工业机器视觉核心组件及产品市场规模、驱动因素与发展趋势
思瀚产业研究院 華睿    2026-01-20

人工智能(AI)作为推动工业数智化转型的关键要素，已深入渗透到各种工业场景中。通过深度学习和迭代优化，AI构建了一个集感知、分析、决定和优化于一体的系统，全面覆盖整个工业流程，从而提高效率并优化经济效益。

工业设备数智化转型的典型包括工业机器视觉和自主移动机器人。在工业机器视觉领域，与传统工业机器视觉组件相比，智能算法能够提高检测的准确性和效率。在AMR领域，数智化转型赋予AMR环境认知、自主决策和协同作业的能力，加速了向具有动态调度和智能交互的智能体发展。

工业机器视觉核心组件及产品的定义

工业机器视觉是指用于为工业领域提供基于成像的自动定位、识别、测量及检测的技术，涵盖跨学科领域，包括光学、力学、电子科学、算法和软件工程。工业机器视觉核心组件及产品主要包括工业相机、AI读码器、采集卡、视觉控制器、镜头、光源等硬件，以及系统和相关算法等软件。

作为核心感知模块，工业相机具备典型的图像捕捉功能，并决定着测量精度和运行稳定性，为算法分析和智能决策提供可靠的数据源。工业机器视觉核心组件及产品广泛应用于新能源（锂电、光伏等）、电子製造、PCB和半导体等各个工业领域中成像、识别、测量及检测。工业机器视觉在家电和钢铁等领域的渗透率也在迅速提高，引领着传统工业领域的产业升级。

工业机器视觉的价值链

工业机器视觉价值链的上游主要包括核心组件及配件（包括工业相机、採集卡、视觉控制器、镜头、光源及软件）的供应商。工业机器视觉价值链的中游包括工业机器视觉系统、解决方案及设备的系统集成商、设备製造商及解决方案供应商。工业机器视觉价值链的下游包括新能源（锂电、光伏）、电子製造和半导体等下游应用场景。

工业机器视觉核心组件及产品的市场规模

近年来，在工业数智化转型推进和智能工业设备应用日益广泛的推动下，工业机器视觉核心组件及产品的全球和中国市场规模均稳步增长，2020年至2024年的复合年增长率分别为17.9%和27.5%。2024年，按收入计，工业机器视觉核心组件及产品的全球和中国市场规模分别为人民币981亿元和人民币185亿元。

展望未来，随著对基于成像的自动定位、识别、测量及检测的需求日益增长，且要求更加精确和智能化，预计工业机器视觉核心组件及产品的全球市场规模将保持稳定增长势头，预期于2029年收入将达到人民币1,596亿元；2025年至2029年的预计复合年增长率将达到9.4%。相比之下，在新能源、电子製造、PCB和半导体等下游行业对智能检验和分析需求日益增长的推动下，工业机器视觉核心组件及产品的中国市场规模预计于2029年收入将达到人民币323亿元，2025年至2029年的预计复合年增长率达到11.1%。

随著全球工业智能製造的升级和对生产数据可追溯性的需求不断增加，作为智能製造数据获取的核心终端，全球和中国的AI读码器市场规模稳步增长，2020年至2024年的复合年增长率分别为12.7%和13.3%。2024年，全球和中国的AI读码器市场规模分别达到人民币98亿元和人民币33亿元的收入。

展望未来，随著边缘智能在工业场景中的进一步发展，2029年，AI读码器的全球及中国市场规模收入预计将分别达到人民币197亿元及人民币68亿元，全球和中国的AI读码器的复合年增长率将分别达到13.1%和13.6%。

工业机器视觉核心组件及产品市场的驱动因素与趋势

下游应用的需求激增

随著下游应用对高精度自动化定位、识别、测量及检测需求的不断增长，工业机器视觉核心组件及产品的需求将保持持续蓬勃发展的态势。

• 在新能源行业，EL测试和电极的缺陷检测在锂电池及光伏的製造中至关重要，它们决定着成品的性能。

• 在半导体行业，光刻和包装测试中的缺陷检测也是识别芯片组良率不可或缺的环节。随著在各种传统工业领域的广泛应用，工业机器视觉核心组件及产品的市场规模呈现出强劲的增长势头。

• 在PCB行业，AI的快速发展促进对PCB的技术要求和需求规模，并对检测精度和效率提出要求。工业机器视觉可以实现全面的缺陷识别，满足PCB的严格检测需求，其应用规模将不断扩大。

• 在向集成化、自动化方向发展的电子製造行业中，工业机器视觉已成为自动化生产线定位、引导及测试的核心支撑，市场需求稳步增长。

技术性能要求日益提高

随著下游行业技术複杂性的日益提高，对检测精度、速度和可靠性的要求也在不断提升。作为工业机器视觉系统的核心感知单元，对工业相机技术参数的要求也随之升级。以半导体行业为例，随著芯片製造的快速迭代，视觉检测的分辨率要求也显著提高。同时，人工智能算法的融入赋予了自动识别和缺陷分类的能力，从而提高了检测的效率和准确性。

AI技术的赋能

通过部署端到端的智能模型，深度融合AI技术，工业机器视觉核心组件及产品能够实现数智化转型，从单一的成像功能转变为实时感知和决策。AI技术在工业机器视觉核心组件及产品上的应用，可以显著提高检测效率和自适应能力，通过算法平台实现智能、高效、易操作的机器视觉应用。

柔性制造的加速

工业机器视觉核心组件及产品可通过模型配置实现自适应识别、检测和配置，为柔性制造提供技术支持，并为传统工业领域的数智化转型带来巨大潜力。工业机器视觉核心组件及产品在识别、检测和配置方面的灵活性，能够高效适应不断变化的生产需求，节省硬件重新部署的时间，并为柔性制造提供坚实的技术基础。