人類通過(guò)肉眼來(lái)觀察和了解世界，機(jī)器感知世界同樣需要配備一雙“眼睛”，而機(jī)器視覺(jué)檢測(cè)系統(tǒng)就是利用機(jī)器代替人眼來(lái)作各種測(cè)量和判斷。

1950年代，圖像處理成為機(jī)械工業(yè)的一個(gè)檢測(cè)項(xiàng)目，視覺(jué)檢測(cè)作為一項(xiàng)生產(chǎn)檢測(cè)機(jī)制誕生了；1990年代，智能相機(jī)的出現(xiàn)使視覺(jué)檢測(cè)技術(shù)得到飛速發(fā)展；2000年，數(shù)碼相機(jī)的發(fā)明和普及，使得老式的幀式抓取相機(jī)被淘汰......

隨著人工智能技術(shù)的不斷發(fā)展，自動(dòng)化需求的不斷擴(kuò)大，機(jī)器視覺(jué)以各式各樣的方式融入工業(yè)的各個(gè)場(chǎng)景。伴隨著智能化、數(shù)字化的發(fā)展，機(jī)器視覺(jué)持續(xù)“破圈”，已經(jīng)成為備受全球科技巨頭關(guān)注與重點(diǎn)投入的對(duì)象。

近日，工業(yè)領(lǐng)域高精度智能視覺(jué)檢測(cè)方案供應(yīng)商“深度視覺(jué)”宣布完成過(guò)億元的A輪融資，本輪融資由通用技術(shù)創(chuàng)投領(lǐng)投，惠友資本、中關(guān)村發(fā)展啟航投資、高通創(chuàng)投跟投。

事實(shí)上，從2022年開始，就有機(jī)器視覺(jué)廠商先后陸續(xù)獲得融資，包括地標(biāo)科技、矩視智能、格靈深瞳、領(lǐng)湖智能等廠商，且融資數(shù)額基本在千萬(wàn)級(jí)別以上，甚至過(guò)億元級(jí)別的融資也不再少數(shù)。

如今，深度視覺(jué)獲得高額融資的背后，似乎也在預(yù)示著這一行業(yè)的潛力正在釋放。

低調(diào)崛起的深度視覺(jué)

深度視覺(jué)成立于2017年，從這個(gè)時(shí)間段來(lái)看，與國(guó)內(nèi)人工智能市場(chǎng)的發(fā)展以及工業(yè)制造業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的時(shí)機(jī)剛好相符。

根據(jù)國(guó)外調(diào)研機(jī)構(gòu)Markets and Markets 的統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)，2011年-2017年，全球機(jī)器視覺(jué)市場(chǎng)規(guī)模持續(xù)增長(zhǎng)，2017年已突破80億美元。有研究報(bào)告指 出，2011年至2017年，我國(guó)機(jī)器視覺(jué)行業(yè)市場(chǎng)規(guī)模從10.8億元增長(zhǎng)至80億元，年均復(fù)合增長(zhǎng)率近40%。

中國(guó)制造正從“制造大國(guó)”向“制造強(qiáng)國(guó)”轉(zhuǎn)型升級(jí)，人工智能、機(jī)器視覺(jué)作為實(shí)現(xiàn)中國(guó)制造2025的核心技術(shù)正處于制造產(chǎn)業(yè)的風(fēng)口浪尖，越來(lái)越多的現(xiàn)代工業(yè)生產(chǎn)商，正在使用計(jì)算機(jī)視覺(jué)技術(shù)，檢查工業(yè)產(chǎn)品問(wèn)題，提升質(zhì)量。

尤其在一些不適合于人工作業(yè)的危險(xiǎn)工作環(huán)境或人工視覺(jué)難以滿足要求的場(chǎng)合，常用機(jī)器視覺(jué)來(lái)替代人工視覺(jué)，同時(shí)在大批量工業(yè)生產(chǎn)過(guò)程中，用人工視覺(jué)檢查產(chǎn)品質(zhì)量效率低且精度不高，用機(jī)器視覺(jué)檢測(cè)方法可以大大提高生產(chǎn)效率和生產(chǎn)的自動(dòng)化程度。

深度視覺(jué)作為一家工業(yè)領(lǐng)域高精度智能視覺(jué)檢測(cè)方案供應(yīng)商，擁有智能AI相機(jī)&3D相機(jī)整機(jī)的自主研發(fā)能力、光學(xué)設(shè)計(jì)能力、多重算法庫(kù)的研發(fā)能力、FPGA平臺(tái)圖像采集處理系統(tǒng)的研發(fā)能力及自動(dòng)化設(shè)備的設(shè)計(jì)制造能力，其一體化檢測(cè)設(shè)備已經(jīng)應(yīng)用于多個(gè)工業(yè)細(xì)分領(lǐng)域。

在技術(shù)上，深度視覺(jué)進(jìn)行了圖像采集-數(shù)據(jù)分析-設(shè)備一體化的產(chǎn)品布局。在圖像采集層面，深度視覺(jué)進(jìn)行了特殊的光源和光路的設(shè)計(jì)，以及光學(xué)透鏡組的設(shè)計(jì)，解決了金屬零件表面高反光帶來(lái)的過(guò)度曝光問(wèn)題，同時(shí)通過(guò)明場(chǎng)和暗場(chǎng)結(jié)合的方式，滿足了機(jī)加工零部件及汽車零部件特殊位置的圖像拍攝要求。

在數(shù)據(jù)分析層面，與傳統(tǒng)的視覺(jué)檢測(cè)設(shè)備依靠工控機(jī)進(jìn)行集中式運(yùn)算不同，深度視覺(jué)采用了分布式運(yùn)算的方式，這樣做的好處是可以將整臺(tái)設(shè)備的算力更好的分配，完成在不同光照條件下對(duì)目標(biāo)進(jìn)行多次檢測(cè)，提高檢測(cè)精度。

目前深度視覺(jué)的客戶已經(jīng)超過(guò)300家，其中包括舍弗勒集團(tuán)、不二越、人本集團(tuán)、五洲新春等國(guó)內(nèi)外知名企業(yè)。產(chǎn)品年出貨量為近千臺(tái)，且均為直銷渠道，這樣可以使深度視覺(jué)更好地理解客戶需求并快速迭代產(chǎn)品。此外，深度視覺(jué)也正在建設(shè)自己的生產(chǎn)基地。

自成立以來(lái)，深度視覺(jué)也屢獲資本的關(guān)注。據(jù)天眼查數(shù)據(jù)顯示，截止至今，深度視覺(jué)共收獲4輪融資，通用創(chuàng)投、惠友資本、高通風(fēng)投、紅杉基金等多家知名機(jī)構(gòu)紛紛融資，其中，最近一輪融資金額超億元。

不過(guò)，隨著越來(lái)越多的新進(jìn)者和潛在競(jìng)爭(zhēng)者參與其中，整個(gè)市場(chǎng)由藍(lán)海向紅海過(guò)渡的趨勢(shì)逐漸加重，而深度視覺(jué)及整個(gè)行業(yè)也在面臨一些不確定挑戰(zhàn)。

工業(yè)視覺(jué)檢測(cè)或?qū)⒊蔀椤靶禄ā毕乱话l(fā)力點(diǎn)？

作為工業(yè)生產(chǎn)線機(jī)器設(shè)備的重要感知部分，在近年來(lái)工業(yè)4.0的升級(jí)中，工業(yè)視覺(jué)技術(shù)作為核心技術(shù)單元之一產(chǎn)業(yè)化進(jìn)展迅速，目前加速在多個(gè)制造行業(yè)中滲透，整個(gè)產(chǎn)業(yè)鏈規(guī)模也呈現(xiàn)加速擴(kuò)容的情形。

據(jù)GGII數(shù)據(jù)顯示，隨著機(jī)器視覺(jué)技術(shù)在工業(yè)領(lǐng)域的廣泛應(yīng)用，預(yù)計(jì)到2023年我國(guó)機(jī)器視覺(jué)市場(chǎng)規(guī)模將達(dá)到208.6億元，其中3D視覺(jué)市場(chǎng)規(guī)模將達(dá)到34.28億元；預(yù)計(jì)至2025年我國(guó)3D視覺(jué)市場(chǎng)規(guī)模將超過(guò)100億元。

當(dāng)車間逐漸實(shí)現(xiàn)生產(chǎn)流程的優(yōu)化和精益化，工業(yè)檢測(cè)成為大廠必爭(zhēng)之地。巨頭們攜帶自己磨煉許久的深度學(xué)習(xí)能力悉數(shù)入場(chǎng)，希望存量和增量市場(chǎng)用到自己的先進(jìn)技術(shù)。

在中國(guó)工業(yè)質(zhì)檢市場(chǎng)，百度智能云占據(jù)最大份額，在3C行業(yè)的固定點(diǎn)位缺陷檢測(cè)（比如寧德時(shí)代電池質(zhì)檢）、鋼鐵行業(yè)的中厚板檢測(cè)、紡織行業(yè)的智能驗(yàn)布領(lǐng)域都提供了相應(yīng)的解決方案。

阿里工業(yè)大腦「見遠(yuǎn)」已經(jīng)應(yīng)用在電池片瑕疵檢測(cè)、蠶絲瑕疵、道路裂縫檢測(cè)、垃圾分類、智能養(yǎng)殖等多個(gè)領(lǐng)域；騰訊也攜帶著在華星光電、空客積累的一些工業(yè)視覺(jué)智能能力，深入其他制造領(lǐng)域。

隨著智能制造、精密加工對(duì)生產(chǎn)標(biāo)準(zhǔn)提出要求，工業(yè)視覺(jué)也面臨著更嚴(yán)格的考驗(yàn)，這些變化使得工業(yè)視覺(jué)的應(yīng)用場(chǎng)景被打開，并加速了其在制造業(yè)的廣泛落地。

但由于工業(yè)行業(yè)種類繁多，技術(shù)壁壘和場(chǎng)景不同，大部分廠商基本都是從某個(gè)垂直領(lǐng)域切入，硬件技術(shù)能力有限，不斷崛起的AI技術(shù)可以滿足部分高精準(zhǔn)的檢測(cè)需求，在一定程度上滿足了硬件的不足，但對(duì)于深度視覺(jué)等廠商而言，工業(yè)視覺(jué)檢測(cè)發(fā)展之路還存在一定的問(wèn)題。

目前的視覺(jué)檢測(cè)市場(chǎng)中，參與的廠商都在進(jìn)行價(jià)格內(nèi)卷，無(wú)論是為了后期的融資還是搶占市場(chǎng)，都在一定程度上對(duì)市場(chǎng)秩序造成破壞，低價(jià)下的用戶體驗(yàn)無(wú)法保證。對(duì)于潛在的種子客戶來(lái)說(shuō)，影響其自動(dòng)化改造的阻礙之一就是對(duì)于成本的考量。

于一些需要采購(gòu)產(chǎn)品的廠商而言，前期的產(chǎn)品量需求比較少，無(wú)法通過(guò)邊際效益來(lái)分?jǐn)偖a(chǎn)品成本，而市場(chǎng)中很大一部分潛在用戶都是對(duì)價(jià)格以及供應(yīng)鏈敏感的用戶，處于初期發(fā)展的工業(yè)視覺(jué)檢測(cè)產(chǎn)品撬動(dòng)市場(chǎng)比較困難。

千行百業(yè)的產(chǎn)線定制化需求使得設(shè)備具備非標(biāo)性，通用性差，對(duì)于工廠來(lái)說(shuō)不同的業(yè)務(wù)場(chǎng)景、生產(chǎn)環(huán)節(jié)，甚至不同工廠之間的需求都不盡相同，制造過(guò)程中的多品種、小批量影響企業(yè)的改造難度。設(shè)備交付之后還需要經(jīng)過(guò)一段時(shí)間的調(diào)試，最終與產(chǎn)線適配才可以，存在一定的周期影響著企業(yè)的自動(dòng)化改造積極性。

縱觀當(dāng)下，隨著制造業(yè)數(shù)字化、智能化轉(zhuǎn)型的趨勢(shì)成為明確方向，包括供應(yīng)鏈、生產(chǎn)鏈在內(nèi)的生產(chǎn)流程數(shù)字化轉(zhuǎn)型也成為未來(lái)的大方向，工業(yè)視覺(jué)檢測(cè)也逐漸成為制造企業(yè)必不可少的一環(huán)。

作為已經(jīng)深耕制造業(yè)工業(yè)視覺(jué)檢測(cè)領(lǐng)域多年的深度視覺(jué)，或許能在這場(chǎng)工業(yè)升級(jí)的大浪潮之下享受到市場(chǎng)帶來(lái)的紅利，同時(shí)，工業(yè)視覺(jué)檢測(cè)也將在大趨勢(shì)下賦能制造業(yè)升級(jí)。

來(lái)源：新工業(yè)洞察