在人工智能、机器人技术协同发展的背景下，机器视觉正步入一个技术融合加速、应用边界拓宽的复苏与增长新周期。

　　根据中国工控网研究数据，2024年中国机器视觉市场同比下滑3.7%。尽管半导体、汽车和3C电子等领域保持增长态势，但受新能源锂电和光伏行业产能过剩和传统行业投资收缩影响，市场整体需求依旧面临下行压力。

　　2025年，中国机器视觉行业逐步走出调整期，整体需求呈现复苏态势。一方面，以3C电子、半导体为代表的传统主力领域需求触底反弹；另一方面，海外市场设备需求持续释放，显著拉动核心视觉器件出口。在此带动下，机器视觉核心部件市场复苏动能增强，下游机器人领域也同步回暖，预计全年市场将实现近两位数增长。

 　　在需求复苏的推动下，当前中国机器视觉系统及整体生态保持活跃态势，不仅涌现出大量系统集成商与核心组件供应商，“视觉+机器人”融合型企业也实现快速增长。外资品牌中，以康耐视、基恩士为代表的头部企业凭借技术积淀，在高端3D视觉、智能读码器等领域仍保持技术领先与订单增长。

　　尽管高端图像传感器、核心芯片等部分关键器件仍依赖进口，但行业国产化率正持续提升，产业链自主可控能力逐步增强，为行业长期健康可持续发展筑牢了坚实基础。国产品牌中，以海康机器人、华睿科技为头部代表，依托本土化快速响应服务优势及完善的供应链成本控制能力，实现年均两位数的快速增长，并在2D视觉及整体方案市场中持续扩大份额。

从“看见”到“看懂”，视觉技术的新突破

　　产业链的完善与生态的活跃为技术创新提供了肥沃土壤，机器视觉正从“精准看见”向“智能看懂”发展，呈现出“2D视觉+AI深化、3D视觉规模化应用、大模型赋能”的多元融合趋势，推动应用门槛降低与解决方案能力边界拓展。

2D视觉+AI：降低应用门槛

　　通过引入深度学习算法，2D视觉在复杂缺陷检测、精密测量等场景中的精度与泛化能力得到大幅提升，可以在新能源汽车零部件、PCB板微结构检测等场景中发挥重要作用。例如，海康机器人的SC2023X智能相机，内置AI算法，无需在云或内部服务器上准备大量的学习样本，　　　用户可直接在相机内训练AI模型，仅需注册1～5张样例图片，AI即可自动提取差异特征进行区分，大幅降低了AI视觉的应用门槛。

3D视觉：迈向规模化应用

　　3D视觉技术广泛应用于机器人抓取、导航定位、空间测量等领域，有效提升了物流、制造、装配等行业的环境理解与空间感知能力。在物流拆码垛、汽车零部件上下料、电池极片在线测量等场景中，3D激光轮廓仪、线激光传感器等已实现规模化应用。结构光、飞行时间（ToF）、激光三角测量等技术不断迭代，共聚焦、多焦面叠加等高端技术已应用于半导体制造，可检测纳米级表面粗糙度。

 　　目前，已经有众多企业推出了针对性解决方案，助力3D视觉规模化渗透。例如，华睿科技的3D高精度线激光轮廓传感器，具有高达20KHz采集帧率，可配合3200点轮廓数据，实现高速、高密度的精准测量。乐姆迈（LMI）的Gocator系列传感器最高可实现亚微米级测量精度，确保对微小缺陷的精准捕捉。结合AI工具，Gocator采集的3D数据还能够轻松应对焊缝位置和缺陷形态的变异。

　　与此同时，软件算法的适配性也成为3D视觉技术落地的关键支撑。Teledyne Dalsa的产品覆盖线扫、红外、微波、X光等全面的硬件产品，旗下Sherlock8视觉平台既整合了数十年积累的传统算法，也融入了最新的3D和AI算法，可适配多场景技术需求。

AI大模型与具身智能：机器视觉的试炼场

　　当前，AI视觉技术在工业场景的应用，主要有三种路径：一是小样本数据训练；二是样本集AI；三是AI大模型方案，通过海量通用数据提前训练形成基础能力。其中大模型技术主要是基于Transformer的深度学习技术。从未来技术发展来看，AI大模型有望在各工业品细分行业完成专属数据积累，当这些垂直领域的大模型实现整合，将形成功能强大的机器视觉共性平台，大幅提升跨场景适配效率。

　　这一融合趋势已催生诸多企业实践，比如海康机器人开发的工业视觉大模型，不仅针对机器视觉应用特点研发了图像分割、目标检测、OCR、读码等通用任务大模型，还打造了适配特定行业和场景的行业场景大模型，同时配套开发边缘学习分类、边缘学习检测、边缘学习OCR等算法，形成全栈技术支撑。

　　在锂电检测领域，凌云光围绕材料、极片、毛刺、极耳到方形外观等关键工序，基于“Vision+AI”构建了全流程智能检测体系，能够在高速扰动、强反光、多层结构等复杂场景中稳定输出高质量图像数据。

值得注意的是，AI+机器视觉的融合还在向具身智能领域延伸，二者的深度结合正催生行业新变革。目前中国机器人企业正加速布局“AI+感知+控制”技术体系，推动工业机器人向具身智能升级，通过在系统中集成高级视觉决策算法，实现路径规划、动态避障、柔性抓取等复杂功能。

　　典型企业如奥普特，其提供覆盖“头部－手部－腰部”的全栈视觉解决方案，融合三维环境感知、实时目标识别与动态路径规划，为人形机器人构建“感知－决策－执行”的一体化能力；梅卡曼德则以“AI大脑+3D视觉”为核心赋能智能机器人，广泛应用于物流、汽车、家电等多个场景，实现工件上下料、纸箱/周转箱/膜包拆码垛、高精度定位/装配等规模化应用。