QQ在線
企業(yè)微信
資訊
388得益于AI和3D技術，工業(yè)視覺已具備快速成長要素，2018年規(guī)模100億+，預計將有更多工業(yè)場景被開拓。以下為華興資本AI行研報告的具體內容。
寫在前面：計算機視覺是一門研究“教”機器“看”的學科，讓機器代替人眼來作各種測量和判斷，包括定位、識別、測量、檢驗等。除此之外，計算機視覺還可做圖形處理，產生更適合人眼觀察或傳送給儀器檢測的圖像。
報告全文：
簡單來說，工業(yè)視覺（機器視覺）就是利用機器代替人眼來作各種測量和判斷，比如定位、識別、測量和檢驗等。
工業(yè)視覺系統的高速和穩(wěn)定性是人所望塵莫及的。例如在高流量物流分發(fā)中心內掃描包裹，機器系統處理的效率要遠超人工。
而對于像在“不接觸物體的情況下進行高精度測量”這種人無法完成的高難度工作中，工業(yè)視覺系統可以輕松解決。
1. 行業(yè)趨勢：中國自動化潛力巨大
在工業(yè)視覺最大的應用行業(yè)消費電子和汽車制造中，一條生產線需要的視覺系統數量可能高達十幾套。在這兩個重點行業(yè)中，中國的工業(yè)機器人密度對比美國、日本、韓國、德國等發(fā)達國家仍有較大差距。
2.經濟效益：人力成本上漲，工業(yè)視覺效益凸顯
一般來說，如果設備的回本周期在12個月以內，對工廠有較高吸引力。以食品包裝檢測為例，工廠安裝工業(yè)視覺系統的回本周期普遍在2-8個月，具有明顯的經濟性。未來隨著用工成本的不斷增加，以及工業(yè)視覺零部件國產化使得設備價格的不斷降低，工業(yè)視覺系統的經濟性將更加顯著。
3.勞動力需求：服務業(yè)吸引力漸增，工業(yè)勞動力緊缺
2015年，美團外賣騎手人數僅為1.5萬人，但到了2018年第四季度，日均活躍騎手人數已接近60萬人，而餓了么旗下蜂鳥騎手的注冊人數早已突破300萬人。
80、90后為美團騎手群體的中堅力量，占比高達82%。值得注意的是，31%的騎手的上一份工作是產業(yè)工人。而離開的原因普遍是工作時間不靈活、收入低。而外賣騎手這一崗位對他們最大的吸引力就是多勞多得（一般6-8千），其次是工作時間自由。
4.底層技術推動：人工智能掀起行業(yè)變革旋風
首先，傳統工業(yè)視覺在很多復雜的環(huán)境下無能為力。而人工智能尤其是深度學習的出現，在很多方面（如字符識別能力）給工業(yè)視覺系統帶來了大幅度提升。
其次，深度學習視覺系統則大大解放了程序員生產力。
一些傳統的工業(yè)視覺檢測系統的編程難度超乎想象。傳統的工業(yè)視覺系統依賴于rule-based algorithm，即由程序員手動編寫缺陷特征。當缺陷數據庫越來越龐大時，算法將變得高度復雜。
但在有“已知合格元件”圖像集的情況下，深度學習視覺系統只需 10-30 分鐘的學習時間即可開工檢測，無需任何特定的軟件開發(fā)和缺陷數據庫建立。
此外，令人振奮的是，人工智能引領的新技術不僅能解決工業(yè)視覺已有應用行業(yè)未解決的問題，也為我們開拓了全新的應用領域。
未來，傳統算法和AI將互相配合，使工業(yè)視覺系統達到更優(yōu)效果。
5. 3D工業(yè)視覺技術進步：潛在應用增多
在2D的視覺系統中，攝像頭先拍到一個平面的照片，然后通過圖像分析來識別物體平面上的特征。2D視覺不支持與形狀相關的測量，如物體平面度、表面角度、體積等，對被測物體的移動十分敏感等，測量精度也易受變量照明條件的影響。
3D視覺系統通常由多臺不同位置的相機組成，可以測量與形狀相關的特征，使用范圍更廣（例如工業(yè)機器人）。
目前，工業(yè)視覺行業(yè)在百億規(guī)模，但未來增長潛力巨大——眼下中國制造業(yè)從業(yè)人數為1億人，按質檢員工占比10%-20%、每位質檢員工年薪4萬元、工業(yè)視覺在長遠的未來能代替10%-20%的質檢人員計算，潛在的市場規(guī)?？赡苁乔|級別的。
工業(yè)視覺產業(yè)鏈包括光源、鏡頭、工業(yè)相機、圖像采集卡、軟件、設備制造商/代理商/系統集成商等。我們認為，其中軟件算法和設備集成變革機會最大，值得關注。
不過需要注意的是，只能單純提供AI算法軟件并不能滿足客戶需求。因此，具有AI技術并能提供整套解決方案的工業(yè)視覺企業(yè)將受到追捧，關鍵能力包括AI技術水平、行業(yè)理解、客戶資源、提供整體解決方案的能力。
軟件算法
(1) 決定了系統最終價值，是整個系統中最重要的環(huán)節(jié)
軟件算法是工業(yè)視覺系統的“大腦”，決定了工業(yè)視覺的準確率和價值，是整個系統中最重要的環(huán)節(jié)，獲利空間較大。過去由于盜版問題的存在，因此國內廠商自行開發(fā)較少（目前版權保護有所好轉）。國外MVTech開發(fā)的Halcon和Cognex開發(fā)的Vision Pro是當下最常用的視覺開發(fā)包。國內創(chuàng)科視覺的CK Vision相對前面幾個工具包來說價格優(yōu)勢比較明顯，在國內用量很大。
(2)深度學習的出現給了AI創(chuàng)企進入行業(yè)的機會
工業(yè)視覺從當前的應用場景領域拓展到新的場景時需要克服2個“關卡”：技術關和經濟性關。深度學習的出現使得技術關的通過變得更加容易。一方面，深度學習可以幫助視覺系統完成更加復雜的任務。另一方面，使用深度學習模型后，工作人員無需建立復雜的數據庫和軟件開發(fā)。
康耐視、MVTec打磨了幾十年的rule-based軟件無法實現AI-based工業(yè)視覺系統能實現的功能。一些AI初創(chuàng)企業(yè)如創(chuàng)新奇智、阿丘科技、精銳視覺找準市場，發(fā)揮自己的技術特長獲得了快速的成長機會。
(3)頭部公司尾大不掉，是AI創(chuàng)企的機會
工業(yè)領域單純提供AI算法并不能滿足客戶需求。例如OCR應用如果不為用戶提供定制化開發(fā)，深度學習算法準確率只有80%-90%。在此基礎上加上制定化軟件開發(fā)，識別率可以接近100%。康耐視雖然有AI軟件平臺，但是不為大陸客戶提供定制化開發(fā)，為AI創(chuàng)企留足了機會。
整機/代理/系統集成商
一般集成商會根據客戶的具體要求選擇最合適的機型和零部件，按實際需要解決的問題進行軟件二次開發(fā)，最終為客戶提供整套的解決方案。國內目前有集成業(yè)務的公司超過100家，其中上規(guī)模的公司并不多。
不過對于客戶來說，整套解決方案并不等于單純的軟件平臺。他們需要的方案里還要解決如何打光、如何提高成像質量、如何設計自動化結構等項目落地的實際問題。軟件供應商同時需要有集成能力才能獲得客戶的認可，并將自己的產品落地。同理，設備供應商也需要具備軟件開發(fā)能力（例如集成商天準科技目前大力開發(fā)軟件）。
1. 案例學習：康耐視（COGNEX）
美國康耐視成立于1981年，是為制造自動化領域提供視覺系統、視覺軟件、視覺傳感器和工業(yè)讀碼器的全球領先廠商，總部位于美國。康耐視自主掌握核心的圖像處理軟件以及傳感器，主要產品線包括條碼讀取器、2D工業(yè)視覺系統、3D工業(yè)視覺系統以及圖像處理軟件。
2018年，康耐視實現營收8.06億美元，凈利潤2.19億美元。2013-2018年的五年間，公司收入年化符合增長率21%，凈利潤復合增長率為24%。
在生產過程中公司主要采用輕資產模式，雖然為客戶提供交鑰匙工程，但公司產品的大部分零部件的購買、組裝以及初測都是交由第三方代工廠（多數位于印度尼西亞）完成，公司只負責對整個供應鏈體系進行管理（例如提供可選的零部件生產廠商名單）。在產品完成初測后，會被拉回到公司位于馬塞諸塞州的工廠（供應美國國內）或位于愛爾蘭的工廠（供應海外）安裝軟件及進行質量檢測，最后發(fā)貨。
在銷售方面公司主要在大批量（重點做大客戶）、高標準化（比如汽車）的行業(yè)進行重點布局，盡量避免做一些小的非標集成或應用。
公司形成了幾個很深的護城河：(1) 強大的軟件算法實力 (公司的Vision Pro軟件是行業(yè)最常用的平臺之一) ，能夠支撐公司不斷推出適用于市場的先進產品、支撐公司不斷進入新的下游領域 (例如之前提到的物流行業(yè))；(2)完善的產品線；(3) 對行業(yè)技術的引領 (例如近年公司在深度學習和3D領域的不斷研發(fā)和并購) 。
并購是康耐視不斷做大并成為全球性公司的重要手段，并購主要在四個方向：(1)擴大產品線；(2)獲取最先進的技術；(3)擴大客戶群或進入新領域；(4)拓展經銷商網絡。2015-2017年，公司一共完成了7項小并購，其中就包括2300萬美元收購深度學習公司VidiSystems并推出相關系列產品。公司目前仍舊處于0債務經營的狀態(tài)。
2. 案例學習：基恩士（KEYENCE）
基恩士是成立于日本大阪的宜家工業(yè)視覺廠商，是傳感器和測量儀器的主要供應商?；魇刻峁┑漠a品包括傳感器、測量儀/測量傳感器、測量系統、安全保護器、流量/液位傳感器/壓力傳感器/記錄儀、靜電消除器、視覺系統/圖像傳感器/條碼讀取、控制系統 (PLC、HMI、電機等) 、激光打標機/激光雕刻機/噴碼機/噴墨打標機、顯微鏡/3D顯微系統、手持終端。
2018 年，康耐視實現營收49.5 億美元，凈利潤 19.8 億美元。2013-2018 年的五年間，公司收入年化符合增長率 17%，凈利潤復合增長率為 23%。
