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“卷”，成为了当下各行各业的普遍写照。
有人卷品质，有人卷模式，自然也会有人卷价格。
而近两年来，这股“卷”风也开始刮进了机器视觉领域，尤其是3D视觉板块，在“国产替代”呼声的越喊越烈之下，最先卷起来的不是技术也不是模式，反而是“价格”。
作为机器视觉领域中的细分市场，3D视觉虽被视为接棒2D视觉的未来王者，但从目前来看，不管是整体的行业市场份额，还是单个的企业规模还尚小，距离产业的全面爆发仍有较长的坡待爬。
GGII数据显示，2022年我国机器视觉市场规模超170亿元，同比增幅超23%。其中，3D视觉市场规模近19亿元。
规模尚小的3D视觉，目前也面临着些许短板的挑战，譬如应用场景落地、非标等。
“我认为，机器视觉行业目前最大的短板就是‘不标准’，当下业内有很多需求都是非标，所以只能采用定制方案，但定制成本过高，且成品兼容性差，些许大厂可通过规模效应摊销定制的成本，但对大多数小企业而言，因投入产出比低，只有当地小设备集成商愿意接，造成最终成品的稳定性难以保证。”马克拉伯CEO林少斌分析道。
面对这样的境况，林少斌也有一番自己的解题思路，其表示，可以通过把这些非标需求拆解成一个个标准需求的模块，通过一个个单一功能的标准硬件、软件模块来完成其中的各项核心功能点。这需要整个行业不断开发、扩充机器视觉领域的标准软硬零部件模块，提升标准零部件的丰富度，然后交由专业的应用搭建师搭积木式的完成整个产品。
对于行业的“短板”问题，知象光电联合创始人&研发总监杨涛博士则从长、短期两个层面进行拆解，其表示，在3D视觉行业，短期来看，主要问题在于能否找到合适的应用场景并进行落地，这关系到企业现实的生存和发展。要达到这一点，只能通过依靠视觉企业和行业用户共同的探索。
长期来看，关键在于企业是否掌握核心技术，倘若缺乏核心则极易被替代，无法持续发展。而知象光电从创立至今，便持续在芯片、算法、软件上投入力量，加强企业在核心技术上的研发。而在商业化上，知象光电则聚焦3D扫描和3D机器人视觉业务。
那么，在这些显性或隐性短板的背后， 通过价格上的“卷”，能否助力视觉企业找到全新的出路？未来，机器视觉行业的风又将往何处吹？
以战止战？价格战背后的争议
随着下游应用场景的不断开拓，以及入局者的不断叠加，机器视觉行业在价格上的“卷”，早两年便已初现端倪。但与其他行业的打价格战不同，机器视觉领域在价格上的“卷”，是由于技术驱动，欲通过“价格”换“规模”，且大有“自上而下”的趋势。
“现在机器视觉行业确实很卷，有价格战的感觉，但这和一般消费品的价格战有本质区别。一方面机器视觉在很多细分垂直行业的产品和解决方案已相对成熟，价格有些已开始回归正常价值；另外一方面，进入机器视觉行业的公司越来越多，初期为拿下标杆客户和案例，项目的报价也会出现短期的低价，但这是短期的市场策略，不会影响总体行业的发展。因此，我们认为目前感觉上的价格战，恰恰说明了市场开始繁荣，将卷出行业的大未来。”赛那德CEO李华分析道。
机器视觉行业远远还没有“卷死”。
为避免进入恶性价格战，赛那德时刻洞察客户的核心需求，不断通过科技创新提高产品竞争力，持续引领中国流程式机器人（APR）的发展。例如赛那德的DWS产品，速度是常规的3倍，极大提升称重扫码效率。同时赛那德的产品通过CODE MASTER组建数据模型，通过VISION ROBOT低代码交付，快速实现机器代替人的落地。
对于这场来势汹汹的价格战，康士达总经理袁强也颇有感触，并表示这场价格战早在前两年就已经到来。
袁强坦言：“康士达从2017、2018年进入视觉行业以来，我们上游视觉控制器厂商或嵌入式视觉板卡开发商，都深深的感受到价格的比拼和竞争的无序化；而中游的视觉设备厂商和软件开发商也同样内卷得很严重，其贩卖的视觉设备越来越低廉，终端对成本的掌控越来越没有底线，很多客户为了拚下一个单子，不少供应商把机器视觉部件都快当成白菜价来卖。”
但这样刀刀见血的“价格战”，袁强认为也未必是坏事，甚至更期待“价格战”之后所带来的市场平静。
袁强直言：“机器视觉的发展，需要和谐的生态环境，这是我们一直以来的共识。经过市场大浪淘沙式的竞争筛选，留下来的必定是精品企业，是更贴合市场需求的企业，其未来必定值得展望。”
机器视觉的未来趋势
伴随着工业化进程的加深，机器视觉的发展也将呈现出井喷式增长。据GGII预测，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视觉市场规模将近160亿元。
潜在的高速增长，也为机器视觉企业带来了新的挑战，谁能率先把握住未来的发展趋势，谁便有机会冲出重围，抢得先机。那么，机器视觉行业的风，未来将往何处吹？
奥普特技术总监董瑞从大局视角进行了分析，其表示，随着中国"制造强国"战略的推进和工业自动化的加速发展，机器视觉国产化替代成为主旋律，也将迎来更加广阔的市场和发展空间。以汽车行业为例，中国新能源汽车市场规模和发展速度持续领先，已开始建立自主可控的供应链体系，推进新能源车核心产业链国产化，包括中国自主设计、自建自动化生产线成为众多中国造车新势力车企的首要选择，这意味着给国内机器视觉企业带来增长机会。
而在机器视觉需求方面也将面临两大变化，一是由于传统的算法无法满足形态各异的缺陷检测，需要人工智能算法来解决各类复杂的检测难题，深度学习作为人工智能的核心技术，将会是机器视觉应用的一个非常重要的方向；二是随着工业控制对精度、效率的要求越来越高，检测需求从2D逐渐向3D迈进。
对此，阿洛纳负责人也表示赞同。该负责人认为，以智能制造为主导的工业革命4.0正影响着各行各业，随着中国机器视觉行业的进步，追逐国外制造强国的脚步，机器视觉行业的主要下游应用领域将持续保持较快增长，下游应用行业规模的扩大将带动其对机器视觉产品的需求。
随着机器视觉技术的发展逐渐走向成熟，伴随着热门行业的兴起，机器视觉产品将应用到越来越多的领域，同时，消费类电子、汽车等制造业对制造精度等要求的持续提高，将不断增加对机器视觉技术的需求，预计将进一步推动机器视觉行业的整体发展。
跨维智能联合创始人解锐则从“AI+机器视觉”角度，拆解行业的未来走势。解锐直言，AI将大大提升机器视觉解决各类问题的能力，扩大机器视觉的应用场景。同时，业内企业不断强化的机器视觉大模型能力，将快速提升机器视觉项目的交付效率。跨维智能在提供3D视觉解决方案的同时，即将推出针对3D视觉领域的AI赋能产品，利用自研MixedAI物理引擎，向合作伙伴提供视觉引导机械臂柔性操作领域的从仿真合成数据到训练并导出深度学习模型的全套AI能力。
跨维智能率先将三维几何深度学习引入机器视觉领域，进一步提升了3D视觉解决方案的适用范围。并且通过AI算法的优势大幅降低3D视觉解决方案硬件和交付成本，在更多需要手眼协同的场景实现无人化、自动化。
趋势上，3D视觉软硬件技术的提升和AI能力的强化，将带来3D视觉软硬件产品的快速增长。因为与人眼视觉的一致性，3D视觉方案相对于2D视觉方案，在自动化方案设计上的优势将逐步呈现，未来随着成本降低，将在越来越多的场景实现替代2D视觉方案。工业文明的发展源自生产效率的提升，而3D视觉与AI的结合将补足自动化生产的最后一里路。随着3D视觉软硬件技术的不断提升和人工智能能力的加强，预计未来将会出现3D视觉软硬件产品的快速增长趋势。
对此，摇橹船创始人、董事长郑道勤则从细分技术、商业模式、市场竞争、产业应用边界四个维度进行了阐释。
郑道勤表示，纵观机器视觉在国内的发展历程，我们需要从未来的趋势中去寻找机遇和消除不确定性。
首先，从细分技术趋势看。过去行业以2D平面缺陷检测为主，而现在则以2D-3D立体缺陷检测为趋势。单从技术方面看，3D检测手段已经较为成熟，主要用于同时检测表面缺陷+平整度，目前已经普遍在3C（平板玻璃、机加工零部件、PCB等）、汽车（车身、焊接）等领域得到应用。
第二，从商业模式变化上看。当前工业视觉领域，仍然以卖硬件和软件算法为主，通过交付实现营收。例如全面代工贴牌、计件收费等，尚未出现创新性的商业模式。但可以预见的是，基于敏捷制造、柔性生产等趋势，将会诞生出以数字供应链为基础的创新型商业模式。
第三，从市场竞争看。国内主要的市场份额依然是外资企业为主，且服务的大中型企业居多。而本土供应商主要覆盖的是中小企业。国产机器视觉市场呈现出“小而不强”的现状。
1）从短期市场竞争格局判断，一是以光源、相机为代表的硬件供应商（OPT、海康等）将进一步扩大份额，挤压以基恩士为代表的传统头部品牌的价格空间。二是国外品牌所统治的工业视觉集成产品，例如一键式闪测、视觉显微镜等产品，将有较大的价格降幅，这一方面为终端用户带来利好，但也会严重压缩国内品牌的盈利能力和市场突破能力。
2）长远看，未来国内必将涌现营收超过50亿元、市值过千亿的超级工业视觉本土品牌，并向亚太、欧美地区扩张。
第四，从产业应用边界来看。未来工业视觉的应用范围将更加宽广，工业视觉与商业视觉的分界线会变得模糊。伴随着视觉深度学习技术进一步发展，从而使机器视觉技术与工业互联网、工业大数据、智慧家居、智慧交通、VR/AR等应用紧密结合，产业规模进一步扩大、应用场景变得丰富多元，或许普通人也将享受机器视觉带来的技术革新。
客观上讲，本土厂商和国外行业巨头在行业渗透、产品通用性、品牌溢价等方面都还存在一些差距。但是，本土厂商在价格成本、敏捷交付、售后服务、快速迭代等方面，具有本地化优势，加之中国拥有全球成长性最大的机器视觉市场，拥有最完整的制造业产业链条，伴随实体经济高质量转型发展，随着“创新驱动发展”战略的实施、高水平科技自立自强新征程的开启，我们相信“追赶超越”只是时间问题。
审核编辑：刘清
工商网监
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