機器視覺與人工智能(機器視覺+AI)行業(yè)現(xiàn)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(wǎng) 578 32
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國家出臺多項政策利好AI+機器視覺行業(yè)發(fā)展。政策從拓展產(chǎn)業(yè)鏈應用場景、加強先進適用技術(shù)與設(shè)備研發(fā)以及發(fā)展機器視覺底層技術(shù)等方向促進中國機器視覺產(chǎn)業(yè)的發(fā)展，同時AI+機器視覺技術(shù)與設(shè)備在“十四五”規(guī)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(yè)發(fā)展。政策從拓展產(chǎn)業(yè)鏈應用場景、加強先進適用技術(shù)與設(shè)備研發(fā)以及發(fā)展機器視覺底層技術(shù)等方向促進中國機器視覺產(chǎn)業(yè)的發(fā)展，同時AI+機器視覺技術(shù)與設(shè)備在“十四五”規(guī)劃中受到高度重視，2021年底《十四五智能制造發(fā)展規(guī)劃》中重點強調(diào)高分辨率視覺傳感器等基礎(chǔ)零部件和裝置，體現(xiàn)國家對機器視覺產(chǎn)業(yè)的重視和支持，2022年的《十四五數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展規(guī)劃》再次強調(diào)發(fā)展機器視覺等技術(shù)應用于我國智改計劃。良好的政策環(huán)境將在未來一定時期內(nèi)為國內(nèi)相關(guān)行業(yè)持續(xù)發(fā)展與突破奠定良好的環(huán)境基礎(chǔ)。

從機器視覺行業(yè)短期來看，制造業(yè)固定資產(chǎn)開支回暖、國產(chǎn)替代加速，將加速機器視覺設(shè)備需求釋放。在中性假設(shè)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(yè)市場規(guī)模將達到282億。從機器視覺行業(yè)中期來看，國家政策對于人工智能的扶持及機器視覺在現(xiàn)有領(lǐng)域拓展帶來新需求，將持續(xù)推動行業(yè)增長;

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

機器視覺與人工智能(機器視覺+AI)行業(yè)現(xiàn)狀及投資前景預測2023

從機器視覺產(chǎn)業(yè)發(fā)展生命周期來看，國際機器視覺產(chǎn)業(yè)已經(jīng)處于成熟期，預期未來幾年內(nèi)，歐美日機器視覺技術(shù)仍將不斷有創(chuàng)新，國際機器視覺市場有望保持現(xiàn)有市場規(guī)模，并繼續(xù)增長。國內(nèi)機器視覺產(chǎn)業(yè)目前還處于成長期，從近幾年的情況來看，我國機器視覺產(chǎn)業(yè)已積累足夠技術(shù)、市場、行業(yè)經(jīng)驗，已步入快速發(fā)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(chǎn)力加速周期，制造業(yè)作為我國產(chǎn)業(yè)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(huán)境要求、安全性等各因素上都有明顯的優(yōu)勢。同時，在AI深度學習+機器視覺的升級趨勢下，將在工業(yè)自動化、數(shù)字化、柔性化、復雜性生產(chǎn)上貢獻更高的適配度。

機器視覺與人工智能逐漸融合，引領(lǐng)向工業(yè)4.0的過渡。機器視覺是工業(yè)自動化的基礎(chǔ)技術(shù)之一，通過搭載人工智能發(fā)展東風實現(xiàn)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(xiàn)指數(shù)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(chǔ)。復盤機器視覺發(fā)展，從能夠自動執(zhí)行簡單任務的自動化機器，轉(zhuǎn)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(yōu)化的自主型機器，AI+機器視覺有望能夠滲透入工業(yè)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(shù)據(jù)的持續(xù)積累，人工智能逐漸從實驗室走向產(chǎn)業(yè)實踐，以算法、算力和數(shù)據(jù)為主旋律追求極致創(chuàng)新方面不斷突破，為機器視覺實現(xiàn)更新迭代和提高應用價值的重要技術(shù)支撐。在人工智能領(lǐng)域的新興技術(shù)中，采用BurstDetection算法探測出深度學習是當前受到廣泛關(guān)注的人工智能新興技術(shù)，深度學習是一種以人工神經(jīng)為架構(gòu)，對數(shù)據(jù)進行表征學習的算法，“深”主要體現(xiàn)在更深層次的神經(jīng)網(wǎng)絡和對特征的多次變換上，與相同參數(shù)數(shù)量的淺層網(wǎng)絡相比，深度網(wǎng)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(lǐng)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(shù)，切入更多差異化工業(yè)應用場景。ChatGPT所引爆的人工智能話題正持續(xù)火熱，根據(jù)中國信息通信研究院和中國人工智能產(chǎn)業(yè)發(fā)展聯(lián)盟，當前重點逐漸從單點技術(shù)轉(zhuǎn)化為實質(zhì)應用轉(zhuǎn)化階段，而視覺人工智能已經(jīng)泛起千層巨浪。我們認為，搭載AI技術(shù)的機器視覺可以進一步優(yōu)化性能適配更多工業(yè)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(gòu)以及對應性能提升，如生成對抗網(wǎng)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(gòu)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(jié)合機器視覺設(shè)備在工業(yè)制造中能夠發(fā)揮優(yōu)異作用。

二是AI技術(shù)可以對不同工程問題和工程參數(shù)進行建模，利用所采集的高質(zhì)量數(shù)據(jù)進行模型的機器學習，模型與機械設(shè)備和生產(chǎn)現(xiàn)狀深度綁定，以此為基礎(chǔ)開發(fā)智能系統(tǒng)，繼而產(chǎn)生即時可變的、可保持最優(yōu)化的生產(chǎn)參數(shù)，最后交給基礎(chǔ)自動化執(zhí)行、實現(xiàn)機械化-自動化-數(shù)字化-智能化的全面升級。

三是AI倒逼芯片算力持續(xù)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(tǒng)光學成像器件，進一步縮小設(shè)備尺寸，挖掘多樣復雜的圖像信息，推動機器視覺技術(shù)在工業(yè)場景中的進一步普及。

數(shù)據(jù)顯示，中國機器視覺市場規(guī)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(yè)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(xié)創(chuàng)’，97%的企業(yè)將用智能來武裝。

預期未來幾年內(nèi)，歐美日機器視覺技術(shù)仍將不斷有創(chuàng)新，國際機器視覺市場有望保持現(xiàn)有市場規(guī)模，并繼續(xù)增長。國內(nèi)機器視覺與人工智能產(chǎn)業(yè)目前還處于成長期，從近幾年的情況來看，我國機器視覺產(chǎn)業(yè)已積累足夠技術(shù)、市場、行業(yè)經(jīng)驗，已步入快速發(fā)展階段。

《中國機器視覺與人工智能市場全景調(diào)研及投資價值評估研究報告》由中研普華行業(yè)分析專家領(lǐng)銜撰寫，主要分析了行業(yè)的市場規(guī)模、發(fā)展現(xiàn)狀與投資前景，同時對機器視覺+AI行業(yè)的未來發(fā)展做出科學的趨勢預測和專業(yè)的行業(yè)數(shù)據(jù)分析，幫助客戶評估行業(yè)投資價值。

機器視覺與人工智能行業(yè)研究報告中的行業(yè)數(shù)據(jù)分析以權(quán)威的國家統(tǒng)計數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)，采用宏觀和微觀相結(jié)合的分析方式，利用科學的統(tǒng)計分析方法，在描述行業(yè)概貌的同時，對機器視覺+AI行業(yè)行業(yè)進行細化分析，重點企業(yè)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(yè)的經(jīng)濟類型構(gòu)成、規(guī)模構(gòu)成、經(jīng)營效益比較、供需狀況等，是企業(yè)了解機器視覺+AI行業(yè)市場狀況必不可少的助手。

目前，機器視覺+AI行業(yè)在中國市場前景空間也非常巨大。想要了解更多行業(yè)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(yè)市場前瞻與未來投資戰(zhàn)略分析報告》。

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