智能机器人、刷脸支付、VR、无人便利店等智能产品普遍应用的背后，离不开 3D 视觉技术的支持，2022 年机器视觉企业相继融资，再次引发市场对机器视觉产业的高度关注。
机器视觉是人工智能的一大分支，可分为 " 视 " 和 " 觉 " 两部分原理。" 视 " 就是捕捉外界信息，通过成像来显示成数字信号反馈给计算机；" 觉 " 是计算机对数字信号进行处理和分析。通俗来说就是通过计算机模拟人类视觉功能，让机器获得识别、测量、判断的能力。
伴随人工智能技术的人进步，行业应用需求的提升，机器视觉技术也在更新迭代。3D 视觉传感器能够让智能终端具备3D视觉感知能力，从而使得智能终端由“看清世界”到“看懂世界”进化。对应的3D视觉感知技术已成为人工智能和物联网时代的关键共性技术，是推动全球科技从互联网/移动互联网时代向智能化物联网时代发展的关键技术之一。
一、机器视觉赛道频频融资
各行各业数字化、智能化、自动化转型升级大势，为机器视觉产业提供了广阔的发展空间，有潜力的机器视觉厂商开始被资本追捧。
2022 年上半年，机器视觉赛道投融资数量和融资金额快速增长。高工机器人不完全统计，仅在 2022 年 1-6 月，机器视觉领域就发生融资事件 16 起，其中融资金额在亿元及以上的融资事件占 7 起。
2022 年下半年，机器视觉赛道融资延续了上半年的火热。
7 月 25 日，专注于提供 3D+AI 机器视觉成套解决方案的大帧科技（苏州）有限公司完成近千万元 Pre-A 轮融资，本轮投资方为东大资本和百咖资本。据介绍，本轮融资将主要用于公司扩大生产经营、加大研发投入。
7 月 22 日，灵西机器人宣布完成由熙诚金睿领投的数亿元 B+ 轮融资，将主要用于 3D 视觉软硬件产品的研发、产能扩充及市场拓展等。这是继东方嘉富领投的近亿元 B 轮融资后，灵西机器人完成的又一轮融资。
7 月 20 日，视比特机器人宣布完成 3 亿元 B 轮融资，本轮融资由经纬创投领投，迪策投资、招商兴湘、弘德投资跟投，老股东中金资本、和玉资本、同威资本继续加码，投中资本担任本轮融资独家财务顾问。
资本投资企业的逻辑不外乎，行业前景广阔、企业基本面稳定、商业模式好具备投资价值，在全球人工智能的投资降温的背景下，机器视觉赛道融资不断也和以上因素有关。
一来，国家发布诸多利好政策，推动了机器视觉产业的发展，同时工业制造智能化升级的市场需求旺盛，政策、需求 " 双动力 " 打开了机器视觉市场蓝海。二来，从以上融资消息可发现，机器视觉机器人获融资后，均计划用于研发投入、开拓市场，极力维护企业基本面的稳定。
在资本高度关注、赛道升温的背景下，灵西机器人、梅卡曼德机器人等智能机器人创业公司，不断夯实技术实力、落地更多应用场景加速收割市场红利，新老玩家对垒机器视觉市场竞争愈加激烈。
二、发展机遇
1.国家持续关注并大力支持行业发展
3D视觉感知技术作为人工智能时代的共性基础技术，受到国家持续关注和重视。2021年3月国务院发布的《十四五规划和2035年远景目标纲要》，第四章节“强化国家战略科技力量”明确将新一代人工智能领域的前沿基础理论突破，专用芯片研发，深度学习框架等开源算法平台构建，学习推理与决策、图像图形、语音视频、自然语言识别处理等领域创新列为科技前沿领域攻关重点得益于国家的持续关注以及大力支持，3D视觉感知行业也迎来良好的行业发展机遇。
2.3D视觉感知技术即将迎来爆发期
3D 视觉传感器正不断探索潜在的细分领域应用，寻找潜在的增长爆点，但进入生产成熟期仍需要 2-5 年的时间。伴随着未来成本的下降和技术不断成熟，3D 视觉感知技术有机会进入大规模的普及和应用，在生物识别、AIoT、消费电子、工业三维测量、汽车自动驾驶及多个潜在领域持续拓展并深入产品化。
3.科技技术发展助推应用场景创新
随着5G、人工智能和云计算等现代科技技术的不断发展，未来传输速率、芯片处理能力、软硬件成本等3D视觉感知技术应用难点将得以解决。人工智能和3D视觉感知技术的结合可帮助计算机进行物体的数字重建，缩小物理空间与虚拟世界的差距，基于3D视觉感知技术的应用，如AR/VR、虚拟购物、自动驾驶汽车及先进驾驶辅助系统等应用将有望大规模落地。同时，3D视觉感知技术的普及能够帮助机器视觉从2D向3D转型，提高精度和稳定性，并在各行业探索新的应用领域，提供更优质的服务。因此，科技技术的普及将变革众多细分领域和行业，并为3D视觉感知技术带来巨大的发展空间。
三、3D视觉感知技术，市场空间可期
3D视觉感知为“机器之眼”，未来空间广阔
3D 视觉感知技术经历了从工业级向消费级的拓展过程，核心技术不断突破和迭代，逐渐 成为规模化产业应用，经过十余年的起步、发展阶段，后续将迎来行业大规模发展，主 要应用于生物识别、AIoT、消费电子、工业三维测量、汽车自动驾驶等主要场景。
通过 3D 视觉感知技术，机器设备可获取三维空间信息。人类约 70%的信息是通过人眼 感知获取的，未来的机器人也将和人类一样，大量信息都将通过视觉感知获取。现实物 理世界是三维的，发展多年的 2D 成像技术难以完整重现各类三维场景，3D 视觉感知技 术则可以让终端获取更多精准的三维信息，助力各类终端更好地看懂三维世界。从技术 发展看视觉感知逐渐从平面 2D 成像技术发展到 3D 视觉感知技术，从 3D 维度补充 2D 成像中缺少的空间深度信息，即视场内的空间几何尺寸信息，通过视场内获得人物、物 体、空间深度的信息作为输入，应用场景可以大大增加，还原更真实的场景信息。目前 主流 3D 视觉感知硬件技术包括结构光、双目、iToF、dToF、Lidar、工业三维测量等。
1）技术启蒙期：3D 视觉感知技术最早应用于工业领域，主要作为零部件设备的 3D 测 量及加工中测量变形量等应用，技术代表公司多为国外企业，如德国高慕、瑞典海克斯 及美国 CSI 公司等，但由于测量设备成本高、体积大、功耗高等原因使得应用普及较为 缓慢。
2）技术起步期：2010 年，随微软发布第一代基于结构光的 3D 视觉感知技术产品 Kinect 面世，将 3D 视觉感知技术从工业级逐渐推动到消费级设备中。其设备可以捕捉三维空 间人体的运动实现通过体态的人机交互。随后，2013 年英特尔发布结构光技术的产品 RealSense，2014 年谷歌发布基于 iToF 技术的 Project Tango。同期 2015 年，奥比中光 也成功开发其产品 3D 深度引擎芯片 MX400 型号，搭载于 3D 视觉传感器 Astra。
3）技术发展期：2017 年，苹果将 3D 结构光视觉传感器应用于 iPhone X 系列，应用于 Face ID 等功能，带给用户体验区别于传统指纹加密方案。苹果公司引领 3D 视觉传感器 在手机领域形成规模化普及。
4）技术增长期：2018 年以来，非接触式支付成为新型线下支付方式。人脸解锁，人脸 支付，3D 看房等应用也在加速落地。3D 视觉感知技术路线也越加丰富，国产安卓厂商 基于 iToF 应用于后置相机拍照，IPhone 基于全新 DToF 及 Lidar 技术完成空间扫描测绘 等应用拓展。同时谷歌已将视觉传感技术应用无人驾驶汽车领域，大疆已用于无人机领 域通过扫描环境感知障碍物。
3D 视觉感知行业经过历年发展，逐渐形成由上游 3D 视觉传感器硬件供应商、中游 3D 视觉感知方案商、下游应用算法方案商及应用终端的产业化链条。而随着应用终端的旺 盛需求将要求 3D 视觉感知技术的再一次迭代进化，从而推动产业加快发展。不同领域 或场景对探测距离的要求差别巨大，要求其行业发展如下：
1）3D 视觉感知将全面替代 2D 成像升级 3D 视觉感知技术充分弥补 2D 成像技术缺陷，同步提供 2D 图像同时，能够为 AI 算法及 算力提供视场内物体的深度、形貌、位置等 3D 信息，并可采集人体、物体、空间的 3D 信息。使得 AI 相关应用如生物识别、三维重建、骨架跟踪、AR 交互、数字孪生、自主 定位导航等应用有了更好的体验。3D 视觉感知技术将成为促使人工智能更广泛应用的关 键共性技术。
2）3D 视觉感知应用领域多元化高渗透 智能化将逐步应用于“衣、食、住、行、工、娱、医”等人类生活的各领域，从工业级 场景拓展到消费级场景，目前拓展至生物识别、AIoT、消费电子、工业三维测量等多个 领域。通过技术完善、成本降低、应用开拓，将有机会渗透更多场景，并持续落地到自 动驾驶汽车、数字孪生、高精密加工、AR 交互等更多新的应用领域。
3）3D 视觉感知技术自升级 当前 3D 视觉感知产品核心零部件国产化、定制化程度不高，导致产品的成本、性能、体 积、功耗等先进性指标仍有较大提升空间。因此企业需具备涵盖系统设计、芯片设计、 算法研发、光学系统、软件开发、量产技术等全栈式技术研发能力，覆盖产品从设计、 研发到制造的全周期研发流程，为客户提供包含芯片开发+硬件量产+应用算法在内的完 整 3D 视觉感知应用方案。
根据 Yole 发布数据显示，2025 年全球 3D 成像和传感器市场将达到 150 亿美元，2019 到 2025 年 CAGR 将达到 20%。其中，2025E 年预测消费电子行业中 3D 成像及传感器 市场将达到 81.65 亿美元，占比 54%，汽车行业将达到 36.73 亿美元，占比 25%。
四、3D视觉感知技术，场景渗透率逐步提升
1.3D人脸识别技术创新，移动支付场景渗透率提升
生物识别是一种通过计算机、光学、声学、生物传感器等多个技术领域密切结合，利用 人体固有的生理特性，如指纹、人脸、虹膜等和行为特征如笔迹、声音、步态等进行个 人身份鉴定的方法。随身份识别和保密需求的日益增加，通过人体单一生理特性的识别 技术同样不断发展，其功能特性分别为识别精度、识别安全度、识别稳定性、识别成本、 识别方式、识别场景等。
目前 3D 人脸识别技术应用场景集中于 3D 刷脸支付及 3D 门禁门锁。 3D 刷脸支付自 2018 年起进入增长快速通道，市场空间逐年递增。3D 刷脸支付起源于 芬兰 Uniqul 公司推出的第一款人脸识别支付系统，通过 POS 机摄像头拍照，扫描，进行 数据对比从而实现消费。随后美国、英国、日本等国家相继推出，如谷歌的支付应用 Hands Free 等。
随人脸支付技术的不断完善，目前已阿里的支付宝、腾讯的微信及银联 POS 系 统成三足鼎立态势，其中开拓者为阿里的支付宝应用。2015 年-2019 年，马云先生在德 国汉诺威展上对刷脸支付技术进行了相关展示，今儿推出“蜻蜓”等一系列刷脸支付产 品。
2018 年腾讯微信等也相继推广人脸支付应用，如“微信青蛙 pro”。2017 年银联同 样推出 Face Pay，并联合 60 多家机构联合发布“刷脸付”支付产品，随后发布“蓝鲸” 支付终端。根据 QYResearch 数据显示，截至到 2026E 年，全球刷脸支付用户规模将达到 12.5 亿人。
且根据 2020 年 5 月中国银联发布的《2020 年中国银行卡产业发展报告》， 2019 年通过银联认证的主要终端生产厂商累计销售传统 POS 终端 1，944.3 万台，累计 销售智能 POS 机终端 459 万台，合计 POS 机终端出货量超过 2，400 万台，该数据未包 含出货量更大的用于扫码支付的扫码枪和扫码摄像头。随人脸支付需求增长，会带动上 游 3D 人脸识别技术的创新速度和市场空间增长。
3D人脸识别门禁门锁具备创新型的生物识别便捷性及安全性，市场规模有望呈增长趋势。3D人脸识别的门禁门锁对比其他生物识别方式可达到无接触识别，较密码及指纹解锁带来一定便利性。随相关技术进一步成熟完善，且相关技术成本逐渐下降，结合我国居民对门禁门锁智能化需求提升，3D人脸识别技术的门锁门禁市场将拥有较快的增长。
根据公司招股书中Counterpoint的统计，2018年，我国智能门锁市场出货量达1，630万套，预计2022年，我国智能门锁市场出货量将达4，770万件，2018-2022年复合增长率预计为30.8%。
2.3D视觉感知助力AIoT产品，应用场景广阔
3D 视觉感知可应用于 AIoT 领域，覆盖多种场景及细分领域，如 3D 空间扫描建筑构造， 服务机器人扫障等，下游细分领域公司有许多潜在可探索挖掘的应用场景，将为行业的 长期市场需求发展奠定基础。 1）3D 空间扫描可实现在线实景看房看车，用户体验更具真实感。通过 3D 视觉传感器 阵列组成的扫描设备，对建筑或汽车内部结构进行高精度、高还原度的扫描建模。相较 于传动 2D 看房看车，VR 可以帮助用户更直观的感受被扫描物的立体感和空间感。根据 贝壳的上市招股书披露，2019 年贝壳的 VR 看房吸引了约 4.2 亿次线上观看，截至 2020 年 6 月 30 日的前三个月中，每天平均可促成约 159，000 个 VR 家庭展示。
2）全球服务机器人领域，市场规模逐年提升。3D 视觉传感器可以帮助服务机器人高效 完成人脸识别、距离感知、避障、导航等功能，使其更加智能化。目前已实现落地的应 用包括扫地机器人、自动配送机器人、引导陪伴机器人等，服务于家庭、餐厅、旅馆、 医院等多个线下场景。根据 IDC 的数据，2017 年全球商务用机器人市场规模为 213.2 亿 美元，预计 2022 年全球市场规模可达 538.0 亿美元，2017-2022 年复合增长率预计为 20.3%。
3）AR 领域及其他领域，快速挖掘新型场景，助力 3D 视觉技术创新。在 AR 领域，3D 视觉感知技术可帮助 AR 设备对周围环境进行三维重建， 可实现虚拟 3D 影像叠加到现 实场景中。此外 3D 视觉感知技术还可应用于人体动作捕捉、人体扫描、体育赛事数据 跟踪等场景。
3.3D视觉感知技术在手机端，已成为核心功能
智能手机是 3D 视觉感知技术在消费电子领域最大的应用场景之一。2017 年，苹果公司 手机搭载前置结构 3D 视觉传感器以来，带来应用场景不断推陈换新。主流技术经过几 年发展至今，手机通过对 ToF、结构光、双目、Lidar 等硬件进行了应用端适配，IPhone 13 Pro MAX 基于 3D 视觉技术开发电影模式自动切换对焦功能，安卓厂商如华为 Mate系列、OPPO Find X 等多款手机也跟进技术创新，使手机在加密、支付、拍照、AR 互动、 3D 空间扫描等功能上拥有突破性功能。
基于 IDC 于 2020 年 12 月发布的全球智能手机市场的数据，2024 年全球智能手机出货 量预计可达 14.7 亿台。中端及以上机型（售价在 200 美金以上）占比超过一半，预计销 售数量将超过 7.3 亿台。随着智能手机前、后置的 3D 视觉应用的不断探索，未来各项技 术的不断成熟和迭代所带来的软硬件成本下降，结构光/ToF 等技术将在中高端机型中普 及，从而进一步提高在智能手机领域的渗透率。
3D 视觉感知技术同样应用于智能电视设备。针对智能电视应用场景，奥比中光为其提 供包括 3D 摄像头、3D 应用算法及软硬件在内的一站式 3D 视觉解决方案，加强智能电 视 AI 交互体验，提供 AI 健身、大屏社交、AR 游戏等智能服务。根据前瞻产业研究数据 显示，中国预计在 2024E 年智能电视出货量达到 4800 万台，2020 年至 2024 年 CAGR 约为 1.7%。
4.完善工业测量领域技术创新，行业发展增速
3D 视觉感知在工业领域主要应用于三维扫描、微小形变测量、弯管角度测量分析、工业 机器人的定位与导航等方面。三维测量一直是工业领域不可或缺的技术环节，此前相关 技术主要由欧美国家的大型工业生产厂商主导，如德国 GOM 公司。近年来，随着国内企 业对高精密3D测量技术的不断积累，国产设备以较高的性价比开始逐步替代进口设备， 且不断拓展工业领域新的应用。
3D 视觉技术主要用于工业生产过程中测量各个零部件快速高精度三维数据测量及一些 小型变形量。在工业细分领域中普遍搭载于弯管测量仪，减少人力成本提高检测效率。 同时搭载于工业机器人上，使设备更好的进行分拣、搬运、排障等服务。基于云端数据 的分析可以实现数据追溯、智能化的工艺优化。 根据国家机器人联合会数据显示，全球工业机器人保留有量在 2020 年达到 300 万台。 根据国家统计局数据，中国 2021 年工业机器人产量达到 31.8 万台，呈连年增长趋势。
5.激光雷达发展，引领汽车自动驾驶突破
3D 视觉感知技术在汽车领域的应用主要分为车外和车内应用，其中车外应用包括自动驾 驶及辅助驾驶 360 度 3D 环视、车外身份识别等，车内应用包括驾驶员检测以及车内交 互。车外部通过 3D 环视可以大幅度提高汽车感知环境能力，并实时提供给驾驶员以辅 助，最终实现 L2-L4 级别自动驾驶。车内部通过 3D 视觉感知，可以获取驾驶员及乘客 状态信息，可以实现无感解锁入车、手势识别中控调节等功能。
随着国家不断推出系列鼓励支持智能汽车的相关法规和政策，预计未来产业链将不断完 善，相关应用场景关注度和认可度不断提升。根据前瞻产业研究院的预测，2019 年全球 车载摄像头市场规模为 112 亿美元，中国市场规模为 47 亿元人民币，随着车道偏离预 警、汽车碰撞预警和自动泊车的逐步普及，单车所需搭载摄像头的数量不断增加。根据 ICVTank 数据显示，预计到 2025E 年全球车载摄像头市场规模将达到 270 亿美元，中国 车载摄像头市场规模有望突破 230 亿元人民币。
随着高阶辅助驾驶功能渗透率的不断提升，平均单车摄像头的数量也在不断提升。对于 L2.5 和 L3 级的单车而言，平均车载摄像头有望从 6-7 颗提升到 2030 年的 10 颗。 随着 ADAS 摄像头和高清摄像头的渗透率逐渐提升，将会带动单车摄像头价值量的不断 提升。根据 ICVTank 及 Yole 数据显示，全球车载摄像头的搭载量有望突破 2.45 亿颗，复合增长率 19.2%；在中国市场方面，预计到 2025 年，中国车载摄像头市场规模将达 到 457 亿元， 车载摄像头搭载量有望突破 9600 万颗。
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