机器视觉|深度视觉再获超亿元融资,机器视觉领域“排位赛”或将开启?( 二 )


目前深度视觉的客户已经超过300家 , 其中包括舍弗勒集团、不二越、人本集团、五洲新春等国内外知名企业 。 产品年出货量为近千台 , 且均为直销渠道 , 这样可以使深度视觉更好地理解客户需求并快速迭代产品 。 此外 , 深度视觉也正在建设自己的生产基地 。

自成立以来 , 深度视觉也屡获资本的关注 。 据天眼查数据显示 , 截止至今 , 深度视觉共收获4轮融资 , 通用创投、惠友资本、高通风投、红杉基金等多家知名机构纷纷融资 , 其中 , 最近一轮融资金额超亿元 。
不过 , 随着越来越多的新进者和潜在竞争者参与其中 , 整个市场由蓝海向红海过渡的趋势逐渐加重 , 而深度视觉及整个行业也在面临一些不确定挑战 。
工业视觉检测或将成为“新基建”下一发力点?
【机器视觉|深度视觉再获超亿元融资,机器视觉领域“排位赛”或将开启?】作为工业生产线机器设备的重要感知部分 , 在近年来工业4.0的升级中 , 工业视觉技术作为核心技术单元之一产业化进展迅速 , 目前加速在多个制造行业中渗透 , 整个产业链规模也呈现加速扩容的情形 。
据GGII数据显示 , 随着机器视觉技术在工业领域的广泛应用 , 预计到2023年我国机器视觉市场规模将达到208.6亿元 , 其中3D视觉市场规模将达到34.28亿元;预计至2025年我国3D视觉市场规模将超过100亿元 。
当车间逐渐实现生产流程的优化和精益化 , 工业检测成为大厂必争之地 。 巨头们携带自己磨炼许久的深度学习能力悉数入场 , 希望存量和增量市场用到自己的先进技术 。

在中国工业质检市场 , 百度智能云占据最大份额 , 在3C行业的固定点位缺陷检测(比如宁德时代电池质检)、钢铁行业的中厚板检测、纺织行业的智能验布领域都提供了相应的解决方案 。
阿里工业大脑「见远」已经应用在电池片瑕疵检测、蚕丝瑕疵、道路裂缝检测、垃圾分类、智能养殖等多个领域;腾讯也携带着在华星光电、空客积累的一些工业视觉智能能力 , 深入其他制造领域 。
随着智能制造、精密加工对生产标准提出要求 , 工业视觉也面临着更严格的考验 , 这些变化使得工业视觉的应用场景被打开 , 并加速了其在制造业的广泛落地 。
但由于工业行业种类繁多 , 技术壁垒和场景不同 , 大部分厂商基本都是从某个垂直领域切入 , 硬件技术能力有限 , 不断崛起的AI技术可以满足部分高精准的检测需求 , 在一定程度上满足了硬件的不足 , 但对于深度视觉等厂商而言 , 工业视觉检测发展之路还存在一定的问题 。
目前的视觉检测市场中 , 参与的厂商都在进行价格内卷 , 无论是为了后期的融资还是抢占市场 , 都在一定程度上对市场秩序造成破坏 , 低价下的用户体验无法保证 。 对于潜在的种子客户来说 , 影响其自动化改造的阻碍之一就是对于成本的考量 。
于一些需要采购产品的厂商而言 , 前期的产品量需求比较少 , 无法通过边际效益来分摊产品成本 , 而市场中很大一部分潜在用户都是对价格以及供应链敏感的用户 , 处于初期发展的工业视觉检测产品撬动市场比较困难 。
千行百业的产线定制化需求使得设备具备非标性 , 通用性差 , 对于工厂来说不同的业务场景、生产环节 , 甚至不同工厂之间的需求都不尽相同 , 制造过程中的多品种、小批量影响企业的改造难度 。 设备交付之后还需要经过一段时间的调试 , 最终与产线适配才可以 , 存在一定的周期影响着企业的自动化改造积极性 。
纵观当下 , 随着制造业数字化、智能化转型的趋势成为明确方向 , 包括供应链、生产链在内的生产流程数字化转型也成为未来的大方向 , 工业视觉检测也逐渐成为制造企业必不可少的一环 。