□文/ 潘 揚(yáng) 杭州市科技信息研究院
隨著人工智能技術(shù)的快速發(fā)展和廣泛應(yīng)用,讓機(jī)器擁有人類一樣的感官觸覺功能,以運(yùn)行預(yù)設(shè)好的決策程序,實(shí)現(xiàn)機(jī)器對多維世界的理解變得愈發(fā)重要,而機(jī)器視覺技術(shù)就可以為這些“決策”提供可靠的信息來源。機(jī)器視覺作為新一代智能感知技術(shù),在智能制造發(fā)展中占有重要地位。
機(jī)器視覺即用機(jī)器代替人眼,模擬眼睛進(jìn)行圖像采集,經(jīng)過圖像識別和處理提取信息,最終通過執(zhí)行裝置完成操作。美國制造工程師協(xié)會(SME)機(jī)器視覺分會和美國機(jī)器人工業(yè)協(xié)會(RIA)自動化視覺分會關(guān)于機(jī)器視覺作了以下定義:機(jī)器視覺是通過光學(xué)的裝置和非接觸的傳感器,自動地接收和處理一個真實(shí)物體的圖像,以獲得所需信息或用于控制機(jī)器人運(yùn)動的裝置。
機(jī)器視覺的特點(diǎn)是提高生產(chǎn)的柔性和自動化程度(如表1)。例如,在不適合人工作業(yè)的危險工作環(huán)境或人工視覺難以滿足要求的場合,常用機(jī)器視覺來替代人工視覺。又如,在大批量工業(yè)生產(chǎn)過程中,用人工視覺檢查產(chǎn)品質(zhì)量效率低且精度不高,而用機(jī)器視覺檢測方法可以大大提高生產(chǎn)效率和生產(chǎn)的自動化程度。而且機(jī)器視覺易于實(shí)現(xiàn)信息集成,是實(shí)現(xiàn)計(jì)算機(jī)集成制造的基礎(chǔ)技術(shù)。它可以在最快的生產(chǎn)線上對產(chǎn)品進(jìn)行測量、引導(dǎo)、檢測和識別,并能保質(zhì)保量地完成生產(chǎn)任務(wù)。
表1 機(jī)器視覺與人眼比較
機(jī)器視覺的發(fā)展史可追溯至20 世紀(jì)60 年代,大約每10—20 年機(jī)器視覺技術(shù)與應(yīng)用都會產(chǎn)生一次深刻變革。
1963 年,美國學(xué)者Lawrence Roberts 提出了從2D圖像中提取三維結(jié)構(gòu)的觀點(diǎn),引發(fā)了MIT 人工智能實(shí)驗(yàn)室及其他機(jī)構(gòu)對機(jī)器視覺的關(guān)注,標(biāo)志著三維機(jī)器視覺研究的開始。1969 年,貝爾實(shí)驗(yàn)室成功研制出CCD 傳感器,用于把圖像轉(zhuǎn)換為數(shù)字信號存儲到計(jì)算機(jī)中參與計(jì)算和分析,奠定了機(jī)器視覺技術(shù)的基石。這一時期機(jī)器視覺只在高端研究和航天、軍工項(xiàng)目中有少量初級應(yīng)用,并未形成完整概念。
20世紀(jì)80年代,機(jī)器視覺的概念首次在產(chǎn)業(yè)界被提及,但未形成精準(zhǔn)定義。David Hubei 和Torten Wiesel提出“視覺系統(tǒng)分級處理信息”的思想,推動了卷積神經(jīng)系統(tǒng)的突破性發(fā)展。David Marr建立了一個用于視覺數(shù)據(jù)監(jiān)測的視覺算法。同一時期,DALSA(加拿大,1980年成立)、COGNEX(美國,1981 年成立)等首批機(jī)器視覺企業(yè)誕生。
得益于半導(dǎo)體產(chǎn)業(yè)的發(fā)展,機(jī)器視覺尤其是定位檢測功能得到蓬勃發(fā)展。1999 年,Nvidia 公司設(shè)計(jì)了專門用于復(fù)雜數(shù)學(xué)和集合計(jì)算的數(shù)據(jù)處理芯片(GPU);同年David Lowe 發(fā)表《給予局部尺度不變特征的物體識別》,標(biāo)志著研究人員不再通過創(chuàng)建三維模型重建對象,而是轉(zhuǎn)向基于特征的對象識別。
2000 年以來,應(yīng)用和算力的提升促進(jìn)了機(jī)器視覺產(chǎn)業(yè)的發(fā)展。2001 年,第一個實(shí)時工作的人臉檢測框架誕生。隨后,HOG、SPM、GAN 等深度學(xué)習(xí)算法的提出,促進(jìn)了機(jī)器視覺領(lǐng)域的突破性發(fā)展。各大巨頭紛紛布局機(jī)器視覺領(lǐng)域。
近10 年來,機(jī)器視覺全球市場增長迅速,從2010 年的31.7億美元市場規(guī)模增長至2020年的107億美元,年均增長達(dá)14.47%(如圖1)。從地區(qū)分布來看,機(jī)器視覺市場規(guī)模最大的是歐洲地區(qū),占全球的36.4%;北美和亞太地區(qū)占比分別為29.3%、25.3%,南美、中東、非洲地區(qū)的占比為9.1%(如圖2)。受益于全球制造中心向中國轉(zhuǎn)移,中國機(jī)器視覺市場發(fā)展迅速,將成為歐洲、北美和日本外另一個國際機(jī)器視覺廠商的重要目標(biāo)市場。
圖1 2010-2020全球機(jī)器視覺市場規(guī)模
圖2 全球機(jī)器視覺行業(yè)區(qū)域格局(按市場規(guī)模)
與全球機(jī)器視覺行業(yè)相比,國內(nèi)機(jī)器視覺行業(yè)起步較晚,直到20 世紀(jì)90 年代中后期才開始有初步探索應(yīng)用。近年來,中國機(jī)器視覺產(chǎn)業(yè)逐步邁向高速發(fā)展階段。目前,中國有近百家機(jī)器視覺相關(guān)企業(yè),涉及半導(dǎo)體、食品、安防、醫(yī)療及金融等各個領(lǐng)域。
20世紀(jì)90年代中后期,中國整線引入半導(dǎo)體工廠的同時,也引入了機(jī)器視覺系統(tǒng),隨后開始在航空、航天、軍工及高端科研(天文、力學(xué)研究等)核心機(jī)構(gòu)和行業(yè)應(yīng)用。
2006 年起,工業(yè)機(jī)器視覺應(yīng)用到印刷、食品等檢測領(lǐng)域,3C 電子制造的需求直接推動了我國機(jī)器視覺產(chǎn)業(yè)的發(fā)展。2010 年起AI 算法的發(fā)展極大促進(jìn)了中國機(jī)器視覺技術(shù)的發(fā)展。中國機(jī)器視覺企業(yè)探索由更多自主核心技術(shù)承載的機(jī)器視覺軟硬件器件的研發(fā),多個應(yīng)用領(lǐng)域取得了關(guān)鍵性的突破。
2015 年以來,中國機(jī)器視覺市場規(guī)模保持在增速40%以上的較快增長。2015—2020 年復(fù)合增長率為37.97%,較全球機(jī)器視覺行業(yè)2015—2020 年復(fù)合增長率高24.31 個百分點(diǎn)(如圖3)。根據(jù)國內(nèi)龍頭企業(yè)矩子科技預(yù)測,中國機(jī)器視覺市場規(guī)模在2023 年將達(dá)到155.6億元。
圖3 2015-2021年中國機(jī)器視覺市場規(guī)模及預(yù)測
機(jī)器視覺作為新一代智能感知技術(shù),是智能制造和人工智發(fā)展的重要環(huán)節(jié)。從國家到地方紛紛出臺了各項(xiàng)規(guī)劃和扶持政策。2016 年,工信部在《智能硬件產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新發(fā)展專項(xiàng)行動(2016—2018 年)》中首次提出支持機(jī)器視覺等新一代感知技術(shù)的發(fā)展。此后在2017年《新一代人工智能發(fā)展規(guī)劃》、2020 年《工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)創(chuàng)新發(fā)展行動規(guī)劃(2021—2023 年)》、2021 年《“十四五”智能制造發(fā)展規(guī)劃》中,均提出要發(fā)展機(jī)器視覺、智能感知等人工智能新技術(shù),建設(shè)智能制造示范工廠。
隨著機(jī)器視覺技術(shù)和產(chǎn)品應(yīng)用范圍及場景的不斷擴(kuò)張,制定機(jī)器視覺行業(yè)相關(guān)標(biāo)準(zhǔn)也愈發(fā)必要。2020 年,中國機(jī)器視覺產(chǎn)業(yè)聯(lián)盟發(fā)布了《工業(yè)鏡頭術(shù)語》及《工業(yè)數(shù)字相機(jī)術(shù)語》兩項(xiàng)團(tuán)體標(biāo)準(zhǔn),《智能制造機(jī)器視覺在線檢測通用要求》國家標(biāo)準(zhǔn)于2022 年5 月正式實(shí)施,而《智能制造機(jī)器視覺在線檢測測試方法》國家標(biāo)準(zhǔn)正在征求意見當(dāng)中。
目前,我國機(jī)器視覺產(chǎn)業(yè)受發(fā)展滯后制約,國際機(jī)器視覺高端市場主要被美、德、日品牌占據(jù),美國的康耐視、日本的基恩士、德國的巴斯勒是全球機(jī)器視覺的巨頭企業(yè),壟斷了近50%的全球市場份額。我國機(jī)器視覺企業(yè)以中小企業(yè)為主,根據(jù)中國機(jī)器視覺產(chǎn)業(yè)聯(lián)盟統(tǒng)計(jì),我國機(jī)器視覺銷售額1 億元以上企業(yè)僅占16.5%,主要集中在銷售額1000—3000 萬元范圍(如圖4)。從企業(yè)區(qū)域分布來看,我國機(jī)器視覺企業(yè)集中分布在廣東、江蘇、山東、浙江、上海等省市,分別占比為27.01%、15.88%、7.73%、7.63%、4.07%,5 個省市共占據(jù)全國企業(yè)的62.33%(如圖5)。
圖4 中國機(jī)器視覺行業(yè)企業(yè)銷售額分布情況
圖5 2021年中國機(jī)器視覺企業(yè)區(qū)域分布占比
機(jī)器視覺是杭州市的優(yōu)勢產(chǎn)業(yè)之一,杭州提出要搶抓發(fā)展機(jī)遇,發(fā)揮特色優(yōu)勢,打造全球視覺智能產(chǎn)業(yè)中心。在《杭州市國民經(jīng)濟(jì)和社會發(fā)展第十四個五年規(guī)劃和二O 三五年遠(yuǎn)景目標(biāo)綱要》中,明確提出“聚焦視覺智能(數(shù)字安防)等優(yōu)勢領(lǐng)域,突破圖像傳感器、中控設(shè)備、芯片、智能算法等關(guān)鍵技術(shù),加快推進(jìn)工業(yè)視覺等應(yīng)用,打造全球視覺智能(數(shù)字安防)產(chǎn)業(yè)中心。到2025年,產(chǎn)值達(dá)到3000 億元?!痹?022 年發(fā)布的《杭州市人民政府辦公廳關(guān)于促進(jìn)集成電路產(chǎn)業(yè)高質(zhì)量發(fā)展的實(shí)施意見》更表明要提升創(chuàng)新能力,到2025年,在人工智能芯片、視覺處理芯片等前沿領(lǐng)域形成一批創(chuàng)新成果。
從機(jī)器視覺產(chǎn)業(yè)鏈角度來看,機(jī)器視覺產(chǎn)業(yè)鏈較長,上游由機(jī)器視覺系統(tǒng)硬件和軟件算法構(gòu)成,中游為設(shè)備商和系統(tǒng)集成商,主要負(fù)責(zé)軟件的二次開發(fā)和設(shè)備制造,下游應(yīng)用場景和領(lǐng)域較廣(如圖6)。
圖6 機(jī)器視覺產(chǎn)業(yè)鏈圖譜
中國的機(jī)器視覺市場主要由國外巨頭企業(yè)和本土內(nèi)資企業(yè)占據(jù),國外廠商占據(jù)主導(dǎo)地位,基本壟斷了相機(jī)、鏡頭、光源等中高端市場。國內(nèi)主要廠商包括奧普特(光源、鏡頭、視覺控制系統(tǒng))、天淮科技(智能3D視覺傳感器等高端裝備產(chǎn)品)、矩子科技(機(jī)器視覺設(shè)備)、??低暎C(jī)器視覺硬件及軟件產(chǎn)品)等,處在逐步發(fā)展階段。
杭州的機(jī)器視覺行業(yè)的龍頭企業(yè)包括海康威視、大華股份、虹軟科技等,其中海康威視產(chǎn)品涉及機(jī)器視覺產(chǎn)業(yè)鏈中的工業(yè)鏡頭、工業(yè)相機(jī)、軟件算法、機(jī)器視覺設(shè)備及系統(tǒng)集成商等領(lǐng)域。
根據(jù)同花順數(shù)據(jù),我國機(jī)器視覺產(chǎn)業(yè)共有A 股上市企業(yè)58 家,其中深圳12 家,北京6 家,杭州和上海各4家。杭州擁有海康威視、大華股份、虹軟科技、愛科科技4 家機(jī)器視覺上市企業(yè),數(shù)量居全國第3 位,副省級城市第2 位,總市值達(dá)到3564.76 億元,占全國總市值的40.35%。其中,??低暱偸兄?989.38 億元,是我國機(jī)器視覺上市公司總市值最高的企業(yè)。
根據(jù)天眼查專業(yè)版的數(shù)據(jù),杭州在業(yè)、存續(xù)的機(jī)器視覺企業(yè)共有102 家,落后于深圳(1292 家)、東莞(474家)、蘇州(242家)、上海(129家)。廣東和上海是機(jī)器視覺產(chǎn)業(yè)代表性企業(yè)的集中地,廣東省代表性企業(yè)覆蓋全產(chǎn)業(yè)鏈,東莞的奧普特的機(jī)器視覺產(chǎn)品覆蓋全核心部件,是中國機(jī)器視覺核心部件龍頭企業(yè),上海的矩子科技是有較強(qiáng)市場競爭力的機(jī)器視覺設(shè)備制造商。機(jī)器視覺設(shè)備廠商超音速、深科達(dá)、勁拓股份、康鴻智能、中興新通訊均分布在廣東省。杭州機(jī)器視覺企業(yè)未形成產(chǎn)業(yè)集群,仍有極大培育提升空間?!?/p>