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機器人3D視覺系統(tǒng)，是基于三維視覺軟硬件成像技術(shù)，在機器人系統(tǒng)中實時采集目標(biāo)物體及環(huán)境的空間信息、構(gòu)建和處理點云信息，生成用于引導(dǎo)機器人末端執(zhí)行機構(gòu)的路徑規(guī)劃、避障等控制指令的系統(tǒng)。工業(yè)機器人3D視覺應(yīng)用主要有抓取和工藝兩大類，其中抓取類技術(shù)的市場應(yīng)用較成熟，工藝類仍不成熟但發(fā)展較快。

抓取類：

抓取類應(yīng)用指3D視覺與機器人協(xié)同進(jìn)行物體的取放，主要難點在于3D視覺識別抓取點和位姿估計、碰撞檢測等。其中簡單的上下料、拆碼垛等精度要求相對較低，目前已經(jīng)較為成熟，實現(xiàn)了批量應(yīng)用。

工藝類：

工藝類應(yīng)用指3D視覺結(jié)合工業(yè)機器人執(zhí)行具有強工藝屬性的操作，如開坡口、焊接、涂膠、噴涂等。此類系統(tǒng)除常規(guī)3D視覺與機器人外，還需包含工藝裝備（如焊槍、膠槍）及專用工裝夾具等。目前大多數(shù)工藝類3D視覺應(yīng)用還不成熟，仍處于技術(shù)探索階段。

智能機器人3D視覺目前應(yīng)用類型主要有導(dǎo)航、避障、物體識別、機械臂引導(dǎo)四大類。在各類可移動的機器人系統(tǒng)中導(dǎo)航和避障都是基礎(chǔ)功能，未來隨著具身智能技術(shù)、人形機器人的發(fā)展，3D視覺作為“眼睛”還需承擔(dān)物體識別、引導(dǎo)手臂軌跡的功能。

3D視覺在各類機器人系統(tǒng)中的應(yīng)用

01

全球機器人3D視覺市場規(guī)模分析

從數(shù)據(jù)上來看

全球工業(yè)機器人3D視覺市場在經(jīng)歷2020-2023年的高速增長后，已進(jìn)入相對穩(wěn)定的發(fā)展階段。2024年，受全球汽車、電子、鋰電池等行業(yè)投資不及預(yù)期影響，工業(yè)機器人出貨量同比下滑3.6%。在這一嚴(yán)峻市場環(huán)境下，工業(yè)機器人3D視覺卻逆勢上揚，全球出貨量超2.4萬臺，同比增長超過14%。

2020-2027年全球工業(yè)機器人3D視覺市場規(guī)模/臺套

注：①數(shù)據(jù)為工業(yè)領(lǐng)域，不含商用和民用；②含結(jié)構(gòu)光、雙目等高端相機，不含ToF等，后同

數(shù)據(jù)來源: 《2025年全球智能機器人3D視覺白皮書》

從行業(yè)分布來看

2024年全球工業(yè)機器人3D視覺的主要應(yīng)用集中在汽車零部件、金屬制品、倉儲物流及汽車整車四大領(lǐng)域，合計市場份額超過78%。

2024年全球分行業(yè)工業(yè)機器人3D視覺市場規(guī)模占比/臺套

數(shù)據(jù)來源: 《2025年全球智能機器人3D視覺白皮書》

其中，倉儲物流、金屬制品及汽車零部件行業(yè)是工業(yè)機器人3D視覺的早期應(yīng)用領(lǐng)域，技術(shù)相對成熟；汽車整車行業(yè)近兩年受柔性制造需求驅(qū)動，發(fā)展勢頭迅猛。據(jù)MIR白皮書統(tǒng)計：

● 2024年全球汽車整車行業(yè)3D視覺滲透率近8%，相較于2023年的6%明顯提升。近幾年隨著汽車整車行業(yè)全球化生產(chǎn)需求推動質(zhì)量標(biāo)準(zhǔn)升級，工業(yè)機器人3D視覺的應(yīng)用場景逐漸豐富。預(yù)計汽車行業(yè)應(yīng)用將持續(xù)增長，2027年滲透率有望提升至13%。

● 2022-2023年全球新能源汽車相關(guān)產(chǎn)業(yè)投資向好，是汽車零部件行業(yè)3D視覺在工業(yè)機器人中的滲透率快速提升的節(jié)點，2024年滲透率達(dá)近7%。

● 倉儲物流是工業(yè)機器人3D視覺最早實現(xiàn)批量化應(yīng)用的行業(yè)之一，2020年滲透率已達(dá)15%。發(fā)展迅速的同時也造成了激烈的行業(yè)競爭和價格下行。2024年受行業(yè)投資不景氣影響，市場呈現(xiàn)下滑態(tài)勢。預(yù)計未來東南亞、南美、中東等新興市場的倉儲自動化升級將推動行業(yè)復(fù)蘇。

● 金屬制品行業(yè)也是3D視覺早期落地行業(yè)之一。近兩年應(yīng)用已較為成熟，增長步調(diào)放緩，但2024年起免示教焊機技術(shù)的發(fā)展再次為行業(yè)帶來新機遇。預(yù)計未來免示教焊接技術(shù)將大幅帶動金屬制品行業(yè)的3D視覺應(yīng)用。此外，未來在較復(fù)雜的零部件切割、涂膠、打磨等領(lǐng)域的免示教技術(shù)中也將有應(yīng)用前景，2027年滲透率有望突破12%。

除上述核心領(lǐng)域外，鋰電池、半導(dǎo)體等高附加值產(chǎn)業(yè)對3D視覺的需求同樣增長迅猛，預(yù)計其市場份額也將持續(xù)擴大。

● 鋰電池行業(yè)頭部客戶在完成對3D視覺系統(tǒng)精度及安全性的嚴(yán)格驗證后，應(yīng)用意愿顯著增強，正處于規(guī)模化應(yīng)用的初期階段。

● 半導(dǎo)體行業(yè)主要在后道封裝測試環(huán)節(jié)采用復(fù)合機器人（AGV/AMR+機械臂）集成3D視覺的方案，實現(xiàn)高精密物料的自動化轉(zhuǎn)運與上下料。

從供應(yīng)商競爭格局來看

2024年，全球工業(yè)機器人3D視覺供應(yīng)商主要分為中國、日本、歐洲及北美四大陣營，其中，中國廠商占據(jù)超過65%的市場份額。

2024年全球TOP20工業(yè)機器人3D視覺供應(yīng)商格局/臺套

數(shù)據(jù)來源: 《2025年全球智能機器人3D視覺白皮書》

① 中國廠商：

以梅卡曼德等專注于工業(yè)3D視覺的新興專業(yè)企業(yè)為代表，近年來在深耕本土市場的同時，海外業(yè)務(wù)拓展迅速。同時，海康機器人、華睿科技等依托傳統(tǒng)機器視覺業(yè)務(wù)的企業(yè)，也正在持續(xù)加碼工業(yè)機器人3D視覺領(lǐng)域的投入力度。預(yù)計未來，中國廠商的全球市場份額將進(jìn)一步擴大。

② 日本廠商：

憑借發(fā)達(dá)的機器人產(chǎn)業(yè)基礎(chǔ)，以FANUC為代表的工業(yè)機器人制造商多采用自研配套3D視覺技術(shù)，以提升其機器人產(chǎn)品的附加值，并依托其強大的全球品牌影響力實現(xiàn)配套銷售，專注于工業(yè)機器人3D視覺的獨立供應(yīng)商相對較少，部分廠商（如MUJIN）主要以提供集成解決方案為主。

③ 歐洲廠商：

歐洲廠商通常以提供3D視覺硬件產(chǎn)品為主，代表企業(yè)如Photoneo、Sick等。

④ 北美廠商：

北美地區(qū)供應(yīng)商數(shù)量相對較少，以傳統(tǒng)機器視覺巨頭Cognex為主。部分以質(zhì)量檢測見長的廠商（如LMI）也涉足工業(yè)機器人3D視覺領(lǐng)域。

從各地區(qū)市場規(guī)模來看

亞洲地區(qū)是當(dāng)前全球工業(yè)機器人3D視覺需求最為強勁的市場，出貨量占全球總出貨量的70%以上。其中，中國是全球最大的單一市場，占比接近60%。

2024年全球分區(qū)域工業(yè)機器人3D視覺市場規(guī)模占比/臺套

數(shù)據(jù)來源: 《2025年全球智能機器人3D視覺白皮書》

中國工業(yè)機器人3D視覺市場規(guī)模分析

數(shù)據(jù)來源: 《2025年全球智能機器人3D視覺白皮書》

自2020年起，中國已成為驅(qū)動全球工業(yè)機器人3D視覺市場增長的核心動力。2024年，盡管面臨宏觀投資環(huán)境挑戰(zhàn)，中國工業(yè)機器人3D視覺市場仍表現(xiàn)出強勁韌性，實現(xiàn)超過22%同比增長。預(yù)計未來三年，中國工業(yè)機器人3D視覺市場將繼續(xù)保持高速增長，復(fù)合年增長率預(yù)計接近28%。

中國工業(yè)機器人3D視覺分行業(yè)市場規(guī)模分析

數(shù)據(jù)來源: 《2025年全球智能機器人3D視覺白皮書》

中國工業(yè)機器人3D視覺的核心下游應(yīng)用行業(yè)包括汽車零部件、金屬制品、倉儲物流及汽車整車。其中，汽車整車行業(yè)的應(yīng)用導(dǎo)入近期呈現(xiàn)加速態(tài)勢。

2024年中國TOP10工業(yè)機器人3D視覺供應(yīng)商格局/臺套

數(shù)據(jù)來源: 《2025年全球智能機器人3D視覺白皮書》

在中國工業(yè)機器人3D視覺市場，梅卡曼德以超過38%的市場份額居于首位。一方面，其產(chǎn)品線布局相對完善，并在汽車零部件、金屬制品、倉儲物流等行業(yè)積累了豐富的頭部客戶應(yīng)用案例。另一方面，該公司的產(chǎn)品在精度和穩(wěn)定性方面表現(xiàn)良好，尤其在結(jié)合AI技術(shù)處理高反光工件、深框抓取等復(fù)雜場景方面具備較強能力。

預(yù)計未來中國市場的競爭格局將趨于分化。少數(shù)頭部供應(yīng)商（如梅卡曼德、海康機器人）將聚焦于提供標(biāo)準(zhǔn)化程度較高的產(chǎn)品，其他廠商則更多專注于特定垂直細(xì)分領(lǐng)域的定制化解決方案開發(fā)，雙方將在市場中形成互補格局。

02

機器人3D視覺技術(shù)發(fā)展趨勢

由于工業(yè)視覺應(yīng)用場景中存在許多不確定性、非標(biāo)程度較高，如來料一致性差、工作環(huán)境復(fù)雜等，對工業(yè)3D視覺提出了更高的柔性化需求。隨著AI技術(shù)的迅速發(fā)展，部分行業(yè)內(nèi)主流視覺玩家開始研究AI與3D視覺技術(shù)的融合。AI技術(shù)與工業(yè)機器人3D視覺結(jié)合后，可使其在底層算法優(yōu)化、提高開發(fā)效率、應(yīng)用工藝沉淀等方面發(fā)揮價值。

1. AI與底層算法的結(jié)合：

①AI輔助點云分割：3D點云的特點是無序、數(shù)據(jù)量大，直接計算的難度大、效率很低。目前大多是用深度學(xué)習(xí)在2D紋理圖上做分割，再用3D點云數(shù)據(jù)進(jìn)行配準(zhǔn)。未來將直接使用深度學(xué)習(xí)輔助3D點云數(shù)據(jù)進(jìn)行分割，提高效率和優(yōu)化分割效果。

②AI輔助機械臂動態(tài)碰撞檢測：機器人3D視覺碰撞檢測時對數(shù)據(jù)的實時響應(yīng)有很高的要求，AI可協(xié)助快速響應(yīng)、提前預(yù)測碰撞點、奇異點，且優(yōu)化對模糊物體的仿真。

2. AI與應(yīng)用工藝的結(jié)合：

未來各應(yīng)用工藝將進(jìn)行數(shù)字化管理，形成預(yù)訓(xùn)練模型庫，存儲大量的行業(yè)應(yīng)用模板，并不斷進(jìn)行行業(yè)和工藝知識的沉淀迭代。在使用時進(jìn)行實時調(diào)用，可大大提升便捷性和處理效果。以以下應(yīng)用為例：

① 無序抓取：AI協(xié)助點云分割、位姿估計，找到最佳抓取點和優(yōu)化路徑。

② 高反件深框抓取：AI協(xié)助做深度估計，在2D紋理圖基礎(chǔ)上補全點云，即使是高反光、有油污等物體也能較準(zhǔn)確識別。在識別的基礎(chǔ)上進(jìn)行位姿估計，找最佳抓取點和優(yōu)化路徑，AI協(xié)助碰撞檢測，提高抓取成功率和清框率。

③ 物流混碼垛：通過AI計算提升容積率。

隨著AI與機器人3D視覺的結(jié)合日益緊密，其應(yīng)用場景將不斷拓展，真正打破產(chǎn)品和應(yīng)用的邊界、視覺信息也將在任務(wù)級的理解、規(guī)劃等方面發(fā)揮更大的作用，實現(xiàn)從“看得到”向“看得懂”躍遷。

03

機器人3D視覺市場未來發(fā)展

隨著機器人市場的持續(xù)高速發(fā)展，其應(yīng)用已從傳統(tǒng)優(yōu)勢領(lǐng)域（汽車、電子）延伸到鋰電池等新興行業(yè)當(dāng)中，3D視覺作為自動化系統(tǒng)的“眼睛”，正成為許多場景的核心需求。

據(jù)MIR睿工業(yè)白皮書統(tǒng)計，2024年搭載3D視覺的工業(yè)機器人在全球工業(yè)機器人市場中的滲透率僅為4.7%，盡管當(dāng)前其在工業(yè)機器人中的滲透率尚處于較低水平，未來仍有巨大的發(fā)展空間。預(yù)計未來三年，該市場將保持20%以上的復(fù)合增長率，2027年滲透率將達(dá)近7%。

與此同時，盡管當(dāng)前全球智能機器人產(chǎn)業(yè)整體仍處于發(fā)展期，3D視覺技術(shù)在其應(yīng)用中的成熟度有待提升，但隨著人形機器人、移動機器人、服務(wù)機器人等行業(yè)的快速發(fā)展，預(yù)計2025年，智能機器人領(lǐng)域?qū)?D視覺的潛在需求總量將超過40萬臺，未來成長空間巨大。

總體來看，3D視覺技術(shù)在傳統(tǒng)工業(yè)機器人和新興行業(yè)領(lǐng)域中均展現(xiàn)出強勁的增長動力，并將在與AI技術(shù)的深度融合推動下，催生出更多的創(chuàng)新應(yīng)用，在工業(yè)機器人領(lǐng)域發(fā)揮越來越重要的作用。

寫在最后

基于機器人3D視覺龐大的市場潛力，MIR睿工業(yè)主編的《2025年全球智能機器人3D視覺白皮書》正式發(fā)布（以下簡稱“白皮書”）。白皮書立足全球視角，基于多國家、多地區(qū)、多維度展開數(shù)據(jù)追蹤。研究范圍覆蓋亞洲、歐洲、北美、東南亞等多個地區(qū)市場，內(nèi)容涵蓋全球機器人3D視覺市場格局分析、產(chǎn)業(yè)鏈解析、技術(shù)現(xiàn)狀及發(fā)展趨勢分析等。