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机器视觉赛道持续升温 锂电产业成为掘金新大陆
机器视觉| 锂电 文章来源自:高工机器人网
2022-08-18 11:20:49 阅读:4410
摘要作为智能制造浪潮中的垂直领域,机器视觉在近些年热度持续不散。这块百亿规模的市场正在高速增长,从现有的物流等环节向更多领域拓展。

让产线自己“长眼睛”,从而摆脱人工劳动的低效和不稳定,制造行业从这点需求出发催生出一块百亿规模的机器视觉市场,锂电新能源等新兴行业的崛起更是拓展出想象空间。在锂电产能扩张和良率提升的过程中,机器视觉企业还需要在成本、精度、标准化等方面持续攻克,从而跟随大客户一同踏上高速成长的列车。



资本热潮袭来



作为智能制造浪潮中的垂直领域,机器视觉在近些年热度持续不散。这块百亿规模的市场正在高速增长,从现有的物流等环节向更多领域拓展。


据不完全统计,仅2022年上半年,机器视觉领域就发生融资事件16起,其中融资金额在亿元级以上的融资事件占7起。近期就有视比特机器人在7月20日宣布完成3亿元B轮融资,由经纬创投领投;紧接着灵西机器人在7月22日完成由熙诚金睿领投的数亿元B+轮融资。高工咨询最新发布的《2022年机器视觉产业发展蓝皮书》显示上述数据。


二级市场上的机器视觉板块同样火热。数据显示,凌云光奥普特精测电子、奥比中光等公司从7月下旬开始密集获得机构调研,其中凌云光奥普特接待机构均超百家。


机器视觉的技术核心在于图像识别和信息处理,可以广泛应用在工业、农业、交通等多行业的智能化过程中。具体可以分为2D视觉和3D视觉,前者可以获取到平面图片,后者则可以获取长、宽、高三个纬度的信息。


随着智能制造和工业机器人的发展,机器视觉市场规模也在近些年快速扩张。高工机器人产业研究所(GGII)统计显示,2021 年中国机器视觉市场增速超过 45%,其中2D 视觉市场规模约为 117.20 亿元,3D 视觉市场约为 11.51亿元。预计至2025年,中国机器视觉市场规模将有望超过 380 亿元,其中3D 视觉市场规模将超过 100 亿元。


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增量空间将主要来自工业领域,GGII统计当前这一领域总体渗透率约5%。想要突破这块市场,机器视觉企业满足不同的需求。“相比于消费类,工业类硬件更加注重产品细分,以满足特定的精度范围需求;软件更追求稳定性、高效率以及柔性能力。”深圳视科普机器人技术有限公司总经理余舒帆在接受证券时报·e公司等记者采访时表示。


当前机器视觉在工业领域应用最多的场景是物流、上下料、分拣等环节。湖南视比特机器人有限公司总经理周红谱认为,企业亟需开拓新的应用市场,“物流这类环节已经很内卷了,例如拆码垛的技术要求是很低的,大多数企业都能做,只是积累案例多少的差别,因此只能比拼价格,甚至有企业免费赠送产品。而汽车、锂电、3C等产业中还有更大的空间可以发挥。”


整体来看,机器视觉领域存在康耐视、恩基士等跨国巨头,占据了市场一半以上的份额。国内除了海康机器人、华睿科技等大型公司外,以创业公司居多,且目前融资轮次集中在B+轮以下。


高工机器人产业研究所所长卢瀚宸表示,近两年机器视觉的融资热诞生于硬科技投资背景之下,但现在马太效应加剧,更多的资本涌向头部企业,基于当前还处于发展初期阶段的判断,融资的多少跟未来能否真正跑出来并不一定正相关,市场价格竞争还是非常激烈,当前能真正实现盈利的企业还很少。



掘金锂电新大陆



锂电行业近两年景气度高涨,不仅产能快速扩张,对产线良率的要求也越来越高,这给机器视觉等智能化产品带来肥沃的落地土壤。


GGII 数据显示,3C 电子行业是机器视觉最多的应用领域,连续多年应用占比第一;其次是汽车、半导体、锂电池、医药等行业。其中锂电行业 2021 年需求增长明显,预计未来5-10 年将会是机器视觉主要增长的拉动引擎之一。预计每GWh产线对应700万元的机器视觉产品,而锂电行业长期新增产能规划已经达到2.5TWh。


机器视觉的加持能使部分工序更加稳定、高效。周红谱以自家电池盒托盘测量系统为例,传统接触式测量设备做全检需要4小时以上,而采用机器视觉只需要2分钟,“此外机器检测可以打通工艺闭环,将数据形成专家系统进而指导工艺的提升。”


不过,客户的核心诉求是降本增效,机器必须在成本账上算得过人工。“以汽车行业为例,增量市场比较好做,因为主机厂对新产线考虑更多的是实现产能和自动化水平;但现在大部分还是存量市场的改造需求,一般都有2-3年的投资回报率要求。”周红谱表示。


更重要的一点是,锂电下游应用事关安全,目前产业对缺陷率的追求从ppm(百万分之一)级别向ppb(十亿分之一)提升。“要达到设备的高精度要求,需要相机、传动、环境光抑制、算法降噪等技术的配合,还需要对锂电工艺特别了解。”赛那德科技有限公司CTO胡添表示。


此外,锂电行业大规模扩产伴随着多元化。当前电池整体标准化程度并不高,不同电池厂甚至统一电池厂内部就有方壳、圆柱、软包等多条技术路线,以及更细分的刀片、短刀、468X等不同规格。面对复杂的下游市场,目前除去少部分的机器视觉头部企业能够输出标准化产品,大多数企业还是只专注于单一领域,诸如缺陷检测、矢量测量、视觉定位等。


是否能实现标准化直接关乎企业的规模效应。周红谱称,现在开拓新场景基本用的是“堆人”的模式,需要做大量的开发调试的工作。如果达到“客户买个相机就能用”的程度,就更有利于场景间的快速推广。


从另一个角度,雷宇认为,只有当产业发展足够成熟,客户才会愿意共同做标准化的工作,现在更多的是实现具体功能就好。实际上难以做到绝对的标准化,尤其是越往应用层走就越难。因此现阶段比拼的更多是快速准确地判断出可以标准化的环节,后面跟进的资源投入才会有效果。


“锂电是一个集中度很高的行业,甚至高于整车厂,而且将来会越来越集中。因此对于涉足该领域的机器视觉企业来说,跟紧头部大客户,积累行业know-how,深入参与到联合开发和预研中,这样技术有望持续迭代提升,订单也将得到持续,后面的成长就会持续领先。”卢瀚宸表示。


*本文转载自证券时报·e公司


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