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在机器视觉业务条线宣布取消数月之后,华为诺亚方舟实验室日前正式发布了MindSporeEditing底层视觉套件,意味着华为在机器视觉领域的探索仍在继续。
除华为外,奥比中光-UW24日晚间还公告拟投资10亿元建设3D视觉感知制造基地,称要“把握具身智能机器人产业的发展机遇”,机器视觉产业链持续活跃。GGII预测,2027年机器视觉市场较2022年将翻超3倍,近400亿市场待释放。A股市场上,欧菲光、海康威视等头部厂商早已入局。不过,行业内人士提醒,目前部分零部件国产较海外上有差距,且产业“内卷”加剧,行业机遇与挑战并存。
机器视觉迎来新机遇
据昇思MindSpore官微,近日,华为诺亚方舟实验室基于昇思MindSpore AI框架打造了MindSpore Editing底层视觉套件,针对主流底层视觉任务算法及模型进行实现和统一设计,提供易用的训练、推理接口,并基于MindSpore+Ascend进行性能优化。作为一款高性能底层视觉开发和应用套件,MindSpore Editing已在昇思开源社区正式发布1.0版本,面向广大开发者开放使用。
此消息一出,产业链立刻躁动,23日,机器视觉产业链集体爆发,其中安联锐视涨超15%、大恒科技涨约9.98%、盾安环境涨超5%。
目前,机器视觉产业下游已大规模应用于安防产业和消费电子、光伏、锂电等领域的工业生产中,随着近期大热的人形机器人、AI等技术的兴起,机器视觉产业迎来新一轮增长机遇。
24日晚间,奥比中光发布公告称,拟与佛山市顺德区人民政府签订《3D视觉感知产业智能制造基地建设项目投资合作协议》,投资建设“3D视觉感知产业智能制造基地建设项目”,公司计划总投资不少于10亿元,其中固定资产投资不少于5亿元。同时奥比中光还表示该投资项目将有助于公司进一步扩大3D视觉传感器和激光雷达供给规模,保障公司把握具身智能机器人产业的发展机遇,在人工智能时代打造AI视觉与机器人视觉中台。
“随着机器视觉硬件方案的不断成熟和运算能力的提升,以及机器视觉软件在各种应用解决方案、3D 算法、AI 模型等方面的不断完善,机器视觉在电子产业应用的广度和深度都将提高。”欧菲光方面告诉记者。
GGII数据显示,2022年中国机器视觉市场规模170.65 亿元(该数据未包含自动化集成设备规模),其中2D视觉市场规模约为152.24亿元,3D视觉市场约为18.40亿元;预计至2027年我国机器视觉市场规模将超过560亿元,其中2D视觉市场规模将超过400亿元,3D视觉市场规模将接近160亿元。
多家上市公司布局 产业链存在挑战
国内的机器视觉领域已经形成了庞大的产业链,从以镜头、工业相机、图像捕捉与处理系统等软硬件研发制造组成的上游环节,到智能化机器视觉集成组装为主的中游环节。
此外,2D向3D转化也是产业趋势之一。高工机器人研究所所长卢瀚宸表示,原有的2D视觉在精度和距离测量方面均出现部分技术局限,市场对3D视觉的需求开始与日俱增。虽然3D视觉系统目前在整个视觉系统中的占比还不大,但不可否认的是,3D视觉正以肉眼可见的速度快速成长。
A股市场上,已拥有奥比中光、奥普特、凌云光、海康威视、安联锐视、欧菲光等覆盖产业链上下游的多家上市公司。
奥比中光是3D视觉感知整体技术方案提供商,也是国内主要的服务机器人3D视觉传感器提供商,为机器人客户提供单目结构光、双目结构光、激光雷达、iToF 在内的完整视觉感知产品,并具备长达7年的行业落地经验。
其证券部工作人员还日前向记者表示,公司的3D视觉产品可以用于人形机器人上。卢瀚宸表示,人形机器人用的视觉传感器更多是双目的,目前奥比中光是少数国内拥有双目机器视觉的企业。
安联锐视系安防ODM厂商,主要产品为机器视觉系统中使用的摄象产品。其证券部人士日前向记者表示,公司与华为长期合作,为华为代工机器视觉领域产品。据了解,2020年公司与华为建立JDM 联合开发模式,当年华为作为公司大工程类客户,销售占比超过90%。
欧菲光方面向记者介绍,公司于在2017年展开3D Sensing 技术研发和产业链整合,全面布局结构光、双目、I-ToF、D-ToF、DVS、多光谱等技术,并能提供全栈式系统解决方案。公司在机器视觉技术在智能手机、智能汽车,以及智能机器人、智能门锁等新领域产品上均有量产应用。
值得注意的是,产业链发展如火如荼,机器视觉市场也存在的不少挑战也不容忽视。
首先是部分零部件的国产化率仍有待提高。2022年中国市场机器视觉各大核心部件的国产化份额均已超过70%,其中光源国产化率超过90%,镜头国产化率80%左右,2D相机国产化率超过70%,3D 相机国产化率超过60%,视觉软件国产化率超过40%。但高端镜头、3D相机、智能相机、视觉软件等高价值领域依赖进口。
此外,多位受访人士表示目前机器视觉市场竞争极为激烈,“机器视觉行业的内卷化竞争加剧,竞争的边界日趋模糊,加剧了行业的无序性;此外,在工业领域,下游的非标性对机器视觉的易部署和可复制提出了较大的挑战,这既是视觉企业的门槛也是掣肘之一。”卢瀚宸道。
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