机器视觉自2000年前后进入国内，前十年发展缓慢，2012年后，在3C、锂电和光伏等产业以及国产化替代浪潮推动下，行业进入快速发展期。
海康机器人2014年入局，恰逢行业上升期。
近10年，行业规模增长4 - 5倍，工业相机数量从2014年的50万台左右，增长至2024年的近250万台，国产化率从不到20%提升至75%以上，其中，海康机器人占据近一半市场份额。
然而，近几年行业增速明显放缓，在2021年达到顶峰后，一路下行。多数机器视觉相关上市公司的年报业绩出现不同程度负增长。
究其原因，一是宏观环境的不确定性导致出口受阻，各行业产能过剩严重，企业不敢追加新投资，对机器视觉行业产生较大冲击。
其二，技术突破不及预期。作为机器视觉四大应用之一的工业质检，虽前景广阔但难度也最高，AI技术虽被视为突破工业质检的技术利器，但实际项目尝试中，仍存在模型泛化能力差、需现场不断采集图像训练、项目实施周期长等问题。3D技术进展也偏慢，行业参与者呈现多元化发展态势，市场规模并不大。
那么，未来的发展机会在哪里以及如何应对？
在这样的大背景下，海康机器人在5月13日召开的机器视觉新品发布会上，从技术纵深与生态协同两方面，展示了其破局之道。
寻找新增长：行业下沉、技术突破
面对当前瓶颈，海康机器人认为行业发展将依靠两大驱动力：拓展更多行业、技术突破。
其一，寻找机器视觉技术在更多行业渗透的机会。
目前机器视觉应用主要集中在3C、光伏、锂电和汽车等行业，在传统制造行业的应用相对较少。
这些领域虽存在技术难度高、场景碎片化等挑战，但也蕴藏巨大潜力。
对此，海康机器人与合作伙伴在多个行业展开尝试，并取得成效：
汽车领域：在长安汽车实现冲压件检测技术攻关
医疗领域：与英科医疗合作攻克医用手套检测难题
木工行业：应用于木材清边、尺寸测量、封边检测等场景
食品加工、金属加工等领域也取得初步成果
其二，技术突破有望打开行业天花板。
在工业质检领域，传统视觉检测长期受困于高反光材质成像、微小缺陷识别、复杂环境适应性差等三大难题。
大模型、计算光学及柔性检测方案技术，为工业质检的困局，提供了破解思路。
要做好工业质检项目，第一步得先解决缺陷的清晰稳定成像问题。
计算光学通过多维度信息重构突破传统成像极限：相位偏折技术专攻高反光/透明材质成像，光度立体技术则针对复杂纹理表面，二者形成技术矩阵覆盖工业质检核心痛点
在此基础上，大模型技术开始发挥作用。
大模型技术基于Transformer的深度学习展现出卓越的场景泛化能力，可实现少量样本完成场景迁移，还能解决缺陷样本不足和样本智能标注问题。
此外，“机器人 + 视觉”的柔性检测方案，利用机械臂的灵活性，满足满足工件种类多、尺寸形状差别大的多样化检测需求。
产品进化论：标准、智能、3D的协同跃迁
底层技术的突破路径清晰可见，海康机器人的标准产品线、智能产品线、3D产品线围绕着易用、全面，也做出了不小突破。
标准产品线经历了解决 有无问题 的基础款CA系列，到优化性能的CS系列，再到如今的CT系列。
这种进化不是简单的参数堆砌，而是对制造业痛点的深度破解。
在锂电工厂的检测车间里，新安装的CT系列相机正在高速运转。与传统设备不同，这些相机无需漫长的预热等待，上电4分钟即可投入工作——这得益于创新的精准温控设计，将热平衡时间缩短了90%。
据标准产品线总监张振华介绍，第三代CT系列工业相机实现了三大突破：
看得更真。通过多光谱融合技术，相机能自动适应3000K-6500K的色温变化，成像效果接近人眼观察。
用得更省。500万像素相机功耗降至1.5W，是前代产品的一半。有上百台相机的产线，每年可节省数万元电费。
想得更远。Max版本集成了自动对焦、光源控制等功能，用户不再需要繁琐的外设调试。在某汽车零部件企业，这种一体化设计使设备换型时间缩短了70%。
去年，海康机器人首次发布了高速线阵2.5D视觉检测系统，今年推出穹顶光2.5D视觉检测系统，有效去除样品表面的漫反射干扰。系统支持多种接口、多种分辨率的产品，同时优化了软件协同机制，集成度高，简洁易用。
智能产品线总监呼志刚指出，AI的大规模落地应用需从算法、软件、硬件以及数据的 “采、存、标、训、转、推、用” 闭环流程等多个方面协同推进。
在追求极致效率的工业场景中，AI技术面临着几大现实挑战：其一数据之困，传统AI模型需要大量标注数据，但工业场景获取合格样本的成本极高；其二迁移之难，在3C行业，同一款产品在不同产线的成像差异就可能让AI模型 失明 。工程师们不得不为每条产线单独训练模型，严重拖慢部署速度；其三使用之艰，复杂的算法调参让不少工厂望而却步。
面对这些挑战，算法方面，海康机器人开发了工业视觉大模型，并针对机器视觉应用特点研发了图像分割、目标检测、OCR、读码等通用任务大模型，以及行业场景大模型；还开发了边缘学习分类、边缘学习检测、边缘学习OCR等算法。比如在医疗手套检测中，在训练出医疗手套检测行业大模型后，在不同厂区间迁移时，调试时间从2周缩短至3天。
围绕大模型、边缘学习 、软件交互、平台优化等，海康机器人持续提升智能产品的性能、易用性和灵活开放度，推出了一系列AI产品。
软件平台的易用性直接决定AI落地速度，VM 算法平台5.0尤为引人注目。该平台集成工业视觉大模型与全系列边缘学习工具，面对复杂场景可启用大模型，简单场景则采用边缘学习，并且将2D、2.5D、3D 融合，实现多维信息分析工具的一体化，功能更强大，使用更便捷。
为了让技术更贴近现场，海康机器人还将AI能力下沉到硬件终端，如智能相机、AI智能读码器等产品上。
3D产品线聚焦3D视觉引导与高精度测量。
今年推出的Ultra系列3D相机，通过将深度图分辨率从200万提升到500万像素，同时实现了大视野与高精度的平衡。解决了很多抓取应用场景既需要大视野，又需要高精度的两难问题。
3D视觉引导上，扩充了激光振镜立体相机方案，推出单线扫描结构光、投影结构光等，打造出基础、Ultra高分辨率、Turbo抗环境光、DPS超小体积系列及焊接专用型号等丰富RGBD立体相机。RP机器人视觉引导平台升级至V2.2，优化算子、可视化调试及工具闭环，提升软件应用自由度与调试效率。
高精度测量方面，将3D激光轮廓传感器DP4000系列部分先进设计用于DP2000和DP3000系列，提升成像质量、帧率与易用性。VM 3D算法平台优化算法功能、效率与内存，满足各行业3D测量检测需求。
携手生态伙伴
这次发布会，海康机器人第一次将发布会与技术交流会深度结合，与合作伙伴共探智能制造与智慧流通的数字化转型新机遇。
“视控一体”，阐述了关节机器人与视觉融合的新模式，指出视控一体可通过在机器人系统中集成视觉功能，或在视觉系统中集成机器人操作两种方式实现。凭借在硬件、软件和算法领域的长期积累，两种方式海康机器人都可以实现。
海康机器人的机器视觉战略不止于单点突破。而是通过与移动机器人、机械臂等产品协同，构建起 手眼脚 一体的智能系统：以“眼+脚+手”为核心载体，以平台化技术为纽带，通过跨产品线协同与生态资源共享，构建“感知-决策-执行”闭环的服务体系。
新领域拓展与技术创新都离不开生态协作。
海康机器人副总裁张文聪表示，将长期坚持生态发展战略，持续推进生态合作伙伴计划；同时每年举办全国性的机器视觉设计大赛，推进产教融合，为行业培养人才；在新行业应用拓展方面，海康机器人更多聚焦从0到1的工作，重点围绕基线方案构建、技术难点突破和样板点打造，然后将能力赋予合作伙伴，由合作伙伴完成1到N的推广复制，共同做大机器视觉市场蛋糕。
在雷峰网(公众号：雷峰网)看来，智能制造作为国家战略方向，机器视觉行业仍有很大发展空间。
GGII数据显示，2025年中国机器视觉市场规模将突破500亿元，但在制造业的渗透率不足15%。
面对这片蓝海，海康机器人选择的战略定力是：在工业AI、计算光学、3D感知等领域构筑技术壁垒，同时用开放生态打破 场景碎片化 魔咒，将机器视觉从孤立的眼睛进化为智能制造的中枢神经。
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