机器视觉产业报告(机器视觉行业前景？)
1. 机器视觉行业前景？
前景很好。毕竟现在工厂都要智能化，做检测的都可以用上机器视觉，用机器代替人工是大势所趋，我国的机器视觉行业还有很大的发展空间，从事这个行业肯定是不错的，感兴趣的话可以关注一下全帝科技，这也是一家做机器视觉的公司。
2. 与苹果和宁德时代合作机器视觉龙头上市公司？
目前国内机器视觉行业的上市公司主要有天准科技(688003)、美亚光电(002690)、精测电子(300567)、赛腾股份(603283)、矩子科技(300802)、先导智能(300450)、康鸿智能(839416)、劲拓股份(300400)、鸣志电器、凌云光、奥普特成、永新光学、天准科技、劲拓股份、美亚光电等。
3. 机器视觉就业前景怎么样？
就业前景非常好。
机器视觉领域的人才缺口还是比较大的，高附加值岗位也相对比较多，所以如果能够在读研期间做好规划，相信会有一个不错的就业前景。
虽然我是近几年才刚开始搭建机器视觉组，但是视觉组的资源整合能力却非常强，一方面计算机视觉与行业领域相结合的创新点比较多，另一方面计算机视觉相关的一些技术落地方案也逐渐成熟，很多基础工作已经可以借助人工智能平台来完成了。
从组内同学的就业情况来看，大部分同学会选择算法岗和开发岗，二者的比例比较接近，但是今年拿到算法岗offer的同学明显增加了，相信在云计算、物联网平台逐渐成熟之后，算法岗的人才需求潜力会进一步得到释放。
4. 机器视觉入行难吗？
入行难，市场对机器视觉工程师的需求缺口越来越大，可是当今市场却呈现机器视觉工程师人才供应不足，供不应求的情况。
一方面是这行入门的难度大，要求高，学习资料少，如果没有行业内有经验的老司机带，学习起来非常吃力
5. 机器视觉就业前景怎么样？
就业前景非常好。
机器视觉领域的人才缺口还是比较大的，高附加值岗位也相对比较多，所以如果能够在读研期间做好规划，相信会有一个不错的就业前景。
虽然我是近几年才刚开始搭建机器视觉组，但是视觉组的资源整合能力却非常强，一方面计算机视觉与行业领域相结合的创新点比较多，另一方面计算机视觉相关的一些技术落地方案也逐渐成熟，很多基础工作已经可以借助人工智能平台来完成了。
从组内同学的就业情况来看，大部分同学会选择算法岗和开发岗，二者的比例比较接近，但是今年拿到算法岗offer的同学明显增加了，相信在云计算、物联网平台逐渐成熟之后，算法岗的人才需求潜力会进一步得到释放。
6. 机器视觉入行难吗？
入行难，市场对机器视觉工程师的需求缺口越来越大，可是当今市场却呈现机器视觉工程师人才供应不足，供不应求的情况。
一方面是这行入门的难度大，要求高，学习资料少，如果没有行业内有经验的老司机带，学习起来非常吃力
7. 机器视觉还能火多久？
至少10年。
机器视觉产业链主要由上游原材料零部件、中游装备制造以及下游终端应用行业构成。从深度来看，机器视觉的应用覆盖产业链的多个环节。以手机的制造为例，机器视觉可应用在结构件生产、模组生产、成品组装、锡膏和胶体的全制造环节，例如IPhone生产全过程就需要70套以上的机器视觉系统。从广度上看，机器视觉的下游行业众多，包括汽车、3C电子、半导体、食品饮料、光伏、物流、医药、印刷、玻璃、金属、木材等。
8. 与苹果和宁德时代合作机器视觉龙头上市公司？
目前国内机器视觉行业的上市公司主要有天准科技(688003)、美亚光电(002690)、精测电子(300567)、赛腾股份(603283)、矩子科技(300802)、先导智能(300450)、康鸿智能(839416)、劲拓股份(300400)、鸣志电器、凌云光、奥普特成、永新光学、天准科技、劲拓股份、美亚光电等。
9. 机器视觉行业前景？
前景很好。毕竟现在工厂都要智能化，做检测的都可以用上机器视觉，用机器代替人工是大势所趋，我国的机器视觉行业还有很大的发展空间，从事这个行业肯定是不错的，感兴趣的话可以关注一下全帝科技，这也是一家做机器视觉的公司。
10. 机器视觉还能火多久？
至少10年。
机器视觉产业链主要由上游原材料零部件、中游装备制造以及下游终端应用行业构成。从深度来看，机器视觉的应用覆盖产业链的多个环节。以手机的制造为例，机器视觉可应用在结构件生产、模组生产、成品组装、锡膏和胶体的全制造环节，例如IPhone生产全过程就需要70套以上的机器视觉系统。从广度上看，机器视觉的下游行业众多，包括汽车、3C电子、半导体、食品饮料、光伏、物流、医药、印刷、玻璃、金属、木材等。
11. 机器视觉还能火多久？
至少10年。
机器视觉产业链主要由上游原材料零部件、中游装备制造以及下游终端应用行业构成。从深度来看，机器视觉的应用覆盖产业链的多个环节。以手机的制造为例，机器视觉可应用在结构件生产、模组生产、成品组装、锡膏和胶体的全制造环节，例如IPhone生产全过程就需要70套以上的机器视觉系统。从广度上看，机器视觉的下游行业众多，包括汽车、3C电子、半导体、食品饮料、光伏、物流、医药、印刷、玻璃、金属、木材等。
12. 机器视觉入行难吗？
入行难，市场对机器视觉工程师的需求缺口越来越大，可是当今市场却呈现机器视觉工程师人才供应不足，供不应求的情况。
一方面是这行入门的难度大，要求高，学习资料少，如果没有行业内有经验的老司机带，学习起来非常吃力
13. 与苹果和宁德时代合作机器视觉龙头上市公司？
目前国内机器视觉行业的上市公司主要有天准科技(688003)、美亚光电(002690)、精测电子(300567)、赛腾股份(603283)、矩子科技(300802)、先导智能(300450)、康鸿智能(839416)、劲拓股份(300400)、鸣志电器、凌云光、奥普特成、永新光学、天准科技、劲拓股份、美亚光电等。
14. 与苹果和宁德时代合作机器视觉龙头上市公司？
目前国内机器视觉行业的上市公司主要有天准科技(688003)、美亚光电(002690)、精测电子(300567)、赛腾股份(603283)、矩子科技(300802)、先导智能(300450)、康鸿智能(839416)、劲拓股份(300400)、鸣志电器、凌云光、奥普特成、永新光学、天准科技、劲拓股份、美亚光电等。
15. 学机器视觉技术能做什么？
机器视觉，本身能做的东西，非常多，几乎包含了所有行业。如电子、微电子、半导体、五金、机械、医药、医疗、汽车电子、生物、物流、交通、农业、食品、烟草、纺织、印刷、包装、广告、仪器仪表、新能源等。
而机器视觉人业者，主要做的方向，则分为更多内容，不同的工作内容，方向也是截然不同的。如销售人员，了解一些基本的视觉知识，就专门去销售机器视觉产品。
研发人员，则根据研发的产品不同，也不同。如研发相机的、镜头的、光源的。对电子、光学、机械等都有一定的要求。而视觉软件开发的，则对图像处理、软件工程等有一定的要求。
而技术支持、系统集成者，不一定要有很深的专业知识去研究某个东西，但是却需要对整个行业都有比较强的认识，知识丰富且经验老到。
16. 机器视觉就业前景怎么样？
就业前景非常好。
机器视觉领域的人才缺口还是比较大的，高附加值岗位也相对比较多，所以如果能够在读研期间做好规划，相信会有一个不错的就业前景。
虽然我是近几年才刚开始搭建机器视觉组，但是视觉组的资源整合能力却非常强，一方面计算机视觉与行业领域相结合的创新点比较多，另一方面计算机视觉相关的一些技术落地方案也逐渐成熟，很多基础工作已经可以借助人工智能平台来完成了。
从组内同学的就业情况来看，大部分同学会选择算法岗和开发岗，二者的比例比较接近，但是今年拿到算法岗offer的同学明显增加了，相信在云计算、物联网平台逐渐成熟之后，算法岗的人才需求潜力会进一步得到释放。
17. 学机器视觉技术能做什么？
机器视觉，本身能做的东西，非常多，几乎包含了所有行业。如电子、微电子、半导体、五金、机械、医药、医疗、汽车电子、生物、物流、交通、农业、食品、烟草、纺织、印刷、包装、广告、仪器仪表、新能源等。
而机器视觉人业者，主要做的方向，则分为更多内容，不同的工作内容，方向也是截然不同的。如销售人员，了解一些基本的视觉知识，就专门去销售机器视觉产品。
研发人员，则根据研发的产品不同，也不同。如研发相机的、镜头的、光源的。对电子、光学、机械等都有一定的要求。而视觉软件开发的，则对图像处理、软件工程等有一定的要求。
而技术支持、系统集成者，不一定要有很深的专业知识去研究某个东西，但是却需要对整个行业都有比较强的认识，知识丰富且经验老到。
18. 机器视觉入行难吗？
入行难，市场对机器视觉工程师的需求缺口越来越大，可是当今市场却呈现机器视觉工程师人才供应不足，供不应求的情况。
一方面是这行入门的难度大，要求高，学习资料少，如果没有行业内有经验的老司机带，学习起来非常吃力
19. 机器视觉行业哪个公司实力强？
机器人视觉按照应用分两种：
工业级视觉和消费级视觉：
下面是工业级视觉和消费应用视觉的区别。
概括来说：工业视觉并没有那么复杂，常见的工件表面检测，就是拍照，然后进入数据库对比，这类工业视觉企业非常多，国内超过3000家做这类的企业，基本上5个人左右就可以做这类企业。当然比较大的企业也有。例如天准科技，这种从视觉到设备都做的企业，主要还是应用在电子行业的各类专机上面。例如AAOI检测，CCD检测，OCA检测等等。还有包括装配环节的定位等等。
消费视觉领域的产业链
1、应用于消费类场景的机器人视觉，应用形式如：手机面部识别，安保应用场景的面部识别，智能驾驶（多品类识别）等。这种机器视觉以3D识别或者SLAM识别为主。代表性企业以互联网企业为主。
产业链形式为：视觉软件企业——硬件设备商——应用终端企业。
典型代表例如：视觉软件企业（依图科技）——硬件设备商（）——应用终端企业。
国内消费机器视觉前五家企业：商汤科技，依图，旷视科技，云从科技。这几家为主，其中腾讯，阿里巴巴，百度都在这方面有布局。
而在消费级领域的应用，企业多提供解决方案，其中以算法与软件为核心，硬件成本不高。以旷视科技为例，2016-2017年公司业务以个人物联网解决方案（手机安全、手机摄影等）为主，其成本构成中，数据源成本与云端服务成本在2016-2017年占比分别为37.4%、12.2%；而硬件成本的占比在2016-2017年分别为12.5%、23.9%。硬件包括芯片、摄像头、边缘服务器、云端服务器等。由于硬件成本占比低，旷视科技的规模效应明显，2016-2018年的毛利率分别为31.0%、52.1%、65.2%，规模效应明显。（数据来源旷视科技招股书）
消费场景机器视觉应用场景。
19年，旷视科技在香港提交IPO招股书，基本上这也是国内消费机器人视觉企业第一个上市的企业。
2、工业级视觉市场。
工业级视觉市场，目前应用非常成熟，基本上自动化，以及新一代提出的包括智能工厂，大数据都需要机器视觉。正常情况下，离散制造领域，到哪一步只有看到才能最清晰的展示当前的生产情况。
工业级视觉市场产业链情况：
元器件：镜头，传感器，采集卡等——底层架构（也就是视觉软件系统）——设备厂商（将视觉软件以及硬件，集成到转接设备中进行应用的场景）
硬件市场，全球最大的市场依然还是日本和美国，在工业级市场领域，系统占比整个行业成本50%以上。全球主要以康耐视，基恩士占比最高。
工业视觉应用企业前五家：康耐视，基恩士，大恒，海克斯康等几家。
2018年国内前6家视觉企业应收和利润。
综合来说，机器人视觉是一个软件为核心的行业，这部分市场虽然国产品牌仍处于下风，但国产企业在消费市场有很强优势，且复制到工业领域只是时间问题。
20. 机器视觉行业前景？
前景很好。毕竟现在工厂都要智能化，做检测的都可以用上机器视觉，用机器代替人工是大势所趋，我国的机器视觉行业还有很大的发展空间，从事这个行业肯定是不错的，感兴趣的话可以关注一下全帝科技，这也是一家做机器视觉的公司。
21. 机器视觉还能火多久？
至少10年。
机器视觉产业链主要由上游原材料零部件、中游装备制造以及下游终端应用行业构成。从深度来看，机器视觉的应用覆盖产业链的多个环节。以手机的制造为例，机器视觉可应用在结构件生产、模组生产、成品组装、锡膏和胶体的全制造环节，例如IPhone生产全过程就需要70套以上的机器视觉系统。从广度上看，机器视觉的下游行业众多，包括汽车、3C电子、半导体、食品饮料、光伏、物流、医药、印刷、玻璃、金属、木材等。
22. 机器视觉行业哪个公司实力强？
机器人视觉按照应用分两种：
工业级视觉和消费级视觉：
下面是工业级视觉和消费应用视觉的区别。
概括来说：工业视觉并没有那么复杂，常见的工件表面检测，就是拍照，然后进入数据库对比，这类工业视觉企业非常多，国内超过3000家做这类的企业，基本上5个人左右就可以做这类企业。当然比较大的企业也有。例如天准科技，这种从视觉到设备都做的企业，主要还是应用在电子行业的各类专机上面。例如AAOI检测，CCD检测，OCA检测等等。还有包括装配环节的定位等等。
消费视觉领域的产业链
1、应用于消费类场景的机器人视觉，应用形式如：手机面部识别，安保应用场景的面部识别，智能驾驶（多品类识别）等。这种机器视觉以3D识别或者SLAM识别为主。代表性企业以互联网企业为主。
产业链形式为：视觉软件企业——硬件设备商——应用终端企业。
典型代表例如：视觉软件企业（依图科技）——硬件设备商（）——应用终端企业。
国内消费机器视觉前五家企业：商汤科技，依图，旷视科技，云从科技。这几家为主，其中腾讯，阿里巴巴，百度都在这方面有布局。
而在消费级领域的应用，企业多提供解决方案，其中以算法与软件为核心，硬件成本不高。以旷视科技为例，2016-2017年公司业务以个人物联网解决方案（手机安全、手机摄影等）为主，其成本构成中，数据源成本与云端服务成本在2016-2017年占比分别为37.4%、12.2%；而硬件成本的占比在2016-2017年分别为12.5%、23.9%。硬件包括芯片、摄像头、边缘服务器、云端服务器等。由于硬件成本占比低，旷视科技的规模效应明显，2016-2018年的毛利率分别为31.0%、52.1%、65.2%，规模效应明显。（数据来源旷视科技招股书）
消费场景机器视觉应用场景。
19年，旷视科技在香港提交IPO招股书，基本上这也是国内消费机器人视觉企业第一个上市的企业。
2、工业级视觉市场。
工业级视觉市场，目前应用非常成熟，基本上自动化，以及新一代提出的包括智能工厂，大数据都需要机器视觉。正常情况下，离散制造领域，到哪一步只有看到才能最清晰的展示当前的生产情况。
工业级视觉市场产业链情况：
元器件：镜头，传感器，采集卡等——底层架构（也就是视觉软件系统）——设备厂商（将视觉软件以及硬件，集成到转接设备中进行应用的场景）
硬件市场，全球最大的市场依然还是日本和美国，在工业级市场领域，系统占比整个行业成本50%以上。全球主要以康耐视，基恩士占比最高。
工业视觉应用企业前五家：康耐视，基恩士，大恒，海克斯康等几家。
2018年国内前6家视觉企业应收和利润。
综合来说，机器人视觉是一个软件为核心的行业，这部分市场虽然国产品牌仍处于下风，但国产企业在消费市场有很强优势，且复制到工业领域只是时间问题。
23. 机器视觉行业哪个公司实力强？
机器人视觉按照应用分两种：
工业级视觉和消费级视觉：
下面是工业级视觉和消费应用视觉的区别。
概括来说：工业视觉并没有那么复杂，常见的工件表面检测，就是拍照，然后进入数据库对比，这类工业视觉企业非常多，国内超过3000家做这类的企业，基本上5个人左右就可以做这类企业。当然比较大的企业也有。例如天准科技，这种从视觉到设备都做的企业，主要还是应用在电子行业的各类专机上面。例如AAOI检测，CCD检测，OCA检测等等。还有包括装配环节的定位等等。
消费视觉领域的产业链
1、应用于消费类场景的机器人视觉，应用形式如：手机面部识别，安保应用场景的面部识别，智能驾驶（多品类识别）等。这种机器视觉以3D识别或者SLAM识别为主。代表性企业以互联网企业为主。
产业链形式为：视觉软件企业——硬件设备商——应用终端企业。
典型代表例如：视觉软件企业（依图科技）——硬件设备商（）——应用终端企业。
国内消费机器视觉前五家企业：商汤科技，依图，旷视科技，云从科技。这几家为主，其中腾讯，阿里巴巴，百度都在这方面有布局。
而在消费级领域的应用，企业多提供解决方案，其中以算法与软件为核心，硬件成本不高。以旷视科技为例，2016-2017年公司业务以个人物联网解决方案（手机安全、手机摄影等）为主，其成本构成中，数据源成本与云端服务成本在2016-2017年占比分别为37.4%、12.2%；而硬件成本的占比在2016-2017年分别为12.5%、23.9%。硬件包括芯片、摄像头、边缘服务器、云端服务器等。由于硬件成本占比低，旷视科技的规模效应明显，2016-2018年的毛利率分别为31.0%、52.1%、65.2%，规模效应明显。（数据来源旷视科技招股书）
消费场景机器视觉应用场景。
19年，旷视科技在香港提交IPO招股书，基本上这也是国内消费机器人视觉企业第一个上市的企业。
2、工业级视觉市场。
工业级视觉市场，目前应用非常成熟，基本上自动化，以及新一代提出的包括智能工厂，大数据都需要机器视觉。正常情况下，离散制造领域，到哪一步只有看到才能最清晰的展示当前的生产情况。
工业级视觉市场产业链情况：
元器件：镜头，传感器，采集卡等——底层架构（也就是视觉软件系统）——设备厂商（将视觉软件以及硬件，集成到转接设备中进行应用的场景）
硬件市场，全球最大的市场依然还是日本和美国，在工业级市场领域，系统占比整个行业成本50%以上。全球主要以康耐视，基恩士占比最高。
工业视觉应用企业前五家：康耐视，基恩士，大恒，海克斯康等几家。
2018年国内前6家视觉企业应收和利润。
综合来说，机器人视觉是一个软件为核心的行业，这部分市场虽然国产品牌仍处于下风，但国产企业在消费市场有很强优势，且复制到工业领域只是时间问题。
24. 机器视觉就业前景怎么样？
就业前景非常好。
机器视觉领域的人才缺口还是比较大的，高附加值岗位也相对比较多，所以如果能够在读研期间做好规划，相信会有一个不错的就业前景。
虽然我是近几年才刚开始搭建机器视觉组，但是视觉组的资源整合能力却非常强，一方面计算机视觉与行业领域相结合的创新点比较多，另一方面计算机视觉相关的一些技术落地方案也逐渐成熟，很多基础工作已经可以借助人工智能平台来完成了。
从组内同学的就业情况来看，大部分同学会选择算法岗和开发岗，二者的比例比较接近，但是今年拿到算法岗offer的同学明显增加了，相信在云计算、物联网平台逐渐成熟之后，算法岗的人才需求潜力会进一步得到释放。
25. 学机器视觉技术能做什么？
机器视觉，本身能做的东西，非常多，几乎包含了所有行业。如电子、微电子、半导体、五金、机械、医药、医疗、汽车电子、生物、物流、交通、农业、食品、烟草、纺织、印刷、包装、广告、仪器仪表、新能源等。
而机器视觉人业者，主要做的方向，则分为更多内容，不同的工作内容，方向也是截然不同的。如销售人员，了解一些基本的视觉知识，就专门去销售机器视觉产品。
研发人员，则根据研发的产品不同，也不同。如研发相机的、镜头的、光源的。对电子、光学、机械等都有一定的要求。而视觉软件开发的，则对图像处理、软件工程等有一定的要求。
而技术支持、系统集成者，不一定要有很深的专业知识去研究某个东西，但是却需要对整个行业都有比较强的认识，知识丰富且经验老到。
26. 学机器视觉技术能做什么？
机器视觉，本身能做的东西，非常多，几乎包含了所有行业。如电子、微电子、半导体、五金、机械、医药、医疗、汽车电子、生物、物流、交通、农业、食品、烟草、纺织、印刷、包装、广告、仪器仪表、新能源等。
而机器视觉人业者，主要做的方向，则分为更多内容，不同的工作内容，方向也是截然不同的。如销售人员，了解一些基本的视觉知识，就专门去销售机器视觉产品。
研发人员，则根据研发的产品不同，也不同。如研发相机的、镜头的、光源的。对电子、光学、机械等都有一定的要求。而视觉软件开发的，则对图像处理、软件工程等有一定的要求。
而技术支持、系统集成者，不一定要有很深的专业知识去研究某个东西，但是却需要对整个行业都有比较强的认识，知识丰富且经验老到。
27. 机器视觉行业哪个公司实力强？
机器人视觉按照应用分两种：
工业级视觉和消费级视觉：
下面是工业级视觉和消费应用视觉的区别。
概括来说：工业视觉并没有那么复杂，常见的工件表面检测，就是拍照，然后进入数据库对比，这类工业视觉企业非常多，国内超过3000家做这类的企业，基本上5个人左右就可以做这类企业。当然比较大的企业也有。例如天准科技，这种从视觉到设备都做的企业，主要还是应用在电子行业的各类专机上面。例如AAOI检测，CCD检测，OCA检测等等。还有包括装配环节的定位等等。
消费视觉领域的产业链
1、应用于消费类场景的机器人视觉，应用形式如：手机面部识别，安保应用场景的面部识别，智能驾驶（多品类识别）等。这种机器视觉以3D识别或者SLAM识别为主。代表性企业以互联网企业为主。
产业链形式为：视觉软件企业——硬件设备商——应用终端企业。
典型代表例如：视觉软件企业（依图科技）——硬件设备商（）——应用终端企业。
国内消费机器视觉前五家企业：商汤科技，依图，旷视科技，云从科技。这几家为主，其中腾讯，阿里巴巴，百度都在这方面有布局。
而在消费级领域的应用，企业多提供解决方案，其中以算法与软件为核心，硬件成本不高。以旷视科技为例，2016-2017年公司业务以个人物联网解决方案（手机安全、手机摄影等）为主，其成本构成中，数据源成本与云端服务成本在2016-2017年占比分别为37.4%、12.2%；而硬件成本的占比在2016-2017年分别为12.5%、23.9%。硬件包括芯片、摄像头、边缘服务器、云端服务器等。由于硬件成本占比低，旷视科技的规模效应明显，2016-2018年的毛利率分别为31.0%、52.1%、65.2%，规模效应明显。（数据来源旷视科技招股书）
消费场景机器视觉应用场景。
19年，旷视科技在香港提交IPO招股书，基本上这也是国内消费机器人视觉企业第一个上市的企业。
2、工业级视觉市场。
工业级视觉市场，目前应用非常成熟，基本上自动化，以及新一代提出的包括智能工厂，大数据都需要机器视觉。正常情况下，离散制造领域，到哪一步只有看到才能最清晰的展示当前的生产情况。
工业级视觉市场产业链情况：
元器件：镜头，传感器，采集卡等——底层架构（也就是视觉软件系统）——设备厂商（将视觉软件以及硬件，集成到转接设备中进行应用的场景）
硬件市场，全球最大的市场依然还是日本和美国，在工业级市场领域，系统占比整个行业成本50%以上。全球主要以康耐视，基恩士占比最高。
工业视觉应用企业前五家：康耐视，基恩士，大恒，海克斯康等几家。
2018年国内前6家视觉企业应收和利润。
综合来说，机器人视觉是一个软件为核心的行业，这部分市场虽然国产品牌仍处于下风，但国产企业在消费市场有很强优势，且复制到工业领域只是时间问题。
28. 机器视觉行业前景？
前景很好。毕竟现在工厂都要智能化，做检测的都可以用上机器视觉，用机器代替人工是大势所趋，我国的机器视觉行业还有很大的发展空间，从事这个行业肯定是不错的，感兴趣的话可以关注一下全帝科技，这也是一家做机器视觉的公司。
