近日，中信建投证券在题为《工业机器视觉深度报告——兼具高成长和成熟技术的AI应用赛道》的行研报告中指出，工业机器视觉是高技术壁垒、商业模式成熟、国产化迅速、行业快速发展的优秀赛道。在行业端，3C电子是最主要的行业，新能源行业增长最快，受益于质量管控政策和行业高增速。在技术端，大模型和3D视觉等AI技术将打开更多工业场景，推进标准化，助力企业降本增效。报告认为，随着中国制造业的智能化转型，机器视觉有望深度赋能工业全流程。具体可从以下几方面来看。

一是高技术壁垒赛道，产业链上游价值量高。工业机器视觉是集光学成像、人工智能、自动化控制等多方面技术于一体的行业，具有很高的技术壁垒，同时相较其他AI赛道，具有更成熟的技术和商业模式。工业机器视觉产业链上游为零部件及软件算法，中游为视觉装备及方案，下游为具体的应用场景与行业。上游的零部件及软件算法占机器视觉80%的价值量。

二是技术、产业利好，助推我国工业机器视觉产业发展。在技术端，3D视觉技术、深度学习逐渐成熟，工业机器视觉有望在更复杂的工业检测场景中实现渗透。AI大模型的提出，将推进软件的标准化进程，帮助企业降本增效。在产业端，随着制造业智能化转型需求的增长，机器视觉设备的渗透率有望提升。

三是国产厂商技术逐渐成熟，国产化正当时。近年来国产厂商的市场份额呈上升趋势，2021年国产厂商占据了近50%的市场份额，在中低端元件等市场中已经具有较强竞争力。同时国产厂商通过技术研发、投资并购等方式积极布局高端零部件市场，部分产品已经具备一定国际竞争力。

四是下游应用需求明确，3C电子是最主要的机器视觉市场，新能源涨势迅猛逐步成为主要增长市场。受益于在3C电子更多环节逐步渗透以及产线持续迭代带来的稳定需求，3C机器视觉稳健增长；新能源行业受益于明确的质量管控需求，机器视觉在更多环节应用，且行业增速和竞争格局更优，GGII预计2021年—2025年中国锂电机器视觉市场复合年均增长率达到45.11%。

据了解，工业机器视觉是软硬件一体化的集成系统，它的目的是代替人眼对被测物进行观察和判断。从组成上看，机器视觉系统硬件设备主要包括光源、镜头、相机等，软件主要包括传统的数字图像处理算法和基于深度学习的图像处理算法。系统工作时首先依靠硬件系统将外界图像捕捉并转换成数字信号反馈给计算机，然后依靠软件算法对数字图像信号进行处理。