导读：自动化提升连接现实 机器视觉时代到来。随着智能手机增速下移，智能手机市场逐步转向存量竞争。未来各品牌厂商对市场份额的争夺将加剧，“性价比”与价格竞争将成为品牌厂商的主要竞争手段，对产品制造成本的管控将会加强。
参考《2016-2022年中国医用机器人市场竞争调研及十三五投资策略研究报告》
存量时代下，效率提升是关键
随着智能手机增速下移，智能手机市场逐步转向存量竞争。未来各品牌厂商对市场份额的争夺将加剧，“性价比”与价格竞争将成为品牌厂商的主要竞争手段，对产品制造成本的管控将会加强。同时，随着品牌厂商单款机型出货量提升（达到千万级别）、出货周期缩短（热销期一般少于半年），厂商对于供应链生产效率的要求也将提升。在成本控制与效率提升的要求下，我们认为智能手机产业链将更多地采用自动化生产，具备自动化设备制造、自动化产线改造能力的企业迎来发展机遇。
国内制造业人工成本近年来呈现快速上升趋势，2005~2014年国内制造业平均年薪的增幅超过200%，年均复合增速13.75%。在此背景下，厂商用机器来替代人工的动力越来越强。从成本角度考虑，尽管采用机器人的初始投资较大，但考虑到机器人的整个使用周期，其年均成本显著低于使用人工，且机器人的价格仍处于下降通道，而人力成本将持续上升。
图1：中国制造业产业工人工资快速上升
图2：机器人成本与人力成本对比
随着智能手机出货量的增长，品牌厂商单个机型的出货量不断扩大，苹果手机的单个机型出货量达到亿级，而华为、小米等国内厂商单个机型出货量也达到千万台级别。在如此大的体量下，采用标准化的自动化生产流程、提升生产效率将有助于降低平均的加工制造成本。
同时，由于新产品层出不穷，手机产品生命周期大大缩短，国内多数厂商产品的热销期可能只有3~6个月甚至更短，厂商需要在这一时间内实现足够多的销售量，因此往往要求供应链具备柔性化生产能力以及快速响应的能力，能在短时间内迅速扩大生产规模、快速起量。而国内厂商的现状是在生产旺季招不够人、招人成本高、熟练工人难招，对生产、组装、检测等环节的自动化和智能化需求极为强烈。未来国内智能手机供应链的自动化改造势在必行。
机器视觉加速检测设备智能化进程
机器视觉技术已成功应用于工业生产领域之中，并在检测领域发挥重要作用。
而伴随以无人机、无人驾驶以及智能安防等智能硬件应用领域取得不断突破，智能图像处理已成为科技巨头和新兴玩家的下一个角力场，继亚马逊、英特尔相继收购欧洲、俄罗斯顶级计算机视觉团队后，Facebook、谷歌携手VisionLabs成功开发出通用的开源计算机视觉开发平台，机器视觉技术正迎来发展的黄金时期。
图3：未来机器视觉应用场景十分丰富
图4：现实中机器视觉应用实例
机器视觉成为科学前沿，主要受三方面因素驱动：
首先，工业生产需求：工业生产线上有大量的检测或定位等需求，需要消耗人眼的注意力，但随着产业不断升级，人在精准度、效率方面已愈发不能满足要求，对于不可观测物体、高精度产品人眼更显无力，只能依靠机器视觉。同时，伴随人工成本上升和老龄化趋势，机器视觉技术在工业领域的需求不断显现。
第二，硬件智能化需求：人工智能、无人驾驶等新一代智能设备对机器视觉技术的需求更加强烈，急需算法创新与硬件创新，特斯拉的自动驾驶的安全事故显示出视觉技术进步还有很长的路要走。
最后，政策驱动：工业4.0、中国制造2025等政策环境都将智能制造定位战略发展方向，机器视觉作为其中的前沿技术势必充分受益。
工业环境依然是机器视觉的主要应用市场
尽管机器视觉技术前景广阔，但目前它的主要应用领域仍然是工业环境，根据工业环境不同，视觉技术又可分为两类：第一类用于生产线。很多生产线都是规模很大或者测试要求很高，如包装、印刷、分拣等，利用机器视觉检测设备代替传统人工，实现人工无法达到的可靠性、精确度及自动化程度，又可降低成本。
第二类用于精密制造。精密制造中往往必须用到高性能、精密机器视觉组件，典型代表就是半导体制造设备。从晶圆加工制造的分类切割，到电路板的印刷、贴片，都依赖于精度极高的视觉测量以及对运动零部件的导引与定位。
图5：典型的工业用机器视觉系统图
图6：检测技术在电子制造领域的应用
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