2025年汽车制造机器视觉行业基本情况及发展趋势
思瀚产业研究院 易思维    2025-09-01

在多样化的工业制造中，汽车制造一直被誉为“工业皇冠上的明珠”，既是我国工业经济稳增长的“压舱石”，也是建设制造强国的重要支撑。近些年，我国汽车制造朝着自动化、数字化、智能化方向快速发展，作为工艺转型升级的核心支持技术之一，汽车制造机器视觉产品也经历了从“国外垄断”到“国产替代”的发展历程。

（1）机器视觉对汽车制造具有重要价值应用

于汽车制造领域的机器视觉技术与产品在提升质量、降低成本、增加效率、拓展柔性、助力“数智化”转型五方面发挥着核心价值，具体体现在：

①提升质量一致性，保障品质与安全

汽车制造具有产量大、节拍快、工艺复杂等特点，如何保障质量一致性一直是行业关注的重点，其中尺寸与外观质量关乎汽车品质，连接工艺质量更是与汽车安全直接相关。利用视觉测量、视觉检测设备可以实现更精准、更高效的质量控制，避免了人工检测因技能差异、状态起伏等因素导致的质量波动。

②替代人工操作，降低制造成本

根据国家统计局发布的《第五次全国经济普查公报（第三号）》，截至2023年末全国汽车制造业的从业人数为557.6万人。其中大量人员从事着搬运、装配和质检等工作，利用机器视觉设备可以实现相关工艺环节的人工替代，大幅降低制造成本。

③提升制造效率，加速新品交付

整车厂通过引入机器视觉设备实现搬运、装配、质检等制造环节的自动化，在加速工艺流程的同时确保汽车制造的质量一致性与工艺稳定性，减少质量返工，提升产线效率。另一方面，随着消费者差异化需求的增强和车企间竞争的加剧，车企新车型上市节奏要求越来越快，机器视觉设备可通过软件参数配置高效满足新车型生产要求，缩短产线投产周期，加速整车厂新产品的交付。

④拓展制造柔性，提升产线收益

多品种、定制化是当前汽车消费发展趋势，对整车厂混线生产能力提出了更高的要求。产线使用机器视觉设备可以极大简化，甚至替代机械工装，且视觉设备维护、拓展更便捷，让多车型混线生产更易达成，帮助整车厂实现更高收益。

⑤积累数据资产，助力“数智化”转型

随着机器视觉设备在汽车制造各工艺环节的广泛应用，其采集的质量数据是整车厂建档回溯生产过程的关键支撑。基于对大批量数据的关联分析与人工智能技术，可以实现汽车制造过程质量快速诊断、设备预维护等，从而帮助整车厂进一步优化制造工艺，推动行业“数智化”转型。比如，使用机器视觉产品引导机器人焊接，“视觉拍照及计算总时间平均为 1.7s，与及工装夹具车身所需的 8s 相比，有效提高了焊接效率”；

使用机器视觉产品进行补焊相较传统车身落位焊接，“可以提升线体的自动化率和柔性”，实现“现场质量可追溯”，“且具有一定的工艺性优势、经济性优势和快速维护性优势，节省纯工艺时间 6s，节省单工位投资 11 万元”“为降本增效提供了更多可能性”。机器视觉技术与产品对于汽车制造具有如上五方面的重要价值，当前已广泛应用于传统燃油车和新能源车的整车及零部件的生产过程，涵盖冲压、焊装、涂装、总装四大核心整车工艺、新能源车电池工艺以及主要的汽车零部件生产工艺。

目前冲压车间主要应用的机器视觉解决方案包括开卷质量检测、冲压后质量检测、引导抓取等；焊装车间主要应用包括涂胶检测、引导抓取、尺寸测量等；涂装车间主要应用包括漆面缺陷检测、车身定位等；总装车间主要应用包括间隙面差测量、引导装配等；新能源汽车电池生产过程中应用包括电池壳尺寸测量、电池壳焊缝质量检测、引导装配等；汽车零部件生产过程中应用包括尺寸测量、缺陷检测、定位引导、字符识别等。

（2）汽车制造机器视觉技术要求

汽车产品相比于消费电子、光伏、锂电等其他工业产品，具有复杂性更高、对安全和质量的设计标准更为严苛等特点，具体体现如下：

①系统复杂：汽车整车包含 3 万多个结构复杂、形状各异、材料多样的零部件，涉及机械传动、电子电气、热管理等多个跨学科技术集成，软件代码规模更是达到 1 亿行以上。

②安全可靠：汽车设计需符合 NCAP、FMVSS、ECE 等国际安全标准，涵盖碰撞、防火、电气、排放等多方面；汽车出厂前需要通过高温、低温、振动、雨淋等各种极端环境和各种实际道路下超 2,000 项可靠性测试。

③优质耐用：汽车制造每个环节都有严格的质量控制标准体系，涉及工艺、材料、测试、供应链管理等各方面；汽车设计使用寿命通常达15年/30万公里，故障率需在整个生命周期内保持极低水平，关键部件故障率更是要求≤0.001%。

在实现上述严苛的产品设计标准基础上，当代汽车又面临着差异化、定制化的市场消费需求，为实现双重需求下的汽车产品大规模制造，高标准且稳定的制造工艺是先决保障条件，因此应用于汽车制造工艺中的机器视觉设备面临着非常严苛的技术要求，具体表现在：

①精确无误

汽车的安全性、可靠耐用性等性能都依赖于零部件的高精度制造和装配。以白车身为例，5 米长的车身尺寸制造公差普遍要求≤±1.0mm，四门两盖等关键部件装配公差普遍要求≤±0.5mm，零件安装定位孔制造公差更是要求≤±0.2mm。应用于汽车尺寸测量的机器视觉设备，通常要求设备测量精度在零件制造公差范围的 1/5~1/3；即需要在 5 米长的大范围实现≤±0.1mm 的测量精度，对视觉测量设备的量程与精度性能提出极高的要求。

同时，汽车产品价值高且有严格召回制度，用户对产品缺陷容忍度接近于零。以汽车外观为例，为了最终得到一辆外观无瑕疵的汽车，需要在冲压、焊装、涂装、总装全过程对车身表面数十类微小缺陷进行全部检出，并准确分类以指导修复。由于车身表面最小缓变形貌缺陷的深度变化小于 0.1mm，因此，存在微小缺陷可识别性差、缺陷形态相似难以分类等诸多难题，对外观视觉检测设备的检出率与准确率提出极高的要求。

②稳定可靠

汽车系统复杂且质量标准极高，高稳定性的制造工艺是实现其大规模生产中产能稳定与质量稳定的基础保障。汽车高产量产线通常是全年 7*24 小时不间断生产，高稳定性、低故障率是对工艺设备的基本要求。同时汽车制造现场还面临着温度不可控、电磁干扰严重、光照变化、高频振动等诸多环境因素干扰，比如汽车冲压车间或大型一体式压铸车间地面的振动加速度可达 0.15 倍重力加速度、大型压铸件或涂装面漆检测工位的环境温度高达 65℃、焊装车间常年处于火光飞溅、粉尘严重等工况，对应用于汽车制造现场的机器视觉设备的系统稳定性和抗干扰性能提出极高的要求。

③高效灵活

市场增长与消费需求驱动下，高节拍、多品种混线生产是现代汽车制造的特点。为实现大规模制造，汽车企业在不断追求更高的生产节拍，目前行业内最快节拍已达 28 秒每台车。对应用于汽车制造过程的机器视觉设备，需要在几乎不占用生产节拍的条件下完成零件视觉定位或在几十秒节拍内完成 5 米级全车身表面的检测覆盖，且确保精度不损失，因此对光学传感、视觉算法、硬件处理、软件交互等全方面效率提出极高的要求。

同时，为适应差异化、定制化的当代汽车消费需求，多品种混线的订单式生产模式成为目前主流方向，最新的汽车智能工厂可同时生产十余款数百种配置的车型。对应用于汽车制造过程的机器视觉设备，需保证精度不损失的条件下，快速灵活兼容多车型生产，如检测系统需同时兼容高光/哑光/半哑光/珍珠光/多色拼接/颜色渐变/金属颗粒掺杂等不同油漆表面质量检测，因此对视觉系统的兼容适应性提出极高的要求。

（3）汽车制造机器视觉行业发展现状及其市场规模

如前所述，汽车产品系统复杂，安全、质量设计标准高，同时又面临着差异化、定制化的市场消费需求变化，为实现双重需求下的汽车产品大规模制造，对应用于汽车制造工艺中的机器视觉设备提出了精确无误、稳定可靠、高效灵活三方面的严苛技术要求。国产机器视觉设备进入汽车制造行业面临技术门槛高、研发投入大、准入周期长等多重壁垒。

另一方面，我国汽车工业发展始于改革开放初期，当时通过“市场换技术”模式引入大众、通用等外资品牌，这些车企将其在海外合作的国外设备供应商也同步引入。如上双重因素导致我国汽车制造机器视觉市场长期处于被国际龙头垄断的局面。在垄断封闭的产业环境下，我国汽车制造机器视觉应用长期处于产品价格高昂、技术服务有限、应用创新缓慢的困境，汽车制造企业迫切期盼可打破上述困局的机器视觉供应商出现。

近年来，随着汽车电动化、数智化的快速发展，以及车企对汽车制造质量、成本、效率、柔性需求的提升，汽车整车厂商和零部件厂商对机器视觉产品的需求逐渐增大。国家也相继出台一系列政策鼓励支持机器视觉在汽车制造领域的应用，如 2023 年，由工业和信息化部等七部门颁布的《智能检测装备产业发展行动计划（2023—2025 年）》中指出“深化智能检测装备在汽车领域的规模化应用。对于汽车行业的专用智能检测装备：突破冲压件尺寸及表面质量在线测量装置、焊接强度无损检测装置、车身尺寸在线检测装备、涂装漆膜缺陷在线检测装备等”。

同时，人工智能、计算机、光学器件等技术快速进步，机器视觉企业的研发能力和行业经验不断提升与积累。以易思维为代表的国产机器视觉品牌开始进入汽车制造市场，作为国产机器视觉品牌凭借过硬的技术实力、匹配行业需求的产品、高效优质的技术服务，先后攻克了技术、产品、准入的瓶颈，成功实现国产替代，成为汽车制造领域国产机器视觉企业的先行者与领航者，并不断加快机器视觉新场景开拓与市场培育节奏，推动了机器视觉产品在汽车制造领域渗透率的快速提升。

中国汽车制造机器视觉产品市场规模由 2020 年的 9.3 亿元增长至 2024 年的31.1亿元，年复合增长率35.2%。未来，在我国汽车制造产线工艺进一步升级、新能源车渗透率持续提升和机器视觉技术不断创新的驱动下，中国汽车制造机器视觉产品市场规模将持续扩大，预计 2029 年达 74.0 亿元。

在中国汽车制造机器视觉产品市场中，整车制造机器视觉产品占据较大份额。中国整车制造机器视觉产品市场规模由 2020 年的 5.8 亿元增长至 2024 年的16.2 亿元，年复合增长率 29.3%，预计 2029 年市场规模增长至 39.3 亿元。

（4）汽车制造机器视觉未来发展趋势

①汽车制造工艺发展驱动机器视觉需求持续增长

随着自动化、数字化、智能化成为汽车制造行业核心发展趋势，未来汽车制造将由机器人主导生产流程，覆盖焊接、装配、喷涂、质检等环节，实现无人化生产；将由数据驱动制造，通过数字孪生实现虚拟与物理世界的实时映射，进而优化工艺、实现预测性维护；将由人工智能赋能决策，使生产系统具备自学习能力，如动态调整参数等。

机器视觉是上述趋势落地的核心技术之一，将与人工智能、大数据、数字孪生等技术深度融合，持续拓展应用场景，通过实时感知与决策闭环，助力汽车产业实现从“制造”到“智造”的跨越，更广泛发挥提升质量、降低成本、增加效率、扩展柔性等核心价值。

②机器视觉技术水平进步推动应用场景更加广泛

随着传感器和人工智能等技术的持续发展和创新，未来机器视觉将实现更高的精度、更快的速度和更全面的场景感知能力，有利于进一步提高生产效率和产线自动化水平。传感器技术的提升使机器能够更加准确和灵敏地捕捉和解析图像信息。

深度学习算法和人工智能的进步也将使机器视觉解决方案具备更强的学习和决策能力，使其能够根据不同场景和任务的需求进行智能调整和优化，实现更全面的场景感知。在技术提升的驱动下，机器视觉解决方案也将在汽车制造的更多细分领域得到应用，促进汽车制造业的发展和进步。

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