一、機器視覺行業(yè)現(xiàn)狀

（一）發(fā)展歷程

機器視覺行業(yè)屬于新興行業(yè)，在09 – 10年左右開始正式出現(xiàn)，15 – 16年開始在國內(nèi)有企業(yè)應(yīng)用于工業(yè)生產(chǎn)中，最先應(yīng)用的行業(yè)主要是大型的PCB生產(chǎn)工廠等大型工廠 。

（二）企業(yè)規(guī)模與結(jié)構(gòu)

截至21年，整個機器視覺行業(yè)仍然以大量的中小企業(yè)為主，大型企業(yè)更多是設(shè)備商，例如?？怠ⅠR克拉伯等 。

從產(chǎn)業(yè)鏈來看，機器視覺產(chǎn)業(yè)鏈主要由上游原材料零部件、中游裝備制造以及下游終端應(yīng)用行業(yè)構(gòu)成。其應(yīng)用覆蓋產(chǎn)業(yè)鏈多個環(huán)節(jié)，下游行業(yè)眾多，包括汽車、3C電子、半導(dǎo)體、食品飲料、光伏、物流、醫(yī)藥、印刷、玻璃、金屬、木材等 。

（三）技術(shù)應(yīng)用現(xiàn)狀

應(yīng)用領(lǐng)域不斷拓展

機器視覺的應(yīng)用已經(jīng)從最初的汽車制造領(lǐng)域，擴展至如今消費電子、制藥、食品包裝等多個領(lǐng)域?qū)崿F(xiàn)廣泛應(yīng)用。國際機器視覺產(chǎn)業(yè)已處于成熟期，國內(nèi)機器視覺產(chǎn)業(yè)目前處于成長期，已步入快速發(fā)展階段 。

以手機制造為例，機器視覺可應(yīng)用在結(jié)構(gòu)件生產(chǎn)、模組生產(chǎn)、成品組裝、錫膏和膠體的全制造環(huán)節(jié)，如iPhone生產(chǎn)全過程就需要70套以上的機器視覺系統(tǒng) 。

細(xì)分技術(shù)發(fā)展情況

在機器視覺領(lǐng)域，自動讀碼器、人工智能瑕疵檢測和3D測量有著強勁的增長趨勢。自動讀碼器是視覺技術(shù)中較快的增長點，這與5G和物聯(lián)網(wǎng)時代下工廠數(shù)字化轉(zhuǎn)型需要大量數(shù)字采集有關(guān)；瑕疵檢測借助人工智能深度學(xué)習(xí)算法在多個行業(yè)得到應(yīng)用；3D測量技術(shù)的應(yīng)用也越來越廣泛 。

（四）市場規(guī)模

我國機器視覺市場規(guī)模增長迅速，2013年之前未全面普及，截至2012年底我國機器視覺市場規(guī)模僅有22.7億元，但近些年隨著智慧城市、智能交通、智慧醫(yī)療以及智能金融的快速發(fā)展，機器視覺全面滲透于各行各業(yè)，市場規(guī)模由2013年的35.4億元增長至2020年的157億元，年平均復(fù)合增長率CAGR為約為23%，遠(yuǎn)超同期全球CAGR為14%的增速水平 。

二、機器視覺行業(yè)前景

（一）技術(shù)發(fā)展趨勢

向AI人工智能方向和深度學(xué)習(xí)靠攏。目前機器視覺行業(yè)已經(jīng)有這樣的發(fā)展趨勢，這有助于提升行業(yè)的技術(shù)水平和應(yīng)用范圍，比如在圖像的超高精度處理等方面會有更多的發(fā)展可能 。

隨著全球新一輪科技革命與產(chǎn)業(yè)變革浪潮的興起，機器視覺行業(yè)將順勢持續(xù)快速發(fā)展，預(yù)期未來幾年內(nèi)，歐美日機器視覺技術(shù)仍將不斷有創(chuàng)新，國際機器視覺市場有望保持現(xiàn)有市場規(guī)模并繼續(xù)增長，而國內(nèi)處于成長期的機器視覺產(chǎn)業(yè)也會在技術(shù)積累的基礎(chǔ)上不斷開拓市場 。

（二）市場需求增長趨勢

由于全球制造業(yè)向智能化轉(zhuǎn)型，對于機器視覺這種能夠賦予智能設(shè)備人眼功能，進行物體識別、檢測、測量等功能的技術(shù)需求會不斷增加。例如在工業(yè)生產(chǎn)中可以解決工件定位、測量、檢測等重復(fù)性勞動，在智能生活方面可以為智能機器人提供視覺功能等 。

隨著消費升級，高端商品市場占有率增長，在工廠管理、產(chǎn)品質(zhì)量檢測等環(huán)節(jié)對機器視覺技術(shù)的需求也會進一步增長，如自動讀碼器在產(chǎn)品追溯等方面的需求，瑕疵檢測在保證產(chǎn)品質(zhì)量方面的需求等 。

三、機器視覺方向就業(yè)情況

（一）就業(yè)崗位

銷售人員：負(fù)責(zé)機器視覺相關(guān)產(chǎn)品的銷售推廣工作。

實驗室圖像算法編寫：這個崗位對個人的圖像處理能力要求非常高，在很多企業(yè)由老技術(shù)人員和研究生擔(dān)任，更多是看實際的算法處理能力，大部分會要求3年經(jīng)驗或者研究生畢業(yè)等具備很強的算法編寫能力 。

現(xiàn)場調(diào)試人員和售后：要求個人有很強的代碼理解能力，能根據(jù)現(xiàn)場情況對代碼進行微調(diào)，更看重能否快速識別代碼和解決問題，對實際代碼編寫能力要求較低，這類崗位更多在大型企業(yè)或跨國企業(yè)中 。

全套跟項目人員：主要存在于小企業(yè)中，由于小企業(yè)接到的單子難度和工作量不大，往往只需要1 – 2個人就可以完成整個項目 。

（二）就業(yè)難度與要求

有2 – 3年工作經(jīng)驗就能勝任大部分工作，但如果想在算法編寫等核心崗位發(fā)展，對學(xué)歷（如研究生學(xué)歷）和經(jīng)驗（3年以上）要求較高，并且需要很強的圖像處理能力或代碼理解、編寫能力等 。

除非圖像處理能力很強，不然可能需要大量出差前往工廠進行調(diào)試等工作，但就業(yè)方向并非一定是在工廠，機器視覺企業(yè)和一些互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)有相似之處 。

（三）就業(yè)前景

行業(yè)處于上升階段，隨著機器視覺行業(yè)的發(fā)展，對于各個崗位的需求也會相應(yīng)增加，無論是技術(shù)研發(fā)、現(xiàn)場調(diào)試還是銷售等環(huán)節(jié)都有發(fā)展空間。

對于已經(jīng)有PLC、機器人控制編程等相關(guān)工作經(jīng)驗的人來說，往機器視覺方向發(fā)展是有一定優(yōu)勢的，例如在現(xiàn)場調(diào)試和項目跟進等方面，對自動化流程的理解有助于更好地開展機器視覺相關(guān)工作。