華為發布開源底層視覺套件 AI技術突破下 機器視覺觸達領域或更廣泛 機器視覺行業未來發展趨勢

• 李波 2023年11月22日 來源：中研普華集團、央視財經、中研網 1200 78
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由華為諾亞方舟實驗室基于昇思MindSpore AI框架打造。據IT之家11月21日消息，華為MindSpore Editing已在昇思開源社區正式發布1.0版本，面向廣大開發者開放使用。

由華為諾亞方舟實驗室基于昇思MindSpore AI框架打造。據IT之家11月21日消息，華為MindSpore Editing已在昇思開源社區正式發布1.0版本，面向廣大開發者開放使用。

點評：MindSpore Editing 底層視覺套件是由華為諾亞方舟實驗室基于昇思MindSpore AI框架打造，針對主流底層視覺任務SOTA算法及模型進行實現和統一設計，提供易用的訓練、推理接口。而底層視覺是計算機視覺領域的一類場景，其算法能夠在像素級別進行視覺信號處理，完成圖像和視頻的修復復原、質量提升、風格變換任務。

AI技術的突破使機器視覺觸達領域更為廣泛。今年4月5日，Meta 發布圖像分割大模型 SAM，圖像分割技術取得重大突破;4 月17日，Meta發布視覺模型DINOv2，在語義分割、實例分割、深度估計和圖像檢索等任務中均取得不錯效果，自監督無需微調。

中信建投認為，工業機器視覺在當前階段以定制化為主，且缺陷檢測難以量化，SAM等視覺模型有望增加更多項目的可行性，打開滲透空間。隨著產業的快速發展，深耕產業具備較好的客戶基礎及場景經驗，以及技術實力較強的企業有望受益。

公司方面，據上市公司互動平臺表示，矩子科技：公司主要產品包括機器視覺設備、控制線纜組件、控制單元及設備，向客戶蘋果、華為等提供產品。聯合光電：公司為光學系統解決方案提供商，對華為提供機器視覺產品及智慧顯示屏產品。

機器視覺市場前景如何?

機器視覺是人工智能正在快速發展的一個分支，不同權威機構對機器視覺的定義略有差異，但簡單說來，機器視覺就是用機器代替人眼來做檢測、判斷和控制。機器視覺基于仿生的角度發展而來，比如模擬眼睛是通過視覺傳感器進行圖像采集，并在獲取之后由圖像處理系統進行圖像處理和識別。

由于工業自動化生產日益增長的技術需求，全球機器視覺行業60年代開始興起，起步較早，90年代發展已趨于成熟，現階段繼續保持高速發展。中國機器視覺行業伴隨中國工業化進程的發展而崛起，于90年代末起步，相對全球較晚，目前正處于快速發展階段。

從產業鏈角度來看，機器視覺上游主要零部件供應主要包括光源、工業鏡頭、工業相機、圖像采集卡、機器視覺軟件及算法;中游主體為機器視覺系統集成商和機器視覺裝備制造商;下游應用領域主要包括電子、半導體、包裝、食品飲料、汽車制造、機器人、醫療設備、物流等行業。

機器視覺市場現狀及競爭格局分析

從全球市場來看，2015-2021年期間，全球機器視覺市場規模連年增長。根據GGII數據顯示，2021年全球機器視覺市場規模已達到804億元，同比增長12.15%，相較2015年全球機器視覺市場規模增長了426.12億元。

如今，中國正成為世界機器視覺發展最活躍的地區之一，應用范圍涵蓋了工業、農業、醫藥、軍事、航天、氣象、天文、公安、交通、安全、科研等國民經濟的各個行業。

其重要原因是中國已經成為全球制造業的加工中心，高要求的零部件加工及其相應的先進生產線，使許多具有國際先進水平的機器視覺系統和應用經驗也進入了中國。

機器視覺雖然只有幾十年發展時間，但隨著全球新一輪科技革命與產業變革浪潮的興起，機器視覺行業順勢迎來快速發展。機器視覺的應用已經從最初的汽車制造領域，擴展至如今消費電子、制藥、食品包裝等多個領域實現廣泛應用。隨著經濟水平的提高，3D機器視覺也開始進入人們的視野。

3D機器視覺大多用于水果和蔬菜、木材、化妝品、烘焙食品、電子組件和醫藥產品的評級。它可以提高合格產品的生產能力，在生產過程的早期就報廢劣質產品，從而減少了浪費節約成本。這種功能非常適合用于高度、形狀、數量甚至色彩等產品屬性的成像。

從產業發展生命周期來看，國際機器視覺產業已經處于成熟期，預期未來幾年內，歐美日機器視覺技術仍將不斷有創新，國際機器視覺市場有望保持現有市場規模，并繼續增長。

國內機器視覺產業目前還處于成長期，從近幾年的情況來看，我國機器視覺產業已積累足夠技術、市場、行業經驗，已步入快速發展階段。

根據中研普華產業研究院發布的《2023-2028年中國機器視覺行業競爭分析及發展前景預測報告》顯示：

機器視覺系統的特點是提高生產的柔性和自動化程度。在一些不適合于人工作業的危險工作環境或人工視覺難以滿足要求的場合，常用機器視覺來替代人工視覺;同時在大批量工業生產過程中，用人工視覺檢查產品質量效率低且精度不高，用機器視覺檢測方法可以大大提高生產效率和生產的自動化程度。而且機器視覺易于實現信息集成，是實現計算機集成制造的基礎技術。

機器視覺產業鏈主要由上游原材料零部件、中游裝備制造以及下游終端應用行業構成。從深度來看，機器視覺的應用覆蓋產業鏈的多個環節。

以手機的制造為例，機器視覺可應用在結構件生產、模組生產、成品組裝、錫膏和膠體的全制造環節，例如IPhone生產全過程就需要70套以上的機器視覺系統。從廣度上看，機器視覺的下游行業眾多，包括汽車、3C電子、半導體、食品飲料、光伏、物流、醫藥、印刷、玻璃、金屬、木材等。

根據統計數據顯示，2015-2021年期間中國機器視覺領域的融資案例數量和融資金額總體呈上升趨勢，其中全國機器視覺行業投資事件由42起增加至91起，投資金額由10.49億元增加至193.4億元。

從機器視覺細分應用市場情況來看，3C電子、汽車、半導體(集成電路、PCB、電子元件、晶圓、平板顯示等)是我國機器視覺下游應用的三大領域。

2021年全國機器視覺細分應用市場中，3C電子、汽車、半導體所占市場份額分別為31.56%、11.04%、10.22%。鋰電池、醫藥、食品包裝占全國機器視覺市場份額分別為8.85%、8.05%、6.29%。

機器視覺行業未來發展趨勢

隨著我國國內機器視覺企業近年來研發投入不斷加大，技術水平不斷提升，我國對機器視覺進口依賴程度逐漸減少。

據統計，2021年全國機器視覺市場中，國產品牌機器視覺企業所占市場份額為58.43%，外資品牌機器視覺企業所占市場份額為41.57%。在國產替代進程快速推進下，未來我國國產品牌機器視覺企業的市場份額將不斷提升。

機器視覺行業產品的小型化趨勢讓這個行業能夠在更小的空間內包裝更多的部件，這意味著機器視覺產品變得更小，這樣他們就能夠在廠區所提供的有限空間內應用。

例如在工業配件上LED 已經成為主導光源，它的小尺寸使成像參數的測定變得容易，他們的耐用性和穩定性非常適用于工廠設備。

更多功能的實現主要來自于計算能力的增強，更高分辨率的傳感器，更快的掃描率和軟件功能的提高，PC處理器的速度在得到穩步提升的同時，其價格也在下降，這推動了更快的總線的出現，而總線又反過來允許具有更多數據的更大圖像以更快的速度進行傳輸和處理。

機器視覺行業未來發展規劃及前景預測

2022年1月由國務院頒布的《“十四五”數字經濟發展規劃》提出，要推動農林牧漁業基礎設施和生產裝備智能化改造，推進機器視覺、機器學習等技術應用。

2022年8月由國家科技部等部門聯合發布的 《關于加快場景創新以人工智能高水平應用促進經濟高質量發展的指導意見》中指出，要在制造領域優先探索工業大腦、機器人協助制造、機器視覺工業檢測、設備互聯管理等智能場景。

中研普華通過對市場海量的數據進行采集、整理、加工、分析、傳遞，為客戶提供一攬子信息解決方案和咨詢服務，最大限度地幫助客戶降低投資風險與經營成本，把握投資機遇，提高企業競爭力。

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