机器视觉业务“魅力”凸显？大华拆分华睿科技上市！

今年，IPO、融资、拆分上市等相关词汇异常火热。

比亚迪拆分半导体相关子公司上市、AI四小龙等AI相关企业冲刺IPO、海康威视拆分萤石上市、各行业融资事件持续不断......这不，9月28日，安防巨头之一大华也宣布，拆分旗下的机器视觉企业华睿科技上市。

消息一出，自然也是引起了业内人士的广泛关注。

图源：pixabay

事实上，机器视觉是人工智能的细分领域，一般指机器替代人眼感知世界，形成视觉能力，主动地认识、测量、改造客观世界等。通常我们所说的机器视觉是指2D机器视觉，也就是通过图像分析或比对识别摄像头拍摄的平面照片。

而产业发展至今，已出现了3D机器视觉技术。3D机器视觉可以理解为是2D的迭代，即升级为通过激光轮廓分析、立体成像、条纹投影、飞行时间等方式，实现3D对象三维测量和检查的技术。现市场上的3D机器视觉厂商，基本分为向集成厂商转变和向成熟的海外大厂靠拢，以上游核心零部件商业模式运营的两大阵营。

激光轮廓分析，是最受欢迎的3D成像技术之一。通过激光束的移动，感知被测物体的变化轮廓，从而提供分析材料，被广泛应用于工厂生产地板或包装线上。立体成像，也属于3D成像技术，与激光轮廓分析一样，立体成像技术支持测量和记录移动的物体。另外，使用随机静态照明图案还可为表面和没有自然边缘的对象提供纹理，这为立体重建算法提供了条件。

条纹投影，条纹图案投影于待测量的表面区域，并通过特定摄像机记录图像。整体来看，条纹投影更具可扩展性，测量区域范围也可从1mm延伸至超过1m。飞行时间不仅可以测量光脉冲来往被测物体的时间，还可测量每个图像点所花费的时间。

近些年，3D机器视觉作为工业AI的核心技术之一，产业化进程迅速，当前已在多行业实现落地应用，全产业链的规模也持续扩大。

我们可以发现，机器视觉以解决精确测量问题，从而提高产品质量的优势，获得各行业客户的青睐，市场寻求视觉检测方案的人员也逐渐增多，不少厂商甚至建立了自己的视觉部门。

机器视觉技术属于密集型产业，对企业来说，持续性的研发投入是其保证核心竞争力的有效手段。究其本质，可以理解为产品技术和应用开发是企业的先发优势，也奠定了企业是否具备较高盈利能力的基础。

产品技术层面，软件平台的搭建需底层算法和丰富数据库的支撑，相对来说技术壁垒较高；对于光源、镜头和相机等硬件，则要求精度更高、速度更快、稳定性更强。以此来看，持续性研发投入能助力企业进行产品的迭代和技术提升，维持其在市场中的优势。在应用开发层面，机器视觉下游应用分散、量大，只有足够的实战案例才能支撑解决方案的开发，另外，经验积累也是产业的技术壁垒之一，同样离不开研发资源的投入。

以华睿科技、梅卡曼德、图漾科技、康耐视为例，我们一同窥探机器视觉相关企业的业务布局方向。

大华提交的拆分报告显示，在机器视觉和工业移动机器人领域，华睿科技研发了多款产品；在物流、3C制造、纺织等多行业，也实现了相关解决方案的落地应用。另外，华睿科技开拓了铁路车厢及集装箱扫描仪、智能3D相机、视觉控制器、智能读码器四个系列产品。

值得一提的是，大华今年的半年报显示，机器视觉业务快速发展的同时，为企业持续的高质量发展提供了源源不断的动力。

同为9月28日，3D机器视觉企业，图漾科技宣布完成B2轮融资。据了解，图漾科技拥有双目结构光和TOF两大技术平台，量产的五个产品系列覆盖了高性能到高性价比的全梯次产品。

图漾科技创始人表示，当下3D机器视觉大规模普及的基础已经日益扎实，今年行业增速或有望达到去年的1~2倍以上；而图漾的3D机器视觉出货量在去年也已突破万套大关，预计今全年保持2~3倍以上的增速。

再往前一天（9月27日），梅卡曼德宣布再次获得近10亿元融资。在过去一年半的时间，梅卡曼德已获得四次大额融资，并成为全球AI+工业机器人领域融资额最高的公司之一。

其企业创始人曾指出，AI+3D视觉时代，工业机器人将产生大量新应用，智能化技术能够帮助其在泛行业/应用方面的全面落地。目前，梅卡曼德业务线已经涵盖3D相机、机器视觉算法和软件、机器人智能编程环境等智能机器人基础设施。

康耐视，全球领先的机器视觉零部件及解决方案供应商。据悉，早在1982年，康耐视就已推出光符字符识别视觉系统。

当前康耐视则聚焦3D视觉、深度学习等前沿领域，提供2D/3D视觉、视觉软件等系列产品，且产品多为标准化，具备强通用性的特性。以收购及自研的方式积极布局，为企业在机器视觉领域的长期稳步发展提供强大的技术支撑。

资料显示，目前机器视觉领域仍有不断涌入的新进者，从布局业务看，涉及检测、定位分拣、测量、识别读码等多领域，各家企业都有其专注的领域。以此来看，我们有理由相信，未来的机器视觉赛道一定是百家争鸣、百花齐放的局势。

机器视觉发展至今，早已不是单一的应用产品，软、硬件产品成为生产制造各阶段的重要组件。

然统计数据显示， 2018年，我国制造业产值在全球的比重中达到28.4%，远远领先于以16.6%占比排名第二的美国，而此时国内机器视觉产值却不匹配于全球第一大生产制造国的身份，渗透率偏低。

综合来看，机器视觉的应用领域涵盖消费电子、汽车、工业、视频和医药等领域，其中以消费电子产业最为成熟，2019年市场份额高达46.6%。随着政策不断利好和日趋成熟的机器视觉产品技术，我们有理由相信，国内机器视觉产业存有较大发展空间。

据国外调研机构Markets and Markets数据，过去十年间，全球的机器视觉市场规模不断上升，并于去年达到107亿美元，预计近5年复合增速为14.48%。

与此同时，基于自动化技术的快速发展和工业机器人技术的持续创新，全球的整个大市场对工业机器人的需求明显加快。而机器视觉技术不止赋能机器人领域，在全自动的产品检测、工艺验证和生产工艺的自动控制方面，相较于人工，机器视觉的不会疲劳、能够看到可见光以外的其它光源信息等优势有目共睹。另外，检测速度快、精确性高也使工业领域逐渐加大对机器视觉的需求。

在智能交通领域中，机器视觉的应用更是渗透方方面面，自动车牌识别、违法停车检测、行人检测、交通流量分析、行车违章识别等的实现都离不开机器视觉技术的加持。

总之，机器视觉被认为是多行业领域具有广阔前景的细分市场。

有着“智能制造之眼”之称的机器视觉技术正影响着各行各业。未来，机器视觉将是驱动产业数字化、智能化的重要动力，更广泛的工业领域也正不断借助该技术实现数字化升级。

从安防巨头大华拆分相关版块上市和各企业的“动作”中，不难看出机器视觉正引发新一轮社会进化，这对企业发展来说是关键时期，也是企业在新时代开创“新世界”的好时机。最先找寻到适合自身发展业务的企业，将收到企业馈赠的红利。

新故事已然开始，篇章如何续写，交由机器视觉企业尽情发挥。