持续发力关键核心技术，助力实体经济高质量发展

实体经济是强国之基，制造业则是立国之本。作为国家经济命脉的实体经济，正逐渐成为构筑未来发展战略优势的重要支撑。其中，制造业作为实体经济中的关键部门，其重要性不言而喻。为了壮大实体经济，我们必须进一步夯实制造业这个基础。

过去，我国制造业的典型特征是规模大但不够强。如今我们以高质量发展为目标，积极推动制造业做大做强，发展实体经济，推进新型工业化，已经成为业界的共识。

新技术为实体经济的发展注入了新的活力。在“数字中国”的顶层规划设计下，一批科技领军企业在大数据、5G、人工智能、物联网、云计算、区块链等领域崭露头角。新技术的涌现带来了全新的商业模式和场景应用，以数字技术为代表的新技术正在促进中国各行业的转型升级，其放大、叠加、倍增的作用在经济发展中日益凸显，源源不断地为中国的高质量发展注入新的动力。

“机器视觉产业在制造业大放异彩，为实体经济带来了显著的质量提升和成本降低。”中科摇橹船创始人郑道勤表示。这一新兴技术已经在工业生产线上展现出惊人的实力。

回溯国内机器视觉产业的发展历程，我们可以清晰地看到这一技术对实体产业的深刻影响。

第一阶段：概念萌芽阶段（1990年以前）。在这个阶段，制造业以粗放型和劳动密集型为主，机器视觉这一前沿概念刚刚在国内萌芽，仅在大学和研究所中，有一些研究图像处理和识别模式的实验室。

第二阶段：行业初步发展阶段（1990-1998年）。随着制造业从粗放型向标准化生产转型，流水线生产催生了机器视觉产业的初步发展。在这一时期，主要的国际机器视觉厂商开始进入中国市场，产业生态逐渐构建。

第三阶段：行业蓬勃成长（1998-2008年）。随着中国在全球化浪潮中崭露头角，特别是在加入WTO之后，中国的制造业崛起，正式开启中国制造强国之路。短短几年间，中国成为举世瞩目的“世界工厂”，制造业增速连续二十年稳居全球首位。巨大的市场需求催生机器视觉产业的快速成长，不少国外品牌供应商纷纷通过代理机构迅速进驻中国市场。

第四阶段：跨越式发展（2008-2016年）。面对全球金融危机的冲击，中国制造业在逆境中崛起，得到政策的鼎力支持后更是如虎添翼。短短几年间，中国制造业的地位稳固地跃升至全球之巅。随着移动互联网的兴起，尤其是3C电子制造产业的蓬勃发展，中国制造业开始追求“精益生产”。这一变革为机器视觉产业带来了无限商机，推动了机器视觉产业的飞速发展。

随着制造业从粗放的劳动密集型制造向资本密集型制造、技术密集型制造，直至数据智能型制造业的转型升级，与之紧密相连的机器视觉行业也在不断进步。这种演变过程就像是一场无声的革新，引领着机器视觉行业不断向前发展。

郑道勤指出，当前机器视觉技术已经深入多个实体经济领域，如消费电子、新能源产业、汽车制造、半导体芯片等行业。不仅如此，它在玻璃面板、生物医药、纺织、皮革、物流仓储、印刷以及食品包装等领域也展现出了广泛的应用前景。这些领域的生产流程，从原材料的识别、加工过程的监控到最终产品的质量检测，都离不开机器视觉技术的支持。

可以说，机器视觉技术已经成为现代制造业不可或缺的一部分，随着制造业的转型升级，其在各个行业的应用也将越来越广泛，为企业的生产效率和产品质量提供强有力的保障。机器视觉作为人工智能与实体经济深度融合的鲜明例证，展现了其在现代制造业中的关键作用。它的应用场景广泛，涵盖了识别、测量、引导、检测、定位以及拆码垛等多个方面。这些场景的应用不仅助推了制造企业的降低成本、提升质量、提高效率，而且推动了人口红利向硬科技红利的转变。

作为一个重要的技术手段，机器视觉正在加快实现总书记强调的中国制造“三个转变”的步伐。它不仅为实体经济的高质量发展注入了新的动力，而且实实在在地推动了制造业的转型升级。通过机器视觉技术的应用，企业可以更加精准地把握市场需求，提高生产效率，优化产品质量，从而更好地适应激烈的市场竞争。

在识别方面，机器视觉可以快速准确地识别出各种物体和特征，为制造过程提供了强有力的支持。在测量方面，它能够实现高精度的测量，提高了生产过程的控制精度。在引导方面，机器视觉可以自动引导机器进行操作，提高了生产自动化水平。在检测和定位方面，机器视觉可以快速准确地检测出产品的缺陷和位置，提高了生产的质量和效率。而拆码垛方面，机器视觉也能够帮助企业实现自动化拆码垛，降低了人工成本。

机器视觉技术的发展和应用，为制造业的转型升级和高质量发展提供了新的动力和支持。它不仅是推动制造业向智能化、高端化、绿色化方向发展的关键技术之一，也是实现中国制造“三个转变”的重要推手。选择“难而正确”的事——道阻且长，行则将至

在中国这个制造业大国，离散型制造业占据了制造业从业人员的七成以上，大约八千万人。想象一下这庞大的劳动力大军，他们的薪资收入形成了一个巨大的市场容量。据IDC和国家统计局的数据统计，以每人年均八万元的薪资计算，这一市场每年的容量高达六万四千亿元。而在工业企业的质量检测领域，从事这一工作的约三百六十万人，工业企业在这一领域的人力成本每年高达两千八百八十亿元，并且这个数字还在以约八％的年增长率逐年递增。

当我们从宏观的角度观察，中国的人口红利优势正在逐渐减弱。面对劳动力短缺的现象，中国采购了大量的自动化设备以应对。而从产业的角度来看，自动化工厂正在积极提高自动化程度，因为机器视觉作为高级自动化的核心模块，其未来的稳定增长趋势已然明确。

在中国，机器视觉领域的企业众多，已经建立行业品牌和知名度的企业也不在少数。这些企业在产业链的各个环节都有分布，但它们的产品、定位以及优劣势也各有不同。这个领域正处于一个蓬勃发展的阶段，对于那些敢于挑战“难而正确”的事的企业来说，虽然道路艰难，但只要你勇往直前，成功就在前方。这是一个充满机遇和挑战的领域，值得每一个有志之士去探索和开拓。经过深入洞察与重新构思，以下为您呈现的文章：

在科技产业的广阔天地里，机器视觉公司如繁星般点缀，它们以其独特的技术偏向和产品类别，为行业和市场提供高精度的图像信息。让我们一同探寻这些公司的技术脉络和产品特点。

成像类企业：这些公司如同照亮未来的明灯，专注于光源、镜头、相机以及图像采集卡的研制和生产。他们致力于捕捉每一个细节，为行业和市场带来高分辨率的图像信息。他们的成长背景往往与相机生产厂家紧密相连，汇聚了众多技术精英，为行业提供尖端成像技术。

算法类企业：这些公司则偏向于构建信息处理平台和机器视觉算法库，他们的工作重点在于提高图像信息的处理能力。他们起源于IT行业或软件公司，凭借强大的技术实力和创新能力，为机器视觉领域注入智慧与活力。

算力类企业：此类公司则偏重于打造AI能力平台或编写现场应用软件，他们的目标是让机器视觉的应用渗透到制造业的智能决策执行层面。他们为机器视觉赋予了更高级别的智能，让机器不仅能看见，更能理解和决策。

除了这些拥有核心技术和产品研发能力的公司，市场上还有一些以集成视觉产品、视觉装备或机器视觉解决方案为主打的公司。它们通过整合其他公司的产品，成功占领了应用端市场。

郑道勤先生分析认为，成像技术、处理算法、算力平台和行业应用是构成机器视觉发展的四大核心要素。这涉及到计算机、图像处理、模式识别、人工智能、信号处理以及光机电一体化等多个领域。国内的机器视觉公司多数仅偏重于上述某一个或某几个领域。有的在成像技术上独领风骚，有的在图像信息处理或算法平台搭建方面显示优势。受技术、资金和市场等多重因素影响，全面发展颇为困难。

在这个充满挑战与机遇的时代，机器视觉公司需要不断突破技术壁垒，整合多方资源，才能为行业发展注入更多活力，为客户创造更多价值。从市场竞争力的角度看，以某些非标集成类公司和AI系统软件公司为代表的企业，虽然当前发展迅猛，但长期来看，由于缺乏核心部件的技术支撑，其成长潜力有限。

与此相反，中科摇橹船这家孵化自中国科学院的“硬科技”企业，凭借掌握的高精密光电测量核心技术，展现出强大的市场竞争能力。该公司深信，只有持续致力于研发和创新硬科技产品，才有可能成为伟大的公司。其坚持努力，注重技术积累与突破，为其在激烈竞争的市场环境中脱颖而出提供了有力支撑。

中科摇橹船不仅有着深厚的科研背景，而且以其独特的技术视角和前瞻性的战略布局，使其在行业内处于领先地位。该公司始终坚信，只有掌握核心技术，才能在市场竞争中立于不败之地，从而实现持续、稳健的发展。一定要掌握关键核心部件，这是机器视觉产业的基础和根本。只有掌握了这些核心部件，中科摇橹船等企业才有可能超越基恩士、康耐视、海克斯康和西克这四家自动化领域的老牌国际巨头。郑道勤强调，机器视觉产业是一个软硬件结合紧密的赛道，任何一个环节的缺失都会导致整个系统的短板。中科摇橹船选择了一条充满挑战的道路——坚持自主研发和生产关键核心部件。虽然道路漫长且充满挑战，但我们坚信只要持续努力，终将取得胜利。

我们身处工业自动化的黄金发展期，这是一个充满机遇和挑战的时代。我们国人似乎没有充分把握住这个时期的机遇。行业巨头众多，国际巨头已经占据了市场的高峰阵地。在这个背景下，我们必须加强自主研发和创新，打破国际巨头的垄断，掌握核心技术和关键部件，才能在这个竞争激烈的市场中立足。

中科摇橹船等企业的崛起，代表着中国机器视觉产业的蓬勃发展和不断壮大。我们相信，随着技术的不断进步和市场的不断扩大，中国一定能够在工业自动化领域取得更大的突破和进展。当下，工业4.0的风潮席卷全球，工业智能化如日中天。在这个新的时代背景下，一股强大的创新力量正在催生无数的场景、应用、产品和行业巨头的新生。这无疑是一个中国企业崭露头角的绝佳机会。

正如中科摇橹船最新发布的产品所展现的那样，零部件的触角已经延伸至3D机器视觉领域。这家公司凭借其自主研发的一系列3D相机产品，如3D双目结构光相机和3D线激光轮廓扫描相机，以其卓越的精度、速度和适应性，在行业内树立了标杆。中科摇橹船的产品主要应用于导体、LED等行业的3D尺寸测量与外观形貌缺陷检测，其在工业生产中的自主识别判断、无序抓取、混装分拣、自主引导装配等功能，展现了其深厚的科技实力和市场潜力。

在探讨软硬件并行开发的策略时，我们不难发现其自主掌控、协同高效的特点，同时竞争壁垒较高，为企业带来了显著优势。这种模式的成长周期相对较长，需要企业持续投入和耐心经营。以集成模式为例，虽然入行门槛较低，盈利迅速，商业模式易于复制，但也面临着更高的可替代性风险。

本文《深计远虑，所以不穷：从四大趋势看机器视觉产业发展方向》旨在深入探讨机器视觉产业的发展趋势，挖掘未来的机遇并消除不确定性。

从细分技术趋势来看，机器视觉领域正在发生深刻变革。过去，行业主要聚焦于2D平面缺陷检测，而现在，2D-3D立体缺陷检测已经成为新的趋势。技术方面，3D检测手段已经逐渐成熟，不仅能够检测表面缺陷，还能检测平整度。这一技术目前已经广泛应用于3C（平板玻璃、机加工零部件、PCB等）和汽车行业（如车身、焊接检测等）。

这一转变不仅带来了技术进步的喜悦，更在多个领域催生了新的应用模式和商业机会。随着技术的深入发展和市场的不断拓展，我们有理由相信，机器视觉产业将在未来持续保持高速发展势头，并为相关产业带来更为广泛和深入的影响。对此，我们需要持续关注、深入研究，以便更好地把握未来的发展机遇。第二，从商业模式的角度观察工业视觉领域的发展，我们目前主要看到的是硬件和软件算法的售卖，通过交付来实现营收，例如全面代工贴牌、计件收费等，尚未看到突破性的创新商业模式。随着敏捷制造、柔性生产等趋势的兴起，我们可以预见，以数字供应链为基础的创新型商业模式将会诞生。

第三，从市场竞争格局来看，外资企业在国内工业视觉市场中占据主导地位，主要服务于大中型企业。而本土供应商则主要面向中小企业。国产机器视觉市场呈现出“小而不强”的现状。

短期看，市场竞争格局将发生以下变化：一是以光源、相机为代表的硬件供应商（如OPT、海康等）将进一步扩大市场份额，对以基恩士为代表的传统头部品牌形成价格压力。二是国外品牌在工业视觉集成产品领域的统治地位将面临挑战，例如一键式闪测、视觉显微镜等产品可能出现较大的价格降幅。这将为终端用户带来利好，但也可能压缩国内品牌的盈利能力和市场突破能力。

长远来看，未来国内必将涌现出营收超过50亿元、市值过千亿的工业视觉本土品牌巨头。这些品牌不仅会在国内市场保持强劲增长，还有可能向亚太、欧美地区进行扩张，改变全球工业视觉领域的竞争格局。随着技术的不断进步和市场的日益成熟，我们期待更多的本土品牌能够崭露头角，为全球工业视觉领域的发展贡献中国力量。第四，从产业应用边界展望。

未来的工业视觉，其应用领域将如璀璨的星空般广阔无垠。工业视觉与商业视觉的界限将逐渐消融，二者之间的界限变得愈发模糊。随着视觉深度学习技术的突飞猛进，机器视觉技术将与工业互联网、工业大数据、智慧家居、智慧交通、VR/AR等前沿领域紧密融合。这不仅将推动产业规模持续扩大，更将催生出丰富多彩的应用场景。在不久的将来，机器视觉的革新或许将惠及每一位普通人，让他们在日常生活中体验到技术带来的便利与惊喜。

客观地说，本土厂商与国外的行业巨头在某些方面仍存在一定的差距，如行业渗透、产品通用性和品牌溢价等方面。但正如的另一面，本土厂商在价格成本、敏捷交付、售后服务以及快速迭代等方面拥有得天独厚的本地化优势。尤其在中国，拥有全球成长性最大的机器视觉市场以及最完整的制造业产业链条，随着实体经济的转型升级和“创新驱动发展”战略的深入实施，我们有理由相信，本土厂商在机器视觉领域的“追赶超越”只是时间问题。这是一个充满机遇与挑战的时代，我们期待着本土厂商在这片热土上书写更多的辉煌篇章。