机器视觉技术自21世纪初进入中国市场后，经历了初期的缓慢发展。转折点出现在2012年，随着3C、锂电、光伏等产业的蓬勃发展和国产化替代趋势的加强，机器视觉行业迎来了快速增长期。海康机器人在这一浪潮中于2014年涉足该领域，恰好抓住了行业上升的契机。
过去的十年间，机器视觉行业规模扩大了四至五倍，工业相机的数量从2014年的约50万台激增到2024年的近250万台，国产化率也大幅提升，从不足20%跃升至75%以上。海康机器人在这一过程中占据了近半数的市场份额，成为行业的佼佼者。
然而，近年来，机器视觉行业的发展速度明显放缓。自2021年达到高峰后，行业增长率持续下滑，多家机器视觉相关上市公司的年报业绩出现负增长。这一趋势背后，有两大主要原因。一是宏观环境的不确定性导致出口受阻，各行业产能过剩，企业投资意愿降低，对机器视觉行业造成了冲击。二是技术突破未能如预期般迅速，特别是在工业质检领域，虽然前景广阔，但难度极大。AI技术被视为突破的关键，但在实际应用中，仍存在模型泛化能力差、图像采集和训练周期长等问题。3D技术的发展也相对缓慢，行业参与者众多，但市场规模有限。
面对当前的挑战，海康机器人在5月13日举行的机器视觉新品发布会上，从技术深度拓展和生态系统协同两个方面，提出了应对策略。海康机器人认为，行业的发展将依赖于两大驱动力：一是拓展更多行业的应用场景，二是实现技术的重大突破。
在行业拓展方面，海康机器人正积极寻找机器视觉技术在更多行业渗透的机会。目前，机器视觉主要应用于3C、光伏、锂电和汽车等行业，而在传统制造行业的应用相对较少。尽管这些领域存在技术难度高、场景碎片化等挑战，但也蕴含着巨大的潜力。海康机器人已与合作伙伴在多个行业展开尝试，包括在汽车领域实现冲压件检测技术攻关，与医疗企业合作解决医用手套检测难题，以及在木工、食品加工、金属加工等领域取得初步成果。
在技术突破方面，海康机器人正致力于解决工业质检领域的三大难题：高反光材质成像、微小缺陷识别和复杂环境适应性差。通过大模型技术、计算光学和柔性检测方案，海康机器人为工业质检提供了新的解决方案。计算光学技术通过多维度信息重构，突破了传统成像极限，解决了高反光和透明材质成像难题。大模型技术则基于深度学习，展现了卓越的场景泛化能力，实现了少量样本下的场景迁移。“机器人+视觉”的柔性检测方案，利用机械臂的灵活性，满足了多样化检测需求。
在产品线方面，海康机器人的标准产品线、智能产品线和3D产品线也取得了显著进展。标准产品线从基础款CA系列，经过性能优化的CS系列，发展到如今的CT系列，实现了对制造业痛点的深度破解。智能产品线则围绕AI技术的落地应用，从算法、软件、硬件和数据闭环流程等多个方面协同推进，推出了一系列AI产品。3D产品线则聚焦于3D视觉引导与高精度测量，推出了Ultra系列3D相机等高性能产品。
海康机器人还强调了生态系统协同的重要性。在发布会上，海康机器人与合作伙伴共同探讨了智能制造与智慧流通的数字化转型新机遇。海康机器人的机器视觉战略不仅局限于单点突破，而是通过与移动机器人、机械臂等产品的协同，构建起“手眼脚”一体的智能系统。海康机器人将长期坚持生态发展战略，持续推进生态合作伙伴计划，并举办全国性的机器视觉设计大赛，为行业培养人才。
尽管机器视觉行业面临挑战，但海康机器人凭借其在技术深度拓展和生态系统协同方面的努力，正逐步打破瓶颈，为行业的未来发展开辟新的道路。
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