发布时间： 2025-07-22 14:09:13来源：工业机器视觉、深度报告
1. 工业机器视觉行业基本情况
工业机器视觉是指应用在工业自动化领域中，通过机器视觉产品代替人眼捕获并处理分析图像，根据输出的结果为设备执行其功能提供操作指引的硬件和软件算法的组合。其主要功能包括识别、测量、定位和检测，具体描述如下表所述：
1.1 工业机器视觉产业链及其发展概况
工业机器视觉产业链的上游为核心部件，包括光源及光源控制器、镜头和工业相机等硬件产品，以及视觉算法、应用软件等软件产品。产业链中游为视觉系统与解决方案，通过将上游核心部件和软件算法灵活配置并集成，同时结合下游的生产工艺，形成一整套解决方案，有效地应用于实际的工业场景中，实现识别、测量、定位和检测功能。产业链下游为各行业应用集成与服务，目前下游应用行业主要包括电子、半导体、汽车、光伏、锂电、轨道交通等领域。
伴随着核心技术的不断突破以及制造业的转型升级，工业机器视觉的应用领域不断拓宽，全球及中国机器视觉发展历程如下图所示：
全球工业机器视觉的发展可分为五个阶段：产业萌芽期（1969-1979 年），成像传感器诞生，为机器视觉的产生奠定基础；产业起步期（1980-1989 年），机器视觉的概念被首次提出，相关企业如加拿大的 TeledyneDalsa（达尔萨）、英国的 E2V 和美国的 Cognex（康耐视）等诞生；成长波动期（1990-1999 年），半导体产业的发展激发了机器视觉的需求，但由于成像技术和算法算力发展尚未成熟，机器视觉成本高，同时一批规模不大的机器视觉新公司诞生；产业发展早期（2000-2009 年），算力大幅提升，3C 电子和汽车制造等行业对机器视觉的应用需求强烈，机器视觉行业迅速发展繁荣；产业发展中期（2010 年-至今），AI 算法兴起并迅速发展，机器视觉的应用领域更加广泛。
中国工业机器视觉的发展可分为四个阶段：产业萌芽期（1995-1999 年），起初主要依赖于引进国外设备和技术，但由于成像技术和算法算力尚未成熟，仅应用于航空航天、军工及高端科研等核心领域，部分相关企业作为国外代理商提供机器视觉器件及技术服务；产业起步期（2000-2008 年），随着算力的提升和国内制造业的发展，开始应用于食品、印刷包装等领域，国内开始出现机器视觉相关企业；产业发展初期（2009-2015 年），算力强度的提升和 3C 电子产业的飞速发展推动了中国机器视觉产业的发展，国内涌现大量机器视觉公司；产业发展中期（2016年-至今），AI 算法的发展促进了行业进步，机器视觉的应用场景拓展到半导体、汽车、锂电等多个领域，国内企业的自研能力不断提升。
1.2 中国工业机器视觉市场规模及未来发展趋势
随着工业机器视觉核心技术的不断突破与应用领域的不断拓展，中国工业领域机器视觉的市场规模由2020 年的83.3 亿元增长至2024 年的268.3 亿元，年复合增长率34.0%。
未来，机器视觉作为工业智能制造发展的关键支撑技术之一，将在工业领域中发挥越来越重要作用，帮助企业提高生产效率、降低成本，并推动制造业的升级转型。因此，未来中国工业机器视觉的市场规模有望进一步扩大，预计2029 年达630.1 亿元。
未来，中国工业机器视觉的发展趋势主要表现如下：
①应用领域不断扩展
目前，中国工业机器视觉主要应用于 3C 电子、半导体、汽车、光伏、锂电等几大领域中。未来，随着产业的转型升级和机器视觉的发展创新，工业机器视觉解决方案将应用到更多行业中，为更多工业领域实现自动化稳定高效生产提供强有力的支持。
②性能水平快速提升
近年来，人工智能技术的飞速发展为工业机器视觉的发展带来了新的机遇，随着前沿技术的逐步成熟和应用，工业机器视觉解决方案将更加智能化。例如，深度学习算法的应用可使机器视觉设备具有更高的图像识别能力和实时分析能力，增强学习算法的应用可使机器视觉设备具备更强的学习和适应能力，提高解决方案的准确性和稳定性。此外，随着计算机软硬件技术的不断进步，工业机器视觉的算力和速度也将进一步提升。
2. 汽车制造机器视觉行业基本情况及发展趋势
在多样化的工业制造中，汽车制造一直被誉为“工业皇冠上的明珠”，既是我国工业经济稳增长的“压舱石”，也是建设制造强国的重要支撑。近些年，我国汽车制造朝着自动化、数字化、智能化方向快速发展，作为工艺转型升级的核心支持技术之一，汽车制造机器视觉产品也经历了从“国外垄断”到“国产替代”的发展历程。
2.1 机器视觉对汽车制造具有重要价值
应用于汽车制造领域的机器视觉技术与产品在提升质量、降低成本、增加效率、拓展柔性、助力“数智化”转型五方面发挥着核心价值，具体体现在：
①提升质量一致性，保障品质与安全
汽车制造具有产量大、节拍快、工艺复杂等特点，如何保障质量一致性一直是行业关注的重点，其中尺寸与外观质量关乎汽车品质，连接工艺质量更是与汽车安全直接相关。利用视觉测量、视觉检测设备可以实现更精准、更高效的质量控制，避免了人工检测因技能差异、状态起伏等因素导致的质量波动。
②替代人工操作，降低制造成本
根据国家统计局发布的《第五次全国经济普查公报（第三号）》，截至2023年末全国汽车制造业的从业人数为557.6万人。其中大量人员从事着搬运、装配和质检等工作，利用机器视觉设备可以实现相关工艺环节的人工替代，大幅降低制造成本。
③提升制造效率，加速新品交付
整车厂通过引入机器视觉设备实现搬运、装配、质检等制造环节的自动化，在加速工艺流程的同时确保汽车制造的质量一致性与工艺稳定性，减少质量返工，提升产线效率。另一方面，随着消费者差异化需求的增强和车企间竞争的加剧，车企新车型上市节奏要求越来越快，机器视觉设备可通过软件参数配置高效满足新车型生产要求，缩短产线投产周期，加速整车厂新产品的交付。
④拓展制造柔性，提升产线收益
多品种、定制化是当前汽车消费发展趋势，对整车厂混线生产能力提出了更高的要求。产线使用机器视觉设备可以极大简化，甚至替代机械工装，且视觉设备维护、拓展更便捷，让多车型混线生产更易达成，帮助整车厂实现更高收益。
⑤积累数据资产，助力“数智化”转型
随着机器视觉设备在汽车制造各工艺环节的广泛应用，其采集的质量数据是整车厂建档回溯生产过程的关键支撑。基于对大批量数据的关联分析与人工智能技术，可以实现汽车制造过程质量快速诊断、设备预维护等，从而帮助整车厂进一步优化制造工艺，推动行业“数智化”转型。
比如，使用机器视觉产品引导机器人焊接，“视觉拍照及计算总时间平均为 1.7s，与及工装夹具车身所需的 8s 相比，有效提高了焊接效率”；使用机器视觉产品进行补焊相较传统车身落位焊接，“可以提升线体的自动化率和柔性”，实现“现场质量可追溯”，“且具有一定的工艺性优势、经济性优势和快速维护性优势，节省纯工艺时间 6s，节省单工位投资 11 万元”“为降本增效提供了更多可能性”。
机器视觉技术与产品对于汽车制造具有如上五方面的重要价值，当前已广泛应用于传统燃油车和新能源车的整车及零部件的生产过程，涵盖冲压、焊装、涂装、总装四大核心整车工艺、新能源车电池工艺以及主要的汽车零部件生产工艺。目前冲压车间主要应用的机器视觉解决方案包括开卷质量检测、冲压后质量检测、引导抓取等；焊装车间主要应用包括涂胶检测、引导抓取、尺寸测量等；涂装车间主要应用包括漆面缺陷检测、车身定位等；总装车间主要应用包括间隙面差测量、引导装配等；新能源汽车电池生产过程中应用包括电池壳尺寸测量、电池壳焊缝质量检测、引导装配等；汽车零部件生产过程中应用包括尺寸测量、缺陷检测、定位引导、字符识别等。
2.2 汽车制造机器视觉技术要求
汽车产品相比于消费电子、光伏、锂电等其他工业产品，具有复杂性更高、对安全和质量的设计标准更为严苛等特点，具体体现如下：
①系统复杂：汽车整车包含 3 万多个结构复杂、形状各异、材料多样的零部件，涉及机械传动、电子电气、热管理等多个跨学科技术集成，软件代码规模更是达到1 亿行以上。
②安全可靠：汽车设计需符合 NCAP、FMVSS、ECE 等国际安全标准，涵盖碰撞、防火、电气、排放等多方面；汽车出厂前需要通过高温、低温、振动、雨淋等各种极端环境和各种实际道路下超 2,000 项可靠性测试。
③优质耐用：汽车制造每个环节都有严格的质量控制标准体系，涉及工艺、材料、测试、供应链管理等各方面；汽车设计使用寿命通常达15年/30万公里，故障率需在整个生命周期内保持极低水平，关键部件故障率更是要求≤0.001%。
在实现上述严苛的产品设计标准基础上，当代汽车又面临着差异化、定制化的市场消费需求，为实现双重需求下的汽车产品大规模制造，高标准且稳定的制造工艺是先决保障条件，因此应用于汽车制造工艺中的机器视觉设备面临着非常严苛的技术要求，具体表现在：
①精确无误
汽车的安全性、可靠耐用性等性能都依赖于零部件的高精度制造和装配。以白车身为例，5 米长的车身尺寸制造公差普遍要求≤±1.0mm，四门两盖等关键部件装配公差普遍要求≤±0.5mm，零件安装定位孔制造公差更是要求≤±0.2mm。应用于汽车尺寸测量的机器视觉设备，通常要求设备测量精度在零件制造公差范围的 1/5~1/3；即需要在 5 米长的大范围实现≤±0.1mm 的测量精度，对视觉测量设备的量程与精度性能提出极高的要求。
同时，汽车产品价值高且有严格召回制度，用户对产品缺陷容忍度接近于零。以汽车外观为例，为了最终得到一辆外观无瑕疵的汽车，需要在冲压、焊装、涂装、总装全过程对车身表面数十类微小缺陷进行全部检出，并准确分类以指导修复。由于车身表面最小缓变形貌缺陷的深度变化小于 0.1mm，因此，存在微小缺陷可识别性差、缺陷形态相似难以分类等诸多难题，对外观视觉检测设备的检出率与准确率提出极高的要求。
②稳定可靠
汽车系统复杂且质量标准极高，高稳定性的制造工艺是实现其大规模生产中产能稳定与质量稳定的基础保障。汽车高产量产线通常是全年 7*24 小时不间断生产，高稳定性、低故障率是对工艺设备的基本要求。同时汽车制造现场还面临着温度不可控、电磁干扰严重、光照变化、高频振动等诸多环境因素干扰，比如汽车冲压车间或大型一体式压铸车间地面的振动加速度可达 0.15 倍重力加速度、大型压铸件或涂装面漆检测工位的环境温度高达 65℃、焊装车间常年处于火光飞溅、粉尘严重等工况，对应用于汽车制造现场的机器视觉设备的系统稳定性和抗干扰性能提出极高的要求。
③高效灵活
市场增长与消费需求驱动下，高节拍、多品种混线生产是现代汽车制造的特点。为实现大规模制造，汽车企业在不断追求更高的生产节拍，目前行业内最快节拍已达 28 秒每台车。对应用于汽车制造过程的机器视觉设备，需要在几乎不占用生产节拍的条件下完成零件视觉定位或在几十秒节拍内完成 5 米级全车身表面的检测覆盖，且确保精度不损失，因此对光学传感、视觉算法、硬件处理、软件交互等全方面效率提出极高的要求。
同时，为适应差异化、定制化的当代汽车消费需求，多品种混线的订单式生产模式成为目前主流方向，最新的汽车智能工厂可同时生产十余款数百种配置的车型。对应用于汽车制造过程的机器视觉设备，需保证精度不损失的条件下，快速灵活兼容多车型生产，如检测系统需同时兼容高光/哑光/半哑光/珍珠光/多色拼接/颜色渐变/金属颗粒掺杂等不同油漆表面质量检测，因此对视觉系统的兼容适应性提出极高的要求。
2.3 汽车制造机器视觉行业发展现状及其市场规模
如前所述，汽车产品系统复杂，安全、质量设计标准高，同时又面临着差异化、定制化的市场消费需求变化，为实现双重需求下的汽车产品大规模制造，对应用于汽车制造工艺中的机器视觉设备提出了精确无误、稳定可靠、高效灵活三方面的严苛技术要求。国产机器视觉设备进入汽车制造行业面临技术门槛高、研发投入大、准入周期长等多重壁垒。另一方面，我国汽车工业发展始于改革开放初期，当时通过“市场换技术”模式引入大众、通用等外资品牌，这些车企将其在海外合作的国外设备供应商也同步引入。如上双重因素导致我国汽车制造机器视觉市场长期处于被国际龙头垄断的局面。在垄断封闭的产业环境下，我国汽车制造机器视觉应用长期处于产品价格高昂、技术服务有限、应用创新缓慢的困境，汽车制造企业迫切期盼可打破上述困局的机器视觉供应商出现。
近年来，随着汽车电动化、数智化的快速发展，以及车企对汽车制造质量、成本、效率、柔性需求的提升，汽车整车厂商和零部件厂商对机器视觉产品的需求逐渐增大。国家也相继出台一系列政策鼓励支持机器视觉在汽车制造领域的应用，如 2023 年，由工业和信息化部等七部门颁布的《智能检测装备产业发展行动计划（2023—2025 年）》中指出“深化智能检测装备在汽车领域的规模化应用。对于汽车行业的专用智能检测装备：突破冲压件尺寸及表面质量在线测量装置、焊接强度无损检测装置、车身尺寸在线检测装备、涂装漆膜缺陷在线检测装备等”。同时，人工智能、计算机、光学器件等技术快速进步，机器视觉企业的研发能力和行业经验不断提升与积累。以易思维为代表的国产机器视觉品牌开始进入汽车制造市场，作为国产机器视觉品牌凭借过硬的技术实力、匹配行业需求的产品、高效优质的技术服务，先后攻克了技术、产品、准入的瓶颈，成功实现国产替代，成为汽车制造领域国产机器视觉企业的先行者与领航者，并不断加快机器视觉新场景开拓与市场培育节奏，推动了机器视觉产品在汽车制造领域渗透率的快速提升。
中国汽车制造机器视觉产品市场规模由 2020 年的 9.3 亿元增长至 2024 年的31.1 亿元，年复合增长率35.2%。未来，在我国汽车制造产线工艺进一步升级、新能源车渗透率持续提升和机器视觉技术不断创新的驱动下，中国汽车制造机器视觉产品市场规模将持续扩大，预计 2029 年达74.0 亿元。
在中国汽车制造机器视觉产品市场中，整车制造机器视觉产品占据较大份额。中国整车制造机器视觉产品市场规模由 2020 年的 5.8 亿元增长至 2024 年的16.2 亿元，年复合增长率29.3%，预计2029 年市场规模增长至 39.3 亿元。
2.4 汽车制造机器视觉未来发展趋势
①汽车制造工艺发展驱动机器视觉需求持续增长
随着自动化、数字化、智能化成为汽车制造行业核心发展趋势，未来汽车制造将由机器人主导生产流程，覆盖焊接、装配、喷涂、质检等环节，实现无人化生产；将由数据驱动制造，通过数字孪生实现虚拟与物理世界的实时映射，进而优化工艺、实现预测性维护；将由人工智能赋能决策，使生产系统具备自学习能力，如动态调整参数等。机器视觉是上述趋势落地的核心技术之一，将与人工智能、大数据、数字孪生等技术深度融合，持续拓展应用场景，通过实时感知与决策闭环，助力汽车产业实现从“制造”到“智造”的跨越，更广泛发挥提升质量、降低成本、增加效率、扩展柔性等核心价值。
②机器视觉技术水平进步推动应用场景更加广泛
随着传感器和人工智能等技术的持续发展和创新，未来机器视觉将实现更高的精度、更快的速度和更全面的场景感知能力，有利于进一步提高生产效率和产线自动化水平。传感器技术的提升使机器能够更加准确和灵敏地捕捉和解析图像信息。深度学习算法和人工智能的进步也将使机器视觉解决方案具备更强的学习和决策能力，使其能够根据不同场景和任务的需求进行智能调整和优化，实现更全面的场景感知。在技术提升的驱动下，机器视觉解决方案也将在汽车制造的更多细分领域得到应用，促进汽车制造业的发展和进步。
3. 轨交运维机器视觉行业基本情况及发展趋势
长期以来，轨道交通存在巡检效率低、严重依赖人工等运维作业痛点，在我国轨道交通规模不断扩大、人工智能技术持续迭代升级的背景下，轨交运维机器视觉市场在相关政策的推动下将迎来巨大的发展机遇。机器视觉在轨交运维领域的应用目前主要集中在车辆系统运维、供电系统运维和工务系统运维。车辆系统机器视觉产品包括 TEDS（动车组运行故障图像检测系统）、TFDS（货车故障轨旁图像检测系统）、TVDS（铁路客车故障轨旁图像检测系统）、巡检机器人、360º智能检测系统等产品，占轨交运维机器视觉解决方案市场的主要地位。供电系统机器视觉产品主要指供电安全检测监测系统（即 6C 系统）包括 C1 高速弓网综合检测装备、C2 接触网安全巡检装备、C3 车载接触网运行状态检测装备、C4 接触网悬挂状态监测装备、C5 接触网与受电弓滑板监测装置和 C6 接触网及供电设备地面监测装置。目前，机器视觉解决方案在工务系统运维领域的渗透率相对较小，主要产品包括轨道检测设备、轨道扣件检测设备等。
国家政策一直在推动轨交运维装备和服务的智能化，如《城市轨道交通设施设备运行维护管理办法》《铁路车辆运行安全监控系统设计规范》等文件中均提出或鼓励运营单位采用智能化的运营维护装备进行监测检测。2024 年，中国轨交运维机器视觉产品市场规模达到34.5 亿元，2020 年至2024 年年复合增长率达到 6.7%。随着物联网、人工智能等技术的不断成熟，新增市场运维装备购置的需求及存量市场运维装备智能化升级和更新的需求为中国轨交运维机器视觉市场规模提供了巨大的增长空间。预计到 2029 年，中国轨交运维机器视觉产品市场规模将达到 53.4 亿元，其中铁路运维机器视觉市场规模为 36.7 亿元，城轨运维机器视觉市场规模为16.7 亿元。
4. 进入行业的主要壁垒
4.1 技术及研发壁垒
汽车制造机器视觉行业存在显著的技术及研发壁垒，体现在技术复杂度高、行业标准高、研发投入高三方面。技术复杂度高方面，机器视觉行业涉及包括光、机、电、算、软等多学科知识的融合贯通，技术体系精密复杂，要求企业具备较强的技术实力；行业标准高方面，汽车制造对机器视觉设备提出了高标准的技术要求：需实现微米级测量精度和近 100%的缺陷检出率以确保“精确无误”性，需在振动、高温等恶劣环境下保持全年 7×24 小时稳定运行的“稳定可靠”性，需满足多车型混线高节拍生产的“高效灵活”性，这些要求企业具备成熟的产品研发能力；研发投入高方面，机器视觉技术需持续迭代升级，企业必须保持高强度的研发投入以跟进 3D 视觉、AI 算法等前沿技术，缺乏持续创新能力的厂商将面临技术淘汰风险。以上三方面共同构成了汽车制造机器视觉行业的技术及研发壁垒。
4.2 客户准入壁垒
对于汽车制造整车厂而言，机器视觉设备的性能直接关系到产线故障率和产品质量，因此行业客户均有严格的供应商准入体系来进行品牌管控，要求对供应商机器视觉产品核心参数指标进行测试。为了能够充分验证参数指标的真实性及系统的稳定性，通常会在客户现场真实工况下进行测试，测试时间最长需上万小时。另外，除产品性能及指标能够经受住考验外，想要获得客户准入的机会还需要有充分的案例来佐证，且汽车行业不同客户有着不同的设备标准，想要逐一破除准入门槛，需要投入大量的资源和时间。最后，对于大部分客户而言，一旦供应商通过准入，通常能够与其建立稳定的合作关系，替换品牌意味着需重复投入大量的管理成本。因此，汽车制造机器视觉行业具备较高的客户准入壁垒。
4.3 人才壁垒
汽车制造机器视觉研发是多学科交叉、创新密集型领域，具备多学科专业背景且深刻理解制造工艺的复合型人才是企业发展的关键资源。此类人才需要长期培养且市场供应稀缺，往往集中在少数行业领军企业，因此本行业对于潜在的市场进入者有较高的人才壁垒。
5. 面临的机遇
5.1 国家政策鼓励机器视觉行业发展
汽车制造机器视觉行业属于国家产业政策鼓励的高端装备制造产业之智能制造装备产业。相关部门陆续发布了《智能制造典型场景参考指引》《智能检测装备产业发展行动计划（2023~2025 年）》《“十四五”智能制造发展规划》等产业支持政策，明确将基于人机协作的生产过程优化、质量在线精密检测、生产过程精益管控等关键核心技术列为重点发展方向。在政策支持下，汽车制造加速向智能化、自动化升级，机器视觉作为汽车智能制造的核心技术之一，在机器人引导、质量检测、精密测量等环节的应用需求持续增长，行业内企业将迎来良好发展机遇。
5.2 国内汽车制造持续发展，拉动机器视觉行业需求
根据弗若斯特沙利文预测，中国汽车制造机器视觉市场规模将在2024~2029 年间实现显著扩张，从 31.1 亿元跃升至 74.0 亿元，年复合增长率达18.9%。这一增长态势主要受到两方面因素影响：一是新能源汽车渗透率的快速提升带动大量新建产线、已有产线改造和产线新增车型需求；二是机器视觉赋能汽车制造获得行业广泛认可，视觉应用渗透率显著提升。在此背景下，国产机器视觉厂商将迎来重要发展机遇。
5.3 海外市场需求逐步释放
全球汽车产业正经历结构性变革，为中国机器视觉企业创造了双重发展机遇。首先，以比亚迪、奇瑞、吉利为代表的中国车企加速海外产能布局，其智能制造装备的配套需求为本土视觉企业提供了天然的出海通道。其次，国际车企正加速在欧亚非及北美等地布局新能源产能，催生了对高性能、高可靠性机器视觉设备的旺盛需求。国内头部车企可依托本土市场验证的成熟解决方案，将中国智造经验输出海外，实现全球业务版图的战略性扩张。
6. 面临的风险
6.1 行业受宏观经济形势影响
作为资本密集型产业，汽车制造业对经济环境变化具有高度敏感性，对机器视觉行业的影响表现为：其一，经济增速放缓时，整车厂往往优先缩减资本开支，直接影响新产线建设进度，进而延缓机器视觉设备采购周期；其二，终端市场消费信心与宏观经济景气度正相关，其波动会通过产业链传导至上游设备供应商。因此，汽车制造机器视觉行业的发展与宏观经济周期呈现显著联动性。
6.2 海外市场拓展风险
国产机器视觉企业在开拓海外市场过程中面临着三重关键挑战：首先，品牌认知度构建需要长期投入，海外客户对中国机器视觉品牌的技术实力和产品可靠性普遍缺乏深入了解，这需要通过标杆案例展示、国际认证获取等方式逐步建立信任；其次，海外客户关注供应商的本土服务能力，需要供应商在重点区域市场建立本地化服务团队，搭建备件仓储体系，培养跨文化服务人才，这些都需要持续的资金投入和时间积累；最后，当前全球贸易环境的不确定性加剧了出海难度，包括地缘政治因素导致的供应链重组、部分国家技术保护主义抬头，以及汇率波动等风险，这要求供应商建立更加灵活的国际贸易策略和风险对冲机制。这三方面挑战本质上都需要通过长期战略定力和持续资源投入来应对，是中国机器视觉企业实现全球化必须跨越的门槛。
7. 行业竞争格局
根据弗若斯特沙利文的统计，2024 年度中国汽车制造和汽车整车制造机器视觉产品的市场规模分别为 31.1 亿元和 16.2 亿元，易思维在相应市场的市占率分别达到13.7%和22.5%，均位居行业第一。同年中国汽车整车制造机器视觉产品的国产化率为 31.7%，其中 22.5%来自易思维，其余 9.2%来自其他国产企业，易思维是该领域产品国产化率的主要贡献者。2024 年度相关市场前五名企业情况如下表所示：
