搖櫓船科技鄭道勤：持續(xù)發(fā)力關鍵核心技術，助力實體經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展
“實體經(jīng)濟”是強國之基。制造業(yè)是立國之本。實體經(jīng)濟是國家經(jīng)濟命脈所系，也將成為構筑未來發(fā)展戰(zhàn)略優(yōu)勢的重要支撐。制造業(yè)是實體經(jīng)濟中的關鍵部門，壯大實體經(jīng)濟，需要進一步夯實制造業(yè)這個重要基礎。過去我國制造業(yè)的典型特征是“大而不強”。如今以高質(zhì)量發(fā)展為目標，做大做強制造業(yè)，發(fā)展實體經(jīng)濟，推進新型工業(yè)化，已經(jīng)成為行業(yè)新共識。
新技術為實體經(jīng)濟發(fā)展注入新動能
近年來，在“數(shù)字中國”這一頂層規(guī)劃設計下，一批中國科技領軍企業(yè)在大數(shù)據(jù)、5G、人工智能、物聯(lián)網(wǎng)、云計算、區(qū)塊鏈等領域蓬勃發(fā)展。新技術帶來新模式、新技術賦能新場景……以數(shù)字技術為代表的新技術應用，促進中國千行百業(yè)加快轉(zhuǎn)型升級，對經(jīng)濟發(fā)展的放大、疊加、倍增作用凸顯，源源不斷地為中國高質(zhì)量發(fā)展注入新動能。
“以‘機器視覺’產(chǎn)業(yè)為例來看，這一新技術已經(jīng)在制造業(yè)大顯身手，為實體經(jīng)濟提質(zhì)增效降成本帶來顯著變化?！?/strong>
事實上，從國內(nèi)機器視覺產(chǎn)業(yè)發(fā)展歷程分析，便能清晰看到機器視覺對實體產(chǎn)業(yè)帶來的改變——
第一階段：概念導入階段（1990年以前）。此時制造業(yè)以粗放型、勞動密集型為主。機器視覺這一前沿概念在國內(nèi)剛萌芽，且僅僅在大學和研究所中存在一些研究圖像處理和識別模式的實驗室。
第二階段：行業(yè)起步階段（1990-1998年）。伴隨著制造業(yè)從粗放型向標準化的進階，流水線生產(chǎn)帶來機器視覺產(chǎn)業(yè)的初步發(fā)展。此時，主要的國際機器視覺廠商剛剛進入中國市場，產(chǎn)業(yè)生態(tài)開始初步建立。
第三階段：行業(yè)成長階段（1998-2008年）。2001年中國加入WTO搭上了全球化的浪潮，中國制造強國之路開啟。2002年，中國正式成為“世界工廠”。2007年，中國制造業(yè)增速連續(xù)20年居世界首位。中國制造龐大市場需求，帶動機器視覺產(chǎn)業(yè)快速成長。此時，不少國外品牌供應商通過代理機構快速覆蓋和占有中國市場。
第四階段：快速發(fā)展階段（2008-2016年）。2008年全球金融危機給高速發(fā)展的中國制造業(yè)當頭一棒。2009年，制造業(yè)受到政策支持，絕地反擊。2010年中國制造業(yè)登頂全球。2013年中國移動互聯(lián)網(wǎng)大幕拉開，3C產(chǎn)品走俏。2015年供給側(cè)改革提出，國內(nèi)制造業(yè)過剩。伴隨著3C電子制造產(chǎn)業(yè)的快速崛起，中國制造開始走向“精益生產(chǎn)”。精益制造對機器視覺產(chǎn)業(yè)提供絕佳市場機會，機器視覺產(chǎn)業(yè)發(fā)展走上快車道。
第五階段：自主創(chuàng)新階段（2016至今）。2016年是人工智能產(chǎn)業(yè)元年，伴隨著AI技術的快速創(chuàng)新，AI應用的不斷落地，國內(nèi)機器視覺領域創(chuàng)業(yè)創(chuàng)新如火如荼。伴隨著近些年貿(mào)易摩擦、疫情反復、地緣爭端等多重復雜因素影響，中國制造業(yè)當前面臨低端制造業(yè)外遷、高端制造業(yè)回流的雙重壓力。同時，隨著國家安全的需要，機器視覺國產(chǎn)化要求日益緊迫。從精益制造進一步邁向智能制造。數(shù)字化、國產(chǎn)化、智能化三浪疊加，推動機器視覺行業(yè)進入新紀元。
總結(jié)來看，從粗放制造（勞動密集型制造業(yè)）、標準制造（資本密集型制造業(yè)）、精益制造（技術密集型制造業(yè)）到智能制造（數(shù)據(jù)智能型制造業(yè)），伴隨著制造業(yè)的轉(zhuǎn)型升級，與之同步發(fā)展的機器視覺行業(yè)亦步亦趨。
鄭道勤表示，“目前機器視覺已經(jīng)覆蓋的實體經(jīng)濟領域主要有：消費電子、新能源產(chǎn)業(yè)、汽車制造、半導體芯片、玻璃面板、生物醫(yī)藥、紡織皮革、物流倉儲、印刷、食品包裝等多個行業(yè)。機器視覺是人工智能和實體經(jīng)濟深度融合發(fā)展的鮮明案例，主要場景包括：識別、測量、引導、檢測、定位、拆碼垛等，是助推制造企業(yè)降本、提質(zhì)、增效，推動人口紅利向硬科技紅利的轉(zhuǎn)變，加快實現(xiàn)總書記強調(diào)的中國制造“三個轉(zhuǎn)變”。從這一點看，以機器視覺為代表的新技術，實實在在為實體經(jīng)濟的高質(zhì)量發(fā)展注入了新動能。”
選擇
據(jù)IDC、國家統(tǒng)計局統(tǒng)計，中國離散型制造業(yè)占制造業(yè)從業(yè)人員比在70%(約8000萬人)，以人均綜合薪資8萬元/年計算，每年的市場容量達6.4萬億元;在工業(yè)企業(yè)從事質(zhì)量檢測的人員約360萬人，以人均綜合支出8萬元/年計算，工業(yè)企業(yè)在質(zhì)量檢測方面的人力成本達2880億元/年，并以約8%逐年遞增。
從宏觀角度看，中國人口紅利優(yōu)勢正在減弱。過去幾年，中國采購了大量自動化設備以應對缺工現(xiàn)象。從產(chǎn)業(yè)角度看，自動化工廠紛紛選擇提高自動化程度，機器視覺作為高級自動化不可或缺的模塊，未來穩(wěn)增長趨勢不變。
據(jù)不完全統(tǒng)計，目前國內(nèi)扎根機器視覺領域的企業(yè)有上千家之多，已經(jīng)建立行業(yè)品牌和知名度的企業(yè)有數(shù)百家。各類企業(yè)分布在產(chǎn)業(yè)鏈不同環(huán)節(jié)，產(chǎn)品、定位、優(yōu)劣勢也存在差異。按其技術偏向和產(chǎn)品類別，可以分為——
成像類：此類公司偏重于光源、鏡頭、相機、圖像采集卡等的研制和生產(chǎn)，目的是為行業(yè)和市場提供高精度高分辨率的圖像信息。此類公司一般成長于一些相機生產(chǎn)廠家;
算法類：此類公司偏向于構建信息處理平臺和機器視覺算法庫，以提高圖像信息的處理能力。此類公司一般起家于IT行業(yè)或者軟件公司;
算力類：此類公司偏重于AI能力平臺打造，或者偏向于現(xiàn)場應用軟件的編寫，目的是將機器視覺的應用延伸到制造業(yè)的智能決策執(zhí)行層面。
另外還有一些所謂機器視覺公司，并沒有自己的核心技術和產(chǎn)品研發(fā)能力，靠整合其它公司的產(chǎn)品，以集成的視覺產(chǎn)品、視覺裝備或機器視覺解決方案來占領應用端市場。
鄭道勤分析稱：“成像技術、處理算法、算力平臺和行業(yè)應用是機器視覺發(fā)展的四個核心要素，涉及到計算機、圖像處理、模式識別、人工智能、信號處理、光機電一體化等多個領域。國內(nèi)的機器視覺公司多數(shù)只偏重于上述某一個或某幾個領域，如要么在成像技術上突出，要么在圖像信息處理或者算法平臺搭建等方面優(yōu)勢明顯，在技術、資金和市場等多重因素的影響下，很難全面發(fā)展?！?/strong>
從市場競爭能力看，以某些公司為代表的非標集成類公司，另外一些AI系統(tǒng)軟件公司，這些企業(yè)目前發(fā)展迅速，但長期看沒有自己的核心部件，始終缺乏成長性。
“中科搖櫓船孵化自中國科學院，是一家掌握高精密光電測量核心技術的‘硬科技’企業(yè)，我們始終認為一定要持續(xù)努力做好硬科技產(chǎn)品，才有可能成為偉大公司。一定要掌握關鍵核心部件，才能超越基恩士、康耐視、海克斯康、西克這四家老牌自動化國際巨頭。機器視覺產(chǎn)業(yè)的特殊之處在于，這是一個將軟硬件充分結(jié)合的賽道，軟件硬件缺一不可，否則一定會有短板。中科搖櫓船選擇了一條難而正確的道路——堅持做好關鍵核心部件，但我們不畏路遠，堅信道阻且長，行則將至?！编嵉狼趶娬{(diào)。
“工業(yè)自動化時代的黃金發(fā)展期
以目前中科搖櫓船最新發(fā)布的產(chǎn)品來看，零部件的觸角已經(jīng)延伸至 3D 機器視覺領域。這家公司自主研發(fā)的 3D 相機系列產(chǎn)品：3D 雙目結(jié)構光相機、3D 線激光輪廓掃描相機系列，精度、速度、適應性等性能優(yōu)勢已經(jīng)在行業(yè)內(nèi)領先，應用場景集中在于導體、LED 等行業(yè)的 3D 尺寸測量與外觀形貌缺陷檢測，在工業(yè)生產(chǎn)中能夠自主識別判斷、無序抓取、混裝分揀、自主引導裝配。這些都成為其未來市場的核心競爭優(yōu)勢。
“軟硬件同時并行開發(fā)，優(yōu)勢在于產(chǎn)品和解決方案交付時自主可控、協(xié)同高效、競爭壁壘較高，但劣勢是企業(yè)成長周期較長。就以集成模式為例，入行門檻較低，盈利快，商業(yè)模式易復制，可替代性更高。”
深計遠慮，所以不窮：從四大趨勢看機器視覺產(chǎn)業(yè)發(fā)展方向
縱觀機器視覺在國內(nèi)的發(fā)展歷程，我們需要從未來的趨勢中去尋找機遇和消除不確定性。
首先，從細分技術趨勢看。過去行業(yè)以2D平面缺陷檢測為主，而現(xiàn)在則以2D-3D立體缺陷檢測為趨勢。單從技術方面看，3D檢測手段已經(jīng)較為成熟，主要用于同時檢測表面缺陷+平整度，目前已經(jīng)普遍在3C(平板玻璃、機加工零部件、PCB等)、汽車(車身、焊接)等領域得到應用。
第二，從商業(yè)模式變化上看。當前工業(yè)視覺領域，仍然以賣硬件和軟件算法為主，通過交付實現(xiàn)營收。例如全面代工貼牌、計件收費等，尚未出現(xiàn)創(chuàng)新性的商業(yè)模式。但可以預見的是，基于敏捷制造、柔性生產(chǎn)等趨勢，將會誕生出以數(shù)字供應鏈為基礎的創(chuàng)新型商業(yè)模式。
第三，從市場競爭看。國內(nèi)主要的市場份額依然是外資企業(yè)為主，且服務的大中型企業(yè)居多。而本土供應商主要覆蓋的是中小企業(yè)。國產(chǎn)機器視覺市場呈現(xiàn)出“小而不強”的現(xiàn)狀。
從短期市場競爭格局判斷，一是以光源、相機為代表的硬件供應商(OPT、海康等)將進一步擴大份額，擠壓以基恩士為代表的傳統(tǒng)頭部品牌的價格空間。二是國外品牌所統(tǒng)治的工業(yè)視覺集成產(chǎn)品，例如一鍵式閃測、視覺顯微鏡等產(chǎn)品，將有較大的價格降幅，這一方面為終端用戶帶來利好，但也會嚴重壓縮國內(nèi)品牌的盈利能力和市場突破能力。
長遠看，未來國內(nèi)必將涌現(xiàn)營收超過50億元、市值過千億的超級工業(yè)視覺本土品牌，并向亞太、歐美地區(qū)擴張。
第四，從產(chǎn)業(yè)應用邊界來看。未來工業(yè)視覺的應用范圍將更加寬廣，工業(yè)視覺與商業(yè)視覺的分界線會變得模糊。伴隨著視覺深度學習技術進一步發(fā)展，從而使機器視覺技術與工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)、工業(yè)大數(shù)據(jù)、智慧家居、智慧交通、VR/AR等應用緊密結(jié)合，產(chǎn)業(yè)規(guī)模進一步擴大、應用場景變得豐富多元，或許普通人也將享受機器視覺帶來的技術革新。
客觀上講，本土廠商和國外行業(yè)巨頭在行業(yè)滲透、產(chǎn)品通用性、品牌溢價等方面都還存在一些差距。但是，本土廠商在價格成本、敏捷交付、售后服務、快速迭代等方面，具有本地化優(yōu)勢，加之中國擁有全球成長性最大的機器視覺市場，擁有最完整的制造業(yè)產(chǎn)業(yè)鏈條，伴隨實體經(jīng)濟高質(zhì)量轉(zhuǎn)型發(fā)展，隨著“創(chuàng)新驅(qū)動發(fā)展”戰(zhàn)略的實施、高水平科技自立自強新征程的開啟，我們相信“追趕超越”只是時間問題。
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