史上最強的機器視覺行業解析（上）

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專注人工智能團隊孵化及項目投資

如果富士康質檢員張全蛋說，流水線上再也沒有人類了。

你會相信嗎？

傳統的“機器換人”只能在裝配、加工等環節替代人做一些重複性高但是步驟簡單的體力活，比較依賴人類的預定指令。對於質檢這種狀況千變萬化的環節，傳統機器是沒辦法解決的，目前大多數情況只能依靠人眼，而人力成本的上升也使得這一環節成為工廠的痛點。

如今隨著包括機器學習在內的人工智能技術的進步，機器會自我學習，不斷進化，越來越聰明，這也給機器視覺行業帶來了新的應用場景——質檢。

第一個問題：什麼是機器視覺？

機器視覺（machine vision）是人工智能正在快速發展的一個分支。簡單說來，機器視覺就是用機器代替人眼來做測量和判斷。一個典型的工業機器視覺系統包括：光源、鏡頭、高速相機、圖像採集卡和視覺處理器。

四大應用場景：

檢測、測量、識別、定位引導

第二個問題：機器視覺好在哪裡？

在工業領域的生產和製造環節，機器已經在大規模地替代人類，但是在外觀檢驗、裝配檢驗環節，仍然有大量人工在進行重複性甚至勞損性

而機器視覺系統可替代人工進行工況監視、成品檢驗和質量控制，提高生產的柔性和自動化程度。並且通過機器學習等AI技術和大量的數據集訓練，機器將不斷提升識別率，不斷優化，這將直接提高產品的良品率。

第三個問題：市場有多大？

AI+的兩種模式：

“AI+行業”——因為AI技術的發展而創造出來的全新的行業

“行業+AI”——傳統行業因為AI技術而發生質變，生產效率大大提高

以上兩種模式都會使得垂直領域不斷細分，橫向領域持續拓展。

一句話：以上兩種融合將帶來萬億級別的市場。

2015年全球機器視覺系統及部件市場規模是42億美元，2016年這一數字約為46億美元，預計2017年，全球機器視覺系統及部件市場規模將達到50億美元。

從長遠的潛在市場規模來看，當前只有5%的潛在用戶使用了機器視覺，也就是還有95%的潛在用戶需要但還沒有用上機器視覺，全部潛力發揮出來後，全球的市場可達到

第四個問題：上下游關係如何？

產業鏈中的玩家，由“軟件+硬件”組成，可大致劃分為底層開發廠商、二次開發廠商和產品代理商。

硬件部分：

可以看出，傳統的相機、鏡頭等硬件部分基本被日本、美國等壟斷，這是短時間沒辦法改變的事情。而系統集成商和算法方面，國內企業沒有明顯的劣勢，總之，誰先把完善好的產品喂到工廠嘴裡，誰就將拔得該行業的頭籌。

PS：清谷逆創將給創業團隊及成熟企業提供最優質的市場資源。

軟件部分：

人工智能技術的發展比如機器學習、深度學習，奠定了機器視覺在工業應用方面很好的算法基礎，同時，“開源軟件平臺+工具包”的模式，大大方便了開發人員的工作。

• 如最常見的三大平臺：
• 1. VC：最通用，功能最強大的主流平臺。
• 2. C#：容易上手，很多相機廠商的SDK都已經開始使用C#做應用程序了。
• 3. LabVIEW：NI的工具圖形化開發平臺，開發軟件快。
• 工具包：
• 1.
  OpenCV：計算機視覺領域最常用的庫，包含500多個函數。
• 2. Halcon：底層功能算法很多，運算性能快。
• 3. VisionPro：美國康耐視的圖像處理工具包，開發上手比halcon容易。
• 4. NI Vision：自動化測試大多數需要的軟硬件都有解決方案，上手快，開發週期快，缺點是並不是每個軟件都非常厲害。
• 5. MIL：當前主要用戶是做激光設備的，用於定位的較多。
• 6. CK Vision：價格較便宜，機器視覺需要的功能也基本都有，在國內做自動化設備的企業用量很大，推廣也不錯。
• 7. 邁斯肯：條碼閱讀一類。

下篇，我們將聊聊機器視覺行業的創業機會和現有創業公司的情況。

TSVC清谷資本(TEEC Angel Fund)

TSVC清谷資本(TEEC Angel Fund)，由清華校友張於慶和夏淳在硅谷創辦於2010年，成為硅谷第一家大陸華人的硬科技天使基金。管理團隊由硅谷連續創業者和科技企業高管組成，均有深厚的專業技術背景。通過獨有的平臺化運作和清華強大的海外校友資源，憑藉世界一流的技術專家團隊，已經成為硅谷投資界業績最佳，聲望最高的早期基金之一。旗下160多家企業融資超過5億美金，8家公司估值超過一億美元，一家新三板掛牌公司，誕生了兩家10億美元以上的獨角獸。TEEC Angel Fund歷經三期之後，當前，依託中國科技強國的時代大機遇，全面配合清華“重科技鑄重器”的發展戰略，發揮清華“逆向創新”的雙創引領地位，第四期基金從天使基金升級易名為TSVC清谷資本，使硅谷硬科技與中國市場資源深度融合，打造VC4.0的創新投資模式。

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