Optimus 迭代升級，國產(chǎn)人形機器人加速跟進
特斯拉人形機器人再進化，視覺識別能力+平衡性進一步提升。2023 年 9 月 24 日，特斯拉分享了 Optimus 相關視頻，展示了人形機器人擎天柱執(zhí)行各種任務，包括做瑜伽和自動按顏色對方塊進行分類：1)Optimus 能以類似人類的速度分類物體，識別物品的不同顏色，當人類干預任務增加復雜性時，Optimus 能夠快速適應這種變化并成功完成任務;2) Optimus 也能做出需要單腿站立并伸展四肢的瑜伽姿勢，展示其平衡性和靈活性，根據(jù)視頻，擎天柱現(xiàn)在具備自我校準手臂和腿的能力。
國內(nèi)人形機器人產(chǎn)業(yè)加速。在“具身智能”的浪潮下，國內(nèi)人形機器人產(chǎn)業(yè)化加速，多家企業(yè)公布人形機器人落地場景規(guī)劃或預期應用場景。從展示成果來看，國內(nèi)人形機器人迭代迅速，有望逐步接近特斯拉人形機器人性能。
智元機器人：比亞迪加持，商業(yè)落地更進一步。智元機器人 2023 年 2 月成立，高瓴創(chuàng)投、BV 百度風投、奇績創(chuàng)壇、經(jīng)緯中國等知名投資機構參投。公司在 AI+機器人融合方面具有獨到優(yōu)勢，8 月發(fā)布首款機器人。總計不過半年時間研發(fā)出一臺可以穩(wěn)定行走的機器人，公司機器人迭代進展迅速。2023 年 8 月，比亞迪投資智元機器人，我們認為比亞迪投資智元機器人，有望驅(qū)動人形機器人在汽車工廠等應用場景率先落地，進一步加速國產(chǎn)機器人進程。
智元“具身智腦”加持下，機器人的智能水平和工作效率進一步提升。智元機器人 EI-Brain 的設計中，上層大模型聚焦于具體的感知決策和計劃生成，不用依賴于具體的機器人載體硬件;下層視控模型和運控算法聚焦于底層在具體場景的特定動作執(zhí)行，不用決策整個任務如何完成。超腦、大腦與小腦、腦干能夠相互解耦，不用相互依賴，實現(xiàn)了具身智能系統(tǒng)的層級劃分，提升了機器人的智能水平和工作效率，使其在完成復雜任務、泛化任務時，更加得心應手。
自研關節(jié)電機和機器人靈巧手，有望進一步降低成本。智元也實現(xiàn)了核心關節(jié)的自研—— PowerFlow 關節(jié)電機，關節(jié)電機峰值扭矩超過 350NM，重量僅為 1.6KG;手部方面，自研靈巧手，擁有 12 個主動自由度，5 個被動自由度，所有驅(qū)動都是內(nèi)置的，成本可以控制在 1 萬元以下。此外，指尖集成了基于視覺的指尖傳感器，可以分辨操作物的顏色、形狀、材質(zhì)，同時可以基于算法的數(shù)據(jù)融合，壓力傳感器可以達到近似觸覺的效果。我們認為公司通過自研核心關節(jié)，有望進一步降低成本，達到成本 20 萬以下的目標，從而實現(xiàn)規(guī)模量產(chǎn)、低成本制造。
智元機器人有望在工業(yè)場景率先落地。目前智元機器人已經(jīng)和多家頭部制造業(yè)服務企業(yè)對接，人形機器人商業(yè)化落地有望加速。工業(yè)場景方面，公司面向 3C 電子、汽車裝備等不同場景，訓練了諸如擰螺絲等多種動作;家庭場景方面，智元機器人對機器人有廚子、保姆、醫(yī)護三種角色期待。
華為加持，國產(chǎn)機器人 AI+智能控制方向有望突破
人形機器人通用化需要提升軟件性能。通用化人形機器人是硬軟結合的智能體，從硬件方面來看，隨著國內(nèi)零部件廠商的布局和機器人廠商的產(chǎn)業(yè)鏈整合，硬件性能有望逐年提高，在成本方面逐漸接近主機廠量產(chǎn)需求。而目前人形機器人展示來看，機器人運控性能和智能水平依然有較大提升空間，目前軟件難以完全發(fā)揮硬件性能。人形機器人需要理解任務需求，并進行自主規(guī)劃動作是邁向通用化的關鍵。
任務級交互+時效性是機器人控制難點。一般而言，機器人在執(zhí)行任務的時候，需要通過傳感器去感知周邊環(huán)境情況，收集圖像、語音信息，之后通過自身處理器和 AI 大模型去理解任務，再將任務拆分成可以執(zhí)行的步驟。機器人本身通過機器訓練等具有一定技能集合，這些可執(zhí)行 步驟經(jīng)由機器人具體執(zhí)行，轉(zhuǎn)換為各個部件傳統(tǒng)運控系統(tǒng)可執(zhí)行的信號。但這些任務級交互需要較高的 AI 大模型決策能力和理解能力;同時，對任務拆解-運控規(guī)劃的時效性也具有一定要求，需要機器人與環(huán)境交互時更快、更精確地執(zhí)行任務，這意味著大模型效率需要進一步提升。
大模型可賦能機器人感知、決策、執(zhí)行，實現(xiàn)場景應用的突破，期待大模型賦能國內(nèi)人形機 器人行業(yè)。“預訓練+微調(diào)”大模型能顯著降低 AI 工程化門檻，通過海量數(shù)據(jù)的學習應用后，預訓練大模型具有較好的通用性和泛用性。對機器人來說，細分場景的應用可以通過小樣本學 習+大模型獲得較好的效果。機器人“智”的體現(xiàn)在于環(huán)境感知、智能決策和執(zhí)行控制，其中智能決策指機器人具備獨立自主解決問題的能力，通過感知理解行為環(huán)境，在與環(huán)境的交互中積累經(jīng)驗，形成在復雜環(huán)境中安全高效地執(zhí)行復雜任務的能力，而這也是未來智能機器人的關 鍵技術突破點。從國內(nèi)人形機器人產(chǎn)業(yè)鏈發(fā)展來看，國內(nèi)企業(yè)較為擅長在硬件層面降本+提升性能，軟件層面尤其是 AI 大模型架構調(diào)整、算力提升是相對短板，軟件層面上的優(yōu)化迭代期待國內(nèi)科技公司的參與和賦能。
華為入局，平臺賦能有望加速國產(chǎn)人形機器人落地。2023 年 6 月，華為成立東莞極目機器有限公司，正式入局機器人領域。9 月，華為在《華為云機器人平臺，攜手共創(chuàng)具身智能未來》的專題演講中，探討了未來將如何探索具身智能，打造智能機器人，迎接下一個 AI 浪潮。在專利技術方面，華為也擁有相關儲備，包括《一種人機對話的系統(tǒng)和方法》《一種機器人手臂及機器人》等。我們認為，華為有望通過云機器人平臺入局人形機器人，加上盤古大模型的加持，有望賦能機器人賽道，加速國產(chǎn)人形機器人項目落地。華為未來在人形機器人領域的參與方式，我們認為可以參考華為入局汽車行業(yè)的方式進行探討。我們認為華為入局汽車行業(yè)由參與程度從淺到深，分別對應標準零部件模式/HI 模式/智選模式：1) 標準零部件模式：華為向車企提供激光雷達、毫米波雷達、攝像頭等零部件以及一些電控解決方案，合作參與度較低;2)HI 模式：合作企業(yè)包括北汽極狐 HI 版、長安阿維塔 11 等，用華為全棧的智能汽車解決方案，合作參與度較高，華為通過計算和通訊架構等方式賦能車企;3) 智選模式：華為不僅提供全棧智能汽車解決方案，還做整車的產(chǎn)品定義，產(chǎn)品設計，制造工藝設計，用戶體驗設計，產(chǎn)品市場營銷和產(chǎn)品銷售。在智選模式中，車企負責的部分只 是傳統(tǒng)的機械工程、底盤調(diào)校和工廠的生產(chǎn)制造。目前的合作者是賽力斯。
人形機器人是 0-1 的過程，華為剛開始通過云平臺方式入局，類似于華為 HI 模式，同時自身也在布局零部件相關技術，我們認為未來有望復制入局造車的模式，前期對部分國內(nèi)人形機器人企業(yè)采用零部件、云平臺賦能方式，等到人形機器人產(chǎn)業(yè)鏈進一步成熟后，有望采用智選模 式，參與人形機器人設計開發(fā)等更多流程。
2、傳感器：機器人控制感知層核心零部件
“自動化”向“智能化”躍進，傳感層迎新機
機器人“自動化”向真正的“智能化”逐步突破，傳感器有望受益。參考甲子光年智庫，機器人智能水平可以分為 L0-L5，目前處于 L3-L4 發(fā)展階段：1) 第一代為程序控制機器人(L1-L2):通過編程或示教將動作指令輸入機器人中，只能刻板地完成程序規(guī)定的動作，一旦環(huán)境情況略有變化，機器人的工作就會出現(xiàn)問題; 2)第二代為自適應機器人(L3):配備視覺、聲音、力度等傳感器，能據(jù)傳感器獲得的信息對環(huán)境有基礎感知，并實時調(diào)整工作狀態(tài);3) 第三代為智能機器人(L4-L5):擁有更豐富的傳感器和更高的智能水平，不僅能獲取并處理外部綜合信息，甚至能據(jù)此自己制定行動目標，其智能主要體現(xiàn)在感知交互、獨立決策、自我優(yōu)化三個方面。
機器人作為高度集成的機器，需要應用很多傳感器，包括從光學編碼器、電流傳感器到慣性傳感器、攝像頭以及激光雷達(LiDAR)等。根據(jù)感知的數(shù)據(jù)，機器人傳感器主要可以分為兩大類：本體感知傳感器和外部感知傳感器。
人形機器人對傳感器需求量有望提升。我們認為人形機器人的加速落地，有望帶動相關傳感器需求：1)與人類感官類似，人形機器人通過傳感器獲得周圍環(huán)境信息，按照不同的設計需求，可能有觸覺、平衡、視覺、聽覺、嗅覺和味覺等多種需求以適應不同工作環(huán)境;2)人形機器人應用傳感器較多，市場潛在空間大，量產(chǎn)后有望帶動傳感器需求。
力矩傳感器：機器人力控關鍵部件
機器人為了完成一些復雜、精細的作業(yè)，需要對應傳感器為機器人的力控制和運動控制提供力信息，從而滿足對應關節(jié)運控過程的柔順化、智能化。因此，在機器人應用領域，力矩傳感器應用廣泛。力矩傳感器可以將力/力矩的量值轉(zhuǎn)換為電信號，能夠?qū)C械部件的旋轉(zhuǎn)扭矩進行感知，具有精度相對較高、可靠性好等優(yōu)勢。
按照測量方式，力傳感器可以分為一維、多維(三維、六維)傳感器。1)一維傳感器：可以測一個方向的力。2)三維傳感器：測三個正交方向的力。如果力的方向隨機變化，但力的作用點保持不變，并且與傳感器的標定參考點重合，可以使用三維傳感器。3)六維傳感器：六維傳感器可同時測量沿三個坐標軸方向的力和繞三個坐標軸方向的力矩。
六維力測量維度高，可以安裝在傳統(tǒng)機器人底座或者末端位置。目前，六維力傳感器主要用于檢測、預防、控制、示教、測量、保護等場景，通常安裝在機器人的底座或者末端，可以提供應用過程中的力交互信息。隨著智能制造和機器人產(chǎn)業(yè)的發(fā)展，精度較高的六維力傳感器未來潛在市場空間大。
按照敏感元件感應機理的不同，可以將六維力/力矩傳感器分為以下三種：應變片式、光學式和壓電/電容式。1)電阻應變式的力敏感原理是應變片-電阻效應，通常采用的是硅應變片或金屬箔，將力以相應的應變片電阻阻值的變化進行輸出;2)光學測量應變的方法較多，其中 基于光纖布拉赫光柵(FBG)的光纖式的力傳感器最為常見。其原理是通過光纖、光柵反映形變，再轉(zhuǎn)化成力;3)壓電式是基于壓電材料的壓電效應進行測力，原理是敏感元件材料受到機械力而產(chǎn)生變形時，內(nèi)部產(chǎn)生極化現(xiàn)象，使得敏感元件相對的兩個表面出現(xiàn)等量的相反電荷， 通常用于動態(tài)測量。電容式則是通過極距的變化導致電壓的變化實現(xiàn)力的測量。
參考宋逸等的《一種低耦合高精度六維力傳感器設計及應用》，六維力傳感器的難度在其研發(fā)設計上，技術難點主要在于六維力矩傳感器彈性體的設計、兼顧優(yōu)良的靜態(tài)和動態(tài)性能的需要以及低維間耦合。它不是三個一維力傳感器和三個扭矩傳感器結構的簡單疊加，它的非線性力學特性明顯，要考慮多通道信號的溫漂、蠕變、交叉干擾、數(shù)據(jù)處理的實時性，再加之六維聯(lián)合加載標定的復雜性，六維力傳感器的技術難度可謂是一維力傳感器難度的六次方。
1) 參考韓明的《靈巧手指尖六維力傳感器的設計》，彈性體是整個六維力傳感器的核心元件，也是設計和加工制造的難點。參考王國泰等的《六維力傳感器發(fā)展中的幾個問題》，彈性體結構設計影響傳感器的靈敏度、剛性、動態(tài)性能、維間耦合等最關鍵的因素，也影響彈性體加工的難易程度和制造成本。
2)暫無動態(tài)性能指標，算法仍需改進。在實際的力/力矩測量過程中，被測信號大多是動態(tài)信號，如機器人打磨拋光時的接觸力、物體高速運動過程中的稱重和炮彈發(fā)射過程時的后座力等信號，這些信號屬于快速時變信號，動態(tài)性能較差的傳感器很難跟蹤測量這些信號。
3)維間耦合誤差無可避免。參考王鏡森的《多維力傳感器模型辨識與動態(tài)解耦方法的研究》和王志軍等的《基于多項式擬合的六維力傳感器解耦算法研究》，在理想狀態(tài)下，在單一方向的力作用下，多維力傳感器應該僅在單一方向力對應的輸出通道上才有輸出，其他通道的輸出不應受到這個力的影響，但由于受到機械結構原理、機械加工誤差、應變片粘貼位置以及系統(tǒng)標定方式的影響，任何類型的六維力傳感器均會不可避免地產(chǎn)生耦合誤差。維間耦合的存在使多維力傳感器動靜態(tài)性能指標受到明顯影響。
六維力傳感器在機器人發(fā)展中不可或缺。參考孫賀男的《足式機器人用新型六維力/力矩傳感器設計與分析》，在傳統(tǒng)機器人領域，在軸孔裝配或打磨等與外界環(huán)境之間存在力的接觸的工作中，往往不僅需要對機器操作臂進行位置控制，還需要進行力控制。所以這類工業(yè)機器人的 末端操作器上一般都需要裝有六維力/力矩傳感器，以對機器人操作臂與外界環(huán)境之間的接觸力和力矩進行實時的檢測和反饋。
人形機器人有望催化六維力傳感器應用。2022年，ChatGPT橫空出世，具身智能再次被提起，為機器人的發(fā)展帶來新的想象空間。具身智能使得人工智能具備環(huán)境的感知交互能力，屆時人形機器人將成為具身智能算法的重要載體;2023 年，特斯拉新款 Optimus 人形機器人完成了電機扭矩控制、環(huán)境探測與記憶等復雜任務，在力控方面表現(xiàn)得更加精確靈敏。未來，人形機器人將通過配備(AI、視覺、力覺等)傳感器，呈現(xiàn)出多信息融合(觸覺、力覺和視覺等)的力控實行形式，將為六維力傳感器在人形機器人領域的應用帶來較大的發(fā)展空間。
人形機器人發(fā)展有望催化電子皮膚加速落地。電子皮膚是一種人工智能皮膚，由多個傳感器組成，模仿人類皮膚的觸覺能力。它可以用于機器人、假肢等，賦予它們觸覺能力，并且可以測量體內(nèi)和環(huán)境的各種參數(shù)。電子皮膚可以賦予機器人類似人類皮膚的感知力，人形機器人的發(fā)展有望加速電子皮膚的產(chǎn)業(yè)化落地。
靜待工藝成熟，看好電子皮膚在人形機器人領域應用潛力。目前電子皮膚仍處于實驗室階段，在成本、感知性能上依然有較大提升空間，具體來說有以下難點：1)在材料層面，需要具有類似組織的機械性能及在生理環(huán)境中的優(yōu)異穩(wěn)定性;2)在器件層面，需要使用具有出色電子特性的低工作電壓(例如高電荷載流子遷移率和低亞閾值擺幅)進行安全高效的機體操作;3) 在系統(tǒng)層面，需要具有足夠晶體管數(shù)量、邏輯深度和功能復雜性的信號調(diào)理電路;4)在應用層面，柔軟的電子皮膚需要感官信息的仿生編碼和設備生物界面的神經(jīng)形態(tài)驅(qū)動，以實現(xiàn)自然感覺和低功耗。
人形機器人有望打開六維力傳感器市場空間
全球力傳感器市場預計將持續(xù)增長，歐美等地區(qū)仍占主要份額。2022 年全球力傳感器市場規(guī)模為 26 億美元，根據(jù) Research and Markets 預測，2028 年全球力傳感器市場規(guī)模將達到 35 億美元，2022-2028 年間的復合年增長率預計為 5.08%;對工廠自動化和制造過程高精度的需求不斷上升是推動市場增長的關鍵因素之一。面對工業(yè)自動化以及越來越復雜精細的作業(yè)要求，傳感器的需求不斷上升，助推了全球力傳感器市場的增長;而歐美等企業(yè)對傳感器的研發(fā)起步較早，具有先發(fā)優(yōu)勢，在全球市場中也占據(jù)著主要份額。
中國工業(yè)傳感器市場規(guī)模穩(wěn)步擴大，呈現(xiàn)出廣闊的發(fā)展空間。隨著工業(yè) 4.0 時代和工業(yè)自動化的發(fā)展，對于工業(yè)傳感器的需求將進一步提升;根據(jù) statista 預測，中國工業(yè)傳感器市場將在 2025 年達到 60.07 億元。在市場份額方面 2022 年全球工業(yè)傳感器市場中，壓力傳感器、溫度傳感器、位移傳感器等主要類型傳感器的市場份額分別為 22.1%、17.2%和 15.8%。
目前六維力/力矩傳感器尚未形成明顯規(guī)模效應，未來有望進入高速成長期。2022 年中國市場 六維力/力矩傳感器銷量 8360 套，其中機器人行業(yè)銷量 4840 套，六維力/力矩傳感器市場規(guī)模 2.39 億元，其中機器人行業(yè)六維力/力矩傳感器市場規(guī)模 1.56 億元;隨著 AI 技術的不斷升級，人形機器人落地將進一步加速，對于六維力/力矩傳感器的需求量也將進一步提升。根據(jù)高工機器人預測，到 2027 年中國市場六維力/力矩傳感器銷量有望突破 84,000 套，復合增長率超 過 60%，其中機器人行業(yè)銷量有望突破 42,000 套，六維力/力矩傳感器市場規(guī)模將超過 15 億元，復合增長率超過 45%;隨著入局者的持續(xù)增加，疊加下游細分市場認知的逐年提升以及應用領域的拓展，六維力和力矩傳感器市場有望加速擴大。
從國內(nèi)格局來看，當前市場較集中，我國傳感器行業(yè)第一梯隊企業(yè)占據(jù)了國內(nèi)傳感器市場大部分份額。根據(jù) 2022 年國內(nèi)市場銷量口徑看，ATI，宇立儀器、坤維科技、鑫精誠位于第一梯隊，各家廠商下游應用的側(cè)重有所差異。ATI 作為全球龍頭，布局傳感器市場較早，應用領域更廣;宇立在工業(yè)機器人磨拋行業(yè)和汽車碰撞測試行業(yè)應用更多;坤維科技在協(xié)作機器人、醫(yī)療手術機器人、醫(yī)療檢測機器人和康復機器人領域具備明顯優(yōu)勢;鑫精誠在機器人行業(yè)和醫(yī)療行業(yè)也有布局;其余中小企業(yè)的產(chǎn)品主要集中在中低端領域。
受益于機器人市場需求催化，中國六維力/力矩傳感器市場近年來入局者逐年增加，但受限于該領域的高技術壁壘，真正具備批量化產(chǎn)品供應能力的廠商依然偏少。從布局上來看，不同 地區(qū)的六維力廠商呈現(xiàn)出不同的配套特點。日韓地區(qū)六維力/力矩傳感器廠商主要配套當?shù)貦C 器人本體廠商，其中，韓國企業(yè) Robotous、Aidin Robotics 主要合作廠商包括 Doosan Robotics、Neuromeka 和Rainbow Robotics;日本企業(yè) Sintokogio 和 WACOH-TECH 主要合作廠商包括發(fā)那科、電裝、三菱、那智不二越、安川等;歐美地區(qū)六維力/力矩傳感器廠商可分為 兩類：一類是傳統(tǒng)的傳感器生產(chǎn)商，包括 ATI、Bota Systems AG、ME-Meßsysteme GmbH、AMTI、 Kistler 等;另一類是全球知名的機器人末端工具生產(chǎn)商，主要有 SCHUNK、OnRobot、Robotiq 等，歐美地區(qū)廠商合作企業(yè)以協(xié)作機器人本體廠商為主，主要包括優(yōu)傲機器人、達明機器人和歐姆龍等。
目前，國產(chǎn)六維力/力矩傳感器與外資主流傳感器在靈敏度、串擾、抗過載能力及維間耦合誤差等方面仍存在差距。一直以來，像六維力傳感器這類機器人核心零部件，海外廠商處于強勢地位。在產(chǎn)品性能指標里，準度、精度、分辨率等是比較重要的指標，而在準度方面，國內(nèi)部分企業(yè)已經(jīng)可以對標國外龍頭企業(yè)。
機器視覺：“具身智能”核心感官之一
機器視覺技術逐漸從 2D 向 3D 演進。3D 視覺和 2D 視覺是計算機視覺領域兩個重要的分支，它們在數(shù)據(jù)處理、視覺感知和應用領域等方面有著顯著的差異。相比 2D 視覺，3D 視覺理的處理對象是三維立體空間中的物體和場景，對物體和場景的理解更加準確和全面，它可以通過深度圖或點云數(shù)據(jù)來獲取物體的距離和三維坐標信息。這使得它可以更準確地進行物體的定位、測量和重建，在機器人導航、三維重建等領域有著廣泛的應用。然而，由于處理復雜度較高，3D 視覺通常需要更強大的計算能力和復雜的算法來實現(xiàn)。
3D 視覺技術較多，主要有 ToF (Time-of-Flight)、雙(多)目視覺、結構光等。目前人形機 器人主要采用的方案是多目視覺、TOF。1) ToF 可用于測量距離以獲得深度數(shù)據(jù)。集成在相機中的光源可發(fā)出光脈沖照射到物體上，物體將光脈沖反射回相機。根據(jù)光脈沖所需的時間，可以確定被測物每個點與相機的距離信息，從而得到深度值。與其他 3D 相機相比，ToF 相機更為經(jīng)濟、精巧和簡單，可實現(xiàn)輕松安裝和集成。不過，ToF 相機僅在特定環(huán)境條件下和定義的測量范圍內(nèi)，才能提供理想 的采集結果。2)雙(多)目視覺的工作原理與人眼類似。其 3D 原理是使用兩(多)臺 2D 相機從不同視角 拍攝同步的圖像，從而獲得深度信息。為了計算3D數(shù)據(jù)，必須知道兩(多)臺相機之間的相對位置(外部參數(shù))，然后使用適配算法在左右圖像中搜索相應的像素，最后借助校準值，就可以將場景或物體的深度圖像生成為點云。對于結構簡單的表面，由于雙目視覺方法在兩個圖像中拍攝到的相應特征不足，因此無法從中計算出三維信息。3) 與雙目視覺技術不同，結構光技術需要將其中一臺相機替換為條紋光投影儀。它會投影具有正弦強度曲線的各種條紋狀圖案，從而在表面上創(chuàng)建系統(tǒng)已知的人造結構。在表面上投影的條紋變形可用于計算3D信息，并獲得更準確的測量結果。具備結構光功能的芯片在近距離內(nèi)可實現(xiàn)較高的精度。使用結構光方法時會產(chǎn)生很高的計算負載，它需要逐張采集和分析多個圖像，不適用于移動的物體。
3D 機器視覺市場空間有望逐步打開。根據(jù) GGII 預測，至 2025 年我國機器視覺市場規(guī)模將達 到 468.74 億元，其中，2D 視覺市場規(guī)模將超過 360 億元，3D 視覺市場規(guī)模將超過 100 億元。未來隨著人形機器人的落地，整體市場有望維持較高增速。
國產(chǎn)替代提速，國內(nèi)品牌有望受益 3D 視覺放量。從內(nèi)外資品牌份額來看，根據(jù) GGII 數(shù)據(jù)， 2021 年國產(chǎn)品牌機器視覺市場份額占比 58.43%，進口替代進程開始提速。國內(nèi)各大廠商市場份額保持較高水平，海康、華睿等國內(nèi)廠商市場地位有望逐步確立。