隨著中國工業(yè)制造進(jìn)入智能化與柔性化階段，AI 視覺技術(shù)正在成為工業(yè)機(jī)器人應(yīng)用的核心驅(qū)動力。據(jù)貝哲斯咨詢《機(jī)器視覺行業(yè)全球現(xiàn)狀與增長趨勢研究》報(bào)告顯示，2025 年全球機(jī)器視覺市場規(guī)模達(dá) 957.54 億元，中國機(jī)器視覺市場規(guī)模達(dá) 290.42 億元，預(yù)測到 2032 年全球機(jī)器視覺市場規(guī)模將達(dá) 1640.7 億元，2025 至 2032 期間年均復(fù)合增長率為8.0%，背后是全球制造業(yè)對高精度、高效率生產(chǎn)需求的持續(xù)攀升。

▍機(jī)器人AI視覺讓工業(yè)精度邁入微米級

AI 視覺技術(shù)的迭代，本質(zhì)上是被質(zhì)量控制與生產(chǎn)效率的雙重需求所推動。以汽車制造領(lǐng)域?yàn)槔?，隨著新能源汽車對電池安全性、電機(jī)精密性要求的不斷提高，汽車產(chǎn)線對零部件缺陷檢測的精度要求已從 “毫米級” 邁向 “微米級”。在電池極耳焊接環(huán)節(jié)，哪怕是 0.01 毫米的焊接偏差，都可能導(dǎo)致電池發(fā)熱、短路等安全隱患；而在發(fā)動機(jī)缸體加工中，表面粗糙度若超出 5 微米的誤差范圍，就會影響發(fā)動機(jī)的動力輸出與使用壽命。

與此同時(shí)，在更為精密的3C 電子裝配領(lǐng)域，隨著手機(jī)、筆記本電腦朝著輕薄化、高性能化發(fā)展，PCB 板上元器件的尺寸已被要求縮小至 0.1 毫米以下，部分芯片引腳間距甚至不足 0.05 毫米，這意味著傳統(tǒng)人工檢測不僅效率低下（人均每小時(shí)僅能檢測 20-30 塊 PCB 板），且極易因視覺疲勞導(dǎo)致漏檢、誤檢，而早期基于固定算法的機(jī)器視覺，也難以應(yīng)對元器件外觀微小差異、光線反射變化等復(fù)雜場景，無法滿足當(dāng)前高精度檢測需求。

此外，在生產(chǎn)效率的倒逼下，物流倉儲領(lǐng)域正加速“無人化、集群化” 轉(zhuǎn)型，視覺技術(shù)作為機(jī)器人感知外界環(huán)境的核心入口，成為該領(lǐng)域重要的增長場景。在電商倉儲中心，過去依賴人工分揀的模式，人均日分揀量約為 2000 件，且分揀錯(cuò)誤率約 1.5%；而搭載 AI 視覺的分揀機(jī)器人，通過實(shí)時(shí)識別包裹面單信息、三維尺寸測量，可實(shí)現(xiàn)每小時(shí) 3000 件以上的分揀效率，錯(cuò)誤率降至 0.05% 以下。

相關(guān)數(shù)據(jù)顯示，2024 年中國物流倉儲行業(yè)機(jī)器視覺市場規(guī)模約 8.01 億元，預(yù)計(jì) 2025-2028 年復(fù)合增速將保持在 9% 以上，2028 年市場規(guī)模將超過 12 億元。從應(yīng)用場景來看，除了分揀環(huán)節(jié)，AI 視覺還廣泛應(yīng)用于倉儲貨架貨位識別、貨物盤點(diǎn)、無人叉車路徑規(guī)劃等領(lǐng)域，例如京東亞洲一號智能倉儲中心，通過部署近千臺搭載視覺導(dǎo)航的 AGV 機(jī)器人，實(shí)現(xiàn)了貨物從入庫、存儲、揀選到出庫的全流程無人化操作，倉庫單日處理訂單能力提升至 50 萬單，較傳統(tǒng)倉儲效率提升3倍以上。

在全球AI 視覺產(chǎn)業(yè)競爭中，中國正展現(xiàn)出領(lǐng)跑態(tài)勢。2025 年中國機(jī)器視覺系統(tǒng)市場規(guī)模達(dá) 731.64 億元人民幣（約合 102 億美元），占全球市場份額超 24%，成為推動全球機(jī)器視覺產(chǎn)業(yè)增長的核心動力源。這一成績的取得，既得益于中國龐大的制造業(yè)基礎(chǔ)，也離不開國內(nèi)企業(yè)在技術(shù)研發(fā)與場景落地方面的快速突破。在今年工博會現(xiàn)場，300 家參展的行業(yè)龍頭企業(yè)中，超 60% 將視覺技術(shù)納入核心展品，從汽車制造、3C 電子到新能源、生物醫(yī)藥，覆蓋了制造業(yè)多個(gè)細(xì)分領(lǐng)域，一定程度上印證了產(chǎn)業(yè)對 AI 視覺技術(shù)價(jià)值的整體判斷。

▍從“能看見” 到 “會決策”AI 技術(shù)正成為破局關(guān)鍵

傳統(tǒng)機(jī)器視覺之所以難以滿足復(fù)雜工業(yè)場景需求，核心問題在于“算法精度不足” 與 “硬件響應(yīng)滯后” 的雙重局限。早期機(jī)器視覺系統(tǒng)多基于規(guī)則驅(qū)動算法，需要工程師提前手動設(shè)定缺陷特征、檢測閾值等參數(shù)，一旦生產(chǎn)場景中出現(xiàn)未預(yù)設(shè)的缺陷類型，系統(tǒng)就會失效。

同時(shí)，部分系統(tǒng)因采用低端圖像傳感器與普通處理器，圖像采集幀率不足30幀/秒，數(shù)據(jù)處理延遲超過100毫秒，無法應(yīng)對高速生產(chǎn)線的實(shí)時(shí)檢測需求。而如今，軟硬件的深度集成與AI算法的創(chuàng)新，正逐步打破這些瓶頸。

今年工博會上，庫卡展示的AI 視覺智能體 KUKA AI Vision，便是軟硬件深度融合的典型代表。該系統(tǒng)搭載 NVIDIA Jetson 高性能處理器，支持 2D/3D 視覺識別、圖像分割、物體姿態(tài)估計(jì)與路徑規(guī)劃等功能，支持眼在手上/手外靈活安裝?，F(xiàn)場工作人員介紹，在美的荊州洗衣機(jī)工廠注塑車間的實(shí)際應(yīng)用中，KUKA AI Vision 與機(jī)械臂深度融合，實(shí)現(xiàn)毫米級高精度定位與識別，實(shí)時(shí)完成工件抓取、缺陷檢測與裝配校正，并適應(yīng)多機(jī)型混線生產(chǎn)。

深度學(xué)習(xí)技術(shù)的融入，進(jìn)一步提升了機(jī)器視覺系統(tǒng)的“決策能力”，使其從單純的 “檢測工具” 升級為 “智能分析終端”。工博會現(xiàn)場，中科新松展示的免示教智能焊接系統(tǒng)，就通過深度學(xué)習(xí)算法解決了復(fù)雜結(jié)構(gòu)件的檢測難題。該系統(tǒng)搭載 3D 視覺及傳感器，針對曲面、異形結(jié)構(gòu)件可實(shí)現(xiàn)免示教焊接，重復(fù)定位精度誤差低至 0.02 毫米。此外，通過監(jiān)控機(jī)器人位置、速度、關(guān)節(jié)扭矩等參數(shù)，配合安全算法可實(shí)時(shí)識別異常并觸發(fā)報(bào)警或停機(jī)，進(jìn)一步保障了生產(chǎn)安全。

在AI 技術(shù)的創(chuàng)新應(yīng)用上，國際企業(yè)也在積極探索。2024 年漢諾威工業(yè)博覽會上，西門子率先發(fā)布的 Industrial Copilot 系統(tǒng)，首次將生成式 AI 技術(shù)融入工業(yè)檢測流程，顛覆了傳統(tǒng)機(jī)器視覺 “編程 + 調(diào)試” 的復(fù)雜模式。該系統(tǒng)深度集成TIA博途平臺，支持自然語言直接生成結(jié)構(gòu)化控制語言（SCL）代碼，極大縮短產(chǎn)線機(jī)器人的開發(fā)周期。雖然生成的程序仍需人工驗(yàn)證后才能運(yùn)行，但整體編程、測試與調(diào)試效率已實(shí)現(xiàn)量級提升。

▍場景滲透：全產(chǎn)業(yè)鏈的價(jià)值重構(gòu)

當(dāng)前，機(jī)器AI 視覺已實(shí)現(xiàn)從單一檢測向全流程賦能的跨越，這種變革在制造業(yè)細(xì)分領(lǐng)域的落地中尤為顯著。在庫卡汽車零部件裝配展示空間，其視覺與機(jī)械臂的深度融合方案已在實(shí)際產(chǎn)線中驗(yàn)證了價(jià)值。通過全流程自動化操作，不僅簡化了人工干預(yù)環(huán)節(jié)，更從生產(chǎn)源頭提升了檢測效率與良品率。這種“感知 - 決策 - 執(zhí)行” 的閉環(huán)能力，正是 AI 視覺區(qū)別于傳統(tǒng)技術(shù)的核心優(yōu)勢。

其實(shí)機(jī)器人AI 視覺早已不只是 “找缺陷” 的工具，而是貫穿生產(chǎn)全流程的 “智能中樞”。傳統(tǒng)機(jī)器視覺受限于規(guī)則驅(qū)動邏輯，既無法應(yīng)對生產(chǎn)場景中的動態(tài)變化，檢測數(shù)據(jù)也難以反哺工藝優(yōu)化；而 AI 技術(shù)的深度應(yīng)用徹底打破了這一壁壘，實(shí)現(xiàn)了從 “被動檢測” 到 “主動優(yōu)化”的轉(zhuǎn)型。

以集成商易視精密為例，該公司通過整合視覺AI 與激光自動化技術(shù)，開發(fā)出完整的智能制造解決方案。其打造的視覺系統(tǒng)通過 “焊前確認(rèn)位置 - 焊中調(diào)整偏差 - 焊后檢查質(zhì)量” 的全流程操作，把對位誤差控制在 ±0.02 毫米，讓產(chǎn)線的合格產(chǎn)品率從 95% 提升到 99.93%，返修的產(chǎn)品減少了 80%；在精密制造車間里，系統(tǒng)能把檢測到的偏差實(shí)時(shí)傳給控制設(shè)備，在毫秒內(nèi)完成工藝調(diào)整。這一案例并非個(gè)例，而是中國機(jī)器人 AI 視覺技術(shù)落地能力的生動縮影。

▍政策+生態(tài)雙重加持中國機(jī)器人AI視覺領(lǐng)跑全球

中國機(jī)器人AI 視覺產(chǎn)業(yè)的快速發(fā)展，離不開政策引導(dǎo)與產(chǎn)業(yè)生態(tài)的雙重支撐?！丁笆奈濉?智能制造發(fā)展規(guī)劃》規(guī)劃提出的 “到 2025 年 70% 的規(guī)模以上制造業(yè)企業(yè)基本實(shí)現(xiàn)數(shù)字化網(wǎng)絡(luò)化”“建成 500 個(gè)以上智能制造示范工廠” 等目標(biāo)，為機(jī)器視覺技術(shù)提供了廣闊的落地場景。

各地也紛紛出臺配套政策，例如廣東省在《制造業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型實(shí)施方案》中明確提出“支持機(jī)器視覺、智能傳感器等智能裝備的研發(fā)與應(yīng)用”，對相關(guān)項(xiàng)目給予最高500萬元的資金補(bǔ)貼；江蘇省則建立了機(jī)器視覺產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新聯(lián)盟，整合高校、企業(yè)、科研機(jī)構(gòu)資源，推動核心技術(shù)攻關(guān)與標(biāo)準(zhǔn)制定。

在產(chǎn)業(yè)生態(tài)方面，目前，中國已形成從核心元器件到系統(tǒng)集成的完整產(chǎn)業(yè)鏈：在硬件端，?？低?、大華股份等企業(yè)的工業(yè)相機(jī)市場占有率已躋身全球前十，其2000萬像素以上高分辨率相機(jī)國產(chǎn)化率超 60%。

在算法端，百度飛槳、曠視科技等平臺開放了工業(yè)級深度學(xué)習(xí)模型，降低了企業(yè)的技術(shù)應(yīng)用門檻。

在應(yīng)用端，除了庫卡、新松等龍頭企業(yè)，超過300 家中小型集成商深耕細(xì)分領(lǐng)域，形成了 “通用技術(shù) + 場景定制” 的產(chǎn)業(yè)格局。

▍結(jié)語與未來：

通過走訪頭部企業(yè)，行業(yè)普遍觀點(diǎn)認(rèn)為，機(jī)器人AI視覺未來將呈現(xiàn)三個(gè)方面的技術(shù)動向。

首先是多模態(tài)數(shù)據(jù)融合，即整合視覺、力覺、聽覺等多種感知數(shù)據(jù)，實(shí)現(xiàn)更全面的場景理解。其次是邊緣智能深化，通過在設(shè)備端部署更高算力的AI芯片，實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)處理的本地化與實(shí)時(shí)化，將響應(yīng)延遲從毫秒級壓縮至微秒級。最后是生態(tài)化協(xié)同，企業(yè)通過工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺實(shí)現(xiàn)不同廠商的視覺設(shè)備與控制系統(tǒng)互聯(lián)互通，打破數(shù)據(jù)孤島問題。

本次工博會現(xiàn)場不難看出，這場由機(jī)器人AI視覺引領(lǐng)的工業(yè)智能化革命已進(jìn)入深水區(qū)，未來隨著市場滲透率的增加，機(jī)器人AI視覺將重塑傳統(tǒng)制造業(yè)的生產(chǎn)模式，讓中國從制造大國向制造強(qiáng)國邁進(jìn)。