近十年来，机器视觉技术在工业领域的应用日趋广泛，随着国内机器视觉技术与产品在实践中不断完善，机器视觉技术已经在消费电子、汽车制造、光伏、锂电、半导体等多个行业应用。

随着下游应用领域的不断拓展和需求释放，也为机器视觉带来了可观的增量预期。据高工机器人产业研究所（GGII）预测，至2027年我国机器视觉市场规模将达到565.65亿元，其中2D视觉市场规模将达到407.15亿元，3D视觉市场规模将达到158.5亿元。目前我国机器视觉在工业场景中的总体渗透率仍旧在10%以下，对比工业场景庞大的体量而言，机器视觉行业仍有较大发展空间。

从应用领域来看，GGII数据显示，2022年3C电子行业是机器视觉应用最多的领域，占比达25%，且已连续多年应用占比第一；其次是汽车、半导体、锂电池等行业。

2022年3C电子行业机器视觉市场规模增速出现较大幅下滑，目前由于整体消费市场仍处于恢复阶段，3C电子行业在2023年上半年出现大规模需求的可能性较低。预计未来机器视觉增长推动力主要来自新能源汽车、锂电池、半导体等行业。

从细分场景应用来看，机器视觉在工业领域中的应用主要为检测、识别、测量以及定位等。

那么，在3C电子、汽车、半导体、锂电池四大领域中，机器视觉的应用情况如何？下面，我们一探究竟。

3C电子行业

据GGII数据显示，2022年中国3C电子行业机器视觉市场规模达42.74亿元，同比增长5.22%；预计2023年有望达到47.17亿元，同比增幅预计10.37%。

虽然在过去的2022年里，3C行业需求下滑明显，同比增幅也出现大幅收缩，但依旧为机器视觉最主要的下游行业之一。GGII预测，至2027年，机器视觉在中国3C电子行业市场规模将突破70亿元。

在3C电子制造行业，元器件和主体的制造各环节需要工业视觉的协助，其中，70%的机器视觉应用在检测环节；此外，连接器检测、PCB底片检查、硬盘检测、机器人视觉引导定位、元器件在线分类筛选、二维码识别等亦需要机器视觉。

半导体行业

在半导体领域，机器视觉主要应用于PCB生产与加工领域，在SMT贴片、AOI/AXI设备以及连接器检测方面集中度较高。受3C行业下行影响，PCB领域需求量出现下滑，但伴随全球晶圆产能扩张，为机器视觉行业带来许多高价值量的应用场景，在一定程度上提升了机器视觉在晶圆检测、切割、AOI封装等环节中的应用。

GGII数据显示，2022年中国半导体行业机器视觉市场规模达到17.15亿元，同比增长30.32%。GGII预测，至2027年机器视觉在中国半导体行业中的市场规模将突破70亿元。

在过去的一年里，半导体行业机器视觉应用之所以会出现较大幅增长，主要是源于芯片短缺背景下，各大晶圆厂商、芯片厂商开始增资扩产，如今已进入设备导入期，为此，也带来了大量的晶圆检测、芯片检测需求。

GGII认为，现阶段部分国产视觉品牌已实现半导体行业的产品与设备导入，随着企业对应用场景的认知度和产品技术水平逐渐提升，首先本土视觉设备将持续进入晶圆与芯片检测领域中，进而为本土视觉硬件带来更多导入机会，未来本土产品在半导体行业中的应用将持续提升。

而半导体领域当中，也有许多优秀的机器视觉企业，诸如奥普特、大恒图像、基恩士、康耐视、Basler、LMI、阿丘科技、创科视觉、昂视智能、立仪科技、芯歌智能等。

锂电池行业

动力电池新一轮产能竞争的重心，从注重规模化铺设转向品质性能、稳定安全、生产效率及制造成本等关键因素。

基于电池企业制造工艺革新和缺陷检测新需求持续升级，其对于检测精度、检测速度、图像传输、缺陷分析等领域要求愈发严苛，由此带给具有核心竞争力的机器视觉企业巨大的发展机遇。

从市场端来看，国内头部电池企业一般采用分段招标方式引入机器视觉供应商，机器视觉在锂电池各环节生产过程中渗透率逐渐提升。同时，机器视觉与锂电设备整线融合的趋势也日渐凸显。

反映到供给侧，锂电机器视觉企业基于自身差异化优势，或从锂电生产设备前段应用切入，或从后段的视觉需求开启渗透，更有少数头部企业已经具备整线视觉集成能力，在越来越多的项目落地过程中完善、升级其核心技术和产品，挖掘和搭建更多视觉应用场景。

经过调研测算，锂电池单GWh产线对机器视觉需求的价值量中枢约为700万元，按照当前各家锂电池厂商的扩产计划，到2025年的投产产能有望超过2TWh，相比于当前的产能，未投产产能累计超过1300GWh，其中潜在未释放的机器视觉订单需求超过90亿元。

从另一方面来看，目前锂电池扩产产能相对较充足，GGII预计2025年后，锂电池企业新建产能事件将逐渐减少，机器视觉在锂电池行业中的应用也将逐步进入存量替代市场。如何在这一段窗口期创造更大市场价值，提高并稳固细分行业市场份额是各大企业需要考虑的战略点之一。

而在锂电领域，也涌现出了一批具有代表性的机器视觉企业，譬如深视智能、华睿科技、苏映视、维视科技、三固科技、所罗门、思谋科技、百迈技术等。

汽车行业

在汽车工业中，机器视觉技术主要用于冲压、涂装、焊装以及动力总成环节中，譬如焊装车间的在线测量/离线测量系统、涂胶检测系统、焊缝检测系统、数字夹具式引导系统、间隙面差测量系统、最佳匹配式引导系统、车身定位系统；冲压车间的蓝光扫描测量系统；涂装车间的车身定位系统、漆面缺陷检测系统；动力总成的涂胶检测系统，以及大型工件的搬运、上下料等。

而汽车智能化、轻量化的不断升级，也对检测提出了更高的要求，继而对机器视觉技术的需求也相应提高，汽车制造行业也会成为机器视觉主力应用市场。

尤其是近几年，随着新能源汽车的高速发展也为机器视觉在汽车行业的应用释放出了大量需求。而这主要得益于两方面，第一是新能源汽车产销量的大幅提高；另一方面则是产品迭代速度提高，对新产线、产线柔性化需求也同步提高，进而带动机器视觉在其中的应用。

此外，新能源汽车传感器应用数量的大幅提升也对机器视觉应用带来需求。

从数据上来看，GGII数据显示，2022年中国汽车行业机器视觉市场规模达到18.59亿元，同比增长30.82%；预计2023年有望达24.52亿元，同比增幅有望达24.52%。

GGII预测，至2027年机器视觉在中国汽车行业中的市场规模将接近60亿元。

而在汽车行业，同样也诞生了一批优秀的机器视觉，譬如梅卡曼德、图漾科技、埃尔森智能、视比特、视科普、易思维、灵西机器人、迈德威视、维感科技、翌视科技、迁移科技、天津微深、如本科技、伊斯拉、跨维智能、惟景三维、zivid、中科融合、JAI、photoneo、富唯智能等。

除此之外，机器视觉在医药行业、印刷包装、金属、机械加工、白家电、烟草、农业、航空航天等领域，也实现了较为广泛的应用。