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Industry News

The bottom half of the ninth inning, how to achieve the development of domestic machine vision to turn the tide against the wind?

Date:2018-06-20 Source:Samsun Technology
         我国机器视觉产业发展起步晚,但增速迅猛,技术集中且升级较快。当下,国内机器视觉发展的重要任务,是深耕好电子和半导体领域主要市场,在此基础上不断开拓出更加智能化、数字化的细分市场。
         全球机器视觉发展至今,已有三十余年历史,我国机器视觉从90年代末发展以来,也已经有了十余年的发展经验。在这个过程中,图像处理、光学成像、传感器、处理器等技术的飞速崛起带动了机器视觉的蓬勃发展,各种新概念、新理论的不断涌现,也使得机器视觉技术与时俱进、日久弥新。
        随着生产逐渐从劳动密集型向技术密集型转移,我国对能提效增速、减少成本的机器视觉技术需求也愈发旺盛,在国际先进机器视觉企业和国内企业的共同作用下,如今,我国已经成为机器视觉技术的主要集散地,同时,国内市场也已成为全球机器视觉产业发展的主要市场之一。
国内机器视觉发展现状
        一直以来,全球机器视觉市场都保持着稳定发展态势,从2015年至2017年,全球机器视觉市场规模从40多亿美元扩大到70多亿美元,年均增长率维持在两位数左右,相关机构预测,至2020年全球市场将突破百亿大关,2025年将争取达到200亿。
        目前,美国和日本占据着全球机器视觉市场超过一半的份额,而我国因为起步较晚,与其差距较大。2015年我国机器视觉市场为3.5亿美元,仅占全球市场份额的8%左右。
        不过,随着十三五规划对制造业技术创新的强调,和中国制造2025战略的持续推进,我国机器视觉迎来了爆发式增长。进入工业4.0时代以来,国内机器视觉市场常年以20%以上的增速飞速发展,并将继续维持这个全球领先的增速对前面国家实现追赶。
         市场在高速增长,持续扩大的同时,机器视觉先进技术也在不断向国内市场聚集。一方面缘于国外企业带来了先进系统和技术,另一方面主要得益于国内技术的自我发展。据了解,从2016年以来,国内机器视觉技术相关专利申请常年连续两年维持在1000项以上,为2010年以来的最大值,这个成绩相对于全球机器视觉专利的数量来说也很亮眼。
        遗憾的是,虽然专利申请众多,技术发展迅猛,但商业化落地程度却远远不够。因为如此众多的专利之中,基本都是大学或研究机构申请居多,企业专利相对较少,这就意味着国内大部分机器视觉技术仍然停留在研究和试验阶段,距离真正商业化应用还有一定距离。
电子和半导体领域为国内机器视觉增长主力
         从全球应用领域的演变来看,机器视觉最初在电子和半导体领域获得了广泛应用。不少专家认为,国际机器视觉的崛起在一定程度上得益于电子和半导体行业的发展。
        机器视觉具有测量、检测、识别、定位上的强大功能,在电子和半导体领域扮演者不可或缺的角色。一方面,在半导体大规模集成电路的产业链中,从上游加工切割,到末端印刷、贴片,都需要依赖高精度的机器视觉组件进行引导和定位;另一方面,在电子制造领域,从小型元器件到大型硬件设备,也都对机器视觉系统有旺盛需求。
        如今,在国家缺芯事件如火如荼的时间节点,电子和半导体领域的发展越来越受到国家和行业的重视。《中国半导体产业“十三五”发展规划》就对大力发展集成电路产业提供了政策支持,计划2020年市场规模达到9000亿,在这样千亿市场需求的带动下,初步预计将给机器视觉带来30亿的规模增长。
        眼下,在国际市场上,电子和半导体领域已经成为了机器视觉增长的主力军,占到了全行业市场需求的40-50%,而我国起步较晚,机器视觉的发展阶段还未与国际步调一致。因此,从国际市场发挥样板作用的角度来说,提高机器视觉在电子和半导体领域的渗透率,牢牢把握住这个掘金行业,将成为当前我国机器视觉发展的重要任务之一。
智慧城市、无人模式将成为未来增长带动点
        把握主要发展领域的同时,由于新的发展趋势也在不断繁衍,新技术和新标准在不断革新,国内机器视觉发展还需要紧跟时代潮流。如今,在智能化的趋势下,智慧城市和无人模式的出现有望成为机器视觉发展新的增长点。
        不管是智慧城市建设下的智能交通管理、自动驾驶、智能安防,还是无人模式下的无人商店、无人物流,机器视觉技术都是这些新概念发展的前提,预计在未来3-5年内,不少企业和政府机构都将积极拥抱机器视觉技术。
        当然,市场和需求的增加,同样也对机器视觉本身提出了更高的技术要求,数字化、智能化、实时化逐渐成为企业未来发展方向,与其他技术的融合和跨领域合作成为机器视觉必须要踏出的一步,只有做好了这些,才能在耕耘好主要市场的情况下,开拓出更多的增长点。


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