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FABIE 观察|“工业之眼”取代人眼,机器视觉迎来投资机遇

FABIE 观察|“工业之眼”取代人眼,机器视觉迎来投资机遇

FABIE视角

      近年来,随着智能制造产业发展的需求、国家政策的大力扶持,我国机器视觉行业迎来了快速发展,但是由于机器视觉在国内的发展时间较短,目前在制造业的渗透率较低,且机器视觉行业集中度不高,尚未出现行业龙头。同时由于国外的机器视觉发展多年,在核心软硬件已经形成了较高壁垒,国内的机器视觉企业以集成商为主。但是随着国内集成商的发展壮大,依靠本地优势和定制化服务,部分企业已经开始进行核心零部件技术和底层软件的布局。

因此在核心软硬件自主技术突破,以及在多个细分领域存在标杆客户的系统集成商未来更大可能发展成为行业龙头。

机器视觉系统,可以干什么

      人工智能的应用技术主要包括语音类技术、视觉类技术、自然语言处理类技术和基础硬件等。其中,机器视觉作为一种基础功能性技术,是机器人自主行动的前提,能够实现计算机系统对于外界环境的观察、识别以及判断等功能。机器视觉技术在国内外人工智能企业应用技术中占比超过40%

      机器视觉是采用机器代替人眼来做测量与判断,其功能不仅局限于通过计算机摄取图像接收信息,也包括对信息的处理和判断,实现人眼视觉的延伸。机器视觉可用于实现对产品表面信息进行检测、非接触式测量产品外观尺寸、判断物体位置坐标以及识别判断物体的颜色、形状等特征。从应用工艺来看,机器视觉既可以和机器人配合,实现分拣、装配、印刷等工艺,也可以进行高性能和精密组件的检测和测量,后者对精密程度要求更高,但也恰恰是人眼难以实现的,需求也更大。

工作原理

      机器视觉系统采用相机将被检测的目标转化成图像信号,传送给专用的图像处理系统,根据像素分布和亮度、颜色等信息,转变成数字化信号,图像处理系统对这些信号进行各种运算抽取目标的特征,如面积、数量、位置、长度,再根据预设的允许度和其他条件输出结果,包括尺寸、角度、个数、合格/不合格、有/无等,实现测量检测、引导定位、自动识别等功能。

主要环节及核心结构

      机器视觉工作过程主要包括以下三个环节:图像获取与采集、图像处理与分析、执行与控制。同时,机器视觉系统五大核心结构一般包括光源、镜头、相机、图像采集卡、图像处理单元和底层软件系统。在光源和图像采集卡领域我国企业价格和规模生产优势明显,但市场容量相对较小。在价值量较高的核心零部件如工业镜头、工业相机仍然严重依赖进口。

国产机器视觉领域对创业公司存在机会

国内尚未出现有主导地位的龙头企业

      根据智研咨询数据,目前进入中国市场的国际机器视觉企业和中国本土企业都已超过200家,产品代理商超过300家,专业的机器视觉系统集成商超过70家,且我国工业视觉企业数量(不包括代理商)目前每年保持20%左右的增速。虽然企业数量众多,但国内尚未出现有主导地位的龙头企业,GGII统计2015年中国机器视觉Top20公司营收仅占中国整体市场规模37%左右;此外,根据中国机器视觉产业联盟2017年底企业调查结果,营业收入超过1亿元以上的企业占比16.5%

机器视觉行业规模处于超高速增长状态

      受益于配套基础设施建设不断完善、制造业总体规模持续扩大、下游应用行业快速发展、智能化水平进一步提升、国家促进高端装备制造及智能化生产政策的出台等因素,中国机器视觉市场需求在近年来持续增长,根据前瞻产业研究院的研究报告,2011年至2017年,我国机器视觉行业市场规模从10.8亿元增长至80亿元,年均复合增长率近40%

能向上游核心软硬件延伸的国产集成商具备核心竞争力

      核心零部件技术和底层软件开发能力将是未来在行业中核心的壁垒。

核心零部件被国外企业垄断,国内企业以集成商为主

      根据智研咨询的最新数据,目前进入中国市场的国际机器视觉企业和中国本土的机器视觉企业(不包括代理商)都已经超过 200 家,产品代理商超过 300 家,专业的机器视觉系统集成商超过 70 家,覆盖全产业链各端,且我国工业视觉企业数量(不包括代理商)目前每年保持 20%左右的数量增加。尽管企业数量呈增长态势,但从总体竞争格局来看,国外大多数工业视觉制造商具备从核心软硬件到系统集成的产业链优势,中高端市场几乎全部由国外具有深厚行业背景的品牌产品垄断,拥有较为稳定的市场份额和利润水平。中国制造商多集中在技术含量和价值量都相对较低机器视觉系统集成及设备组装上,且企业规模和集中度也相对较低。

机器视觉系统零部件成本占比较高,集成商有较大动力向产业上游延伸

      底层开发是工业视觉价值量最高的部分,零部件成本占据工业视觉总成本45%,底层软件系统(核心软件)成本占比为35%。在底层开发方面,尤其是在工业镜头、工业相机、底层软件系统等技术壁垒高,利润率高的部分,康耐视和基恩士等国外企业有着深厚的研发背景,具备核心软硬件的技术优势,抢占绝大部分市场,且毛利率较高,基恩士的毛利率近几年毛利率可达 50%以上,也普遍享有 20%-30%的高净利。机器视觉零部件和底层软件系统成本占比高,系统集成商为了提高毛利率,有较大动力向产业上游延伸。

横跨多个下游领域的集成商具备业绩稳定性

下游细分领域众多,各细分市场规模较小

      根据前瞻产业研究院的研究报告,2016年和2017年,我国机器视觉行业市场规模分别为62.3亿元和80亿元,从工业领域下游行业看,机器视觉应用以制造业为主,2017年销售额占比为86.0%,非制造业为辅,销售额占比为14.0%,在制造业中,消费电子、汽车、半导体是机器视觉行业应用最广泛的三大领域,除此之外,机器视觉还被应用在物流、印刷包装、烟草、食品饮料、医药等领域。

      根据前瞻产业研究院,我国2016年消费类电子行业和半导体行业机器视觉市场市场规模为13.5亿元,市场占比21%左右;汽车领域机器视觉规模为4.5亿元,市场占比7%左右。机器视觉行业应用最广泛的的三大领域市场规模为18亿元,市场占比28%,这说明机器视觉行业各细分市场规模都较小。

机器视觉行业对新入者有一定的壁垒

      工业生产对设备稳定性要求较高,设备的更换会显著影响的生产,因此制造企业一般会寻找有一定品牌知名度的设备商采购,并且一旦采用,更换的机会成本较高,所以制造业客户对设备商有天然的黏性。

      机器视觉产品的品牌创建是一项长期的工作,需要良好的产品品质、持续的技术创新、完善的服务体系、良好的业内口碑,才能赢得广大客户的认可,公司品牌被市场所接受也需要较长的时间,从而对新入者形成一定的进入壁垒。品牌知名度高意味着产品和服务质量的保证。用户对于品牌往往有着习惯性认知,由于转换品牌的过程中存在着转换成本,因此理性的用户在利益一定的条件下,将不会选择新的品牌。在机器视觉行业中,客户对品牌的忠诚度较高,因此拥有市场和客户认可的品牌是参与行业竞争的核心优势之一。新进入企业在市场开拓中将面临这种由客户对品牌的心理认知带来的品牌壁垒。