得益于AI和（hé）3D技（jì）术，工业视觉已具备（bèi）快速成（chéng）长（zhǎng）要素，2018年规模100亿+，预计（jì）将有更多工业场景被开拓。以下为华兴资本AI行研报告的具体内容（róng）。

写在前（qián）面：计算机视觉是一门研究“教”机器“看”的学科，让机（jī）器代（dài）替人（rén）眼（yǎn）来作各（gè）种（zhǒng）测量（liàng）和判断（duàn），包括定（dìng）位、识别、测（cè）量、检验等。除此之外，计算机视觉还可做图形处理，产生更适合人眼（yǎn）观察或传送给仪器检测的图（tú）像。

报告全文：

简（jiǎn）单（dān）来说，工业视觉（jiào）（机器视（shì）觉）就（jiù）是（shì）利用机器代（dài）替（tì）人眼来作各种测量和判断，比如定位（wèi）、识别、测量和检验等。

工业视觉系统的高速和稳定性是人（rén）所望尘莫及的。例如在高（gāo）流量（liàng）物流分发（fā）中心内扫描包裹，机器系统处理的效率要远超人工。

而对（duì）于像在（zài）“不接触物体的情（qíng）况下进行高精度（dù）测量”这种人（rén）无法完成的高难（nán）度工作中（zhōng），工（gōng）业（yè）视（shì）觉系统可以轻松解决（jué）。

1. 行业趋势：中国自动化潜（qián）力巨大

在（zài）工业视觉最大的（de）应（yīng）用行（háng）业消费电子和（hé）汽车制造（zào）中（zhōng），一条（tiáo）生产（chǎn）线需（xū）要的视觉（jiào）系统数量可（kě）能高达十几套（tào）。在这两个重点行（háng）业中，中国的工（gōng）业机器人密度对（duì）比美（měi）国、日本、韩国、德国等（děng）发达（dá）国家仍有较大差（chà）距。

2.经济效益：人力成本上涨，工业视觉效益凸显

一般来说，如果设（shè）备的（de）回本周期在12个月以内，对工厂有较高吸引力。以食品包（bāo）装（zhuāng）检（jiǎn）测（cè）为（wéi）例（lì），工（gōng）厂安装（zhuāng）工业视觉系统的（de）回本周期普遍（biàn）在（zài）2-8个月（yuè），具有明显的经济性。未来随着用（yòng）工（gōng）成本（běn）的（de）不断增加，以及（jí）工（gōng）业视觉零部件国产化使（shǐ）得（dé）设（shè）备价格的不（bú）断（duàn）降低，工（gōng）业视觉系（xì）统的（de）经济性将更加显著（zhe）。

3.劳动力需求：服务（wù）业吸引力渐增，工（gōng）业劳动力紧缺

2015年，美团（tuán）外卖骑（qí）手人数仅为1.5万人（rén），但到了2018年第四季度（dù），日均（jun1）活跃骑手（shǒu）人数已接（jiē）近60万人，而饿了（le）么旗下（xià）蜂鸟骑手（shǒu）的注册人数早（zǎo）已突破300万（wàn）人。

80、90后为（wéi）美（měi）团骑手（shǒu）群体的中坚力（lì）量，占（zhàn）比高达（dá）82%。值得注意的是，31%的骑手的上一份工（gōng）作是产业工人。而（ér）离开（kāi）的原因普遍是（shì）工（gōng）作时间不灵活、收（shōu）入低。而外卖骑手这（zhè）一岗位对他们（men）最大的吸引力就是多劳（láo）多得（一般6-8千），其次是工作时（shí）间自由。

4.底层技（jì）术推动（dòng）：人工智能掀起行业变（biàn）革旋风

首（shǒu）先，传统（tǒng）工业视觉在很多复（fù）杂的环境下无能为力（lì）。而人工智（zhì）能尤其是（shì）深度学（xué）习的出现（xiàn），在很多方面（如字符识别能力）给工业视（shì）觉系统带来（lái）了大（dà）幅（fú）度提升（shēng）。

其次，深度（dù）学习视觉系统则大大解放了程序员生产（chǎn）力。

一（yī）些（xiē）传统（tǒng）的工业视（shì）觉检测系统的编程难度超（chāo）乎想象。传（chuán）统的工业（yè）视（shì）觉系统依（yī）赖于rule-based algorithm，即由程（chéng）序员手动编写缺陷（xiàn）特征。当（dāng）缺陷数据库越（yuè）来越庞大时，算法将变（biàn）得高度复杂（zá）。

但在有“已知合（hé）格元件”图（tú）像集的情况下，深度学习视（shì）觉系统只需 10-30 分钟的（de）学习时间即可（kě）开工检测，无（wú）需任何特定的软件（jiàn）开发和缺陷数据库建立（lì）。

此外（wài），令（lìng）人振奋的是，人（rén）工智能引领的新技术不仅（jǐn）能解决工业视觉（jiào）已有应用行业未解决的（de）问题（tí），也为我们开拓了全新的应用领域。

未来，传统算法和AI将互相配合，使工业视觉系统达到更优（yōu）效果。

5. 3D工业视觉（jiào）技术（shù）进步：潜在应用增多

在2D的视觉系统中（zhōng），摄像头先拍到一个平面的（de）照（zhào）片，然后通过（guò）图像分析来识别物体平面上的特（tè）征。2D视（shì）觉不支持（chí）与形状相关的测量，如物体平面（miàn）度、表面角度、体积等，对被（bèi）测物体的移动十分敏感等（děng），测（cè）量精度也易受变量照明条件的影响。

3D视觉系（xì）统（tǒng）通常由多（duō）台不同（tóng）位（wèi）置（zhì）的（de）相机（jī）组成，可（kě）以测（cè）量与形状（zhuàng）相关的（de）特征，使（shǐ）用范围更广（例如工业机器人）。

目前，工业视觉行业在（zài）百亿规模，但未（wèi）来增长潜力巨大——眼下中国制造业（yè）从业（yè）人数为1亿人，按质检员工占比10%-20%、每位质（zhì）检员工年薪（xīn）4万（wàn）元、工业视觉在长远的未来（lái）能代（dài）替10%-20%的质检（jiǎn）人员计算，潜在的市场规（guī）模可能是千亿级别的（de）。

工业（yè）视觉产（chǎn）业链包括光源、镜头（tóu）、工业（yè）相机、图像采集卡、软件、设备制造商/代理商（shāng）/系统集（jí）成（chéng）商等（děng）。我（wǒ）们认为（wéi），其中软件算法和设备集成变（biàn）革机会最大，值得关注（zhù）。

不过（guò）需要注意的是，只能单纯提供（gòng）AI算（suàn）法软件（jiàn）并不能（néng）满（mǎn）足客户需（xū）求。因此，具（jù）有（yǒu）AI技术（shù）并能提供整套（tào）解（jiě）决方案的工业视觉企业（yè）将受到追（zhuī）捧，关键能力包括AI技术水平、行业理解、客户（hù）资源、提供整体解决方（fāng）案的能力（lì）。

软件算法

(1) 决定了系统最终（zhōng）价值，是（shì）整个系统中最重要的环节

软件算法是工（gōng）业视觉系统的“大脑（nǎo）”，决定了工业视觉的准确率和价值，是（shì）整个系统中最重要的环节，获利空间较大。过（guò）去由于（yú）盗版问题的存在（zài），因此国内厂（chǎng）商自行开发较少（目前版（bǎn）权（quán）保护有所（suǒ）好转）。国外MVTech开发的（de）Halcon和Cognex开（kāi）发的Vision Pro是当下最（zuì）常用（yòng）的视觉开发包。国（guó）内创科视觉（jiào）的CK Vision相对前面几个工具（jù）包来说价格优势比较明显（xiǎn），在（zài）国内用（yòng）量很（hěn）大。

(2)深度学习（xí）的出现给了AI创企进入（rù）行业（yè）的机会

工业（yè）视觉从当前（qián）的应用场景领域拓展到新的场景（jǐng）时需要克服2个“关卡”：技（jì）术关和经济性关。深度学习的出现使得技术（shù）关的通（tōng）过变（biàn）得更（gèng）加（jiā）容易。一方面，深度（dù）学习可以帮助视觉系统完成更加复杂的任务。另一方面（miàn），使用深度（dù）学（xué）习模型后（hòu），工作人（rén）员无需（xū）建立复杂的数（shù）据库和软件（jiàn）开发。

康耐视、MVTec打磨（mó）了几十年的rule-based软件无法（fǎ）实现AI-based工业视觉系统能实现的功（gōng）能。一些（xiē）AI初创企（qǐ）业如创（chuàng）新（xīn）奇智、阿丘科技、精锐视觉找准市场，发（fā）挥自（zì）己的技术（shù）特长获（huò）得了快速的（de）成长机会。

(3)头（tóu）部公司（sī）尾大（dà）不掉，是AI创企的机会

工业（yè）领域（yù）单纯提供AI算法（fǎ）并不（bú）能满足（zú）客户需求。例如OCR应用（yòng）如果不为用户提供定制化（huà）开发，深度学（xué）习算（suàn）法准确率只有80%-90%。在此基础上加上制定化（huà）软件开（kāi）发，识别率可以接近100%。康耐视虽然有AI软件平（píng）台，但是不为大（dà）陆客户（hù）提供定制化开发，为AI创企留足了机会。

整机/代理/系（xì）统（tǒng）集（jí）成商（shāng）

一（yī）般集成（chéng）商（shāng）会根据客户（hù）的（de）具（jù）体要求（qiú）选择（zé）最合适的机（jī）型和零部件，按（àn）实（shí）际（jì）需要解（jiě）决的问题进行软件二次开（kāi）发，最终为客户提供整套的解决方案。国内目前有（yǒu）集成业（yè）务的公司超过（guò）100家，其中上规（guī）模的公司并不多。

不过对于客（kè）户来说，整（zhěng）套（tào）解决方案并不等（děng）于单纯（chún）的软件平台。他们需要的（de）方案里还要解决（jué）如何打光（guāng）、如何提高成（chéng）像质量（liàng）、如何设计（jì）自动化结（jié）构（gòu）等项（xiàng）目落地的实际问题。软（ruǎn）件供应商（shāng）同（tóng）时需（xū）要（yào）有集成能力才能获得客户（hù）的（de）认可，并（bìng）将自己的（de）产品落（luò）地。同（tóng）理（lǐ），设备供应商也需要（yào）具备软件（jiàn）开发能力（例如集成商（shāng）天准科技（jì）目前大力开（kāi）发软件）。

1. 案例学习：康耐视（COGNEX）

美国（guó）康耐（nài）视成立于1981年，是为制造自动化领域提供视觉系（xì）统、视觉软件、视觉（jiào）传（chuán）感器和（hé）工业读码器的全球领先厂商，总部位于美（měi）国。康耐视（shì）自（zì）主掌握（wò）核心的图（tú）像处理软件以及传感器，主要产（chǎn）品线（xiàn）包括条（tiáo）码读取器、2D工业视觉（jiào）系统、3D工业视觉系统以及图像处（chù）理软件。

2018年，康耐（nài）视实现营收8.06亿美元，净利润2.19亿美元。2013-2018年的五年间，公（gōng）司收入年化符合增长（zhǎng）率21%，净利润复合增长（zhǎng）率为24%。

在生产过程中公司主要采用轻（qīng）资产（chǎn）模式（shì），虽（suī）然为客户提供交钥匙工程（chéng），但公司产品的大部分零部（bù）件的购买、组装以及初测都是交由第三（sān）方代工厂（多数位于印度（dù）尼西亚）完成，公司只负责对整个供应链体（tǐ）系进行管（guǎn）理（例如提供可选的零部（bù）件生产厂商名单）。在产品完成（chéng）初测后（hòu），会被拉（lā）回到公司位于（yú）马塞诸塞（sāi）州的工厂（供应美国国内）或位于爱尔兰的工厂（供应海外）安（ān）装软件及进行质量检测，最后发货。

在销售方面公司（sī）主要在大批（pī）量（重点做大客户（hù））、高标（biāo）准化（比（bǐ）如汽车）的行业（yè）进行重点布局，尽量避免做一些小的非标集成或（huò）应用。

公司形成了几个（gè）很（hěn）深的护城河：(1) 强大的软件算法实力 (公司的Vision Pro软件是行（háng）业最常（cháng）用的平台之一) ，能够支撑公司不断（duàn）推出适用于市场的先进产品（pǐn）、支（zhī）撑公司不断进入新的下游领（lǐng）域（yù） (例如之前提到（dào）的物流（liú）行业)；(2)完善的产品线（xiàn）；(3) 对行业技（jì）术的引领 (例如近年公司在（zài）深度学习（xí）和3D领（lǐng）域的不断研发和并购) 。

并购（gòu）是康耐视不断（duàn）做大并成为全（quán）球性（xìng）公司（sī）的重要（yào）手段，并购主要在四个（gè）方向（xiàng）：(1)扩大产品线（xiàn）；(2)获取（qǔ）最先（xiān）进的技术；(3)扩大客户群或进入（rù）新领（lǐng）域；(4)拓展经（jīng）销商网络（luò）。2015-2017年（nián），公司一共完成了（le）7项小并购，其中就包括2300万美元（yuán）收购深度学习公司VidiSystems并（bìng）推出相关系列产（chǎn）品。公（gōng）司目前仍（réng）旧处于0债务经营的状态。

2. 案例学习：基恩士（KEYENCE）

基恩（ēn）士是成立于日本大阪的宜家工业视觉厂（chǎng）商，是传感（gǎn）器和测量仪器的主（zhǔ）要供（gòng）应商。基恩士提供的产品（pǐn）包括（kuò）传感器、测量仪/测（cè）量（liàng）传（chuán）感器、测量系统（tǒng）、安全保护器、流量（liàng）/液（yè）位传感器/压力传感（gǎn）器/记录仪、静电消除器（qì）、视觉系统/图（tú）像传感器/条码读（dú）取、控制系统 (PLC、HMI、电机等) 、激光打标（biāo）机/激光雕刻机/喷码机/喷墨（mò）打标机、显微镜（jìng）/3D显微系（xì）统、手持终端。

2018 年，康耐视实现营（yíng）收49.5 亿美元，净利润 19.8 亿美元。2013-2018 年的五年（nián）间，公司收入（rù）年化符合增长率 17%，净利润复合增长率为 23%。