机器视觉|深度视觉再获超亿元融资，机器视觉领域“排位赛”或将开启？( 二 ) 自动化|市场规模|创投圈

据GGII数据显示，随着机器视觉技术在工业领域的广泛应用，预计到2023年我国机器视觉市场规模将达到208.6亿元，其中3D视觉市场规模将达到34.28亿元；预计至2025年我国3D视觉市场规模将超过100亿元。
当车间逐渐实现生产流程的优化和精益化，工业检测成为大厂必争之地。巨头们携带自己磨炼许久的深度学习能力悉数入场，希望存量和增量市场用到自己的先进技术。

在中国工业质检市场，百度智能云占据最大份额，在3C行业的固定点位缺陷检测（比如宁德时代电池质检）、钢铁行业的中厚板检测、纺织行业的智能验布领域都提供了相应的解决方案。
阿里工业大脑「见远」已经应用在电池片瑕疵检测、蚕丝瑕疵、道路裂缝检测、垃圾分类、智能养殖等多个领域；腾讯也携带着在华星光电、空客积累的一些工业视觉智能能力，深入其他制造领域。
随着智能制造、精密加工对生产标准提出要求，工业视觉也面临着更严格的考验，这些变化使得工业视觉的应用场景被打开，并加速了其在制造业的广泛落地。
但由于工业行业种类繁多，技术壁垒和场景不同，大部分厂商基本都是从某个垂直领域切入，硬件技术能力有限，不断崛起的AI技术可以满足部分高精准的检测需求，在一定程度上满足了硬件的不足，但对于深度视觉等厂商而言，工业视觉检测发展之路还存在一定的问题。
目前的视觉检测市场中，参与的厂商都在进行价格内卷，无论是为了后期的融资还是抢占市场，都在一定程度上对市场秩序造成破坏，低价下的用户体验无法保证。对于潜在的种子客户来说，影响其自动化改造的阻碍之一就是对于成本的考量。
于一些需要采购产品的厂商而言，前期的产品量需求比较少，无法通过边际效益来分摊产品成本，而市场中很大一部分潜在用户都是对价格以及供应链敏感的用户，处于初期发展的工业视觉检测产品撬动市场比较困难。
千行百业的产线定制化需求使得设备具备非标性，通用性差，对于工厂来说不同的业务场景、生产环节，甚至不同工厂之间的需求都不尽相同，制造过程中的多品种、小批量影响企业的改造难度。设备交付之后还需要经过一段时间的调试，最终与产线适配才可以，存在一定的周期影响着企业的自动化改造积极性。
纵观当下，随着制造业数字化、智能化转型的趋势成为明确方向，包括供应链、生产链在内的生产流程数字化转型也成为未来的大方向，工业视觉检测也逐渐成为制造企业必不可少的一环。
作为已经深耕制造业工业视觉检测领域多年的深度视觉，或许能在这场工业升级的大浪潮之下享受到市场带来的红利，同时，工业视觉检测也将在大趋势下赋能制造业升级。
【机器视觉|深度视觉再获超亿元融资，机器视觉领域“排位赛”或将开启？】来源：新工业洞察