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導語：機器視覺作為人眼的替代，是實現“制造業”向“智造業”轉型的關鍵之一。它以自動化、客觀、非接觸性等特點著重應用在工業領域，在重復性、機械性的工作中替代人眼，逐漸成為主流。

中國機器視覺行業近些年來發展迅速，年增速超30%，而機器視覺相關技術也因為市場得到了長足的發展。基于該類技術的智能系統被應用在在工業生產各個領域，并從中端生產線向前端制造和后端物流環節延伸。

推動這一發展的因素又有哪些呢？

技術推動應用能力

以視覺引導為例，現階段的機器視覺引導在元件拾取、擺放、裝配環節中，很大程度上已經超過了人工的水平，尤其是在3D視覺得以發展后。相比傳統的2D視覺定位方式只能對固定深度零件進行識別且只能獲取零件的部分自由度的位置信息，3D視覺具有更高的應用柔性和更大的檢測范圍。可為機床上下料、零件分揀、碼垛堆疊等工業問題提供有效的自動化解決方案。

同樣，機器視覺的穩定、精度、速度的提升，讓其在檢驗、測量很大程度的替代了人工作業，如對微小尺寸的精準測量、形狀匹配與顏色識別，其效率遠超肉眼。而識別對于標準一維碼、二維碼的解碼，光學字符識別（OCR）和確認（OCV），色彩和瑕疵檢測都有著廣泛應用。

企業更聚集、市場規劃更清晰

中國機器視覺企業在呈現出聚集狀態的同時也更加明確自身該如何發展。

國內機器視覺企業主要分布在珠三角、長三角以及環渤海地區，均屬于我國東部智能產業相對發達地區。而這些企業積極參與企校合作，從而進一步促進了國產機器視覺繁榮。據相關數據統計，廣東、浙江、江蘇、上百、北京等省市專利數占據了全國總數量的70%以上。

隨著越來越多的國內企業開始在業務中引入機器視覺，一些有了實際經驗的公司開始明確自身定位，或提升圖像軟件開發能力、或更側重于提供視覺集成方案、視覺設備，開始在機器視覺產業鏈內尋找自身定位，整體產業鏈也因此得以更加完善、具有競爭力。

政策與經濟的共同促進

雖然貿易戰依舊在進行，但整體經濟還是穩定增長的態勢，這給機器視覺市場提供了良好的發展機遇。而作為人工智能技術發展的重要部分，機器視覺的發展同樣受益于政策的影響。從2015年《中國制造2025》的提出，到2019的政府工作報告，期間國家多次提到要促進人工智能發展與制造業升級。

2016年，3月人工智能寫入“十三五”規劃綱要，推動相關技術發展；4月《機器人產業發展規劃（2016-2020）》，推動機器視覺終端市場之一的機器人市場發展；11月《“十三五”國家戰略性新興產業發展規劃》提出發展人工智能，培養人工智能產業生態。

2017年，3月《2017政府工作報告》人工智能被提及，積極促進了行業發展；7月《國務院關于印發新一代人工智能發展規劃的通知》提出到2020年人工智能技術和應用與世界水平同步，核心產業超過1500億元，相關產業規模超萬億，到2030年核心產業規模超萬億、相關產業規模超10萬億元；10月“十九大報告”，人工智能再次被寫入，產業間融合；12月《促進新一代人工智能產業發展三年行動規劃（2018-2020年）》，以推動產業發展角度出發，進一步推動AI與實體經濟深度融合。

2018年，3月《2018政府工作報告》再次提及人工智能，加大AI與各領域的融合。

2019年，3月《2019政府工作報告》連續多年提及人工智能，提出要加強AI與制造業轉型升級的融合。

總體而言，中國機器視覺行業的發展美景可期，受政策與經濟利好并依托技術進步與市場相輔相成，產業鏈正在逐步完善，行業應用在拓展的同時也更為細分、深入。