当工业机器人拥有一双慧眼，这个百亿赛道被重塑

厂房的巨影中，搭载着先进的3D工业相机的机械手臂正在忙碌地执行任务。它们正在处理的任务是抓取烧得通红、重量达百斤的火车轮。想象一下，高达500℃的环境温度，足以让人热得汗流浃背。

正是在这样的极端环境中，过去这项工作几乎完全依赖于人工操作。如今，随着科技的飞速发展，尤其是人工智能技术的崛起，这一切发生了翻天覆地的变化。搭载着先进视觉系统的工业机器人正逐步取代人工，不仅能在酷热环境下轻松抓取轮胎，还能应对更为复杂的任务，如拧螺丝、抓麻袋等。它们已经实现了对各种不同类型物体的精准识别和抓取。

这些机器人背后，是人工智能技术的强大支撑。它们能够通过深度学习技术识别各类规格的纸箱、麻袋等物流行业的常见物体，并建立相应的模型。这使得它们不仅能够对已知物体进行准确抓取，还能适应新物体的识别和抓取。这种技术的突破和应用，不仅提高了工作效率，还大幅降低了操作风险。

据光锥智能的统计分析，工业机器人领域的3D视觉技术在近两年迎来了飞速发展。仅在2021年，该领域就发生了17起融资事件。而到了2022年第一季度，短短三个月内，融资事件就达到了惊人的9起，实现了融资量的翻倍增长。这种繁荣景象在随后的第二季度依然持续火热。

近日，梅卡曼德和星猿哲等公司相继宣布完成了新一轮的融资。这一波融资热潮的背后，反映了工业机器人的智能化需求正在迅猛增长。长期以来，传统工业机器人因作业精度不高、灵活性不足而背负着“笨重”、“刚性”的负面标签。虽然它们在一定程度上替代了人力，但在复杂的生产环境中，效率提升仍然有限。

开辟新视界：从二维走向三维的视觉革命

在时间的洪流中，科技如波澜壮阔的江河，不断向前推进。回溯至1969年，那粒璀璨的初始之种已在美国贝尔实验室落地生根，第一片CCD图像传感器的诞生，标志着图像和视觉与生活、生产紧密相连的新纪元的开启。

我们的世界，是由眼睛捕捉的70%的信息构筑而成的。对于机器人而言，亦是如此。在三维视觉技术崭露头角之前，机器人需要通过拍摄二维画面，再经过繁复的计算过程，才能解析出三维立体数据。这一过程，犹如破译复杂的密码，繁琐且耗时。尤其在工业生产的热土上，单纯的平面成像难以满足工业机器人智能化水平的提升需求，它们渴望拥有一双更加明亮、更加智慧的“眼睛”。

三维视觉技术，作为机器视觉领域的一次重大突破，完成了二维成像的华丽转身。与二维视觉相比，三维机器视觉通过其独特的三维成像技术，能够捕捉到物体的高精度的三维点云坐标，如同为机器人装备了更加锐利的“视觉武器”。

这场视觉革命的终极追求，并不仅仅是让工业机器人能够“看得清”。我们更希望它们能够“看得懂”，理解这个世界，理解我们的指令，真正成为人类生产、生活中的得力助手。三维视觉技术的发展，正在带领我们走向一个全新的时代，一个机器人与人类视觉共同感知、共同理解世界的新时代。传统工业机器人大多遵循预设指令进行任务执行，动作重复且机械。当融入3D视觉技术后，情况发生了翻天覆地的变化。通过图像获取、信息处理和机械控制的传导路径，工业机器人能够实现高效且灵活的作业。

以汽车制造的焊装车间为例，大型副车架的关键参数，如孔径、位置度等，需要精确测量。微小的误差都可能影响最终的装配效果。借助3D视觉技术，我们可以生成高质量的成像，包括孔位等细节。当这些信息被传输到计算机后，机器人就能够灵活地应对不同位置的孔位，迅速且精准地完成测量任务。

随着中国制造业生产模式的转变，从大规模的自动化生产逐渐向小批量、分散的柔性化生产转变，如何实现机器人在高端制造中的柔性化、小批量、定制化的生产成为了一个亟待解决的问题。传统的生产模式中，汽车零部件的装配工序大多依赖人工操作，这不仅劳动强度大、效率低，而且难以满足柔性化生产的需求。零部件种类繁多、结构复杂，传统的自动化方案往往束手无策。而3D视觉技术的出现，为这一难题提供了有效的解决方案。

华为天才少年稚晖君自制的机械臂给葡萄皮缝针的视频在B站走红，展示了工业机械臂的精细化生产能力，进一步将这一技术带入大众视野。3D视觉技术让机械臂具备了“看”的能力，使其能够更精准、更灵活地操作，大大提高了生产效率和生产质量。

3D视觉技术的融入，为工业机器人带来了新的生机与活力，使其能够更好地适应现代制造业的需求，推动制造业的进一步发展。探索3D视觉技术的无限可能

在现代化的工业生产线上，3D视觉技术正以其独特的优势改变着工业生产的面貌。想象一下拧螺丝、装汽车轮胎以及重物的上料装配等复杂场景，过去可能需要人工精细操作，而现在，这一切都可以由拥有高度智能的机器人来完成。这一切的幕后功臣，正是被广泛应用于这些场景中的3D视觉技术。

这种技术引导机器人识别并抓取随意摆放的工件，如同拥有了一双“慧眼”，能够精确地抓取工件并将其装配于指定位置。不仅如此，3D视觉技术还实现了高精度的定位抓取与纠偏放置，大大提高了工业生产的效率和精度。

从应用功能角度看，3D视觉技术在视觉引导和检测类场景有着广泛的应用。而在实际应用中，物流、金属加工和汽车零部件等行业已经成为其重要的应用领域。特别是在物流领域，每逢“618”、“双十一”等大促节日，电商仓库内需要处理大量订单，这时，3D视觉技术就派上了用场。

面对海量且无序的商品，3D视觉技术可以快速准确地识别各种形态的包裹，包括硬包、软包、信封等，实现三维定位，引导机器人进行高效抓取并准确放置。这不仅大大提高了分拣效率，还降低了人力成本。

未来，随着相机、镜头等核心硬件的性能不断提升，结合图像处理和深度学习等软件的飞速发展，我们有理由相信，3D视觉技术将在工业生产中发挥越来越重要的作用，为工业生产带来前所未有的变革。这不仅将提升生产效率，还将为工业生产的安全性和质量提供有力保障。让我们共同期待这一技术的更多突破和应用吧！在2018年的上海工博会上，工业机器人领域中的新兴势力开始崭露头角。那时，专注于展示3D视觉方案的工业机器人公司寥寥无几。随着3D技术的成熟和智能制造的崛起，这一领域迅速吸引了众多关注。据高工机器人统计数据显示，短短四年间，中国市场上涌现了大约60至70家专注于3D视觉技术的厂商，且这一数字仍在持续增长。

这场热潮中，不仅有新兴的智能机器人创业公司如雨后春笋般涌现，如库柏特、灵西机器人、梅卡曼德、非夕、阿丘科技等，就连传统的工业机器人巨头也加入了这场混战。被誉为工业机器人的“四大家族”——瑞士的abb、日本的安川、发那科和库卡——也纷纷涉足这一领域。AI视觉领域的领军企业海康威视和旷视也加入了这场竞赛。

更令人瞩目的是，3D视觉工业机器人领域也受到了资本的热烈追捧。据统计，自2021年以来，工业3D视觉领域已经发生了多达31起的融资事件，融资金额高达数十亿美元。这些融资主要发生在A轮和B轮，这表明整个行业仍然处于蓬勃发展的早期阶段。这个曾经相对冷清的赛道如今已经成为一个备受瞩目的战场，新老玩家纷纷涌入，共同推动这一行业的发展和创新。在这个充满机遇和挑战的时代，我们期待着更多的突破和进步。图：自2021年以来，工业3D视觉领域的主要投融资事件概览，此内容由光锥智能整理发布。

回溯至2016年，梅卡曼德的CEO邵天兰曾在知乎上针对“国产工业机器人目前的发展水平”这一问题发表观点：“在接下来五至八年内，国产机器人的硬件水平有望追赶至世界领先行列；而在三至五年内，我们的软件水平甚至可能实现跨越式发展，领先于第一集团。”

在机器视觉这个赛道上，国外的基恩士、康耐视等公司长期垄断2D视觉领域。当前的3D视觉市场仍处于发展初期，国内外厂商在硬件产品和软件算法方面几乎处于同一起跑线。

国内厂商在3D视觉+AI+工业机器人的细分赛道上布局更早。依托丰富的工业应用场景和大量定制化需求，中国制造业的繁荣为国内厂商培养出了卓越的项目交付能力。凭借对本土市场的深入了解以及技术的不断创新，国内企业在满足各类定制化需求方面展现出显著的优势。这使得国内厂商在该领域不仅具备了强大的竞争力，而且为未来进一步拓展市场、提升技术实力奠定了坚实的基础。相较于国外厂商在应用需求形成一定规模后才着手开发方案的保守策略，国内厂商则擅长捕捉时机，积极推广自身产品，通过量变的积累实现质的飞跃。

在长达数十年的2D视觉市场发展进程中，行业格局已趋于稳定，技术方向也趋于固定，缺乏新的创新机会。正是新技术的应用带来了新的机遇，对于新玩家而言，切入场景变得更具挑战性。

至于当前的3D视觉在工业机器人领域的应用，市场渗透率仍然较低。竞争格局大致可分为上游元器件、软件算法、3D相机软硬件以及一体化解决方案四个板块。由于产业尚处于早期阶段，国内市场格局相对分散。一些创业公司如梅卡曼德和灵西机器人在产业链多个环节上积极参与，并在一体化解决方案方面走在行业前列。

尽管两者在软件算法平台的开发上难分伯仲，但在硬件技术和3D成像技术方面，灵西机器人略胜一筹，而梅卡曼德则在缺陷检测应用方面拥有更多的实践经验。在下游应用行业，灵西机器人在物流和锂电市场拥有较为成熟的解决方案，而梅卡曼德在汽车等其他市场的优势则更加明显。

在当前的行业格局和技术发展背景下，3D视觉仍处于早期阶段。工业生产的试错成本高昂，在解决方案尚未落地之际，资本与客户都在持观望态度。在2019年，梅卡曼德的3D视觉+AI+机器人解决方案已在汽车、家电、3C、物流等多个行业成功落地超过50个项目。灵西机器人和星猿哲等公司也分别成功获得了Pre-A轮和A轮融资。这些创业公司凭借技术优势克服了经验不足和对行业了解不深的难题，成功实现了从demo到方案落地的跨越，为3D视觉在工业机器人领域的发展打下了坚实的基础。

尽管机器视觉已经历了七十多年的发展，但真正意义上的3D视觉的崛起其实是在2018年之后。尽管目前仍面临成本待降、技术需迭代的难题，但这些创业公司已经在行业中激起了水花。它们以技术为驱动，以落地为导向，展现出对行业的深度理解和独特优势。尽管成本和技术挑战依旧存在，但这些公司的努力已经为行业带来了希望和可能性的曙光。未来，随着技术的不断进步和市场的逐步成熟，我们有理由相信，3D视觉将在更多领域大放异彩。经过四年的时间，仿佛一个刚学会走路的孩童逐渐成长，我们见证了工业3D视觉市场的点滴进步。根据MIR睿工业统计数据显示，2021年工业3D视觉市场的出货量达到了2.7万套，虽然在整个工业机器视觉市场中的占比尚不足5%，显示出其市场渗透率仍处于较低水平，但未来的增长空间巨大。

依据中国机器视觉产业联盟的数据，消费电子是目前3D视觉的主要应用领域，其中智能手机的应用占比最大，占比达到24.79%。半导体和汽车行业也是3D视觉技术的重要应用领域。这表明，随着技术的不断进步和应用领域的拓展，3D视觉正逐渐渗透到各个行业。

尽管3D视觉市场潜力巨大，但这一领域仍然面临一些挑战。在工业机器人领域，3D视觉的批量应用相对较少，成本和支出的平衡成为制约其发展的一个重要因素。国产3D相机的价格一般在5-7万元人民币，而进口相机的价格则高达10万元及以上。这些成本主要由前期的研发投入以及硬件本身的成本组成。

尽管如此，许多企业仍在不断努力推动3D视觉技术的发展，期待其能在未来带来更多的商业机会和突破。正如孩童的成长需要时间和耐心一样，我们坚信这一市场将在未来持续成长和发展，为我们的生活带来更多便利和创新。对于众多专注于3D视觉、AI及工业机器人技术的解决方案提供商而言，他们所面临的一大挑战在于高昂的前期研发投入，这直接拉高了产品成本。在市场导入阶段，由于批量应用尚未实现，规模化生产对成本的摊薄效应尚未显现，导致产品定价居高不下。

进一步来说，3D相机硬件成本占整体硬件成本的比重高达40%。在竞争激烈的硬件市场中，海外厂商在高端市场占据主导地位，其产品售价往往比国内产品高出50%-100%。而3D相机中的核心部件，如芯片和光学镜头等，大多依赖进口。尽管近年来国产替代风潮兴起，但国外厂商的地位依然稳固。

高昂的成本不仅影响了客户的购买意愿，更减缓了市场的拓展速度。与此技术和人才方面也存在一些待解决的难题。3D视觉技术涵盖了硬件设备和软件算法两大板块。硬件设备包括光源、镜头、相机等成像工具，而视觉控制系统则负责处理这些成像数据并输出结果。在这一领域，仍然需要克服技术难关和人才瓶颈，以推动行业的进一步发展。在硬件层面，对于工业相机而言，其作业频率必须同步于机器人的最高节拍。以ABB公司速度最快的scara机器人为例，其节拍时间仅需0.29秒，这无疑对工业相机的运行速度提出了严苛的挑战。与此现有的工业相机在处理环境光干扰方面仍有局限，容易受到高反光工件和环境光线变化的影响。这一问题需要技术层面的进一步突破。

在软件算法方面，当前的缺陷检测应用主要依赖于预设的缺陷模型进行识别。然而在实际操作中，由于缺乏足够的样本或样本量过小，往往会导致漏检的情况出现。工业相机在识别非预期缺陷时，需要更强的学习和处理能力来应对未知挑战。这不仅要求软件具备更高的智能化水平，也需要专业的人才来持续优化和完善算法。

除此之外，作为一个交叉领域的产物，工业相机涵盖了光学、三维成像、深度学习以及运动规划等多个领域的技术。这个领域的人才稀缺问题导致了售后技术支持的困境：软件专家未必擅长硬件维修。一旦设备出现故障，售后服务的响应和修复过程可能会变得复杂而耗时。这也反映出整个行业所面临的挑战与机遇并存。尽管现阶段面临诸多困难，但在业界人士看来，这正是这一领域不断向前发展的动力源泉。从整体上看，工业相机仍处于技术萌芽阶段，其整体市场呈现出碎片化特征。要想实现大规模的应用落地，仍需要行业内外共同努力。任何新兴的技术产业都要经历从无到有、从稚嫩到成熟的过程。目前而言，虽然仍有距离成熟的解决方案落地尚有一段距离，但这只是暂时的障碍，而前方的路仍旧充满无限可能和希望。无论是从技术发展的角度看还是从市场的角度看，都需要耐心和信心去面对并克服当前的困难与挑战。图：Gartner曲线揭示了技术发展的必然趋势

当那第一声水花溅起，激荡的并非一定是涟漪，有可能是浪潮般的巨变。在工业自动化和智能化迅猛发展的当下，3D机器视觉技术正逐渐崭露头角。正如顺为资本副总裁黄豪所言，这一技术将在工业、物流、商业等多个领域大放异彩。

站在规模快速增长的爆发前夕，3D视觉技术正如一场蓄势待发的风暴。它正悄然酝酿着下一个百亿市场，准备为各行各业带来革命性的变革。无论是工业制造还是商业服务，都将因这一技术的广泛应用而焕发新的生机。我们期待着这场由3D视觉技术引发的巨浪，能够为我们带来更多的惊喜和可能性。