技術，3D技術在x、y、z、旋轉、俯仰、橫擺等六個自由度上還原目標物體三維信息，為工業控制提供更精確靈活的特征分析與數據處理。

機器視覺市場藍海，智能制造加速

后疫情時代，全球數字化進程加速，工業智能化、數字化不斷轉型升級，機器視覺與工業應用緊密結合，在人工智能、物聯網、5G等新興技術的融合創新中，不斷深入應用落地。

機器視覺發展初期，市場主要集中在歐美和日本。近年來，亞太地區發展迅速，歐美市場份額穩中有降。從整體來看，歐美仍然是機器視覺最大的市場。據Markets and Markets數據顯示，2019年，歐洲成為全球機器視覺市場份額最大的地區，占比高達36．4％。

圖：2019年全球機器視覺行業區域分布

數據顯示，2019年全球機器視覺市場規模突破百億美元，高達102億美元。受疫情嚴重影響，2020年機器視覺產業受到沖擊，市場下行。拋開2020年疫情等不利因素影響，預計到2025年全球機器視覺市場規模將突破130億美元，2026年將接近140億美元。

圖：2016－2020年全球機器視覺市場規模

圖：2021－2026年全球機器視覺市場規模預測

機器視覺市場發展前景廣闊，產業鏈上中下游都蘊藏著巨大的發展潛力。上游包括光源、工業鏡頭、工業相機、圖像采集卡等核心零部件，以及圖像處理和算法平臺等軟件；中游分為裝備制造商和系統集成商，涵蓋引導、測量、檢測、識別等儀器裝備；下游應用包括消費電子、工業、半導體、汽車制造、食品包裝、醫療設備等領域。

圖：工業機器視覺產業鏈（圖源：賽迪顧問）

國產化熱潮，機器視覺迎來發展良機

與全球機器視覺相比，中國機器視覺的發展晚了將近五十年。1999年，中國開始發展機器視覺產業，直到2004年，國內機器視覺才邁入產業發展初期。機器視覺產業鏈上下游高端市場均被歐美國際巨頭占據，其中，康耐視和基恩士壟斷了全球近50％的市場份額。近年，國家政策全面支持下，中國的機器視覺產業迎來發展的良機。

據中國機器視覺產業聯盟統計數據表明，2019年中國機器視覺銷售額高達103億元，增速超20％。根據前瞻產業研究院整理數據顯示，預計到2026年我國機器視覺市場規模將突破300億元。

圖：2015－2019年中國機器視覺行業銷售額

圖：2020－2026中國機器視覺市場規模預測

鑒于機器視覺上游的中高端市場被歐美及日本品牌占據，國產廠商積極尋求中低端市場突破口，逐漸從光源組件向鏡頭、相機領域滲透。在人工智能、物聯網、5G的推動下，國內機器視覺廠商深入拓展細分領域，加強自身行業競爭力，不斷擴大市場占有率，共同推進機器視覺國產化替代進程。