（报告出品方/作者：开源证券，任浪）
1、机器视觉具有多维优势，国内处于高速发展初期
1.1、属于人工智能分支，相比人眼优势显著
机器视觉属于人工智能范畴，国内外已开始大量应用。机器视觉被称为智能制造的“智慧之眼”，为智能制造打开了新的“视”界，是实现工业自动化和智能化的必要手段。根据美国自动成像协会（AIA）的定义，机器视觉（MachineVision）是一种应用于工业和非工业领域的硬件和软件组合，它基于捕获的图像为设备执行其功能提供操作指导。人工智能的应用技术主要包括语音类技术、视觉类技术、自然语言处理类技术和基础硬件等，其中，机器视觉技术是机器人自主行动的前提，能够实现计算机系统对于外界环境的观察、识别和判断等功能，是人工智能范畴最重要的前沿分支之一。机器视觉技术涉及机械、电子、光学、自动控制、计算机科学、图像处理和模式识别等诸多领域，在国内外人工智能企业应用技术中占比超过40%，应用范围十分广泛。
机器视觉具有识别、测量、定位、检测四大功能，技术实现难度依次增加。机器视觉的诸多功能基本可归为识别、测量、定位和检测功能四大类，识别是指对目标物的外形、颜色、字符、条码等特征进行甄别；测量是指对目标的几何尺寸进行测量，把获取的图像像素信息标定成常用的度量衡单位，然后在图像中精确的计算出目标物的几何尺寸，高精度以及复杂形态的测量是机器视觉的优势领域；定位是对目标物的二维或三维位置信息进行获取；检测是对目标物的外观进行监测，包括产品完整检测、外观缺陷检测等。速度和精度是衡量机器视觉识别、测量、定位和检测功能的主要指标，从技术实现难度来看，四大功能实现的难度依次递增。
机器视觉的本质是为机器植入“眼睛”和“大脑”。机器视觉主要分为成像和图像处理两大部分，光源、镜头、相机和图像采集卡相当于眼睛，连接电缆相当于传入神经，图像处理系统相当于大脑，控制机构与执行机构相当于手脚等器官。一台机器视觉设备的工作流程包括视觉成像、自动图像获取、图像预处理、图像定位与分割、图像识别与检测、视觉伺服与优化控制等环节，被测对象到达指定位置后向图像采集卡发触发脉冲，图像采集卡接收到脉冲信号后，将触发信号分别传输给相机和光照系统，由相机进行图像抓取，将光信号转变成为有序的电信号，再将该信号模数转换并送到图像处理软件，再根据需求对图像进行处理分析、识别，并返回判断结果或者逻辑控制值传递给控制机构执行，完成特定功能工作流程。
机器视觉相比人类视觉多方面优势显著，众多应用场景替代价值较高。机器视觉是实现设备精密控制、智能化、自动化的有效途径，堪称现代工业和智能制造的机器眼睛，相比于人类视觉在精确性、速度性、适应性、客观性、重复性、可靠性、效率性、感光范围和信息集成上具有多方面领先优势。目前机器视觉主要应用于工业自动化领域，在被检测物品移动速度快、精确性要求高和工作重复性较高的场景下，机器视觉设备相比人眼工作效率提升明显，能够代替人眼在多种场景下实现识别、定位、测量、检测等多种功能。
1.2、国内处于发展初期，市场规模快速扩张
全球来看，在成像、应用、算力、算法的逐轮驱动下，机器视觉行业进入发展早期。世界范围来看，-年期间机器视觉还处于萌芽期，主要由成像技术驱动，还未形成完整的机器视觉概念；-年间机器视觉处于起步期，随着CCD图像传感器、CPU与DSP等硬件与图像处理技术的飞速发展，机器视觉逐步由理论研究走向工业领域的技术应用；-年机器视觉行业处于成长波动期，由于成像技术和算法算力发展还不成熟，系统成本非常高，产业进入成长波动期；-年在应用和算力的双重驱动下，机器视觉行业正式进入发展早期，FPD平板检测、PCB检测和汽车行业均提出大量需求；-年期间在算法的驱动下，机器视觉行业迎来加速发展期，在电子、汽车、半导体等领域得到了广泛应用。
国内来看，起步较晚但已处于高速发展初期，已由代理服务逐步转向自主研发。-年我国机器视觉行业处于萌芽期，90年代国内开始出现机器视觉代理企业，主要从事机器视觉器件及技术的代理服务；-年，国内机器视觉行业处于起步期，在人民币印钞质量检测，烟草和原棉异物剔除、邮政分拣等代表性下游应用需求拉动下，国内开始出现一批专业的机器，越来越多企业开始探索与研发具有自主知识产权的机器视觉软硬件设备，随着USB2.0接口的相机和采集卡等器件方面逐渐占据入门级市场，产品性能不断提升；年-年是国内机器视觉行业的发展初期，年开始以苹果手机加工制造为核心的3C电子制造产业需求提升较快，直接推动中国机器视觉高速发展，自年开始国内机器视觉产业持续保持20%-30%的增速。根据CBInsight数据，年已成为继美、日之后的全球第三大市场。
全球机器视觉市场规模恢复稳健增长，年欧美市场合计占比65.7%。根据MarketsandMarkets数据统计，-年全球机器视觉市场规模保持稳健增长，年均复合增速达18%，年达到亿美元。年由于疫情对全球各行业冲击影响较大，下游行业需求低迷背景下机器视觉市场规模有所滑落，全球机器视觉器件市场规模为亿美元。年伴随传统工业复苏和新能源行业的蓬勃发展拉动了相关企业的扩产需求，视觉检测产品需求有所增长。根据MarketsandMarkets预测，-年全球机器视觉市场规模预计将保持6%的复合增速稳健增长。同时，年欧洲和北美机器视觉市场规模合计占比达65.7%，全球市场主要集中于欧美地区。
国内机器视觉市场销售额快速增长，企业数量不断增加。根据机器视觉产业联盟数据显示，年中国机器视觉销售额达亿元，年-年均复合增长率达28%，远大于全球市场18%的增速水平，其中3D机器视觉市场受益于下游行业需求放量，持续保持高速增长。从国内企业数量来看，年国内机器视觉企业仅有60家，伴随国内对自主技术产权的不断研究和在光源、相机等领域的不断摸索，截至年国内机器视觉企业数量达到峰值，为家，年有所回落下降至家，但相比年已有十余倍的增长。未来伴随机器视觉行业销售额进一步扩大和企业数量进一步增长，供需共振下预计行业将持续保持高景气度。
1.3、产业链包括上游零部件和中游集成商，上游潜在市场空间更大
机器视觉行业包括上游软硬件厂商和中游集成制造设备商，下游应用领域百花齐放。机器视觉产业链上游由机器视觉零部件和算法软件构成，核心零部件包括光源、工业镜头、工业相机、图像采集卡、算法软件等，国内机器视觉上游市场主要由国外老牌厂商占领；中游包括机器视觉整机装备制造商、系统集成商，主要负责软件的二次开发和设备的整机制造，由于下游需求相对碎片化中游企业的市场集中度较低；机器视觉下游为终端应用行业，涵盖电子、半导体、汽车制造、食品包装、制药等领域，应用场景类型众多百花齐放。
核心零部件与软件开发为机器视觉成本主要构成，上游潜在市场空间更大。机器视觉产业链整体可分为核心零部件和软件提供商、集成和软件服务商，其中核心零部件及软件包括光源、镜头、工业相机、图像采集卡、图像处理软件等。在整个机器视觉系统成本构成上，核心零部件及软件开发占据了80%的比例，是产业链中核心环节，中游的组装集成在产业链中价值占比相对有限仅为15%，后端的维护环节市场占比仅为5%。由于机器视觉行业下游应用较为分散，标准化程度较低，因此中游设备商针对特定行业调试开发的成本较高，商业模式上在不同行业快速推广复制的可能性相对较低，相比之下上游核心零部件产品一般标准化程度较高，且受下游市场需求变化影响相对有限，整体来看相比中游，上游的潜在市场空间更大。（报告来源：未来智库）
2、四大助力叠加技术驱动，机器视觉赛道坡长雪厚
2.1、机器视觉坡长雪厚，国产替代空间广阔
国内市场规模快速增长，在工业企业技改支出中占比仍偏低。根据机器视觉产业联盟预测，国内机器视觉市场规模自年起将保年均27%左右的高速增长水平，预计到年国内机器视觉市场规模将接近亿元。同时，近年来，我国工业企业技术改造支出逐步增加，年至年间年均复合增长率达3%。其中，国内机器视觉的销售额在年-年期间分别为49、69、84、亿元，在全国工业企业技改投资经费支出中的占比虽逐步提升，但也仅维持在2%-3%左右，国内机器视觉的渗透率还处于相对较低水平，未来成长空间广阔。
国内市场以产品代理商和外资企业为主，国产替代空间十分广阔。国内机器视觉市场上国际品牌达多家，近乎是内资品牌的2倍，以外资品牌为主。同时，我国机器视觉行业主要以产品代理商和系统集成及设备制造为主，底层开发商较少，自主研发能力不足，更多是进行二次应用开发。截至年国内机器视觉各类产品代理商超过了家，专业的机器视觉系统集成商多家。从全球市场来看，尽管中国机器视觉市场发展速度飞快，但由于起步较晚，国际机器视觉市场主要被美国和德国占据，占比分别达到29.76%和24.5%，尤其在机器视觉底层核心零部件方面，目前仍以外资品牌为主。
行业盈利中枢保持较高水平，上游盈利空间大于中游。产业链上游的海外龙头企业基恩士和康耐视-年间的平均销售毛利率分别达到81.61%和76.22%，镜头龙头企业巴斯勒为50%，国内光源龙头企业奥普特-年间平均毛利率为72.55%，显著高于一般制造业企业。国内中游龙头企业天准科技和矩子科技-年间的平均销售毛利率分别为39.88%和48.69%，虽高于传统集成制造企业，但显著低于上游企业。上游企业处于价值链的顶端，掌握核心技术且壁垒较高，同时上游很多产品可以标准化生产，具有规模效应，整体盈利水平和盈利空间大于中游企业。
2.2、政策持续加码+人口老龄化加剧+制造业工资上涨+疫情影响常态化，共同助推机器视觉高成长
相关政策持续加码，助力行业高速发展。机器视觉技术是实现工业智能化中数据采集需用到的必备技术，为了保持我国制造业在世界的领先地位，我国近5年提出十余项重点政策予以扶持。年国务院在《中国制造》中提出年迈入制造强国行列，年我国制造业整体达到世界制造强国阵营中等水平，初步制定了我国制造业后续发展的战略宏图；年国务院在《新一代人工智能发展规划》中提出年人工智能基础理论实现重大突破，部分技术与应用达到世界领先水平，年人工智能理论、技术与应用总体达到世界领先水平，对人工智能技术的后续发展亦提出明确规划；至年期间，伴随国内机器视觉行业自主研发技术的不断成熟，国家标准《智能制造机器视觉在线检测测试方法》等文件中开始陆续明确机器视觉行业的发展路径，以及与人工智能、智能制造的结合方式等，《“十四五”智能制造发展规划（征求意见稿）》明确提出到年规模以上制造业企业基本普及数字化，骨干企业实现智能转型升级。
人口老龄化加剧和疫情影响常态化的背景下，制造业平均工资的不断上涨助推工业智能化加速升级。随着经济的发展，国内就业人口数量增长放缓、老年人口占比上升，预计中国人口结构老龄化将成为一个不可逆转的趋势。国家统计局统计数据显示，截至年末，我国65岁及以上人口数量为1.91亿人，占总人口的比重达到13.5%，同比增加0.9%，老龄化程度不断加深。同时，德尔塔、奥密克戎等病毒毒株的出现对工业企业的开工率带来较大不确定性，世界卫生组织举行紧急会议后发布声明，将奥密克戎列为“需要
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