*本文共约2262字，阅读完成需4.5分钟。
敬请关注
倒计时 34 天
10月27日-28日，由「极智嘉」总冠名的2021（第二届）高工移动机器人年会暨高工移动机器人金球奖颁奖典礼将在上海卓美亚喜马拉雅酒店举行，本次大会以“格局未定皆黑马 唯有创新方致远”为主题。届时，超600位来自移动机器人零部件厂商、车体及方案提供商、仓储物流集成商、终端应用企业等全产业链的企业高层将汇聚一堂，共探移动机器人行业向上的中国力量！
前言
中国的机器视觉行业是伴随中国工业化进程的发展而崛起的，中国正在成为世界机器视觉发展最活跃的地区之一，应用范围几乎涵盖了国民经济中的各个领域。
近十年来，机器视觉技术在工业领域的应用日趋广泛，随着国内机器视觉技术与产品在实践中不断完善，机器视觉技术已经在消费电子、汽车制造、光伏半导体等多个行业应用。
相关机器视觉的企业数量也逐年在增长，机器视觉市场竞争日益激烈，但国内尚未有出现主导行业地位的龙头企业。
2020年，新能源行业的蓬勃发展拉动了相关企业的扩产需求，视觉检测产品需求增长明显，2D视觉市场规模约为80.84亿元，3D视觉市场约为5.68亿元；此外，传统工业产品的回暖也为机器视觉带来生机，增长趋势明显；根据GGII预测，至2023年我国机器视觉市场规模将达到208.6亿元，其中，3D视觉市场规模将达到34.28亿元。预计至2025年我国3D视觉市场规模将超过100亿元。
2014-2023年中国机器视觉市场规模及预测（单位：亿元，%）
数据来源：高工机器人产业研究所（GGII）
GGII统计数据显示，2020年中国机器视觉产业投融资案例20起，涉及投资融资资金16.95亿元。2017-2020年，中国机器视觉领域的融资案例数量和融资金额总体呈上升趋势。目前新进入机器视觉领域的企业持续增加，从应用功能领域划分，主要是检测、定位分拣、测量、识别读码等类别，各家企业都有自身专注的领域，或一个或多个，在很大程度上，工艺算法是主要壁垒，行业案例是敲门砖，鉴于当前的应用还处于较早期的阶段，我们定义当下的中国机器视觉行业还处于早期的卡位阶段。
从融资去向看，3D视觉领域的占比更高，也是众多创业公司扎堆的领域，相较于2D视觉，中国厂商在3D视觉领域的起步与外资厂商差距不大，同时，国内拥有更加丰富的应用场景，为产品的持续迭代与优化提供了更加优质的土壤，预计未来几年，3D视觉领域将延续高热度，同时，各厂商之间的竞争将更加直接，市场化进程有望加速。
2017-2020年机器视觉领域获融资情况
数据来源：高工机器人产业研究所（GGII）
2018-2020各季度机器视觉融资案例分布
数据来源：高工机器人产业研究所（GGII）
GGII认为，鉴于短期内技术密集型的机器人产业仍处于成长阶段，新晋企业和团队仍将持续涌入该领域，作为AI技术与工业制造结合的典型代表，机器视觉有望持续快速发展，拥有高尖端技术或创新型机器视觉产品（包括软件和硬件），并能快速落地的企业将能受资本市场青睐，并在资本的助力下，获得高速成长的更多要素。
机器视觉产业的元素与业态日益丰富，开始呈现百花齐放百家争鸣的态势。未来几年，中国机器视觉产业机遇与挑战并存，为厘清机器视觉行业发展脉络，把握市场走向，帮助企业投资决策，高工机器人产业研究所(GGII)在实地走访大量机器视觉企业、充分挖掘行业信息的前景下，编制了《2021年中国机器视觉行业调研报告》。
本报告对中国机器视觉行业环境、机器视觉产业链细分市场情况、市场竞争格局、区域分布、各应用领域市场情况进行了详细的分析，系统整理了重点企业调研数据、跟踪企业的发展动向，并预见性地分析了未来几年(2021-2023年)行业发展前景，对企业提出了发展建议。为企业、投资者、证券公司以及希望投资机器人产业的人士，提供最具参考价值的研究报告。
数据说明：
本报告数据范围2014-2023年；
本报告数据以中国大陆地区数据为主，全球其他地区数据少量涉及。
联系人：
卢先生
版权说明：
本报告版权归高工机器人产业研究所(GGII)所有，仅供被授权企业公司内部使用，不得扩散给任何第三方使用。
2021年中国机器视觉行业调研报告
目录
环境篇
第一章 机器视觉行业概况
第一节 机器视觉定义及分类
一、机器视觉概念
二、机器视觉应用特点
三、机器视觉发展历程
第二章 机器视觉行业发展环境分析
第一节 行业政策发展环境分析
一、国家及地方政策
二、政策解析
三、政策实施效果
四、相关政策趋势
第二节 行业经济发展环境分析
一、需求端行业分析
二、投融资市场分析
第三节 行业技术发展环境分析
一、机器视觉技术分析
二、专利申请情况分析
三、主要技术发展趋势
市场篇
第三章 机器视觉市场规模分析
第一节 机器视觉市场概况
第二节 市场规模分析
第三节 区域竞争格局分析
一、国际竞争格局
二、国内竞争格局
第四章 机器视觉行业产业链分析
第一节 机器视觉产业链概况
第二节 机器视觉结构构成分析
第三节 产业链上游市场分析
一、光源市场分析
二、工业镜头市场分析
三、工业相机市场分析
四、图像采集卡市场分析
五、软件算法市场分析
六、智能相机市场分析
第三节 供给端--机器视觉集成市场分析
一、应用类型分析
二、市场竞争格局分析
三、市场发展趋势分析
第四节 需求端下游应用市场分析
一、半导体
二、3C电子
三、汽车
四、制药
五、食品包装
企业篇
第五章 机器视觉企业分析
第一节 机器视觉典型企业分析
一、康耐视
二、基恩士
第二节 光源企业分析
一、日本CCS
二、奥普特
三、沃德普
第三节 镜头企业
一、意大利Opto
二、德国Schneider
三、东正光学
四、长步道
第四节 工业相机企业
一、德国Basler
二、加拿大DALSA
三、海康威视
四、华睿科技
五、图漾科技
第五节 视觉软件企业
一、德国MVtec
二、维视图像
三、创科视觉
第六节 3D视觉相关企业
一、梅卡曼德
二、埃尔森
三、星猿哲
四、阿丘科技
五、视比特
六、视科普
第七节 机器视觉设备及系统集成企业
一、天准科技
二、精锐视觉
三、精测电子
四、深科达
五、思泰克
六、劲拓股份
前景篇
第六章 中国机器视觉需求前景展望
第一节中国机器视觉产业发展前景展望
第二节中国机器视觉应用前景展望
第三节中国机器视觉产业面临的风险及规避
第七章投资机会和风险
第一节中国机器视觉产业投资机会分析
一、政策方面的机会
二、市场方面的机会
第二节 中国机器视觉行业投资风险
一、经济增速放缓
二、市场竞争加剧
三、技术人才不足
第三节 中国机器视觉行业投资建议
END
