2025年工业机器视觉行业基本情况
思瀚产业研究院    2025-09-01

工业机器视觉是指应用在工业自动化领域中，通过机器视觉产品代替人眼捕获并处理分析图像，根据输出的结果为设备执行其功能提供操作指引的硬件和软件算法的组合。其主要功能包括识别、测量、定位和检测，具体描述如下表所述：

识别 甄别目标物体的物理特征，如外形、颜色等。

测量 把获取的图像像素信息标定成常用的度量衡单位，再精确计算出目标物体的几何尺寸。

定位 获取目标物体的位置和姿态信息，从而辅助执行后续操作。

检测 对目标物体进行外观检测，判断是否存在缺陷等。

（1）工业机器视觉产业链及其发展概况

工业机器视觉产业链的上游为核心部件，包括光源及光源控制器、镜头和工业相机等硬件产品，以及视觉算法、应用软件等软件产品。产业链中游为视觉系统与解决方案，通过将上游核心部件和软件算法灵活配置并集成，同时结合下游的生产工艺，形成一整套解决方案，有效地应用于实际的工业场景中，实现识别、测量、定位和检测功能。产业链下游为各行业应用集成与服务，目前下游应用行业主要包括电子、半导体、汽车、光伏、锂电、轨道交通等领域。伴随着核心技术的不断突破以及制造业的转型升级，工业机器视觉的应用领域不断拓宽。

全球工业机器视觉的发展可分为五个阶段：

产业萌芽期（1969-1979 年），成像传感器诞生，为机器视觉的产生奠定基础；

产业起步期（1980-1989 年），机器视觉的概念被首次提出，相关企业如加拿大的 TeledyneDalsa（达尔萨）、英国的 E2V 和美国的 Cognex（康耐视）等诞生；

成长波动期（1990-1999 年），半导体产业的发展激发了机器视觉的需求，但由于成像技术和算法算力发展尚未成熟，机器视觉成本高，同时一批规模不大的机器视觉新公司诞生

；产业发展早期（2000-2009 年），算力大幅提升，3C 电子和汽车制造等行业对机器视觉的应用需求强烈，机器视觉行业迅速发展繁荣；

产业发展中期（2010 年-至今），AI 算法兴起并迅速发展，机器视觉的应用领域更加广泛。

中国工业机器视觉的发展可分为四个阶段：

产业萌芽期（1995-1999 年），起初主要依赖于引进国外设备和技术，但由于成像技术和算法算力尚未成熟，仅应用于航空航天、军工及高端科研等核心领域，部分相关企业作为国外代理商提供机器视觉器件及技术服务；

产业起步期（2000-2008 年），随着算力的提升和国内制造业的发展，开始应用于食品、印刷包装等领域，国内开始出现机器视觉相关企业；

产业发展初期（2009-2015 年），算力强度的提升和 3C 电子产业的飞速发展推动了中国机器视觉产业的发展，国内涌现大量机器视觉公司；

产业发展中期（2016年-至今），AI算法的发展促进了行业进步，机器视觉的应用场景拓展到半导体、汽车、锂电等多个领域，国内企业的自研能力不断提升。

（2）中国工业机器视觉市场规模及未来发展趋势

随着工业机器视觉核心技术的不断突破与应用领域的不断拓展，中国工业领域机器视觉的市场规模由 2020 年的 83.3 亿元增长至 2024 年的 268.3 亿元，年复合增长率 34.0%。未来，机器视觉作为工业智能制造发展的关键支撑技术之一，将在工业领域中发挥越来越重要作用，帮助企业提高生产效率、降低成本，并推动制造业的升级转型。因此，未来中国工业机器视觉的市场规模有望进一步扩大，预计2029 年达 630.1 亿元。

未来，中国工业机器视觉的发展趋势主要表现如下：

①应用领域不断扩展

目前，中国工业机器视觉主要应用于 3C 电子、半导体、汽车、光伏、锂电等几大领域中。未来，随着产业的转型升级和机器视觉的发展创新，工业机器视觉解决方案将应用到更多行业中，为更多工业领域实现自动化稳定高效生产提供强有力的支持。

②性能水平快速提升

近年来，人工智能技术的飞速发展为工业机器视觉的发展带来了新的机遇，随着前沿技术的逐步成熟和应用，工业机器视觉解决方案将更加智能化。例如，深度学习算法的应用可使机器视觉设备具有更高的图像识别能力和实时分析能力，增强学习算法的应用可使机器视觉设备具备更强的学习和适应能力，提高解决方案的准确性和稳定性。此外，随着计算机软硬件技术的不断进步，工业机器视觉的算力和速度也将进一步提升。

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