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中金接续

SAM大模子开源，模子上风明显。本年，Meta AI发布基础模子Segment Anything Model（SAM）过火训导数据集SA-1B，并在GitHub上开源，推动了机器视觉通用基础大模子的接续与应用。SAM大模子用GPT的方式让狡计机具备邻接图像中个体对象，对图像进行不雅察、念念考和逻辑推理的才智，主要用于对图像或视频中物体的识别和分割，具备处理大界限数据、准确率和性能高等优点。

咱们在此前阐述中深度分析了机器视觉行业的产业链和商场形态，本篇将探讨东谈主工智能波涛下，机器视觉本领和应用层面的发展趋势。

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Abstract

选录

智能制造转型期间，卑鄙应用升级推动软件算法迭代。跟着我国制造业向雅致化、数字化、智能化标的升级，机器视觉渗入率徐徐提高，视觉系统在精密拼装和精密检测中照旧得到灵验考证。但跟着卑鄙破钞电子、半导体、汽车等行业对机器视觉的本领和检测精度提倡更高要求，传统软件算法存在数据样本不足、实时性较低以及算法泛化不足等问题，导致应用场景进一步拓展受限，东谈主工智能对机器视觉加合手的影响作用渐渐加深。

AI大模子快速发展，通达机器视觉增量空间。3D视觉本领和深度学习算法快速发展，利用多数工业数据、AI算法优化图像检测模子，提高机器视觉向好多无司法、易稠浊、复杂度高等非门径化场景的扩展才智。这次SAM开源，终了零样本和少样本学习才智，突破了机器视觉的底层本领，扩展包括物体名义区域分割、外不雅弱势检测等应用空间。跟着大模子进一步向多模态发展，咱们觉得图像处理门槛将进一步镌汰，提高机器视觉家具质能上风，助力其渗入到更多应用场景之中，为机器视觉在工业智能化应用带来新机遇。 

AI+机器视觉，智能制造有望多场景落地。1）自动驾驶领域，东谈主工智能支合手驾驶自动化进入下半场，推动自动驾驶界限与视觉决策的发展；2）东谈主形机器东谈主领域，AI底层算法诳骗海量数据信息训导神经采集，优化复杂数据信息的接纳与分析，提高信息识别和定位精确度；3）工业自动化领域，妥贴工业4.0的程度，在工业中提高坐褥遵循，减少东谈主工成本，一方面代替劳能源完成包括焊合、打包、拼装等繁复责任，另一方面扩大精度较高应用领域的渗入程度，带动Al工业视觉的商场界限。

风险

AI算力需求不足预期，卑鄙应用落地不足预期，行业竞争加重。

Text

正文

本领层面：AI赋能机器视觉算法迭代

机器视觉：工业之“眼”，助力工业制造。字据好意思国自动成像协会（AIA）的界说，机器视觉（Machine Vision）是一种应用于工业和非工业领域的硬件和软件组合，它基于拿获并处理的图像为开拓实行其功能提供操作率领。机器视觉行业分析参考阐述《“大国重器”系列 02：工业之“眼”，如日方升》。跟着智能制造和数字经济的发展，“AI+视觉”的需求合手续扩大，咱们觉得AI本领的发展有益于加速推动机器视觉应用，助力工业自动化。

图表1：典型的机器视觉系统

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府上来源：中国机器视觉发展白皮书，奥普特招股讲解书，中金公司接续部

传感端：机器视觉加速从2D走向3D，3D视觉长进繁密

3D视觉树立在2D基础上，具备更高的狡计要求。2D视觉起步较早，本领相对进修，当今在自动化领域和家具质地末端经由中应用庸俗。3D机器视觉本领相关于2D本领提供了更丰富的被摄见识信息，不错在六个解放度（x、y、z、旋转、俯仰、横摆）上定位被摄见识，突破2D视觉本领存在的光源变化、物体名义信息对比依赖度高以及多重信息检测复杂度较高的问题，具备高精确、高安详性等上风。当今，3D重构的常用本领类型分位被迫感知和主动感知，适用于不同的应用场景。

► 被迫3D视觉本领：包括单目3D、双目3D和多目3D，先识别见识，字据见识再图中的大小或者被迫光判断距离和深度信息。

► 主动3D视觉本领：包括激光3D 扫描本领、结构光3D本领、TOF相机本领等，通过相位偏移等辗转方式或者光遨游期间径直获取深度信息。

图表2：3D视觉不错在六个解放度上定位

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府上来源：Cognex，中金公司接续部

图表3：3D成像本领对比

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府上来源：钛媒体，中金公司接续部

3D机器视觉遮掩场景广，2D+3D或成最好决策。在实践应用中，在测量物体相对尺寸上，2D视觉完全不错胜任，3D则大要测算物体的十足几何尺寸；在工业自动化中，若大要保证见识物体的有序平铺，2D视觉平常大要作念得高效且经济，但要是见识物体是无序的，则需要3D视觉的加合手。咱们觉得，3D机器视觉本领与2D机器视觉本领，两者在不同的使用场景下有各自的上风，并非完全取代的关系。

图表4：3D机器视觉在工业制造中的应用

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府上来源：地标科技，中金公司接续部

2D视觉占据主要商场份额，3D本领改日发展空间较大。跟着5G和AI等本领的发展，行业应用需求不休提高，3D视觉商场进入快速增长。字据Market and Markets数据裸露，2022年中国机器视觉商场界限约168.88亿元（不包含自动化集成开拓界限），同比增长22.4%。其中，2D视觉商场界限约为151.13亿元，同比增长19.3%，3D视觉商场约为17.75亿元，同比增长54.2%。Market and Markets预测，至2025年我国机器视觉商场界限将卓著349亿元，其中，2D视觉商场界限将卓著291亿元，3D视觉商场界限将接近58亿元，2020年至2025年3D视觉复合增长率将达到58.9%。

图表5：2015-2025年巨匠机器视觉商场界限及预测

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府上来源：Markets and Markets，中金公司接续部

图表6：2016-2025年中国机器视觉商场界限及预测

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府上来源：Markets and Markets，中金公司接续部

算法端：深度学习提高机器视觉通用性

深度学习有望融入机器视觉算法，驱动产业加速发展。当今的机器视觉本领主要罗致传统方式，需要起首将数据示意为一组特征，然后对特征进行分析，或输入到预测模子，并输出预测末端，但传统机器视觉本领存在弱势类型复杂化、不易复制、对使用东谈主员要求高等局限，通用性有待提高。深度学习将原始的数据特征退换为更高头绪、更空洞的特征示意，渴望现象下，不错将机器视觉的遵循和鲁棒性与东谈主类视觉的生动性结合，从而完成复杂环境下的检测，至极是波及偏差和事前未能预测弱势的情形，终了少样本、无监督学习。

图表7：传统机器视觉VS深度学习

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府上来源：MVTec，中金公司接续部

深度学习本领应用长进繁密，本领贫穷尚待处置。据奥普特招股讲解书，由于深度学习模子的树立，基于大界限的训导数据，需要全新的硬件、算法、系统假想来加速模子的训导。跟着低功耗、高性能的可编程可树立型FPGA芯片、 定制化ASIC芯片等AI芯片的出现，深度学习模子的树立和应用成为可能。深度学习不错匡助机器视觉工程师在图像分类、语义分割、见识检测和同步定位与舆图构建（SLAM）等任务上赢得更高的准确率。

图表8：深度学习能处置传统视觉无法处置的贫穷

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府上来源：康耐视，机器之心，中金公司接续部

图表9：深度学习使难办应用的处置变得更浮浅

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府上来源：康耐视，机器之心，中金公司接续部

基于深度学习的机器视觉走向商场，赋能作用渐渐突显。各大机器视觉处理分析软件厂商纷纷参加资源进行深度学习模子的开发和应用 ，举例康耐视区别在2017和2019年收购两家深度学习软件公司 ——ViDi Systems和SUALAB，增强自身在该领域的实力。咱们觉得，深度学习有望利用多数工业数据、AI算法合手续优化图像检测模子，同期，提高机器视觉的可扩展性，加强在无司法、易稠浊、复杂度高等应用场景下的可靠性，尤其是在弱势查考应用中不错提高实时检测及次品剔除的遵循，终了对证地和成本的双重末端。

图表10：部门机器视觉公司深度学习软件

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府上来源：各公司官网，中金公司接续部

大模子：机器视觉+大模子助力降本增效

用工成当天益加重，机器视觉+大模子助力降本增效。但跟着国内作事东谈主口数目增长放缓、老年东谈主口占比飞腾，中国东谈主口结构老龄化趋势明显，咱们觉得劳能源供给的弥留格式将合手续以至加重。国度统计局数据裸露，界限以上企业作事东谈主员年平均工资从2018年的68380元/年到2022年的92492元/年。企业降本增效诉求是机器视觉行业界限扩大的进军推能源，因此频年来制造企业不休加大在自动化、智能化方面的参加，扩展自动化和智能化的深度，这增多了对机器视觉家具的需求，也发展出机器视觉家具和大模子结合的新趋势。

图表11：2018-2022年界限以上企业作事东谈主员平均工资

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府上来源：国度统计局，中金公司接续部

图表12：2015-2022年我国劳能源参与率

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注：15岁及以上的比例府上来源：iFinD，中金公司接续部

大模子发展迅猛，厂商竞争强烈。2023年龄首国内科技龙头争相进入国产大模子赛谈。当今，国内已有百度、阿里巴巴、腾讯、华为等公司对 AI 大模子进行开发，各模子系列主要的NLP讲话大模子、CV大模子、多模态大模子也已推出并终了部分应用落地。其中，腾讯混元大模子中的CV大模子（HunYuan-VCR）在VCR榜中名循序一；盘古大模子主要由五个模子组成，最起首的是CV（机器视觉），这是卓著30亿参数的业界最大CV大模子，初次终了模子按需抽取，初次终了兼顾判别与生成才智，主要服务于B端客户，应用包括矿山、药物分子、电力、局势、海浪等盘古行业大模子。

图表13：大模子厂商布局趋势

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府上来源：天翼智库，中金公司接续部

图表14：大模子基础架构

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府上来源：天翼智库，中金公司接续部

Meta SAM，大模子在MV领域的延迟。2023年4月5日，Meta秘书推出SAM大模子（Segment anything model），是AI大模子在机器视觉领域的延迟，号称MV领域的GPT，旨在构建一个图像分割场景下的基础大模子，大要字据文本指示等方式终了图像分割，何况万物皆可识别和一键抠图。

SAM处理任务多元化，提高机器视觉识别、定位遵循。SAM 大模子由三个部分组成，区别是任务（使用者通过点、框、涂等方式教唆大模子分割的对象）、模子（字据输入的教唆与图片输出带掩码的图像）、数据（大模子输出的带掩码图片进一步推广模子训导的语料库）。由于SAM输出的带掩码图片亦能用作训导语料，因此SAM的数据集界限较此前CV开源数据集都要更大。据Meta，SAM数据皆集图片数目卓著1千万张、掩码数目卓著10亿个，区别是OpenImage V5的6倍和400倍。基于这些训导数据，SAM 在图像分割、对象识别等方面有较好的性能，大要在视频见识追踪、图像剪辑、2D 转 3D、创意绘制等应用中施展上风。

图表15：Meta SAM大模子由三个部分组成

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府上来源：Meta《Segment anything》（2023年），中金公司接续部

图表16：在BSDS500上的零样本边际预测及末端

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府上来源：Meta《Segment anything》（2023年），中金公司接续部

图表17：由SAM从一个朦胧点教唆生成的灵验掩码

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府上来源：Meta《Segment anything》（2023年），中金公司接续部

大模子应用场景局限性尚在，小模子在雅致化任务上赋能机器视觉。大模子频频防御识别被测物体的大致特征，而弱于甄别被测物体上的裂痕、损坏、混浊、划痕等细节特征，从而在测量、检测等雅致化要求较高的任务中发扬欠佳。弱势自身发生频次较低，很难酿成大界限语料用来训导大模子；而机器视觉厂商在弱势案例方面蓄积深厚，遥远专注于 AI 弱势检测算法的开发，性能照旧得到确切坐褥场景的考证。咱们觉得，在测量、检测等任务中，单靠大模子尚不足以提高举座责任遵循，大模子与厂商小模子相结合或才能终了更为准确的弱势检测。

图表18：SAM大模子在工业弱势检测任务中发扬欠佳

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府上来源：Ji， G.， Fan， D.， Xu， P.， Cheng， M.， Zhou， B.， & Gool， L.V. (2023). SAM Struggles in Concealed Scenes - Empirical Study on 'Segment Anything'.，中金公司接续部

应用层面：AI助力机器视觉当代化应用

自动驾驶：传感器本领不休发展，自动驾驶商场彭胀进入下半场

乘用车由L2向L3过渡，自动驾驶进入下半场。自动驾驶是指大要协助驾驶员转向和保合手在谈路内行驶，终了跟车、制动和变谈等一系列操作的扶助驾驶系统，波及到的本领主要包括传感器、高精度舆图、V2X、AI算法等。字据海外汽车工程学会（SAE），自动驾驶可据自动化程度分为6个品级，L3是进军分水岭。其中，L1-L3主要诳骗高等驾驶扶助系统(ADAS)字据传感器感知到的周围环境信息进行一定的决策贪图，提醒或代替驾驶员进行一部分操控，从L3运行，驾驶操作和附近监控都是由系统自动完成，无需驾驶员操作，终了高程度的自动驾驶。字据共研产业接续院，2022年，我国在售新车L2和L3的渗入率区别为35%和9%，瞻望在2023年将达到51%和20%，自动驾驶将进一步落地。

图表19：自动驾驶分级门径

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府上来源：SAE，工信部，中金公司接续部

感知系统是自动驾驶的基础和前提，传感器是感知系统的中枢本领。自动驾驶包含感知系统、决策系统和末端实行系统三大系统，感知系统在总计这个词应用链中的位置为前端接纳，分为3D见识检测为主的感知任务、激光雷达和录像头，是车辆电子末端系统的信息来源。各项感知任务用于检测谈路上的各样信息，激光雷达用于生成车辆附近情况实践的三位感知，录像头大要识别并处理带有颜色或纹理的信息。

图表20：感知系统和传感器的中枢作用

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府上来源：COGNEX，中金公司接续部

面前在单车智能驾驶决策里面，关于自动驾驶传感器的选拔存在着两种旅途：

► 纯视觉决策：由录像头主导、配合毫米波雷达等低成本元件组成，典型代表为特斯拉、Mobileye和百度Apollo Lite；

► 另一种是由激光雷达主导，配合录像头、毫米波雷达等元器件进行交融感知，典型代表为谷歌 Waymo、国内的华为、百度Apollo（除Apollo Lite）、小马智行、文远知行等头部自动驾驶厂商。

图表21：特斯拉纯视觉决策

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府上来源：念念特威官网，中金公司接续部

图表22：华为激光雷达决策

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府上来源：特斯拉官网，中金公司接续部

东谈主工智能不休进修，自动驾驶商场快速彭胀。受益于策略的放手推动和支合手，物联网与驾驶加速结合，同期，在东谈主机吞并领域的突破显耀提高了安全及正当性，应用场景不休拓宽，自动驾驶商场不休发展空间不休增大。字据IDC，2024年巨匠L1-L5级自动驾驶汽车出货量瞻望将达到5425万辆，同比增长16%，商场界限随出货量同步增长，据Allied Market Research测算2026年自动驾驶汽车商场界限将达到5566.7亿好意思元，2019-2026年CAGR为39.5%。

图表23：自动驾驶汽车出货量及增长

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府上来源：IDC，中金公司接续部

图表24：自动驾驶商场界限快速增大

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府上来源：Allied Market Research，中金公司接续部

东谈主形机器东谈主：进入高动态发展阶段，生意化水平渐渐进修

多年本领探索，东谈主形机器东谈主进入高动态发展阶段。机器东谈主发展历史上的进军影响事件不错讲究到上世纪四十年代，跟着和本领的发展，为了处理、搬运及装载辐射性材料出现了遥控机器手等家具，为近代机器东谈主的出现奠定了基础。同期，电子狡计机的发明也为当代机器东谈主的出现奠定了末端方面的基础。尔后东谈主形机器东谈主的发展史不错大致分为三个阶段，当今东谈主形机器东谈主照旧进入到以具备感知、贯通才智为主要特征的阶段，跟着大模子算法的不休进修，东谈主形机器东谈主的自主决策才智、与东谈主交互才智有望终了质的飞跃。

图表25：东谈主形机器东谈主发展的三个阶段

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府上来源：各公司官网，中金公司接续部

Al对东谈主形机器东谈主的促进作用主要包括底层算法以及促进智能化。东谈主形机器东谈主领域波及的Al底层算法主要为机器学习和深度学习。前者能让东谈主形机器东谈主在无指示时由模式识别功能增强才智并关于相应的情境作出更优反馈，从而增多运行遵循。后者诳骗海量数据信息关于神经采集进行训导，使其在复杂数据信息结构的接纳与分析中具备上风。此外，咱们觉得Al机器视觉不仅赋予了东谈主形机器东谈主感知世界的才智，还将所搭载的各样算法与机器东谈主深度有机交融，因此让它们具备了一定程度的东谈主类意志，举例主动探索并钻研常识等，让其信得过敬爱上更接近于一个齐备的东谈主类。

多家东谈主形机器东谈主的视觉决策在识别和定位方面有显耀突破。咱们觉得，跟着信息识别和定位越发精确，机器东谈主将更容易模拟东谈主类在确切场景下的反馈经由，为机器视觉在外不雅查验等各项检测领域和智能生计领域的进一步突破提供精真金不怕火的基础。

► Atlas诳骗到激光雷达和深度相机两项本领，让 TOF 深度相机以 15 帧/秒的速率生成环境的点云，点云为测距的大范围结合。Atlas 的感知智商结合多平面分割的算法智商从点云里面索要平面。多平面分割算法的输入进入里面的映射系统当中，该系统为 Atlas 通过相机不雅测得到的各样不同对象搭建模子。

► 由欧菲光合作开发的小米CyberOne搭载的Mi-Sense深度视觉模组诳骗了Al交互算法，具备了优异的三维空间感知才智，在东谈主物信息识别的发扬尤其杰出。CyberOne传感器模块中的豪心扉知具备起首的2D转折OLED屏裸露模块，带有双麦克风识音系统的听觉传感器和基于Mi-Sense空间视觉模组的视觉传感器，大大加速感知分析的广度和准确性。

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图表26：不同东谈主形机器东谈主的环境感知决策

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府上来源：各公司官网，中金公司接续部

成本本领多维赋能，东谈主形机器东谈主生意化进修。巨匠“机器换东谈主”程度加速，东谈主形机器东谈主有望深切各细分破钞端，成为AI下一个进军落地应用场景。字据Markets and Markets，巨匠东谈主形机器东谈主商场界限将由2022年15亿好意思元增长至2028年138亿好意思元，年均复合增长率44.8%。马斯克示意，特斯拉的遥远价值将主要来自东谈主形机器东谈主，并预测东谈主形机器东谈主需求将达100亿台，远超汽车。字据高工机器东谈主产业接续所，2026年东谈主形机器东谈主在服务机器东谈主中的渗入率将达到3.5%，在服务领域，咱们估算巨匠东谈主形机器东谈主商场界限卓著70亿元，假定中国服务机器东谈主商场约占巨匠商场25%，2026年中国东谈主形机器东谈主商场界限将卓著17.5亿元。

图表27：巨匠东谈主形机器东谈主商场界限及增速

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府上来源：Markets and   Markets，中金公司接续部

图表28：巨匠服务机器东谈主商场界限及增速

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府上来源：IFR，中金公司接续部

工业自动化：妥贴工业4.0程度，AI机器视觉高效运作

高效的运作模式带动Al机器视觉在工业自动化中日益迅猛的发展。该应用由工业相机获取外部信息，将数据传递到主末端器后诳骗里面视觉软件处理信息并整合分析，进而快速精确地把所得末端传输到机器东谈主不同的末端系统中，为下一阶段作念准备。AI工业视觉处置方法主要分为三大类，应用决策围绕工业相机。

► 第一类决策为针对智能工业相机实时末端 / 末端类的应用决策。内设图像处理功能的工业相机产出的实时图像检测效果可坐窝用于应用处理，相机可支合手TCP/IP等通用接口合同并进行传输数据。

► 第二类决策为针对智能工业相机非实时类的应用决策。这种数据内容针对时延不解锐的非实时备份图像、监测大呼等类型数据，相同使用TCP/IP等通用合同进行数据传输。

►  第三类决策针对非智能工业相机实时图像类应用决策。此相机所用的数据合同接口平常为IP 化的GigE-Vision 和USB 为主要应用。关于工业应用，GigE-Vision 能让用户在长距离上使用廉价位门径线缆来快速发送图像。

图表29：机器视觉进行定位检测

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府上来源：矩视低代码平台，中金公司接续部

图表30：机器视觉进行弱势查验

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府上来源：矩视低代码平台，中金公司接续部

机器视觉在改日的发展趋势妥贴工业4.0的程度。机器视觉在工业中能大大提高坐褥遵循，减少东谈主工成本。通过精确的机器视觉对机器进行视觉迷惑以及见识定位，举例工业坐褥中的机器手臂，不错完成多数繁复性的责任，包括焊合、打包、拼装等。咱们觉得，Al机器视觉在工业中的商场空间将跟着工业自动化的发展而扩大，改日主流国度的工业自动化水自若步提高，从而能带动Al工业视觉的增长数目和商场界限。

图表31：机器视觉在工业自动化的遵循改善

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府上来源：各公司官网，中金公司接续部

其他：AI赋能机器视觉多点着花，应用场景合手续拓宽

元世界

3D感知支合手元世界感知、勾通的底层本领。机器视觉和AI不错用于构建和小器元世界中的凭空环境和场景。它们不错识别和模拟现实世界中的物体、东谈主物和景不雅，并在凭空现实和增强现实应用中呈现出来。此外，机器视觉和AI还不错用于创建交互式凭空变装，使用户大要进行传神的凭空体验。元世界需要交互本领和东谈主工智能本领，离不开VR/AR等本领，其中3D感知尤为进军。跟着元世界的爆发，商场空间越来越大，当今预测的商场空间改日能达到8000亿好意思元，以至更高。咱们觉得，弘大的商场长进，给3D机器视觉的应用带来更多施展空间。

军事领域

机器视觉庸俗应用于军事领域，具备多方面的识别才智并遮掩多重装备。机器视觉本领依靠其非战争测量、延续绝责任等特色，在军事领域中具备可不雅的实用长进，如海上未知舰船、飞机跑谈等典型见识物识别、东谈主员行动和参与度识别、枪械弹药等装备弱势检测等场景和典型海陆空装备上的应用。咱们觉得当今军事领域的机器视觉诳骗相较于工业自动化和交通领域仍存在一些可发展的空间，如视觉传感器硬件系统还未能全面处置抗严寒、耐腐蚀等本领问题，导致处理末端的偏差。此外，由于军事上平常出现复杂的动态环境，导致捕捉高实时性视觉图像较难终了，因此咱们觉得改日突破标的可基于多肖似合情境中多传感器信息交融与优化理解才智。

高校科研

在高校科研领域，机器视觉用于多相机并发高速储存决策。基于机器视觉，容貌诳骗StreamPix软件，同期勾通和使用16台1.3MP网口工业相机，由外触发方式来达成16台相机以满帧率75fps的采集率，终了长达7小时无丢帧和压缩、遥远间连气儿并发采集和存储。该本领的上风在于，终了数个相机的勾通与操控；完成数个相机无损、实时和遥远间的并发图像数据采集与保存；以及合手续可靠的永劫段多相机储存决策。

发展趋势：具身智能有望开启机器视觉新一轮成长

东谈主工智能引颈机器视觉新一轮成长，拓宽机器视觉应用领域

机器视觉的中枢驱能源由应用和算力转化为算法驱动。成像、应用、算法、算力是机器视觉发展的四个中枢驱能源，巨匠机器视觉产业简短以十年为一个发展周期，履历了几次发展阶段的起首。自2016年运行，AI算法的进步推动机器视觉进入了由算法驱动的发展阶段，东谈主工智能的赋能加速了机器视觉在智能制造应用中的普及，产业快速发展。在需乞降本领合手续提高和迭代的配景下，2020年后机器视觉迎来高速发缓期。

图表32：巨匠与中国机器视觉发展主要节点

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府上来源：中国机器视觉发展白皮书（2021版），中金公司接续部

搭载AI本领，机器视觉具备超越现存处置决策的才智。AI拓展了机器视觉的才智范围，合手续放大机器视觉家具质能上风，渗入到更多应用场景之中，赋能智能制造。字据中国信息通讯接续院和中国东谈主工智能产业发展定约，面前的发展重心渐渐从单点本领滚动为实质应用滚动阶段。收成于深度学习等算法的突破、算力的不休提高以及海量数据的合手续蓄积，东谈主工智能渐渐从实验室走向产业实践，以算法、算力和数据为主旋律追求极致更动方面不休突破，为机器视觉终了更新迭代和提高应用价值的进军本领支合手。同期，机器视觉当作“眼睛”被AI使用，获取底层数据并协助完成东谈主机交互，两者相互作用，推动东谈主工智能算力合手续提高。

图表33：东谈主工智能发展的三驾马车

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府上来源：Wind，中金公司接续部

图表34：机器视觉和东谈主工智能不休交融

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府上来源：中国信息通讯接续院，中金公司接续部

卑鄙应用提倡新的要求，给机器视觉带来机遇和挑战。从需求端看，机器视觉庸俗应用于电子及半导体、汽车制造、食物包装、制药等领域，应用场景存在较大的各别性。跟着AI和5G本领的商用落地，机器视觉从工业领域扩展到破钞领域，在影视、游戏、直播、文旅等领域的发展空间。3C行业当今是机器视觉应用最进修的领域，存在高精度、换代快等特色，品类拓展和应用场景延迟合手续推动3C行业机器视觉的渗入率，跟着坐褥工艺的精进及家具质地要求的提高，破钞电子等行业对检测精度的要求越发严苛，对机器视觉的本领迭代也提倡要求。咱们瞻望，跟着卑鄙应用的拓展和行业的发展，AI+行业是发展趋势，机器视觉的应用将会进一步细分，以得当卑鄙的垂直需求。

图表35：巨匠与中国机器视觉发展主要节点

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府上来源：国度统计局，亿欧智库，中金公司接续部

特斯拉引颈东谈主形机器东谈主迭代，具身智能成为机器视觉下一个成长点

具身智能或将成为AI的终极形态，智能机器东谈主是具身智能的径直落地。具身智能（Embodied Intelligence，简称EI）是指具备自主决策和行动才智的机器智能，不错像东谈主类一样感知和邻接环境，通过自主学习和得当性步履来完成任务。具身智能的终了包含了东谈主工智能领域险些总计的本领，包括机器视觉、当然讲话邻接、贯通和推理、机器东谈主学、博弈伦理、机器学习等，是AI的集大成者。机器东谈主发展为具身智能机器东谈主，大致需要经大脑先行、感知突破、身体完善三个阶段，在演化旅途上，完成由“不动”、到“固定动”、再到“解放动”的本领变革。

图表36：具身智能机器东谈主发展阶段

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府上来源：亿欧智库，中金公司接续部

图表37：具身智能机器东谈主三个发展阶段

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府上来源：亿欧智库，中金公司接续部

AI多模态大模子和东谈主形机器东谈主结合，给以具身智能机器东谈主落地条目。AI大模子在讲话、视觉、畅通末端、镌汰研发成本等多方面为东谈主形机器东谈主产业赋能。2023年5月特斯拉股东大会展示了备受良善的东谈主形机器东谈主Optimus的最新进展，从最终用途来看，和具身智能机器东谈主格皮毛似。在机械要道末端方面，Optimus使用电机扭矩末端愈加精确智谋；在感知方面，环境感知和驰念才智提高不仅不错看路，亦会记路；在学习方面，可字据东谈主类动作法式，进行端到端动作操控。

图表38：ChatGPT推动机器东谈主应用

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府上来源：SEMI，中商产业接续院，中金公司接续部

图表39：Tesla发布Optimus东谈主形机器东谈主

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府上来源：特斯拉，中金公司接续部

传感器、实行器和洽商末端是具身智能的三大因素。传感器包括本色感受传感器、触觉+视觉+声息传感器、机器视觉等;实行器包括降速器、伺服系统、微电机等;洽商末端部分包括末端器、工控系统、AI系统等，传感器与实行器数目较多。其中，字据OFWeek机器东谈主网，从成本组成看，东谈主形机器东谈主中视觉等感知系占比约为17%，远高于工业机器东谈主中的价值占比。

图表40：工业机器东谈主价值散布（2020年）

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府上来源：OFweek，机器东谈主网，中金公司接续部

图表41：东谈主形机器东谈主价值散布（2020年）

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府上来源：OFweek，机器东谈主网，中金公司接续部

感知层中视觉的进军程度较高。从东谈主体的感官来看，80%的信息获取来自于视觉，字据仝东谈主智能吴易明博士分析，感知层面的中枢在于视觉感知，主要原因：

1）感知层需要与畅通层交互印证：起首视觉感知需要与物理实存进行交互印证，是具身智能终了的基础；

2）感知才智提高可使机器东谈主畅通愈加“拟东谈主化”：视觉感知通过与畅通系统的实行参量、信息数据交互修正，使具身机器东谈主从传统的僵化肢体畅通提高为为高解放度、高精密、多发扬格式的畅通。

图表42：特斯拉东谈主形机器东谈主价值量散布

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府上来源：特斯拉，UCLA，中金公司接续部

机器视觉向机器东谈主视觉进化。家具形态上，机器东谈主视觉比拟传统机器视觉愈加 3D化、高度集成化、场景复杂化。在本领终了上，机器东谈主视觉比拟传统机器视觉更防御多专科交融、底层元器件定制与集成、以及高度依赖智能视觉算法。

► 2D视觉向3D视觉进化，3D视觉具备毫米级以至更高精度的视觉才智，不错对确切物体场景进行高精度扫描与规复。传统2D视觉只可应用在“可控法式”的环境中，比如工业产线，而具身智能机器东谈主所靠近的是不行控法式的场景，2D视觉无法稳定。

► 模块化向高度集成镶嵌式进化，传统机器东谈主举例部单干业机器东谈主所配备的视觉开拓大都是模块化的开拓，浩繁包括光源、镜头、相机、图像采集卡、机器视觉算法、应用软件等模块，其中光源跟相机分开，相机跟镜头分开，相机跟图像采集卡分开，各个部件体积弘大，导致举座体积大、成本高，无法应用于需要庸俗普及的具身智能机器东谈主中。

► 单一场景到复杂场景（变化场景）进化，具身智能机器东谈主所面向的是未知的复杂场景或变化场景，这就导致单一视觉传感器无法稳定需求，另外为了交接变化场景，要求具备较高鲁棒性的智能视觉算法。

风险教唆

► AI算力需求不足预期：工业坐褥的数据量有限，且具有一定的守秘性，对算力的需求不足预期或放缓大模子在机器视觉领域中的阅兵控制。

►卑鄙应用落地不足预期：卑鄙东谈主形机器东谈主的发展是机器视觉应用的进军增量，卑鄙落地不足预期会镌汰对零部件、软件、集成开拓的采购需求，影响联系企业发展速率。

► 行业竞争加重。机器视觉毛利率水平较高，高盈利属性眩惑多数新进入者，同期通用大模子镌汰视觉软件门槛，现存厂商或将丢失份额或盈利才智收缩。

Source

著述来源

本文摘自：2023年9月16日照旧发布的《机器视觉：AI赋能，拥抱机器智能化期间》

陈显帆 分析员 SAC 执证编号：S0080521050004 SFC CE Ref：BRO897

张梓丁 分析员 SAC 执证编号：S0080517090002 SFC CE Ref：BSB840

严佳 分析员 SAC 执证编号：S0080522090006

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