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在機器視覺業務條線宣布取消數月之后，華為諾亞方舟實驗室日前正式發布了MindSporeEditing底層視覺套件，意味著華為在機器視覺領域的探索仍在繼續。

除華為外，奧比中光-UW24日晚間還公告擬投資10億元建設3D視覺感知制造基地，稱要“把握具身智能機器人產業的發展機遇”，機器視覺產業鏈持續活躍。GGII預測，2027年機器視覺市場較2022年將翻超3倍，近400億市場待釋放。A股市場上，歐菲光、海康威視等頭部廠商早已入局。行業內人士提醒，目前部分零部件國產較海外上有差距，且產業“內卷”加劇，行業機遇與挑戰并存。

機器視覺迎來新機遇

據昇思MindSpore官微，近日，華為諾亞方舟實驗室基于昇思MindSpore AI框架打造了MindSpore Editing底層視覺套件，針對主流底層視覺任務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，并基于MindSpore+Ascend進行性能優化。作為一款高性能底層視覺開發和應用套件，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。

此消息一出，產業鏈立刻躁動，23日，機器視覺產業鏈集體爆發，其中安聯銳視漲超15%、大恒科技漲約9.98%、盾安環境漲超5%。

目前，機器視覺產業下游已大規模應用于安防產業和消費電子、光伏、鋰電等領域的工業生產中，隨著近期大熱的人形機器人、AI等技術的興起，機器視覺產業迎來新一輪增長機遇。

24日晚間，奧比中光發布公告稱，擬與佛山市順德區人民政府簽訂《3D視覺感知產業智能制造基地建設項目投資合作協議》，投資建設“3D視覺感知產業智能制造基地建設項目”，公司計劃總投資不少于10億元，其中固定資產投資不少于5億元。奧比中光還表示該投資項目將有助于公司擴大3D視覺傳感器和激光雷達供給規模，保障公司把握具身智能機器人產業的發展機遇，在人工智能時代打造AI視覺與機器人視覺中臺。

“隨著機器視覺硬件方案的不斷成熟和運算能力的提升，以及機器視覺軟件在各種應用解決方案、3D 算法、AI 模型等方面的不斷完善，機器視覺在電子產業應用的廣度和深度都將提高。”歐菲光方面告訴記者。

GGII數據顯示，2022年中國機器視覺市場規模170.65 億元（該數據未包含自動化集成設備規模），其中2D視覺市場規模約為152.24億元，3D視覺市場約為18.40億元；預計至2027年我國機器視覺市場規模將超過560億元，其中2D視覺市場規模將超過400億元，3D視覺市場規模將接近160億元。

多家上市公司布局 產業鏈存在挑戰

國內的機器視覺領域已經形成了龐大的產業鏈，從以鏡頭、工業相機、圖像捕捉與處理系統等軟硬件研發制造組成的上游環節，到智能化機器視覺集成組裝為主的中游環節。

2D向3D轉化也是產業趨勢之一。高工機器人研究所所長盧瀚宸表示，原有的2D視覺在精度和距離測量方面均出現部分技術局限，市場對3D視覺的需求開始與日俱增。3D視覺系統目前在整個視覺系統中的占比還不大，但不可否認的是，3D視覺正以肉眼可見的速度快速成長。

A股市場上，已擁有奧比中光、奧普特、凌云光、海康威視、安聯銳視、歐菲光等覆蓋產業鏈上下游的多家上市公司。

奧比中光是3D視覺感知整體技術方案提供商，也是國內主要的服務機器人3D視覺傳感器提供商，為機器人客戶提供單目結構光、雙目結構光、激光雷達、iToF 在內的完整視覺感知產品，并具備長達7年的行業落地經驗。

其證券部工作人員還日前向記者表示，公司的3D視覺產品可以用于人形機器人上。盧瀚宸表示，人形機器人用的視覺傳感器更多是雙目的，目前奧比中光是少數國內擁有雙目機器視覺的企業。

安聯銳視系安防ODM廠商，主要產品為機器視覺系統中使用的攝象產品。其證券部人士日前向記者表示，公司與華為長期合作，為華為代工機器視覺領域產品。據了解，2020年公司與華為建立JDM 聯合開發模式，當年華為作為公司大工程類客戶，銷售占比超過90%。

歐菲光方面向記者介紹，公司于在2017年展開3D Sensing 技術研發和產業鏈整合，全面布局結構光、雙目、I-ToF、D-ToF、DVS、多光譜等技術，并能提供全棧式系統解決方案。公司在機器視覺技術在智能手機、智能汽車，以及智能機器人、智能門鎖等新領域產品上均有量產應用。

產業鏈發展如火如荼，機器視覺市場也存在的不少挑戰也不容忽視。

是部分零部件的國產化率仍有待提高。2022年中國市場機器視覺各大核心部件的國產化份額均已超過70%，其中光源國產化率超過90%，鏡頭國產化率80%左右，2D相機國產化率超過70%，3D 相機國產化率超過60%，視覺軟件國產化率超過40%。但高端鏡頭、3D相機、智能相機、視覺軟件等高價值領域依賴進口。

多位受訪人士表示目前機器視覺市場競爭極為激烈，“機器視覺行業的內卷化競爭加劇，競爭的邊界日趨模糊，加劇了行業的無序性；在工業領域，下游的非標性對機器視覺的易部署和可復制提出了較大的挑戰，這既是視覺企業的門檻也是掣肘之一。”盧瀚宸道。

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