中信建投發(fā)布研究報告稱，工業(yè)機器視覺是高技術壁壘、商業(yè)模式成熟、國產(chǎn)替代迅速、行業(yè)快速發(fā)展的優(yōu)秀賽道。隨著中國制造業(yè)的智能化轉(zhuǎn)型，機器視覺會深度賦能工業(yè)全流程，建議關注1)算法成熟、產(chǎn)業(yè)鏈布局完整；2)下游增速快、品類拓張能力強的兩類公司。

中信建投主要觀點如下：

(資料圖片)

高技術壁壘賽道，產(chǎn)業(yè)鏈上游價值量高。工業(yè)機器視覺是集光學成像、人工智能、自動化控制等多方面技術于一體的行業(yè)，具有很高的技術壁壘，同時相較于其他AI賽道，具有更成熟的技術和商業(yè)模式。工業(yè)機器視覺產(chǎn)業(yè)鏈上游為零部件及軟件算法，中游為視覺裝備及方案，下游為具體的應用場景與行業(yè)。上游的零部件及軟件算法占機器視覺80%的價值量。

技術、產(chǎn)業(yè)、政策三重利好，助推我國機器視覺產(chǎn)業(yè)發(fā)展。技術端，3D視覺技術、深度學習逐漸成熟，工業(yè)機器視覺有望在更復雜的工業(yè)檢測場景中實現(xiàn)滲透。AI大模型的提出，將推進軟件的標準化進程，幫助企業(yè)降本增效。產(chǎn)業(yè)端，隨著制造業(yè)智能化轉(zhuǎn)型的需求，機器視覺設備的滲透率將。

國產(chǎn)廠商技術逐漸成熟，國產(chǎn)替代正當時。近年來國產(chǎn)廠商的市場份額呈上升趨勢，2021年國產(chǎn)廠商占據(jù)了近50%市場份額，在中低端元件等市場中已經(jīng)具有較強競爭力。同時國產(chǎn)廠家通過技術研發(fā)、投資并購等式積極布局高端零部件市場，部分產(chǎn)品已經(jīng)具備一定國際競爭力。例如，康耐視在中國的機器視覺業(yè)務呈現(xiàn)出增速放緩趨勢，2020/2021/2022的同比增速分別為46%/19%/13%。

下游應用需求明確，3C電子是最主要機器視覺市場，新能源漲勢迅猛逐步成為主要增長市場。受益于在3C電子更多環(huán)節(jié)逐步滲透以及產(chǎn)線持續(xù)迭代帶來的穩(wěn)定需求，3C機器視覺穩(wěn)健增長;新能源行業(yè)受益于明確的質(zhì)量管控需求，機器視覺在更多環(huán)節(jié)應用，且行業(yè)增速和競爭格局更優(yōu)，GGII預計2021-2025的中國鋰電機器視覺市場規(guī)模CAGR達到45.11%。

風險提示：

新應用場景拓展不及預期：機器視覺在下游行業(yè)中應用場景的滲透率提升是機器視覺行業(yè)增長的重要邏輯，若機器視覺新產(chǎn)品無法滿足下游應用場景的性能需求，則會導致機器視覺在下游應用場景中的滲透受阻。

下游應用行業(yè)增長不及預期：機器視覺系統(tǒng)和設備的銷售受到其下游應用行業(yè)的影響較大，若下游應用行業(yè)的增長放緩，則會導致下游行業(yè)對于機器視覺的需求減弱。

新技術研發(fā)不及預期：若3D機器視覺、深度學習、大模型等相關先進技術的更新迭代不及預期，則會影響機器視覺的應用推廣。

數(shù)據(jù)數(shù)量與數(shù)據(jù)質(zhì)量不及預期：具體應用場景中的機器視覺需要足量的高質(zhì)量數(shù)據(jù)進行訓練，若部分場景的數(shù)據(jù)數(shù)量和質(zhì)量存在短板，則會影響機器視覺在這一下游應用場景的落地。

算力基礎設施不及預期：隨機器視覺技術逐步走向深度學習和大模型，若相應的邊緣計算、云計算等算力資源發(fā)展不及預期，則會影響機器視覺的技術迭代與落地。

市場競爭加劇風險：機器視覺下游產(chǎn)業(yè)需求的不斷擴大將導致更多廠商進入這一市場，行業(yè)中的相關公司將面臨著市場競爭加劇的風險。

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