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根据阿里巴巴官微，阿里CEO张勇表示，面向AI时代，所有产品都值得用大模型重新升级。AI大模型的出现是一个划时代的里程碑，人类将进入到一个全新的智能化时代，就像工业革命一样，大模型将会被各行各业广泛应用，带来生产力的较大提升，并深刻改变我们的生活方式。
关注逻辑：
机器视觉与人工智能逐渐融合，引领向工业4.0的过渡
机器视觉的本质是机器的眼睛和大脑，当前，机器视觉已发展为人工智能领域一个正在快速发展的分支。机器视觉即机器代替人眼来做测量和判断，是通过光学的装置和非接触的传感器，自动接收和处理真实物体的图像，以获得所需信息或用于控制
机器人运动的装置。中商产业研究院认为，机器视觉可以代替人眼在多种场景下实现多种功能，按功能主要分为四大类：检测、测量、定位、识别。
在AI技术的加持下，机器视觉有望与AI逐渐融合，引领向工业4.0的过渡。复盘机器视觉发展，从能够自动执行简单任务的自动化机器，转型为视觉能力不受人类视觉能力极限约束、自主思考，从而能够长期对各种元素进行优化的自主型机器，AI+机器视觉有望能够渗透入工业制造达到全新的水平，有望开启新一轮生产力加速周期。
与人眼相比，机器视觉在效率、精度、环境要求、安全性等各因素上都有明显的优势。同时，在AI深度学习+机器视觉的升级趋势下，将在工业自动化、数字化、柔性化、复杂性生产上贡献更高的适配度。传统的机器视觉技术需要将数据表示为一组特征，或输入到预测模型，从而得出预测结果，这是完成制定动作，较难适应未来柔性化的生产需求，尤其是在缺陷类型复杂化、细微化、背景噪声复杂等场景越来越难适用。
搭载AI深度学习功能后，机器视觉将原始的数据特征通过多步的特征转换得到一种更高层次、更抽象的特征表示，并进一步输入到预测函数得到最终结果，基于深度学习的机器视觉在理想状态下可以结合机器视觉的效率与人类视觉的灵活性，从而完成日趋复杂环境下的检测，尤其是涉及偏差或极端环境，满足更多下游对瑕疵精度、通用性的严苛要求。AI+机器视觉有望赋能制造业，带动制造业价值链重构。
人口红利退潮、政策利好不断，AI+机器视觉渗透率有较大提升空间
根据国家统计局数据，我国2022年末60岁以下人口占比80.2%，伴随人口出生率从2011年的13.27‰下降至2022年的6.77‰，中国经济周刊预计2030年，中国60岁以下人口或将降至75%。同时制造业就业人员从2011年的4088万人降至2021年的3828万人，而制造业劳动成本则从36665元飙升至92459元，据常州钟楼金隆控股集团，老龄化问题与出生率低迷将带来未来持续性劳动力供不应求和劳动力成本上升，这将不断刺激制造企业对智能化的需求持续扩张。机器视觉作为可替代人工具备效率更高、准确度更高、际成本低等优势技术，有望进一步提高其渗透率。
政策端，政策从拓展产业链应用场景、加强先进适用技术与设备研发以及发展机器视觉底层技术等方向促进中国机器视觉产业的发展。在“十四五”规划中，AI+机器视觉技术与设备受到高度重视，2021年底《十四五智能制造发展规划》中重点强调高分辨率视觉传感器等基础零部件和装置，体现国家对机器视觉产业的重视和支持，2022年的《十四五数字经济发展规划》再次强调发展机器视觉等技术应用于我国智改计划。良好的政策环境将在未来一定时期内为国内相关行业持续发展与突破奠定良好的环境基础。
然而，当前，我国工业机器视觉应用的渗透率仍处于较低的水平，仍有较大提升空间。根据快易理财网的数据，2021年我国制造业增加值为4.87万亿美元，占全球比重30.34%，相较之下，2021年我国机器视觉产值占比仅为17.18%。在制造业的转型升级推动下，机器视觉渗透率有望持续增加，国内庞大的制造业基数将持续释放较大的市场增量。同时，我国制造业人工智能应用市场的逐年递增反映出机器视觉的成长潜力，根据德勤数据，我国制造业人工智能应用市场从2019年的12亿元升至2022年的37亿元，预计2025年能够突破百亿。
机器视觉产业链厚积薄发，25年全球有望达千亿市场规模
根据MarketsandMarkets统计，全球机器视觉市场规模在2021年达到804亿元，同比增长12.15%。2021年全球传统工业复苏和新能源行业的蓬勃发展拉动了相关企业的扩产需求，工业检测、锂电池等视觉检测产品需求有所增长，未来AI+将给予行业更大想象空间，扩大机器视觉的应用范围，预计在2025年市场规模达到1276亿元，2022-2025年均复合增长率预计约为13.22%。得益于后疫情宏观经济的回暖、制造业自动化升级、政策支持等因素，中国机器视觉市场增长速度远高于全球平均水平。
从产业链看，机器视觉产业链的上游主要为LED、CCD、CMOS、光学材料、电子元器件、五金结构件等原材料。国内布局机器视觉产业链上游领域的企业主要有海康威视、天准科技。机器视觉产业链中游主要为系统集成商和装备制造商，系统集成商通常直接采购视觉软件、传感器、驱控系统等核心零部件，通过简单的二次开发和组装完成设备生产，不具备自由机器视觉算法、软件以及视觉传感器和精密驱控等核心技术，通常不具备整台装备的设计生产能力。机器视觉产业链的下游主要为运用机器视觉技术的设备制造行业和终端用户，所涉范围十分广泛，如汽车、医药、化学、电子、半导体等。
纵观整条产业链，成本价值量的关键当属上游环节的工业相机和底层软件算法。工业相机是机器视觉设备中价值量最高的核心组件（价值量占比约为23%），由图像传感器、图像采集卡与各类芯片组成，技术壁垒较高。目前，全球工业相机行业由欧美品牌占据主要市场，国外知名企业如德国Basler、加拿大DALSA、美国康耐视等；我国对于工业相机的研究起步较晚，工业相机行业主要布局于中低端市场。底层软件算法对所获得的视觉信号进行处理是机器视觉系统的关键所在，一般来说，掌握底层软件算法的公司更容易形成自身优势。
