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1、目前,机器视觉行业的最大痛点,在于应用场景和检测需求的碎片化和非标准化,各领域之间的技术往往难以直接替代。比如,消费电子行业的机器视觉产品无法直接应用于汽车制造行业;而且,就算是在消费电子行业内部,对于手机玻璃的检测也不能直接应用到手机外壳的检测上;甚至是在手机玻璃检测的内部,为某一家客户研发的设备也很难原封不动地提供给另一家客户使用。所以,机器视觉行业内难以出现单一的、宽广的应用场景,各单一应用领域的体量都比较小。未来,机器视觉行业仍有增长的动力。随着工业4.0 时代的到来,高端制造业快速发展,带动机器视觉的高速发展,淘汰了以往技术含量不高、产能不足的低端制造业。同时,制造业人力成本的持续上
2、升,设备的成本正在下降,使得更多的工作会分配给设备完成,增大机器视觉的需求。最重要的是,视觉技术本身的发展日新月异,硬件方案的不断成熟和运算能力的提升,以及软件在各种应用解决方案、3D 算法、深度学习能力的不断完善,新技术的应用场景和效率得到明显提升。随着行业逐步走向成熟以及资本市场的发展,未来会出现更多的横向整合和纵向延伸,为客户提供完整的解决方案。2.4、 行业竞争日益激烈,进口替代空间广阔美国康耐视(Cognex)、国家仪器(NI),德国巴斯勒(Basler)、伊斯拉视像(ISRA Vision),日本基恩士(Keyence)、欧姆龙(Omron)等都是在机器视觉领域拥有技术积累和良好客户口碑的国际巨头公司。其中康耐视和基恩士作为全球机器视觉行业的两大巨头,垄断了近50%的全球市场份额。据智研咨询统计,国内市场中机器视觉企业目前已经超过 200 家,产品代理商超过300 家,专业的机器视觉系统集成商在70 家以上,全面覆盖产业链。而且,每年工业视觉企业的数量仍保持近 20%的速度增长。从行业竞争格局来看,本土机器视觉企业主要是产品代理商和系统集成商,并不具备国外品牌的从核心软硬件到系统集成的产业链优势,拥有稳定市场份额和较高利润水平的中高端市场,仍然由掌握核心技术、具有深厚背景的国外厂商垄断。