發電廠 PLC模塊1785-ME16 科技與人為本

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隨著人工智能技術的不斷突破，機器視覺成為 AI 深度學習的應用和技術方向。無論是人形機器人還是智能駕駛都是機器視覺落地的重要方向，機器視覺成為 AI 賦能千行百業的必要前提。

優勢明顯，推動工業制造智能化發展

作為人工智能的重要分支，機器視覺通過光學裝置和非接觸傳感器，自動接收和處理真實物體的圖像，獲取所需信息或用于控制機器人運動的裝置。

機器視覺的核心是通過 " 機器眼 " 來代替人眼，一個完整的機器視覺系統包括硬件和軟件兩部分，硬件主要有光源、鏡頭、相機、圖像采集卡等，軟件則主要有機器視覺算法、應用軟件等。

與人眼觀測相比，機器視覺在精度、速度、效率、可靠性、客觀性、適應性等方面都有較大的優勢，其也是工業制造數字化、智能化發展的重要方向。

應用范圍逐步擴大，市場規模不斷擴容

需要說明的是，近年來，隨著人工智能、大數據、機器人過程自動化和 3D 成像等技術的不斷演進，機器視覺在高光譜成像、熱成像工業檢測、工業機器人、云端深度學習等領域的應用越來越廣泛，推動著機器視覺技術在各個領域的需求不斷增長。

目前，3C 電子是機器視覺主要的應用領域。在制造業生產中，機器視覺廣泛用于輔助生產，比如電子與半導體（集成電路、PCB、電子元件等）、汽車（汽車零部件）、鋰電池、食品包裝、包裝印刷及物流等行業。

從產業鏈來看，機器視覺包括底層元件、上游零部件和軟件、中游設備制造 / 系統集成、下游行業應用。根據天風證券的測算，上游零部件和軟件開發的成本價值量大，占比高達 80%，裝備制造 / 系統集成的成本價值量占比 15%，維護成本占比 5%。

另據億歐智庫的數據統計，2022 年我國機器視覺市場規模突破 200 億元，預計到 2025 年將達到 393 億元，2020 年至 2025 年行業的復合增速預計可以達到 31% 左右。

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