随着不同视觉系统和机器人控制器的涌现，使得通信变得更容易集成。机器人与视觉系统之间的集成越紧密，设计师们就越易于将三项相关的坐标系统(机器人、视觉和现实世界)联系起来。

　　撇开机器视觉在其他自动化领域的应用不谈，单就机器人视觉系统来说，机器视觉技术的应用就有非常广阔的空间，这主要得益于我国机器人产业规划发展。

　　机器视觉将来被广泛应用于工业机器人领域，主要具有四个功能：

　　1、引导和定位，视觉定位要求机器视觉系统能够快速准确的找到被测零件并确认其位置，上下料使用机器视觉来定位，引导机械手臂准确抓取。在半导体封装领域，设备需要根据机器视觉取得的芯片位置信息调整拾取头，准确拾取芯片并进行绑定，这就是视觉定位在机器视觉工业领域最基本的应用。

　　2、外观检测：检测生产线上产品有无质量问题，该环节也是取代人工最多的环节。说机器视觉涉及到的医药领域，其主要检测包括尺寸检测、瓶身外观缺陷检测、瓶肩部缺陷检测、瓶口检测等。

　　3、高精度检测：有些产品的精密度较高，达到0.01~0.02m甚至到u级，人眼无法检测必须使用机器完成。

　　4、识别，就是利用机器视觉对图像进行处理、分析和理解，以识别各种不同模式的目标和对象。可以达到数据的追溯和采集，在汽车零部件、食品、药品等应用较多。

　　为了使机器人能够胜任更复杂的工作，机器人不但要有更好的控制系统，还需要更多地感知环境的变化。机器人视觉以其信息量大、信息完整成为最重要的机器人感知功能。尤其擅长3D视觉引导，使其成为业界最先进的视觉引导产品，能够覆盖更广泛的机器人应用。

　　那么，机器视觉和机器人当前的发展方向在哪呢?

　　一、机器视觉软件中，出现了大量的易用性强，且完全汉化的软件平台。

　　二、基于视觉传感器或者说视觉镜头的视觉光源产品，无须另配电源。

　　三、3D视觉检测与机器人3D视觉引导系统被重点推荐。

　　四、提及机器人系统ROS的开源问题。

　　五、机器人集成应用中的定位和自主导航问题。

　　六、工业停机和事故可能给企业带来的损失。

　　可见，机器视觉与机器人的融合主要解决的是定位问题，高度开源、高可靠性、高易用性已经成为相关自动化产品的基本要求。综合来看，相关趋势包括视觉产品本身的微型化和高度集成化，3D视觉的发展，机器人自主导航的实现，以及与大数据和智能控制系统的融合。未来可期!

在刚刚落幕的北京世界机器人大会上，机器人视觉系统方案解决商舜宇智能光学带来了他们的最新产品和技术，同心智造网2018.com在现场有幸采访到了舜宇智能光学市场总监Luke Zhou，就机器人视觉行业的诸多问题进行了深入交流。

舜宇智能光学市场总监Luke Zhou

据介绍，舜宇智能光学脱胎于光学龙头企业舜宇集团，深耕机器人视觉系统解决方案多年，主营“识别、定位”两大类机器人视觉产品，拥有VSLAM、线性TOF传感技术等视觉建图导航方案，以及融合双目、结构光、广角TOF、RGBD等传感技术的视觉识别避障方案，涵盖了扫地机器人、服务机器人、工业机器人等市场，并与国内外多家知名企业紧密合作。

舜宇智能光学展台

机器人发展需要解决视觉交互的痛点

对于服务机器人，能否做好交互也是至关重要的，其中视觉交互就是重要的部分，舜宇智能光学市场总监Luke Zhou表示，与机器人的交互是一定要有视觉的，不然交互就不完整，现在语音交互有了，但视觉角度的交互还是少了一些，这是服务机器人的一大痛点。

舜宇智能光学专注机器人视觉，机器人视觉是让机器人具有视觉感知功能的系统，涉及相机硬件、软件、算法的结合，使机器人可以处理来自现实世界的视觉数据，就是要为机器人提供智慧的眼睛，帮助机器人实现更自然的人机交互与人机共融，以便进一步服务人类的生产和生活。

为什么舜宇智能光学在机器人视觉上如此有信心，Luke Zhou对此给出了两个方面的回答：

一方面，舜宇智能光学隶属于舜宇集团，而舜宇集团深耕光学技术已经超过37年，使得舜宇智能光学在光学图像方面有着与生俱来的基因，基于深刻的行业应用需求理解，在扫地机器人市场视觉模组/模块业务市场占有率高达60%。

另一方面，舜宇智能光学依托强大的生产制造能力，并且从最底层的光学设计，到软件算法，进行全方位核心技术布局与产品布局，让舜宇智能光学相较竞争对手而言，拥有强大的差异化竞争力。

机器人视觉应用的难点在于场景的多样化

机器人视觉想要发展，需要解决不同场景的匹配问题。舜宇智能光学市场总监LukeZhou指出，现在的机器人视觉场景很复杂，就如相对成熟的扫地机器人市场，不同品牌之间，他们所提的要求也都是有差异的，这让情况变得相对困难。

现在的机器人视觉还做不到标准化，虽然在最底层的通用技术方面是相通的，但是稍微再往前走一步，比如在技术应用上，不同的场景、不同的客户之间都有不小的差距，这限制了机器人视觉应用领域的拓展。

人类的大脑拥有巨大的算力，仅仅依靠视觉，就能掌握周围大部分的情况，但机器人不行，即使是看似简单的家庭场景，在机器人眼中也是非常复杂的，所以机器人需要安装许多不同的传感器，来尽可能详细的收集周围的信息，以提高决策的正确率。

机器人视觉系统对算力的消耗较大，包括辨别色彩、定位距离、明确形状等等，如何降低机器人视觉对算力的消耗，让三维视觉技术可以应用到更多场景中，是舜宇智能光学一直努力研发的方向。

如今为了应对机器人视觉应用中的复杂场景，舜宇智能光学为客户提供了全套的机器人视觉解决方案，如服务机器人，客户只需要考虑如何使用机器人做好服务，舜宇智能光学会把视觉端的东西全部做完，舜宇智能光学市场总监LukeZhou表示，客户就去做他擅长的部分，其他的事情我们会做完，就不用客户操心了。

机器人视觉让机器人像人一样看世界

机器人视觉的潜力是毋庸置疑的，其就相当于机器人的眼睛，不论是物体或条码辨识、产品检测、外观尺寸测量、机械手臂或传动设备定位等都离不开机器人视觉技术，所以想让机器人得到更大的发展，机器人视觉技术就不可或缺。

但由于我国机器人视觉技术起步较晚，发展时间不过十年左右，让许多人还不太了解机器人视觉技术，并不太敢尝试，导致市场发展不算理想，舜宇智能光学一直努力让市场了解机器人视觉技术，这也是其来到世界机器人大会的原因。

舜宇智能光学市场总监LukeZhou表示，我们并不是要向客户宣传，机器人视觉技术能带来什么东西，而是直接告诉客户，机器人视觉已经可以这么用了，可以解决什么问题了，明明白白的让客户知道机器人视觉技术非常值得。

对于机器人视觉技术的未来，LukeZhou表示，未来机器人肯定会朝着拟人的方向发展，机器人视觉技术应用会越来越广泛，而舜宇智能光学要解决的就是机器人的“眼睛”问题，要让机器人像人一样去看待世界。

在刚刚落幕的北京世界机器人大会上，机器人视觉系统方案解决商舜宇智能光学带来了他们的最新产品和技术，Ofweek2018.com在现场有幸采访到了舜宇智能光学市场总监Luke Zhou，就机器人视觉行业的诸多问题进行了深入交流。

舜宇智能光学市场总监Luke Zhou

据介绍，舜宇智能光学脱胎于光学龙头企业舜宇集团，深耕机器人视觉系统解决方案多年，主营“识别、定位”两大类机器人视觉产品，拥有VSLAM、线性TOF传感技术等视觉建图导航方案，以及融合双目、结构光、广角TOF、RGBD等传感技术的视觉识别避障方案，涵盖了扫地机器人、服务机器人、工业机器人等市场，并与国内外多家知名企业紧密合作。

舜宇智能光学展台

机器人发展需要解决视觉交互的痛点

对于服务机器人，能否做好交互也是至关重要的，其中视觉交互就是重要的部分，舜宇智能光学市场总监Luke Zhou表示，与机器人的交互是一定要有视觉的，不然交互就不完整，现在语音交互有了，但视觉角度的交互还是少了一些，这是服务机器人的一大痛点。

舜宇智能光学专注机器人视觉，机器人视觉是让机器人具有视觉感知功能的系统，涉及相机硬件、软件、算法的结合，使机器人可以处理来自现实世界的视觉数据，就是要为机器人提供智慧的眼睛，帮助机器人实现更自然的人机交互与人机共融，以便进一步服务人类的生产和生活。

为什么舜宇智能光学在机器人视觉上如此有信心，Luke Zhou对此给出了两个方面的回答：

一方面，舜宇智能光学隶属于舜宇集团，而舜宇集团深耕光学技术已经超过37年，使得舜宇智能光学在光学图像方面有着与生俱来的基因，基于深刻的行业应用需求理解，在扫地机器人市场视觉模组/模块业务市场占有率高达60%。

另一方面，舜宇智能光学依托强大的生产制造能力，并且从最底层的光学设计，到软件算法，进行全方位核心技术布局与产品布局，让舜宇智能光学相较竞争对手而言，拥有强大的差异化竞争力。

机器人视觉应用的难点在于场景的多样化

机器人视觉想要发展，需要解决不同场景的匹配问题。舜宇智能光学市场总监LukeZhou指出，现在的机器人视觉场景很复杂，就如相对成熟的扫地机器人市场，不同品牌之间，他们所提的要求也都是有差异的，这让情况变得相对困难。

现在的机器人视觉还做不到标准化，虽然在最底层的通用技术方面是相通的，但是稍微再往前走一步，比如在技术应用上，不同的场景、不同的客户之间都有不小的差距，这限制了机器人视觉应用领域的拓展。

人类的大脑拥有巨大的算力，仅仅依靠视觉，就能掌握周围大部分的情况，但机器人不行，即使是看似简单的家庭场景，在机器人眼中也是非常复杂的，所以机器人需要安装许多不同的传感器，来尽可能详细的收集周围的信息，以提高决策的正确率。

机器人视觉系统对算力的消耗较大，包括辨别色彩、定位距离、明确形状等等，如何降低机器人视觉对算力的消耗，让三维视觉技术可以应用到更多场景中，是舜宇智能光学一直努力研发的方向。

如今为了应对机器人视觉应用中的复杂场景，舜宇智能光学为客户提供了全套的机器人视觉解决方案，如服务机器人，客户只需要考虑如何使用机器人做好服务，舜宇智能光学会把视觉端的东西全部做完，舜宇智能光学市场总监LukeZhou表示，客户就去做他擅长的部分，其他的事情我们会做完，就不用客户操心了。

机器人视觉让机器人像人一样看世界

机器人视觉的潜力是毋庸置疑的，其就相当于机器人的眼睛，不论是物体或条码辨识、产品检测、外观尺寸测量、机械手臂或传动设备定位等都离不开机器人视觉技术，所以想让机器人得到更大的发展，机器人视觉技术就不可或缺。

但由于我国机器人视觉技术起步较晚，发展时间不过十年左右，让许多人还不太了解机器人视觉技术，并不太敢尝试，导致市场发展不算理想，舜宇智能光学一直努力让市场了解机器人视觉技术，这也是其来到世界机器人大会的原因。

舜宇智能光学市场总监LukeZhou表示，我们并不是要向客户宣传，机器人视觉技术能带来什么东西，而是直接告诉客户，机器人视觉已经可以这么用了，可以解决什么问题了，明明白白的让客户知道机器人视觉技术非常值得。

对于机器人视觉技术的未来，LukeZhou表示，未来机器人肯定会朝着拟人的方向发展，机器人视觉技术应用会越来越广泛，而舜宇智能光学要解决的就是机器人的“眼睛”问题，要让机器人像人一样去看待世界。

据赛那德创始人、CEO李华介绍，本轮融资将用于打造强健的研发和供应链体系，支持新产品按计划在客户端落地验证。

此外，李华还表示：“我们在物流行业找到了机器视觉合适的应用场景。优先切入机器代人痛点明显、客户算得过账、可复制量产的行业。不盲目开发产品，形成产品梯队，成熟一个量产一个是我们的发展策略。”

招商局创投董事总经理李忠桦表示：“物流和工业领域的自动化创新，除了技术能力还需要产业磨合，赛那德已经抢占多个大B灯塔型客户，积累了丰富的落地经验和实践案例，正在从单一爆款产品进入产品梯队的飞轮。未来招商局创投将协同招商局集团物流及金融资源，为赛那德的后续发展提供场景、资金上的支持。”

招商租赁总经理助理闫昊表示：“中国已成为全球最大的物流市场，会培育出有国际竞争力的一流快递企业，随之也必将会产生一流的物流科技供应商。赛那德起步比较早，也比较快，已取得一定成绩。我们看好赛那德未来的成长性，可运用‘投租联动’支持赛那德展业。”

赛那德创立于2012年，是一家以机器视觉为技术核心、软硬件能力兼备的科技型企业。以机器视觉和人工智能为技术核心，深耕物流智能分拣应用场景，是国内领先的智能物流分拣标准设备提供商。

目前，赛那德具备独立完整、快速高效的软件开发能力，以自主研发机器视觉深度学习算法为依托、机器运动控制为核心，实现图像处理算法、人工智能、模式识别、视频分析算法等功能；ARM／FPGA／DSP的嵌入式软硬件开发、工业机器视觉定位、视觉检测、多传感器信息融合等技术，助力物流企业实现降本增效。

中国的快递效率和低价享誉全球，核心能力就在中转中心仓库的效率。赛那德的第一款产品DWS可以被看做是中转中心的“眼睛”。中转中心的工作流程可以简单理解为“卸货－分拣－发车”，前端和后端是眼睛，中间是交叉带、摆轮等组成的复杂的分拣系统。

以卸货场景为例，传统模式下，工人从货车上取下小包，使用PDA扫码枪扫描条码，使用皮带秤称重，再放到传送带上，根据工人的主观感受，偶尔对抛货或重货额外用尺子测量体积，作业效率600件／小时。

使用DWS产品后，当货物在传送带上以5000件／小时高速穿过龙门架时，就可同时完成三维精确体积测量、精确重量测量、六面扫码工作。这不仅提高了工作效率和精确度，也避免了过去体积测量缺失的问题。

“原先DWS产品使用海外的相机，单台售价40－60万，应用并不广泛。快递公司觉得太贵，依然以人工作业为主。而使用纯国产相机方案，未来有望把售价降低到10万以下。”李华认为，只要降低成本，DWS市场空间巨大。

通过自研算法提高效率和稳定性，降低相机数量和要求，并进一步压低成本，赛那德的产品逐步开始获得市场认可。在物流行业，赛那德已成为京东、菜鸟、通达系等头部企业的供应商；在电商行业，赛那德获得唯品会、百草味等诸多电商企业的认可。

同时，赛那德的产品已开始远销美国、加拿大、西班牙、智利、新加坡等国家，并在泰国、越南、马来西亚等国家设立了代理商。

此后，以DWS为入口切入标杆客户后，赛那德结合客户需求，陆续推出了单件分离、蜘蛛手、拆箱机器人等产品，其中部分产品即将进入量产阶段。

本文来源于亿欧，原创文章，作者：石伟。转载或合作请点击转载说明，违规转载法律必究。        

本文核心数据：机器视觉产品布局、机器视觉业务收入、研发费用规模及占比

1、发展历程对比：日本Keyence起步早

基恩士Keyence是日本机器视觉龙头企业，而天准科技是中国机器视觉龙头企业。

基恩士Keyence成立于1974年，2016年就已经在全球46个国家／地区的220个基地开展了业务。随着工业自动化方面的迅速发展，Keyence作为传感器和测量仪器的主要供应商，在不断开发制造更新、更可靠的产品，以满足各制造行业的需求。

相较于基恩士Keyence，天准科技起步较晚。天准科技成立于2005年，并于2019年在科创板正式挂牌上市。天准科技专注服务于工业领域客户，经过十余年的积累，现已成为中国工业视觉设备领域龙头，产品技术指标达到海外水平。

2、布局对比：Keyence产品布局更全面且海外市场拓展力度更大

——机器视觉产品布局：Keyence产品布局全产业链

在机器视觉产品布局上，日本Keyence目前已经具备提供解决方案和配套光源、镜头、相机等软硬件的产业链优势，整套系统拥有高稳定性和可靠性。

天准科技的主要产品为工业视觉装备，对于机器视觉镜头、机器视觉相机、激光传感器等核心组件中的部分有特殊设计需求的产品，公司通过提供设计参数委托供应商定制生产提供。相较而言，Keyence的产品与客户需求的适应度更好，产业链布局更加全面。

——销售网络布局：Keyence的海外市场拓展力度更大

在销售网络布局上，Keyence的业务已经遍布全球，2021财年Keyence在日本本土的营收占比不到45％，Keyence早在1985年便布局美国市场，并于2001年开始布局中国市场，中国和美国均为Keyence的重点销售网络，营收占比分别达到16％和14％。而天准科技的销售网络中，中国本土占比在55％以上，海外地区的营收占比约44％，相较于Keyence，天准科技的机器视觉业务海外市场拓展力度较小。

注：日本Keyence财年时间为上一年3月21日至该年3月20日，即2021财年为2020年3月21日至2021年3月20日。

3、商业模式对比：Keyence的直销模式产生更高额的利润

在商业模式上，Keyence坚持采用直销模式进行销售，通过与客户建立双向信息流而更好的了解客户潜在需求，建立产品优势；与此同时，“直销＋外包生产”的减少固定资产投资和对经销商的让利，产生高额利润。而天准科技以直销为主、经销为辅，回报相对较低，对于客户需求的了解程度相对较低。

4、研发投入对比：Keyence研发费用规模大，但天准科技研发投入占比高

机器视觉作为人工智能的一个重要分支，技术研发投入对于机器视觉企业发展至关重要。从研发投入情况来看，日本Keyence的研发费用规模大，为天准科技的6－10倍；但天准科技研发投入占营业收入比重更大，且在不断加大研发投入。天准科技对技术研发的重视有利于提升其在机器视觉行业的竞争力，也将不断缩小其与Keyence之间的差距。

注：1）汇率按1JPY＝0．06CNY进行换算；2）日本Keyence财年时间为上一年3月21日至该年3月20日，即2021财年为2020年3月21日至2021年3月20日。

注： 日本Keyence财年时间为上一年3月21日至该年3月20日，即2021财年为2020年3月21日至2021年3月20日。

5、业绩对比：天准科技逐渐拉近营收差距，但盈利水平仍与Keyence存较大距离

——机器视觉业务营收：Keyence是天准科技的30倍以上，但天准科技逐渐拉近差距

在营收方面，2021财年，Keyence的机器视觉业务营收大致为48．43万亿日元，合计290．59亿元，同比下降2．48％；2020年，天准科技机器视觉业务营收为9．64亿元，同比增长78．17％。从营收规模来看，Keyence的机器视觉业务营收规模达到天准科技机器视觉营收的30倍以上。但从营收增长趋势来看，天准科技营收正快速增长，而Keyence呈现下降趋势，天准科技逐渐拉近与Keyence之间的差距。

注：1）汇率按1JPY＝0．06CNY进行换算；2）日本Keyence财年时间为上一年3月21日至该年3月20日，即2021财年为2020年3月21日至2021年3月20日；3）日本Keyence年报表示单项业务占比在90％以上，故未对于各项业务营收进行详细披露，该图表数据由总营收的90％测算得到。

——机器视觉业务毛利率：Keyence盈利水平远高于天准科技

从机器视觉业务的毛利率情况来看，2018－2021财年，Keyence的毛利率在80％附近上下波动；2017－2020年，天准科技毛利率在40％－50％间波动下降，且始终低于Keyence的毛利率水平。Keyence作为国际机器视觉巨头之一，其机器视觉业务盈利水平远高于天准科技。

注：日本KEYENCE财年时间为上一年3月21日至该年3月20日，即2021财年为2020年3月21日至2021年3月20日。

6、市占率对比：Keyence全球市占率高，天准科技中国市占率仍较低

在市占率方面，基恩士产业链优势明显，客户资源丰富。为世界范围内约110个国家或地区的30余万家客户提供服务，在46个国家和地区共设立了230多个办事处。机器视觉行业的国际市场长期由少数国际知名厂商所掌握，其中日本Keyence和美国Cognex两大巨头的市场份额就占据了全球市场份额的一半左右，日本Keyence的全球市占率非常高。而天准科技虽然为中国机器视觉企业龙头，但在中国机器视觉市场的占有率仅12％左右，同时天准科技在全球市场的市占率仍有待挖掘。

7、日本Keyence V．S． 中国天准科技对比总结

整体来看，日本Keyence 较中国天准科技处于绝对领先地位，天准科技在机器视觉市场仍有待挖掘。

以上数据参考前瞻产业研究院《中国机器视觉产业发展前景与投资预测分析报告》，同时前瞻产业研究院还提供产业大数据、产业研究、产业链咨询、产业图谱、产业规划、园区规划、产业招商引资、IPO募投可研、招股说明书撰写等解决方案。

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来源：前瞻产业研究院

本文核心数据：技术来源国、专利申请人排名、专利申请新进入者、市场最高专利价值

全文统计口径说明：1）搜索关键词：机器视觉及与之相近似或相关关键词；2）搜索范围：标题、摘要和权利说明；3）筛选条件：简单同族申请去重、法律状态为实质审查、授权、PCT国际公布、PCT进入指定国（指定期），简单同族申请去重是按照受理局进行统计。4）统计截止日期：2021年8月20日。5）若有特殊统计口径会在图表下方备注。

1、全球机器视觉技术区域竞争格局

（1）技术来源国分布：中国占比最高

目前，全球机器视觉第一大技术来源国为中国，中国机器视觉专利申请量占全球机器视觉专利总申请量的78．70％；其次是美国，美国机器视觉专利申请量占全球机器视觉专利总申请量的14．20％。日本和韩国排名第三和第四，机器视觉专利申请量占比分别为1．05％和1．02％。

统计说明：①按每件申请显示一个公开文本的去重规则进行统计，并选择公开日最新的文本计算。②按照专利优先权国家进行统计，若无优先权，则按照受理局国家计算。如果有多个优先权国家，则按照最早优先权国家计算。

（2）专利申请趋势：2020年中国反超美国，日韩“你追我赶”

从趋势上看，2010－2012年，中、美两国的机器视觉专利申请量差距不多，但是在2015年后，中国机器视觉技术开始进入高速发展阶段，一骑绝尘，远超其他国家。2020年，中国机器视觉专利申请量3124项；美国机器视觉专利申请量排名第二，  为173项。

日本和韩国机器视觉专利申请量呈现胶着态势，两国每年度专利申请量差距不大。2020年，日本机器视觉专利申请量为5项，韩国机器视觉专利申请量为15项。

统计说明：①按每件申请显示一个公开文本的去重规则进行统计，并选择公开日最新的文本计算。②按照专利优先权国家进行统计，若无优先权，则按照受理局国家计算。如果有多个优先权国家，则按照最早优先权国家计算。

（3）中国区域专利申请分布：广东自2012年后一直位居榜首

中国方面，广东为中国当前申请机器视觉专利数量最多的省份，累计当前机器视觉专利申请数量高达2429项。江苏当前申请机器视觉专利数量超过2000项。中国当前申请省（市、自治区）机器视觉专利数量排名前十的省份还有北京、浙江、上海、湖北、山东、四川和安徽。

统计口径说明：按照专利申请人提交的地址统计。

趋势方面，2012－2019年期间，广东机器视觉专利申请量不断增长，持续8年位居榜首。在这期间，江苏省机器视觉专利申请量也不断增长，2020年江苏省机器视觉专利申请量首次超过了广东省，机器视觉专利申请量达到615项，排名第一。

北京、浙江、上海在2010－2020年的机器视觉专利申请量差距不大。

统计口径说明：按照专利申请人提交的地址统计。

2、全球机器视觉技术申请人竞争格局

（1）专利申请人集中度：市场集中度不高，CR10波动下降

2010－2020年，全球机器视觉专利申请人CR10整体呈现下降趋势，由2010年的21．19％波动下降至2020年的4．86％。2021年，全球机器视觉专利申请人CR10集中度有所回升。总的来看，全球机器视觉专利申请人集中度不高。

统计口径说明：市场集中度——CR10为申请总量排名前10位的申请人的专利申请量占该领域专利申请总量的比例（其中，有联合申请时，专利数量不会被去重计算）。

（2）TOP10专利申请人

——总量及趋势：华南理工大学夺得桂冠，一骑绝尘

全球机器视觉行业专利申请数量TOP10申请人分别是华南理工大学、浙江大学、广东工业大学、大连理工大学、广东奥普特科技股份有限公司、华中科技大学、浙江工业大学、南京航空航天大学、北京航空航天大学和康耐视公司。

其中，华南理工大学机器视觉专利申请数量最多，为198项。浙江大学排名第二，其机器视觉专利申请数量为117项。

注：未剔除联合申请数量。

趋势方面，2010－2015年，全球前十大机器视觉专利申请人申请的机器视觉专利数差距不大，直到2016年，华南理工大学开始出类拔萃，2018－2020年华南理工大学机器视觉专利申请量分别为58、38和23项，排名第一。

——专利技术分布：G06T7细分领域布局较多

目前，全球机器视觉行业专利申请数量TOP10申请人技术主要布局在G06T7细分领域，其中全球机器视觉专利申请量第一的华南理工大学在该细分领域专利申请量达到42项。

（3）专利申请新进入者：四大新进入者

全球新进入者有10位，分别是先进光电科技股份有限公司、哈尔滨理工大学、安徽理工大学、西北农林科技大学、东华大学、武汉科技大学、佛山学技术学院、江苏理工学院、四川大学和南京工程学院，并且先进光电科技股份有限公司、哈尔滨理工大学、安徽理工大学申请机器视觉专利较为活跃。

新进入者定义：仅在过去5年内才提交专利申请的申请人。

更多行业相关数据请参考前瞻产业研究院《中国机器视觉产业发展前景与投资预测分析报告》，同时前瞻产业研究院还提供产业大数据、产业研究、产业链咨询、产业图谱、产业规划、园区规划、产业招商引资、IPO募投可研、招股说明书撰写等解决方案。

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来源：前瞻产业研究院

本文核心数据：机器视觉市场规模、机器视觉市场竞争格局、机器视觉市场规模预测

1、机器视觉行业概况

——机器视觉行业定义

机器视觉就是用机器来代替人眼做测量和判断的系统，它通过光学装置和非接触传感器自动获取目标对象的图像，并由图像处理设备根据所得图像的像素分布、亮度和颜色等信息进行各种运算处理和判别分析，以提取所需的特征信息或根据判别分析结果对某些现场设备进行运动控制。

相比人类视觉，机器视觉在精确性、速度性、适应性、客观性、重复性、可靠性、效率性、信息集成方面优势明显。从具体参数看，机器检测比人工视觉检测优势明显：机器视觉检测比人工视觉检测效率高、速度快、精度高、可靠性好，同时，工作时间更长、信息方便集成、适应恶劣环境。因此，在某些方面机器视觉能够代替人眼，更好的进行工作。同时，随着深度学习、3D视觉技术、高精度成像技术和机器视觉互联互通技术的持续发展，机器视觉的性能优势将进一步加大。

——机器视觉产业链剖析

机器视觉产业链的上游为光学设备等硬件和图像处理软件是机器视觉产业的基础；中游制造是机器视觉产业链的核心，分为设备制造环节和系统集成环节；下游应用领域主要为包装、人工智能、交通、医药、半导体、金属加工等行业。

机器视觉产业链上游为硬件造和软件，目前我国在镜头、工业相机等硬件和图像处理、算法等方面已经成熟，但目前国内仍缺少拥有完整产业链的机器视觉企业，这也导致了部分下游行业会选择拥有软硬件全套方案的外企康耐视和基恩士。

2、机器视觉行业发展历程：行业处在高速发展阶段

在中国，机器视觉应用起源于20世纪80年代的技术引进。中国机器视觉在中国起步较晚，真正在工业领域的广泛应用还不到十年的时间，远远落后于中国工业自动化市场的发展速度和规模。

从2004年开始，本土机器视觉企业开始起步探索由更多自主核心技术承载的机器视觉软硬件器件的研发，多个应用领域取得了关键性的突破。国内厂商陆续推出的全系列模拟接口和USB2．0的相机和采集卡，以及PCB检测设备、SMT检测设备、LCD前道检测设备等，逐渐开始占据入门级市场。随后众多机器视觉核心器件研发厂商不断涌现，一大批真正的系统级工程师被不断培养出来，推动了国内机器视觉行业的高速、高质量发展。

3、机器视觉行业政策背景：智能化和自动化促进政策支持机器视觉技术发展

中国对机器视觉行业的支持政策主要集中在人工智能、智能制造、高端装备制造及工业机器人等领域。自2012年以来，中国政府持续颁布支持政策以推动制造业向智能化、自动化方向发展，为机器视觉行业营造了良好的政策环境，不断引导和支持机器视觉技术的健康发展。

4、机器视觉行业发展现状

——机器视觉行业市场规模持续增长

根据GGII数据显示，2019年中国机器视觉市场规模65．50亿元（该数据未包含计算机视觉市场规模），同比增长21．77％，2014－2019年复合增长率为28．36％。结合2020年新冠疫情背景下的经济环境，前瞻预计2020年行业增长率不会超过20％，2020年中国机器视觉行业市场规模约79亿元。

——机器视觉行业上市企业业务经营效益良好

本文选取了6个机器视觉行业相关的代表公司（天准科技、美亚光电、精测电子、赛腾股份、矩子科技、劲拓股份）来进行经营效益分析，仅供参考。

2017－2019年，部分上市企业机器视觉业务的平均营业收入持续增长，2018年营业收入达到6．8亿元，同比增长32．84％；2019年由于贸易战、市场环境等多方面因素的影响，部分企业的机器视觉业务平均营业收入为8．58亿元，增速降至26．13％。

2020年，机器视觉业务平均营业收入为10．24亿元，较2019年增长19．34％。长远来看，机器视觉行业上市企业的机器视觉业务营收整体的发展仍是向上的态势。

2020年，部分上市企业的机器视觉业务平均净利润为1．63亿元，毛利率为44．61％，在疫情的影响下，机器视觉行业的上市企业营业成本上升，导致毛利率有所下降，但机器视觉业务整体毛利率水平较高，说明机器视觉行业上市企业的机器视觉业务具有良好的持续发展能力。

——机器视觉行业下游应用日趋广泛

近年来，机器视觉技术在工业领域的应用日趋广泛，随着国内机器视觉技术与产品在实践中不断完善，当前，机器视觉已渗入到电子、汽车、电池、半导体、包装、食品／药品等众多行业。其中，电子领域（特别是消费电子）是第一大应用市场，占比约达25％：其次是平板显示，占比为12．15％，与前几年多集中在电子、消费电子、平板显示的情况相比，机器视觉的应用领域明显拓展。

5、机器视觉行业竞争格局

——区域竞争：沿海地区行业竞争较为激烈

从机器视觉企业的区域分布情况来看，截至2021年8月，广东省、江苏省、山东省、浙江省和上海市的机器视觉企业数量合计占全国总数的62．32％，说明我国机器视觉企业的分布是较为集中的，行业发展在沿海地区较为密集。

——企业竞争：天准科技和矩子科技展现出较强竞争力

机器视觉行业依据企业的注册资本划分，可分为3个竞争梯队。其中，注册资本大于3亿元的企业有先导智能和亚美光电；注册资本在1－3亿元之间的企业有：精测电子、劲拓股份、天准科技、赛腾股份和矩子科技；其余企业的注册资本在1亿元以下。

从市场份额来看，根据企业机器视觉业务营收在机器视觉行业市场规模中的占比进行测算，2020年，在中国本土企业中，天准科技的市场份额较高，达到了12．2％，为当之无愧的工业视觉设备领域龙头；矩子科技和劲拓股份的机器视觉业务市场份额分别为2．6％和1％。

注：其他上市企业的机器视觉业务营收占比数据披露不够清晰，故未进行单独测算。上表中市场份额数据根据企业机器视觉业务营收占市场规模比例测算得到，仅供参考。

从产品应用领域来看，天准科技、矩子科技、先导智能、劲拓股份等企业的产品应用范围广泛；而精测电子、赛腾股份的产品应用主要集中在消费电子领域。从销售布局来看，国内多数厂商在境内、境外均有布局，产品销售范围较广。

从企业机器视觉业务的竞争力来看，目前天准科技在行业的市场份额较大，其机器视觉业务占比达100％，专注于机器视觉设备研发，竞争力较强。此外，矩子科技的机器视觉业务竞争力也相对较强，其3D  AOI设备的技术性能及指标已达到国际先进水平，基本实现进口替代。

6、机器视觉行业发展前景及趋势分析

——百亿元机器视觉市场有待挖掘

在政策支持和下游应用拓展的共同促进下，中国机器视觉行业发展前景广阔。根据GGII预测，到2023年中国机器视觉市场规模将达到156亿元，2020－2023年复合增长率达到25．46％左右。前瞻结合中国机器视觉市场规模在全球中的占比进行测算，保守预计到2026年我国机器视觉市场规模将突破200亿元。

——与5G深度融合为机器视觉重要发展方向之一

机器视觉行业应用场景的不断延伸对行业技术提出更高的要求和更有针对性的需求，未来机器视觉行业将向着主动视觉、3D视觉、与5G融合、深度学习、嵌入式视觉等方向不断提升性能。

以上数据参考前瞻产业研究院《中国机器视觉产业发展前景与投资预测分析报告》，同时前瞻产业研究院还提供产业大数据、产业研究、产业链咨询、产业图谱、产业规划、园区规划、产业招商引资、IPO募投可研、招股说明书撰写等解决方案。

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来源：前瞻产业研究院

本文核心数据：机器视觉产品布局、机器视觉设备产销量、机器视觉业务收入

1、中国机器视觉行业龙头企业全方位对比

机器视觉是人工智能正在快速发展的一个重要分支，机器视觉主要用于产品质量检测、测量、引导定位、识别分析等，我国已成为机器视觉发展最活跃的地区之一。目前，中国机器视觉设备研发制造的龙头企业包括天准科技（688003）、劲拓股份（300400）、矩子科技（300802），三家企业机器视觉业务全方位对比如下：

2、矩子科技：机器视觉业务的布局历程

2007年，一个崇尚墨家的机器视觉研发团队在上海设立了矩子科技，作为中国古代工匠精神的践行者，矩子科技以成为全球领先的机器视觉设备制造商为使命。之后的十年里，矩子科技先后在苏州、日本设立了研发中心，并于2019年在深交所上市。经过十余年的积累和沉淀，矩子科技的机器视觉设备产品的技术性能及指标已达到国际先进水平。

3、矩子科技：机器视觉业务布局及运营现状

——机器视觉业务产品布局：产品品种丰富

经过十余年的积累，矩子科技已成为中国机器视觉本土企业中产品线最全的机器视觉检测设备制造商，是自动光学检测设备的优质厂商。矩子科技机器视觉业务产品的主要布局包括机器视觉检测设备和机器视觉生产设备两大板块，已有包括2D  AOI、3D AOI、3D SPI、激光刻印设备、选择性波峰焊等一系列产品，形成了可覆盖整条产线的检测方案。其中，2020年发布的3D  AOI设备已达到可与海外品牌竞争的水平，成功实现进口替代。

——机器视觉业务产销现状：产销基本平衡

2018－2020年间，矩子科技的机器视觉设备年产量由718台增加至945台，年销量由688台上升至859台，产销比在0．9－1．1之间波动变化，矩子科技机器视觉设备产销基本平衡。

4、矩子科技：机器视觉业务经营业绩

从机器视觉业务的经营情况来看，2018－2020年，矩子科技的机器视觉业务收入波动增长，占总营业收入的比重在43％－46％之间波动变化，虽受疫情影响，但公司持续深耕主业，生产经营保持稳健发展。

在毛利率方面，2018－2020年，公司机器视觉业务毛利率持续下降，主要系机器视觉设备生产人工成本大幅度增长所致，但整体来看，毛利率仍处于50％以上的较高水平，表明矩子科技机器视觉业务的盈利较好。

5、矩子科技：机器视觉业务发展规划

未来，矩子科技将从拓展应用领域、推进整线销售和横向扩展产品线三个方向提升公司机器视觉业务的竞争力，致力于成为国际领先的中高端机器视觉设备供应商。

来源：前瞻产业研究院

十三、视觉

56． 定义：机器人的眼睛

机器视觉（Machine Vision）被称为机器人的眼睛，通过计算机来模拟眼睛进行图像采集，经过图像识别和处理提取信息，最终通过执行装置完成操作

57． 功能：识别、定位、测量、检测

机器视觉的诸多应用场景和功能，均可归为四种基本功能

识别（Identify）甄别目标物体的物理特征，例如外形、颜色、字符、条码、人脸、指纹、虹膜等，关键在于高准确度和快速识别

定位（Guide）获取目标物体的坐标和角度信息，关键在于精度和速度 测量（Gauge）把获取的图像像素信息标定成常用的度量衡单位，然后在图像中精确的计算出目标物的几何尺寸，尤其是小尺寸、高精度、复杂形态

检测（Inspect）主要检测产品的外观缺陷，包括表面装配缺陷（漏装、混料、错配等）、表面印刷缺陷（多印、漏印、重印等）以及表面形状缺陷（崩边、凸起、凹坑等）

机器视觉的四类功能相比人眼视觉，具有图像采集和分析速度快、观测精度高、环境适应性强、客观性高、持续工作稳定性高等优势，因而可帮助终端使用者进行产品增质、成本降低以及生产数字化

58． 市场：全球 700 亿，中国 100 亿

作为新兴技术和产业，机器视觉行业目前仍处于快速成长阶段，2019年市场规模全球100亿美元，中国103亿元

目前中国已是继美国、日本之后的第三大机器视觉领域应用市场，占全球市场份额的 7％

59． 应用：电子 47％、汽车 10％、食品 10％、医疗 10％

机器视觉目前主要应用在消费电子、汽车、食品、制药等领域，其中消费电子46．60％，汽车 10．20％

60． 产业链：上游零部件、中游系统、下游行业

上游零部件：光源及控制器、工业相机、镜头、图像采集卡、图像处理软件等中游系统：结合下游实际场景，以整体解决方案的模式提供成套系统下游行业：各行业的智能制造生产线集成

61． 结构：光源、相机、软件

机器视觉的构成仿照人类视觉。人的视觉系统是由眼球、神经系统及大脑的视觉中枢构成，类似，机器视觉的组成可分为硬件和软件两部分，硬件负责成像，相当于人的“眼睛”，包括光源及光源控制器、镜头和工业相机；软件负责图像处理分析，相当于人的“视觉皮层”

工业相机与工业镜头：属于成像器件，镜头采集被摄物体信息，相当于“晶状体”。工业相机将光信号转变为有序的电信号，相当于“视网膜”

光源及光源控制器：辅助成像器件，共同为机器提供“看”的环境

图像采集卡＋PC＋视觉处理软件：图像采集卡把相机输出的图像输送给电脑主机，视觉处理软件通过编写合适的算法，进行图像的处理和分析，最终实现机器视觉功能目标，相当于“视觉皮层”，通常基于PC使用

62． 光源：日本 CCS，中国奥普特

光源是指用于为工业机器视觉应用场景提供照明的系统，主要包括光源和控制器

光源主要分为 LED 光源、卤素灯和高频荧光灯三种，其中最为常用的为LED 光源

按形状可划分为环形光源、条形光源、平面光源、 线光源、点光源、同轴光源等，不同的形状结构可提供不同的亮度、强度、照射角度、照射面积及颜色组合等，适用于不同的机器视觉应用场景

日本CCS（OPTEX子公司）占据全球机器视觉光源市场 30％，Moritex 、美国Ai（Advancedillumination）、法国Phlox光源等，国内奥普特为龙头，沃德普、康视达、锐视光电、纬朗光电等能够与国际 品牌进行竞争

63． 工业相机：德国巴斯勒

全球工业相机规模 40 亿元，中国 10 亿元

按照芯片类型可以分为CCD相机（Charge Coupled Device）与CMOS相机（Complementary Metal Oxide Semiconductor）

CCD 图像传感器是一个由光电二极管和存储区构成的矩阵，每一个感光元件在将光线转化为电荷后，直接输出到下一个感光元件的存储单元，依此类推到最后一个感光元件形成统一的输出，再由放大器放大电信号以及专门的模数转换芯片将模拟信号转换为数字信号。

CMOS 传感器中每一个感光元件都直接整合了放大器和模数转换逻辑（ADC），当感光二极管接受光照、产生模拟的电信号之后，电信号首先被该感光元件中的放大器放大，然后直接转换成对应的数字信号，CMOS 传感器的分辨率和图像质量正在逼近 CCD 传感器，并且凭借高速度（帧速率）、高分辨率（像素数）、低功耗 以及最新改良的噪声指数、量子效率及色彩观念等各方面优势，在工业图像处理的众多领域正逐步取代 CCD

机器视觉相机龙头为德国巴斯勒，凭借低成本和高稳定性占有全球20％的销量份额，美国特利丹DALSA、康耐视、日本基恩士、索尼、德国Allied Vision、韩国Vieworks等，国内海康威视、大华科技、大恒科技、维视图像

64． 镜头：德系、日系

镜头的主要作用是将目标成像在图像传感器的光敏面上，主要参数有焦距、景深（Depth of Field）、分辨率、工作距离、视场（Field of View）等，全球市场规模 33 亿元

按焦距可分为定焦镜头和变焦镜头，根据光圈可分为固定光圈和可变光圈，根据视场大小可分为摄远镜头、普通镜头和广角镜头，还有远心镜头、显微镜头、微距镜头、紫外镜头和红外镜头等

镀膜、荒折（粗磨）、砂挂（精磨）、抛光、芯取（磨边）等工序构成了光学冷加工的基本工艺

全球范围德系徕卡、施耐德、卡尔蔡司，日系 CBC、Kowa、茉丽特、尼康、富士等光学巨头，国内普密斯、东正光学和慕藤光布局中低端市场

65． 软件：软件平台＋视觉开发包

机器视觉开发模式是软件平台＋视觉开发包

软件平台主要指开发环境，包括C＃、LabVIEW、MATLAB等通用工具和Halcon、Vision Pro等专用工具

开发包是基于软件平台对各种常用图像处理算法进行封装，用以实现对图像分割、提取、识别和判断等功能，例如维视图像的 MVIPS 图像处理软件

图像处理软件领域主要由美、德等国主导，主要厂商包括美国康耐视Cognex、德国Mvtec、日本欧姆龙Adept 等，软件的底层算法基本被以上厂商垄断，国内创科视觉、海康威视、奥普特、维视图像等

66． 技术路线：3D、嵌入、加速

从2D到3D：2D视觉无法获得物体的空间坐标信息，随着工业控制对精确度和自动化的要求越来越高，3D机器视觉变得更受欢迎，目前市场上涌现出标准化3D视觉软、硬件产品，产业链已初步形成

嵌入式视觉应用：嵌入式技术将用于实现图像处理和深度学习算法的AI模块集成至智能工业相机，在特定的应用环境中实现图像处理并利用内嵌的人工智能算法做出逻辑判断，为自动化场景提供无需人工干预的智能方案 多元化硬件加速方案：传统的深度学习算法是在GPU、CPU等硬件上实现的，面临功耗高、散热差、价格昂贵等问题，但是在单纯的FPGA类型芯片上进行深度学习类算法实现，又存在开发难度大、开发周期漫长的瓶颈，因此在多种应用场景的持续促进下，深度学习硬件加速方案也朝多元化方向发展。

3D视觉成像可分为光学和非光学成像方法，光学方法包括ToF飞行时间、结构光投影、相机阵列、激光扫描、双目立体视觉等，后续详细介绍，请持续关注本公众号史晨星（shichenxing1）

67． 专利：全球 8．6 万，中国 1．1 万

截至 2019 年，全球累计专利数量 8．6 万项，国内 1．1 万项

68． 历史：50年代起源、70年代发展、90年代应用、21世纪各行业

20世纪50年代，Gilson 提出“光流”这一概念，并基于相关统计模型发展了逐像素的计算模式，开始研究二维图像的统计模式识别

20世纪60年代，美国学者Roberts 用计算机从2D图像中提取三维结构，开始进行三维机器视觉研究

20世纪70年代，MIT人工智能实验室开设机器视觉课程，DavidMarr开创“自下而上”通过计算机视觉捕捉物体形象方法

20世纪80－90年代，视觉公司开发出第一代图像处理产品

21世纪，机器视觉产品在下游行业得到了广泛应用，各个行业开始寻求视觉检测方案

69． 特点：非标、技术密集、工艺密集

一是非标准化，应用场景碎片化，各领域之间的技术往往难以直接替代，行业内难以出现单一的、宽广的应用场景，各单一应用领域的体量都比较小

二是技术密集，厂商研发费用率较高，工业场景对机器视觉的精度、稳定性要求较高，无论是软件，还是光源、镜头、相机等硬件，都有较高的研发难度，且由于下游行业和需求多样化，硬件型号以及软件算法非常繁杂，此外为了满足新的行业与新的需求，诸多厂商前瞻性布局3D、机器学习等创新性技术 三是工艺密集，强调对下游行业的Know－how，案例积累与服务体系构筑壁垒，“类咨询”的解决方案提供模式，定制化程度高，除了简单的通用性功能需求，大多数解决方案具有定制化属性，因而附加值高

70． 全球：日本基恩士、美国康耐视

国际机器视觉市场的高端市场主要被美、德、日品牌占据，美国康耐视（Cognex）、国家仪器（NI），德国巴斯勒（Basler）、伊斯拉视像（ISRA Vision），日本基恩士（Keyence）、欧姆龙（Omron）等，其中基恩士占30％，康耐视占20％，垄断了近 50％的全球市场份额

日本基恩士Keyence创立于1974年，产品包括机器视觉产品等多个产品线，2019年公司收入达到53亿美元，净利润达到19．09亿美元

美国康耐视Cognex创立于1981年，主要产品包括 2D 机器视觉系统、3D 机器视觉系统、图像处理软件以及条码读取器，2019年公司收入达到7．3亿美元，净利润达到2．04亿美元

71． 中国：天准科技、奥普特

国内机器视觉企业超过200家，包括奥普特、天准科技、矩子科技、海康、大恒、美亚光电、思泰克、征图新视、华周测控等，还有大量中小厂商

天准科技688003：中国机器视觉龙头

2005年成立，2019年 7 月公司在科创板上市，四大产品精密测量仪器、智能检测装备、智能制造系统、无人物流车，2020年营收 9．6 亿元，利润1．1亿，是国内机器视觉龙头

奥普特688686：光源龙头

2006 年成立，2020年营收6．4亿，利润2．4亿，其中光源及控制器收入占 60％，相机及镜头 30％、视觉控制系统 10％，下游 3C 行业占70％

近年来，工业自动化成为产业升级的重要趋势和标志。工业机器人是推动产业智能转型升级、提高制造业生产质量、提升社会生产力、将人从繁重有害的工业生产中解放出来不可或缺的核心组件。

中国坐拥全球最大的机器人应用市场，然而，现阶段工业机器人在整个自动化行业的普及率并不高。最新数据显示，2020年中国机器人销量总共不到17万台，远远低于制造业的从业人员数量；另一方面，目前工业机器人应用的领域相对狭窄，主要集中于汽车、3C 等行业，大多数其他行业并未大规模使用工业机器人。

究其原因，一是工业机器人不够智能化，二是应用成本高昂。正是瞄准这两大行业痛点，很多科技公司先后入局探索出路。今天同心智造网2018.com有幸邀请到了深圳市如本科技有限公司（以下简称“如本科技”）CTO邱强，看他如何破局，又如何赋能工业自动化焕发新生机？

机器人不够智能化，无法大规模取代人的关键点在于缺乏视觉感知力和机械臂的灵活度不足，因而“运动规划+机器视觉”是真正实现工业自动化的必然路径。“运动规划技术”灵活控制机械臂，“机器视觉”赋予机器人“慧眼”，深度结合二者正是如本科技一直在做的事情。

深圳市如本科技有限公司CTO邱强（图片来源：如本科技）

以人为本，解放人力

机器视觉、工业机器人智能化近年在工业自动化领域大放光彩的背后，是行业痛点在推助。

廉价而庞大的劳动力人口在改革开放后，成为了我国发展来料加工等劳动密集型产业的基本保障，广泛分布于电子通信、食品加工、交通运输、纺织服装、商贸餐饮等行业，持续至今已超40年。

凭借人口红利，我国经济快速发展，迅速从贫穷落后的国家，发展为举世瞩目的全球第二大经济体，并是全球唯一一个拥有联合国体系下最全产业链的工业国家。

不过，传统的人海战术已无法满足新时代的工业生产需求，工业自动化转型升级已是大势所趋，但截止目前，我国制造业的绝大多数工作仍是由人工完成，其中粉尘、高危工作环境仍在不断侵蚀工人的身体健康。

以佛山为例，2020年佛山制造企业已达19万家，规模以上企业总产值为2.3亿元，在全国排第六，在广东仅次于深圳，但应用到机器人的企业的比例仅为7.5%，这意味着更多的制造工序仍是人工操作，陶瓷打磨、木板喷漆等严重危害工人身体健康的大批岗位迫切需要更换为机器操作，佛山市政府表示，未来几年佛山对陶瓷机械、木工机械、塑料机械等自动化装备有着非常大的需求。

如本科技正是看到了中国制造业广泛存在的痛点，坚持以科技为手段推出可赋能工业自动化的机器视觉与机器人运动规划领域相关的产品，并结合这两大技术推出了一系列智能手眼单元。如本科技CTO邱强一脸严肃地对同心智造网2018.com说道：“如本科技的价值观就是‘以人为本，可持续发展’，让原本无法被自动化的工作实现自动化。我们希望通过引入新技术、新产品，可以真正大规模地将人从重复、有害的劳动中解放出来，同时提高制造业生产的效率与质量。”

解决痛点，降本增效

机器视觉是人工智能快速发展的重要分支，其在我国工业领域的应用尚处于起步阶段，不过近年发展迅速，配合工业机器人等高端装备应用，已经在视觉定位、模式识别、视觉尺寸测量、表面缺陷检测等应用领域得到越来越多的应用，不断提升制造业的智能化水平。

降本增效是人工智能赋能智能制造最显著的成就之一。每上线一台传统工业机器人，都需要工程师对其进行反复调教，以确保符合实际应用需求，如本科技邱强举例介绍道：“在卫浴打磨行业，由于卫浴产品品类多、胚料公差大，往往一个机器人工位的示教编程调试耗时可长达2天，效率低，人力成本也较高，无法满足行业低成本、快速部署需求。”

而引入如本科技基于机器视觉与运动规划技术的卫浴打磨单元后，机器人可通过3D视觉技术检测洗手盆的形状，并根据获取的信息自动规划出满足工艺需求的工作轨迹，不仅大幅缩短了机器人调试时间，还大大降低了人为参与度；当有新工艺需求时，基于机器视觉技术的原有设备还能实现更好的柔性和适应性。

“解放了多少人力已成为如本科技内部赋能制造的重要考核指标。”邱强如是说道，如本科技同时对自己的产品有着明确要求：只有稳定、易用、高性价比的技术和产品，才能更大规模地将人从重复、有害的劳动中解放出来。

如其上下料单元，面对汽车行业来料种类多、散乱堆放，导致机器人示教难的痛点，该产品结合3D视觉检测工件位姿，可以应对多种物品上下料需求；而另一款高精度3D视觉检测单元，专为解决汽车冲压钣金件传统检测方式效率低下的痛点，其通过高精度3D相机，对工件进行三维重建，并与CAD模型比对后生成精度报告；结合机器人运动规划算法，即便没有经验的现场人员也可以快速完成部署，大幅提升了产品的易用性。

如本科技所推出的智能手眼单元，是解放人手、眼的最小单元，一个设备可将1~2个工人从有害的环境中解放出来。据如本科技邱强介绍，智能手眼单元利用机器人运动规划和软件开发能力，客户只需要经过简单培训就可以上手使用，无需学习不同机器人的使用方法，大大提升了产品的易用性能，达到赋能制造、为企业降本增效的预期目标。

智能上下料单元（图片来源：如本科技）

挖掘共性，提高性价比

机器视觉以及机器人运动规划作为正在崛起的新技术、新应用，如何给客户提供高性价比的产品和服务已成为如本科技的工作重心之一，与众多科技企业采取规模化应用实现普及化推广的方式有所不同，如本科技仍是围绕行业痛点来为客户提供高性价比服务。

“当我们得到一个需求的时候，首先考虑该场景下是否存在大量重复、有害的岗位；同时考虑自有技术、产品的覆盖能力，在确保公司正常运营的前提下，为客户高性价比地解决场景问题。”如本科技邱强介绍道。

在持续深耕行业过程中如本科技发现，制造业虽然需求各异，但工艺范围始终有限，基于此，如本科技不断地挖掘行业的共通性，并在产品研发过程中不断积累形成公共模块，至今已建立运动规划算法、物体位姿估计算法、3D相机产品、RVT示教器产品等支持在不同需求中通用的机器视觉技术及产品，从而提升了如本科技对新需求的应对速度和质量。

针对新工艺，如本科技将会通过专业人士以及合作伙伴深入了解行业需求和痛点，继续在个性化方案中积累经验，挖掘共性。如在喷涂领域，如本科技已与泰达机器人展开密切合作，后者负责在喷涂工艺、客户需求端进行把控，如本科技则在技术端提供支持，通过彼此协作共同为客户提供最佳的解决方案。

高精度3D视觉检测单元（图片来源：如本科技）

借势契机，紧抓市场

相比发达国家，我国制造业的自动化水平还相对落后，在工业数字化转型升级的大趋势下，近年来我国先后出台了《中国制造2025》《关于深化制造业与互联网融合发展的指导意见》《智能制造发展规划(2016-2020)》《关于深化“互联网+先进制造业”发展工业互联网的指导意见》等多个重大战略举措，有效推进了高端机床、工业机器人等高端装备越来越多地走进各行各业，机器视觉、机器人运动规划等技术的优势也随之在制造业转型升级中不断得到展现出来。

在如本科技看来，国家政策已经为机器视觉、人工智能等技术敲开了市场，但能否持续地赋能智能制造，回归市场才是关键，“对于如本科技，我们将继续专注于打造稳定、易用、高性价比的产品，只有过硬的产品才能真正得到客户的认可。”

如本科技自主研发的智能手眼技术和产品正获得越来越多客户的认可，就在今年2月1日，如本科技与日本RBB公司正式签署合作协议，这不仅是如本科技“出海”的开始，也是其机器视觉、机器人运动规划等技术达到国际领先水平的最好证明，相信在“市场”这位“老师”的锤炼下，以如本科技为代表的人工智能研发企业，有望引领解放人力、赋能工业自动化转型发展新潮流。