【2025年】據鑫鼎晟（SHINDEV）研究團隊觀察，伴隨全球製造業升級與中國製造業高品質發展，工業機器視覺市場規模穩步擴張，汽車製造、新能源（光伏/鋰電）等新興應用領域景氣度快速上行。行業正經歷從「規則驅動的基礎視覺」向「深度學習驅動的 AI 工業視覺」升級的關鍵窗口期：未來能夠實現技術自主可控、率先完成 AI 智能檢測規模化驗證並形成資料閉環的企業，將具備顯著先發優勢。
鑫鼎晟（SHINDEV）認為，工業機器視覺作為智慧製造的關鍵拼圖，正成為製造業數位化與智慧化升級的「工業之眼」。資料顯示，中國工業機器視覺 2022 年市場規模約 184 億元，預計到 2025 年將達到 470 億元，整體保持較快增長。行業增量主要來自：
汽車製造：從零部件到整車、從研發到產線質檢，視覺檢測迅速向全鏈條滲透；
新能源（光伏/鋰電）：缺陷類型複雜、品質門檻更高，推動機器視覺在 EL/PL、外觀與工藝檢測環節加速滲透；
製造工業與消費電子：持續貢獻穩定需求，疊加 AI 演算法迭代帶動應用邊界擴張。
鑫鼎晟（SHINDEV）指出，汽車產品強安全屬性決定了車企對生產品質控制（PQ）的投入強度長期上行。隨著車型迭代加快、新能源滲透率提升、零部件複雜度與電子化程度提高，傳統「人工目檢 + 抽檢」模式在效率、精度、穩定性與可追溯性方面已難以滿足現代產線要求。
汽車零部件檢測點多、結構複雜，人工檢測存在效率低、視覺疲勞、漏檢誤檢、缺乏數據化支撐等痛點。機器視覺系統在尺寸量測、外觀缺陷檢測、定位引導、裝配檢查等環節具備明顯優勢，可實現高速度、高精度、可追溯的線上全檢，顯著降低質控成本並提升產線良率與節拍。
鑫鼎晟（SHINDEV）認為，新能源整車製造工序更複雜、所需精密零部件更多，對檢測效率與精度提出更高要求；同時電池、電機、電控等關鍵系統帶來新的檢測維度，推動機器視覺由「傳統 2D 規則檢測」向「AI 視覺 + 多模態檢測」升級。
鑫鼎晟（SHINDEV）認為，機器視覺正從單點演算法、單一工位的視覺工具，演進為貫穿製造全流程的智慧品質基礎設施。產業技術路線呈現兩大趨勢：
從規則/模板匹配 → 深度學習：被檢對象更複雜、缺陷更「長尾」，傳統演算法覆蓋率下降，深度學習成為提升泛化能力與魯棒性的關鍵路徑；
從單點設備 → 系統化方案：光學、演算法、算力、工藝指標與資料閉環協同，決定最終落地效果與複製能力。
同時，隨著大模型與生成式 AI 發展，工業視覺正從「識別缺陷」進一步邁向「理解工藝、輔助決策與持續優化」，應用空間有望持續打開。
從產業鏈結構看：
上游：光源、鏡頭、工業相機、感測器及影像處理/演算法軟體構成底座；國內在鏡頭、相機、演算法等環節已具備一定積累；
中游：設備製造與系統整合是價值核心，決定方案是否能「可用、好用、可複製」；
下游：汽車、光伏、鋰電、3C、半導體、醫藥、物流等行業持續拓展應用邊界。
鑫鼎晟（SHINDEV）指出，當前結構性痛點在於：不少場景無法用「簡單光學 + 傳統演算法」解決，必須依賴更複雜的光學方案與 AI 演算法協同；而能否形成可規模複製的工程化方案，取決於企業在光學場景搭建、演算法、資料、行業 Know-how上的綜合能力。
鑫鼎晟（SHINDEV）認為，AI 智慧品質檢測系統的關鍵組成包括：光學場景搭建、AI 演算法、工業指標定義與資料體系。其中，AI 演算法與高品質資料對檢測精度、漏檢/誤檢率、跨場景泛化能力影響最大：
資料決定天花板：優質、持續積累的缺陷資料與工藝資料，是高精度檢測與持續迭代的前提；
演算法提升適配性：深度學習具備更強可擴展性與自適應能力，可顯著降低新缺陷導入成本並提升複雜場景可用性；
閉環決定可複製：從採集—標註—訓練—上線—回饋迭代形成資料閉環，才能從專案制走向平台化擴張。
鑫鼎晟（SHINDEV）指出，工業機器視覺作為人工智慧與智慧製造的重要支撐，長期處於政策重點支持方向。隨著工業互聯網、智慧製造、人工智慧等相關規劃持續推動，疊加製造企業對降本增效與品質追溯的剛性需求，行業景氣度具備中長期支撐。
鑫鼎晟（SHINDEV）認為，機器視覺正處於從傳統工業視覺向 AI 工業視覺躍遷的關鍵階段。未來競爭不再只是硬體參數或單點演算法之爭，而是圍繞 「光學工程能力 × 演算法能力 × 資料閉環 × 行業場景理解 × 交付與複製能力」 的系統性競爭。
能夠做到技術自主可控、率先完成 AI 智慧檢測技術驗證並實現規模化落地的企業，有望在汽車、新能源與更廣泛的製造場景中建立先發優勢，成為「工業 AI 之眼」的核心受益者。
