机器视觉行业发展趋势及面临的机遇挑战壁垒
1、行业概述
（1）机器视觉系统工作原理
具体来说，一个典型的机器视觉系统系使用相机将被检测的目标以图像的形式传输给专用的图像处理系统，再将图像的特征信息，包括颜色、亮度、像素、字符、间距等，转化为可处理的数字化信号，进而通过不同算法抽取目标的特征，如面积、位置、长度、数量等，再根据预设的允许度或其他条件输出运算结果，包括合格/不合格、有/无、尺寸、角度、个数等，实现自动识别、检测测量、引导定位等功能。
（2）机器视觉技术因其独有的优势已在工业中被广泛引用
随着技术的进步及成本的下降，机器视觉因其独有的优势，在工业中的渗透率日益提升。在现代化的大生产中，产品质量的检测和生产过程中的质量控制不可或缺，工业中例如印刷品质量检测、机械零件的外观检测、产品包装的外观检测等都可运用机器视觉设备。在传统的人工密集型检测行业，机器视觉系统可以替代大量的检测工人，将“人眼+简单工具”的检测模式升级为高精度快速的自动检测。机器视觉技术因其具备的高分辨力、高精确度、高速度、客观性、重复性、可靠性等众多优势，逐步跻身于制造业的关键位置，推动了工业发展智能化的进程，具有较高的市场需求。
（3）电子及半导体、汽车制造为当前机器视觉最重要的下游应用领域
在工业领域中，国内市场机器视觉应用比重最大的是电子及半导体行业，但根据公开信息，机器视觉设备在电子行业的渗透率依旧较低，远低于境外同行业水平。
机器视觉技术目前被广泛应用于电子及半导体、汽车制造、食品包装、制药等领域，其中电子及半导体、汽车制造是当前机器视觉最重要的应用领域，主要用于集成电路制造、半导体分立器件制造、PCB制造、SMT表面贴装、LED制造等高精度制造和质量检测领域；其次为汽车制造占据市场，主要用于车身装配检测、PCB印刷质量检测、零件尺寸的精密测量等系统和部件的制造流程。
近年来，随着电子及半导体产业的大力发展，机器视觉技术在相关设备中的应用也得以蓬勃发展，例如SMT检测等国产设备的迅速兴起，凭借产品性价比及服务的优势填补了国内市场的相关需求。未来，随着人力成本上升、产品品质要求提高、生产效率提升，机器视觉设备行业将进入高速增长期，具备良好的市场前景。
（4）机器视觉系统在下游领域中的具体应用环节
目前，机器视觉的具体应用主要可以分为四大类：缺陷检测、尺寸测量、视觉定位及模式识别/计数，当前的应用也基本是基于这四大类功能来展开。
1）缺陷检测
产品表面出现缺陷不仅仅影响产品的外观，更可能对产品的质量、安全性能造成严重损害。检测产品的外观缺陷，最常见的包括表面装配缺陷（如漏装、混料、错配等）、表面印刷缺陷（如多印、漏印、重印等）以及表面形状缺陷（如崩边、凸起、凹坑等）。由于产品外观缺陷种类繁杂，故外观检测功能在机器视觉中的应用中属于相对较难的类别，对视觉技术的要求相比较高。
2）尺寸测量
生产线上产品的生产、加工过程均涉及大量的测量任务，例如生产过程控制、形变测量等。机器视觉设备将获取的图像像素信息标定成常用的度量计算单位，然后在图像中精确的计算出几何尺寸，其优势在于对高精度、高通量以及复杂形态的测量速度更快、精度更高，例如部分高精度的产品由于人眼测量的局限性只能抽检，而应用机器视觉检测设备后即可实现全检，且误检率显著下降。
3）视觉定位
利用视觉定位技术相当于为机器装上眼睛，引导机器正确的完成一些抓取动作或将测量信息与指定位置进行比较。视觉定位在机器视觉应用中是非常基础且核心的功能，可以在识别出物体的基础上精确给出物体的坐标和角度信息。
4）模式识别/计数
机器视觉在识别方面的应用已非常普遍，一般指对已知规律的物品进行分辨，比较容易的包含外形、颜色、图案、数字、条码等信息的识别，信息数据量更大或更抽象的识别包括人脸、指纹、虹膜识别等。
总体而言，从技术水平及应用情况上，检测、测量、定位、识别的难度是逐步递减的，而基于四大基础功能延伸出的多种细分功能在实现难度上也各有差异，目前3D的视觉功能是当前机器视觉应用技术中最先进的应用方向之一。
2、机器视觉行业发展概况
（1）全球机器视觉行业发展历经多个阶段，发展较为成熟
以全球视角来看，机器视觉技术最初起源于显微和航空图像的分析与理解、各种光学字符识别、工业零件表面缺陷监测等。随着现代工业自动化技术日趋成熟，越来越多的制造企业考虑如何采用机器视觉来帮助生产线实现检查、测量和自动识别等功能，以提高效率并降低成本，从而实现生产效益最大化。
中国的机器视觉行业是伴随着中国的工业化进程发展而崛起的，自90年代末开始起步，经历了启蒙阶段、初步发展阶段和快速发展阶段。
国内外机器视觉行业发展历程
资料来源：普华有策整理目前，中国正成为世界机器视觉发展最活跃的地区之一，应用范围几乎涵盖国民经济的各个行业，而工业领域是机器视觉应用比重最大的领域，其重要原因是中国已经成为全球制造业的加工中心，高要求的零部件加工及其相应的先进生产线，使许多具有国际先进水平的机器视觉系统和应用经验也进入了中国。
3、机器视觉行业未来发展趋势
（1）由2D机器视觉向3D机器视觉升级趋势
目前，2D目标检测算法不断成熟，无论是精度还是检测速度都已达到较高的水准，在制造业领域已经取得广泛的应用，但由于2D视觉检测无法获得物体的空间坐标信息，所以存在包括不支持与形状相关的测量，无法区分相同颜色物体之间的特征或具有接触侧的物体之间的位置，同时特别依赖于光照和颜色/灰度的变化，测量精度易受照明环境的影响等检测缺点。
相比之下，3D机器视觉可以测量包括高度、角度、平面度、厚度、体积、颜色相近表面等信息，通过更丰富的数据采集获取物体的三维图像。3D测量技术可以根据上述测量数据设置公差，进而以超出公差为标准检测缺陷，同时可以持续储存产品缺陷的相关测量数据，并对数据进行量化分析以优化和改进前端的制造工艺，提高生产效率。
此外，3D机器视觉还具备高测量稳定性、高精度及可重复性等优势。近年来，随着工业化及智能制造的大力发展对精确度的要求越来越高，3D机器视觉检测应用范围愈发广阔，目前机器视觉技术及产品由2D向3D迈进已逐步成为行业的主要发展趋势之一。
（2）人工智能深度学习+机器视觉的技术发展趋势
传统的基于规则的机器视觉系统可以高精度地每分钟检查数百甚至数千个零件，但系统仍是通过逐步过滤和基于基本规则的算法运行的。而深度学习算法使用了卷积神经网络，利用卷积层提取出图像特征，而卷积层的参数并非全部由人工设计而是通过数据训练所得。机器视觉系统与其结合后，将会形成以下几个优点：1）克服视觉应用程序难以使用基于规则的算法，进而进行编程；2）维护应用程序并在工厂车间重新训练新的图像数据；3）无需重新编程核心网络即可适应新的示例；4）处理迷惑性较高的背景和零件外观的变化等。
近年来，得益于计算能力的提高和大规模数据集的出现，AI技术本身以及各类商业解决方案已日臻成熟，正在快速进入工业化阶段。“人工智能深度学习+机器视觉”可以帮助机器视觉设备快速进行图像分类、目标检测和分割，且已越来越多的应用在3D机器视觉中，成为业内公认的未来主流发展趋势之一。
（3）技术提升带来的渗透率提升及加速进口替代的趋势
受益于光源系统、图像处理系统以及相机等软硬件领域的技术持续提升，机器视觉设备的成本端呈现逐年下降趋势。在同等价格甚至性价比更高的条件下，机器视觉设备可以提供更多更快的图像数据传输、更先进的软件算法，实现数字化、实时化和智能化的性能提升。性价比的提高加大了机器视觉设备的市场渗透率，同时，国内企业在地域性及客户服务上相较于境外企业有明显优势，随着国产机器视觉设备逐渐成熟，原先机器视觉行业较高的进口依存度为进口替代带来广阔的空间。
4、行业发展机遇
（1）国家产业政策大力支持
近年来，国家多次提出“工业4.0”、“中国智造”等概念并将智能制造列入包括《智能制造发展规划（-年）》、《“十三五”国家战略性新兴产业发展规划》、《战略性新兴产业分类（）》和《产业技术创新能力发展规划（-年）》等多个政策文件或发展规划中，体现出国家对制造业向智能制造转型升级的大力扶持，对于提升机器视觉设备在制造业中的应用广度及深度有着积极的影响。
（2）下游市场规模仍将持续增长，电子化程度持续提升
机器视觉设备在制造业以及不断拓宽的其他行业的应用主要围绕电子制造领域展开，这使得机器视觉设备的市场需求与下游行业的整体发展情况及电子化程度息息相关。
近年来，电子信息制造行业虽然呈现增速放缓的迹象，但强大的内需使得电子信息制造业作为国内经济支柱产业的地位难以撼动。同时，消费者对消费电子产品更新换代的需求依然旺盛，智能手机、笔记本电脑、智能设备等电子制造细分行业市场规模迅速提升，根据IDC数据库预测，年全球智能手机总出货量将达约14.85亿部，至年可实现超过1.1%的年均复合增长率，市场需求仍十分广阔。
此外，机器视觉设备的另一个主要下游行业汽车制造业的市场规模及电子化程度仍将不断提升。随着汽车导航、车载娱乐系统、电子检测系统、智能安全系统，以及更精密的汽车操作传感装置等汽车电子设备的应用比例不断提升，未来电子产品在汽车价值中的比例亦将持续提高，对机器视觉设备的需求相应亦会提升。
综上，下游产业市场容量提升、电子化程度提升均对上游的机器视觉设备需求起到极大的拉升作用。
（3）人力成本持续上升
随着人口老龄化的提升，我国人口红利进入下降通道，人工成本逐年增长，导致生产线的运营成本被不断推高。为了满足生产对成本控制的基本需求，大部分工厂对自动化设备的需求也越来越明显。目前，一台机器视觉检测设备可以胜任数十位检测工人在传统生产线中的工作内容及效率，随着检测设备的检测效率及精度等性能的不断提高，视觉检测的性价比相对人工检测也将越来越具备优势，这将极大推动相关设备的需求。
（4）上游技术发展降低设备制造成本
机器视觉设备的生产制造需要由硬件、软件以及它们的跨界集成组成，在过去的几年中，硬件设备中的光源、工业相机、镜头、采集卡、电脑主机，软件系统中的图像处理软件、集成软件等领域均有不同程度的技术进步，使得机器视觉设备的综合成本在不断下降，应用的领域及功能则不断提升。机器视觉设备最终是为终端用户提供高性价比、高可靠度的解决方案，机器视觉设备的性价比逐步提升对提升其在下游领域的设备渗透率有着积极作用。
（5）产业结构升级
我国正面临从制造大国向制造强国的转变，企业对产品品质的重视程度越来越高。目前，各类电子终端应用更轻薄、更小型、更便捷、更智能的趋势，其核心部件及生产制造环节亦持续向高精密、高集成、轻薄化的方向发展，下游厂商对产品生产设备的自动化、智能化要求也越来越高。由于人工检测有其固有的缺陷，机器视觉设备逐渐成为智能化生产过程中必不可少的设备之一，随着制造业产业结构的调整升级，机器视觉行业产品的刚性需求将持续提升。
5、行业发展挑战
（1）行业内产品升级换代较快，对技术研发要求较高
我国的机器视觉行业依旧是一个新兴行业，正在经历行业的快速发展期，随着机器视觉市场的广阔发展，行业内研发投入逐渐加大，相关技术发展迅猛，产品也日新月异，不断升级。为了适应机器视觉的行业趋势，各机器视觉企业不断推出适应市场的新产品，且近几年由于行业发展速度整体较快，涌现了一批从事机器视觉行业的设备制造商，行业内企业如不注重提升自身的技术研发实力，则存在产品技术丧失竞争优势的风险。
（2）宏观经济波动对机器视觉行业存在一定影响
机器视觉的主要下游电子信息制造行业受宏观经济影响较大，如年金融危机后，消费电子需求预期下降，影响到了我国电子信息制造行业。近两年，随着经济的复苏，在消费电子的带动下，半导体和电子信息制造行业也开始复苏。机器视觉的其他下游如汽车制造、农业等也受宏观经济波动的影响，这就决定了机器视觉行业的发展需承受一定的宏观经济波动的影响。
（3）专业人才短缺制约行业发展
机器视觉行业属于科技创新性产业，行业存在跨专业、跨学科、跨领域的特点，对机器视觉算法、光源技术、软件开发等多种高技术领域存在较高的要求，故此行业对复合型专业人才的需求极高。目前国内相关人才的数量和人员知识结构的不足，都直接影响了机器视觉产品的研发和工业化应用的能力。目前，能够满足上述机器视觉行业要求的高端复合型人才仍较为稀缺，成为限制机器视觉行业发展的因素之一。
6、行业进入壁垒
目前，机器视觉行业在技术、人才、客户、品牌、规模等方面存在较为明显的壁垒。未来，行业内领先企业有望凭借技术及人才优势、客户资源及品牌优势、规模优势等方面不断提升市场占有率。
（1）技术壁垒
机器视觉设备制造属于技术密集型及科技创新型产业，设备及相关零部件对生产工艺的智能化及精细化程度要求较高，相关技术亦需融合计算机科学、人工智能、图像处理、模式识别、神经生物学、机械及自动化等多个学术领域，技术难度较大，行业内的企业需要经过长期的跟踪、研究才能掌握机器视觉设备的核心技术及生产工艺，并深刻理解下游客户的核心需求，进而研发与生产出满足下游企业要求的设备。
目前，行业内领先厂商已具有较强的自主研发及创新能力，可以根据不断变化的市场需求，快速开发出高品质的新产品，并率先占领市场，这对市场新入者构成较高的技术壁垒。
（2）人才壁垒
如上所述，机器视觉技术融合了多种高新技术，对复合型专业人才的要求极高。目前国内相关人才的数量和人员知识结构均较为不足，在行业高速发展的背景下，人才短缺的现象仍将持续，如何加大培养效率及吸引招聘相关领域的人才是机器视觉行业内企业面临的核心问题之一。复合型人才的短缺对进入市场的新企业构成了较高的人才壁垒。
（3）规模壁垒
机器视觉行业下游客户涵盖消费电子、汽车电子、半导体、通信设备等多个产品领域，对技术水平要求较高，导致机器视觉企业一般需预先投入大量资金进行产品的研发及生产。为了满足不同客户对设备检测精度及可靠性要求，行业内的生产企业需要针对客户产品质量检测要求投入大量资金研发相应配套的视觉检测设备，对企业的研发能力要求较高。同时，公司的生产能力、经营能力、资源整合能力等均具备一定要求，因此规模亦构成了市场新入者进入该行业的壁垒。
（4）客户壁垒
由于电子制造业终端及相关组件、电子元器件对生产工艺的精细度及技术含量均要求较高，对相应机器视觉检测设备的专业性要求也同步提高，故下游客户对供应商的选择会较为谨慎，通常需要综合考察供应商的产品质量及稳定性、技术研发能力、品牌形象、管理体系、生产管理流程等多方面因素，因此进入下游客户采购体系需要经历较长时间的考察。
同时，由于客户对自身产品生产的稳定性、及时性有较高需求，而供应商取得认证需要较高的时间和资金投入，故已经进入客户采购体系的供应商一般会与客户形成稳定的合作关系，对市场新入者形成一定的客户壁垒。
（5）品牌壁垒
国内机器视觉市场经过多年发展，已经形成了较为稳定的竞争格局。主流的机器视觉设备供应商均具备一支技术优良、经验丰富的专业研发团队，亦在各自的领域树立了自己的品牌地位，形成了较强的品牌效应。
由于机器视觉检测设备的稳定运行对客户的生产稳定性及生产效率具有至关重要的作用，且品牌知名度亦是产品及服务质量的保障，故在兼具性价比的情况下，客户会选择更加有品牌实力的设备供货商规避变更供应商的更换成本。因此，品牌壁垒导致新设立的公司很难在行业内快速发展。
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目录
第1章 机器视觉相关概述
1.1 机器视觉基本概述
1.1.1 机器视觉基本定义
1.1.2 计算机视觉的概念
1.1.3 机器视觉系统原理
1.1.4 机器视觉特点分析
1.1.5 机器视觉主要分类
1.1.6 机器视觉基本功能
1.1.7 机器视觉研究意义
1.2 人工智能相关概述
1.2.1 人工智能基本内涵
1.2.2 人工智能主要分类
1.2.3 人工智能特征分析
1.2.4 人工智能关键环节
1.2.5 人工智能技术层级
1.3 机器视觉技术
1.3.1 通用视觉识别技术
1.3.2 生物特征识别技术
1.3.3 光学字符识别技术
1.3.4 物体与场景识别技术
1.3.5 视频对象提取技术
第2章 -年机器视觉行业发展环境分析
2.1 机器视觉行业相关支持政策
2.1.1 中国制造战略要求
2.1.2 主要政策演变历程
2.1.3 国家层面政策汇总
2.1.4 重点地区发展目标
2.1.5 “十四五”产业规划
2.2 机器视觉行业基础技术支撑
2.2.1 海量数据驱动
2.2.2 运算力提升
2.2.3 算法技术支持
2.2.4 深度学习助力
2.2.5 其他支撑技术
2.3 人工智能行业发展状况分析
2.3.1 人工智能产业发展特征
2.3.2 人工智能产业逐步成熟
2.3.3 市场发展规模逐步上升
2.3.4 人工智能行业需求状况
2.3.5 人工智能产业技术优势
2.4 机器视觉代替人眼视觉的紧迫性
2.4.1 劳动力成本的提高
2.4.2 产品品质要求提高
2.4.3 生产效率提高需要
第3章 -年机器视觉产业发展分析
3.1 -年机器视觉产业链发展分析
3.1.1 产业链结构分析
3.1.2 产业链上游分析
3.1.3 产业链中游分析
3.1.4 产业链下游分析
3.2 -年全球机器视觉产业发展分析
3.2.1 行业发展历程
3.2.2 市场发展规模
3.2.3 区域市场格局
3.2.4 主要产品厂商
3.2.5 市场竞争格局
3.2.6 市场需求结构
3.3 -年中国机器视觉产业发展分析
3.3.1 行业发展历程
3.3.2 行业渗透率状况
3.3.3 市场发展规模
3.3.4 成本构成状况
3.3.5 技术专利状况
3.3.6 企业发展路径
3.4 -年机器视觉市场竞争状况
3.4.1 市场主体类型
3.4.2 竞争梯队划分
3.4.3 企业竞争实力
3.4.4 企业区域分布
3.4.5 竞争状态分析
3.4.6 科技企业布局
3.5 机器视觉产业商业模式分析
3.5.1 采购模式分析
3.5.2 生产模式分析
3.5.3 销售模式分析
3.6 机器视觉市场应用领域分析
3.6.1 应用领域分布
3.6.2 下游应用结构
3.6.3 工业市场应用
3.6.4 消费电子领域
3.6.5 半导体领域
3.6.6 防疫领域应用
第4章 -年机器视觉产业上游零部件产业发展分析
4.1 机器视觉光源市场分析
4.1.1 机器视觉光源概述
4.1.2 机器视觉光源特点
4.1.3 LED照明产业规模
4.1.4 LED照明发展前景
4.2 机器视觉镜头市场发展分析
4.2.1 机器视觉镜头概述
4.2.2 光学镜头产业结构
4.2.3 光学镜头主要特征
4.2.4 光学镜头市场规模
4.2.5 光学镜头竞争状况
4.2.6 光学镜头行业壁垒
4.2.7 技术发展趋势分析
4.2.8 行业发展机遇分析
4.3 3D传感摄像头市场分析
4.3.1 3D传感摄像头基本介绍
4.3.2 3D传感摄像头关键部件
4.3.3 3D传感摄像头产业链
4.3.4 3D传感摄像头应用领域
4.3.5 3D传感摄像头市场格局
4.3.6 3D传感摄像头市场前景
4.4 机器视觉相机市场发展分析
4.4.1 机器视觉相机的分类
4.4.2 机器视觉相机的核心
4.4.3 机器视觉相机产业链
4.4.4 机器视觉相机市场规模
4.4.5 机器视觉相机市场主体
4.4.6 机器视觉相机发展前景
4.5 机器视觉系统其他市场分析
4.5.1 机器视觉软件概述
4.5.2 机器视觉图像采集卡
4.5.3 机器视觉处理芯片
第5章 -年工业机器视觉市场应用分析
5.1 智能制造市场应用分析
5.1.1 智能制造产业链
5.1.2 机器视觉技术应用
5.1.3 检测及测量应用
5.1.4 引导与定位应用
5.1.5 识别与分析应用
5.2 半导体制造市场发展分析
5.2.1 半导体制造业规模
5.2.2 机器视觉技术应用
5.2.3 机器视觉定位应用
5.2.4 机器视觉检测应用
5.2.5 机器视觉读码技术
5.3 电子制造市场应用分析
5.3.1 电子制造业供应链
5.3.2 电子制造业自动化
5.3.3 机器视觉应用现状
5.3.4 机器视觉应用需求
5.3.5 机器视觉应用前景
5.4 工业机器人市场应用分析
5.4.1 工业机器人发展意义
5.4.2 工业机器人市场规模
5.4.3 机器视觉的应用优势
5.4.4 机器视觉的应用前景
5.5 智能物流市场应用分析
5.5.1 智能物流市场规模
5.5.2 物流机器视觉系统
5.5.3 自动化系统集成
5.6 其他领域市场应用分析
5.6.1 汽车制造应用
5.6.2 生物医疗应用
5.6.3 农业领域应用
5.6.4 食品及包装机械
第6章 机器视觉消费领域市场应用分析——识别市场
6.1 图像识别技术分类
6.1.1 生物识别
6.1.2 人脸识别
6.1.3 虹膜识别
6.1.4 视频识别
6.1.5 场景识别
6.1.6 深度学习
6.2 图像识别细分领域机器视觉应用分析
6.2.1 机器视觉应用现状
6.2.2 人脸识别应用规模
6.2.3 虹膜识别应用现状
6.2.4 语音识别应用现状
6.3 图像识别领域机器视觉应用分析
6.3.1 安防领域应用
6.3.2 政府军方领域
6.3.3 银行金融领域
6.3.4 教育领域应用
6.4 图像识别领域机器视觉应用前景分析
6.4.1 生物识别发展规模
6.4.2 生物识别发展前景
6.4.3 生物识别投资领域
6.4.4 机器视觉应用前景
第7章 -年机器视觉消费领域市场应用分析——无人驾驶市场
7.1 无人驾驶行业发展分析
7.1.1 无人驾驶技术阶段
7.1.2 无人驾驶汽车系统
7.1.3 智能驾驶市场规模
7.1.4 无人驾驶融资现状
7.1.5 无人驾驶制约因素
7.1.6 无人驾驶投资建议
7.2 无人驾驶领域机器视觉发展综述
7.2.1 无人驾驶感知系统介绍
7.2.2 机器视觉技术重要作用
7.2.3 视觉传感技术工作原理
7.2.4 机器视觉技术应用现状
7.2.5 机器视觉企业布局动态
7.3 ADAS辅助驾驶视觉系统发展状况
7.3.1 前装ADAS标准配置量
7.3.2 前装ADAS系统竞争格局
7.3.3 ADAS视觉系统基本原理
7.3.4 ADAS视觉系统传感器
7.3.5 ADAS视觉系统发展前景
7.4 无人驾驶领域机器视觉市场发展前景分析
7.4.1 无人驾驶汽车市场发展前景
7.4.2 无人驾驶机器视觉发展空间
7.4.3 无人驾驶机器视觉投资机遇
第8章 -年机器视觉消费领域市场应用分析——无人机市场
8.1 无人机行业发展分析
8.1.1 无人机产业链
8.1.2 行业支持政策
8.1.3 行业发展规模
8.1.4 细分市场结构
8.1.5 行业投资状况
8.1.6 行业发展趋势
8.2 智能无人机机器视觉关键硬件技术分析
8.2.1 双目机器视觉
8.2.2 红外激光视觉
8.2.3 超声波探测
8.3 智能无人机机器视觉关键软件技术分析
8.3.1 光流算法
8.3.2 图像分割算法
8.3.3 图像识别算法
8.3.4 人脸识别算法
8.3.5 语音识别算法
8.4 智能无人机应用分析
8.4.1 应用市场环境
8.4.2 潜在应用市场
8.4.3 技术发展现状
8.4.4 技术融合发展
8.5 智能无人机产业发展前景及趋势分析
8.5.1 无人机未来发展趋势
8.5.2 无人机芯片发展展望
8.5.3 无人机软件发展趋势
第9章 -年机器视觉消费领域市场应用分析——服务机器人市场
9.1 服务机器人产业发展分析
9.1.1 市场发展规模
9.1.2 细分市场规模
9.1.3 市场发展态势
9.1.4 市场竞争格局
9.1.5 区域发展格局
9.1.6 企业布局动态
9.1.7 AI助推产业发展
9.2 服务机器人核心技术模块分析
9.2.1 多模态交互技术
9.2.2 技术发展成熟度
9.2.3 多模态交互融合
9.3 扫地机器人领域中机器视觉应用分析
9.3.1 机器视觉应用优势
9.3.2 机器视觉应用特征
9.3.3 机器视觉产品现状
9.4 新兴服务机器人领域中机器视觉应用分析
9.4.1 仿生型机器人
9.4.2 搬运机器人
9.4.3 教育机器人
9.5 服务机器人领域机器视觉应用前景分析
9.5.1 服务机器人未来发展趋势
9.5.2 服务机器人市场发展前景
9.5.3 医疗服务机器人应用前景
第10章 机器视觉产业重点企业分析
10.1 企业A
10.1.1 企业发展概况
10.1.2 主要产品范围
10.1.3 企业经营状况分析
10.2 企业B
10.2.1 企业发展概况
10.2.2 主营业务分析
10.2.3 产品种类分析
10.2.4 企业经营状况分析
10.3企业C
10.3.1 企业发展概况
10.3.2 公司主要产品
10.3.3 机器视觉业务
10.3.4 经营效益分析
10.3.5 业务经营分析
10.3.6 财务状况分析
10.3.7 核心竞争力分析
10.3.8 公司发展战略
10.4 企业D
10.4.1 企业发展概况
10.4.2 机器视觉业务
10.4.3 经营效益分析
10.4.4 业务经营分析
10.4.5 财务状况分析
10.4.6 核心竞争力分析
10.4.7 公司发展战略
10.5 企业E
10.5.1 企业发展概况
10.5.2 机器视觉业务
10.5.3 经营效益分析
10.5.4 业务经营分析
10.5.5 财务状况分析
10.5.6 核心竞争力分析
10.5.7 公司发展战略
10.6 企业F
10.6.1 企业发展概况
10.6.2 主要业务产品
10.6.3 经营效益分析
10.6.4 业务经营分析
10.6.5 财务状况分析
10.6.6 核心竞争力分析
第11章 -年机器视觉产业发展前景及市场规模预测
11.1 机器视觉产业发展前景展望
11.2 机器视觉产业发展趋势分析
11.2.1 产业发展趋势
11.2.2 硬件发展趋势
11.2.3 技术发展趋势
11.3 -年中国机器视觉产业预测分析
11.3.1 -年中国机器视觉产业影响因素分析
11.3.2 -年中国机器视觉产业市场规模预测
第12章 -年机器视觉行业投资分析及新进入这所须知的壁垒
11.1 人工智能相关企业融资案例
12.2 机器视觉行业投资风险分析
12.3 机器视觉领域投资机会分析
12.3.1 智能制造领域机会
12.3.2 安防领域投资机会
12.3.3 汽车领域投资机会
12.3.4 新兴服务领域机会
12.4 机器视觉行业投资壁垒分析
12.4.1 行业技术壁垒
12.4.2 人才竞争壁垒
12.4.3 品牌建设壁垒
12.4.4 其他壁垒
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