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2026年是“十五五”規(guī)劃開局之年，也是新質(zhì)生產(chǎn)力加速培育、智能制造全面升級的關(guān)鍵之年，機器視覺作為智能制造研究和感知的核心，正在從傳統(tǒng)數(shù)據(jù)采集邁入智能決策的范式。機器視覺產(chǎn)業(yè)聯(lián)盟理事長潘津認為，當前，全球制造業(yè)正在經(jīng)歷深刻變革，新一代智能制造已成為產(chǎn)業(yè)升級的主攻方向。“我國機器視覺行業(yè)規(guī)模正保持年均超過20%的快速增長。”潘津表示。

當今世界之爭莫過于科技競爭，而科技競爭的實質(zhì)又在于智能制造和人工智能（AI）技術(shù)領(lǐng)域的爭奪。作為人工智能（AI）快速發(fā)展的關(guān)鍵性技術(shù)應(yīng)用之一，機器視覺的地位作用不斷增強和放大，甚至影響著一個國家乃至世界經(jīng)濟社會發(fā)展格局，成為推動全球科技發(fā)展的關(guān)鍵力量。

機器視覺已經(jīng)成為制造業(yè)數(shù)智化轉(zhuǎn)型發(fā)展的“必選項”，在可預(yù)見的未來將長期呈現(xiàn)百花齊放的繁榮形態(tài)。6月25日，在機器視覺助力智能制造創(chuàng)新發(fā)展大會上，復(fù)旦大學(xué)智能機器人與先進制造創(chuàng)新學(xué)院副院長張萬路介紹，機器視覺又稱計算機視覺，是研究采用人工智能技術(shù)實現(xiàn)機器模擬人類視覺功能的一門學(xué)科。他認為，未來機器視覺感知的發(fā)展不僅需要更強的算法，更需要建立從光學(xué)信息獲取到智能認知決策系統(tǒng)級理論體系。

我國大力推進新型工業(yè)化，而人工智能（AI）深度賦能實體經(jīng)濟，機器視覺正從配套技術(shù)躍升為智能制造的核心引擎。6月3日，工業(yè)和信息化部印發(fā)的《“人工智能+信息通信”創(chuàng)新發(fā)展實施意見（2026—2028年）》明確指出，賦能垂直行業(yè)提升體制升級、培育一批工業(yè)智能體、加快工業(yè)視覺檢測等應(yīng)用規(guī)模推廣等一系列政策信號，為機器視覺發(fā)展指明了方向，注入了強勁動力。

為機器植入“眼睛”和“大腦”，讓世界看清中國智造。隨著AI大模型、具身智能等技術(shù)加速突破，工業(yè)AI正在實現(xiàn)從感知到認知再到?jīng)Q策的歷史性跨越，具身智能與工業(yè)大模型深度融合將讓機器視覺不僅僅是“看見”，更是理解和行動，讓機器獲得真正的“眼睛”和“大腦”。“今天的機器視覺早已不止于看得清，更做到了看得準、想得快、會決策、能行動。”潘津認為。

我國機器人產(chǎn)業(yè)展現(xiàn)出強勁增長韌性

當前，我國制造業(yè)全面邁向數(shù)字化、智能化和柔性化，發(fā)展新質(zhì)生產(chǎn)力、建設(shè)現(xiàn)代化產(chǎn)業(yè)體系成為制造業(yè)高質(zhì)量發(fā)展的核心主線。中國電子技術(shù)標準研究院技術(shù)總監(jiān)張暉分析說，我國智能制造發(fā)展從“十四五”時期需求驅(qū)動、場景牽引到“十五五”高端躍升、服務(wù)全球，政策培育邏輯從“給項目”轉(zhuǎn)向“給場景”，產(chǎn)業(yè)培育重心向“強不強”和“走出去”遞進，供應(yīng)商進一步向全球價值共創(chuàng)者升級。他表示，“十五五”規(guī)劃總體方向以智能化、綠色化、融合化為抓手，激活實體經(jīng)濟潛能，通過“傳統(tǒng)+新興+未來”三層產(chǎn)業(yè)布局，構(gòu)筑可持續(xù)的現(xiàn)代化產(chǎn)業(yè)體系。

實際上，我國機器人產(chǎn)業(yè)展現(xiàn)出強勁增長韌性，工業(yè)機器人增速高達33.2%，在規(guī)模擴張的同時產(chǎn)品技術(shù)實現(xiàn)了加速創(chuàng)新和迭代，從減速器、字符控制器等關(guān)鍵零部件到新一代傳感器、零巧手，通用智能底座等新型軟硬件不斷取得新的突破。而且，我國機器人整機智能化程度越來越高，機器操作能力越來越強，正加速向更廣更深的領(lǐng)域拓展，成為推動賦能產(chǎn)業(yè)升級、拉動生產(chǎn)力整體躍升的重要驅(qū)動力。

機器視覺核心技術(shù)能不能掌握在自己手里直接決定了國產(chǎn)智造的發(fā)展底氣。凌云光技術(shù)股份有限公司產(chǎn)品與解決方案部總經(jīng)理包振健認為，在“國家智能制造”戰(zhàn)略驅(qū)動下，我國機器視覺技術(shù)創(chuàng)新與應(yīng)用滲透同步加速，專利布局、企業(yè)數(shù)量與市場規(guī)模實現(xiàn)多維突破，產(chǎn)業(yè)生態(tài)日趨繁榮。但是在行業(yè)高速發(fā)展的背后，實際應(yīng)用中存在“數(shù)據(jù)孤島、自動化閉環(huán)缺失和價值兌現(xiàn)不足”等“隱形短板”問題，正制約著機器視覺從單純的檢測工具向智能決策核心的進化。

張暉分析，智能制造未來發(fā)展面臨著歷史性機遇：一是AI技術(shù)突破，開啟換道超車新范式。二是政策強力驅(qū)動，釋放“人工智能+”紅利。三是數(shù)據(jù)要素市場化，激活核心生產(chǎn)要素。但智能制造未來發(fā)展面臨著挑戰(zhàn)：一是核心技術(shù)依賴，二是數(shù)據(jù)價值釋放不足，三是轉(zhuǎn)向成本與人才“瓶頸”，四是標準與安全亟待完善。智能制造未來發(fā)展戰(zhàn)略關(guān)注點：政府方面強化頂層設(shè)計、精準投入與公共服務(wù)。企業(yè)方面“一把手”掛帥、場景驅(qū)動與數(shù)據(jù)筑基。人才方面擁抱變化、主動進化、跨界融合、復(fù)合發(fā)展。

機器視覺深度賦能機器人產(chǎn)業(yè)發(fā)展

機器人作為智能制造核心裝備，機器視覺是機器人感知外界、精準作業(yè)、自主決策的智慧慧眼，早已成為打通機器人落地應(yīng)用、破解制造痛點、升級產(chǎn)線能力的核心關(guān)鍵，而機器人和機器視覺的深度融合徹底重構(gòu)了工業(yè)分揀、精密裝配、在線質(zhì)檢、無序抓取、柔性生產(chǎn)等全流程，推動著中國制造從自動化走向智能化、無人化和高精度生產(chǎn)的全面新階段。同時，機器視覺和機器人融合發(fā)展已經(jīng)從產(chǎn)線“選配”升級為“標配”，成為機器人行業(yè)智能化升級不可或缺的核心力量。

機器視覺是機器人的“眼睛”，更是人類的大腦，機器視覺行業(yè)的快速發(fā)展從看得見、看得清到看得懂，深度賦能機器人產(chǎn)業(yè)發(fā)展。潘津分析，具身智能讓智能體從感知走向交互，工業(yè)大模型讓視覺系統(tǒng)更懂場景、更適配產(chǎn)線，3D視覺與智能傳感使高端制造更加柔性、精密。在半導(dǎo)體、新能源、PCB、光通信等關(guān)鍵賽道上，視覺技術(shù)正不斷破解“卡脖子”難題，提升產(chǎn)業(yè)鏈韌性與安全水平。新視諾科技（蘇州）有限公司“關(guān)注1%關(guān)鍵數(shù)據(jù)”極致效率，提供“算力輕量化、能耗高效化、性能實際化、隱私安全化”四大核心價值。

當機器視覺與AI大模型、具身智能的深度融合，智能制造的“眼睛”和“大腦”正在被重新定義。清華大學(xué)人工智能研究院視覺智能研究中心教授鄧志東認為，對具身智能而言，大模型驅(qū)動的空間視覺是AI智能體觀察與理解真實物理世界的“眼睛”，對許多物理任務(wù)只有用“眼睛”看見了、看懂了，才能進行可靠的決策與規(guī)劃，才能生成相應(yīng)的物理交互動作。“空間視覺就是機器視覺從傳統(tǒng)的被動感知躍升為主動的幾何與物理學(xué)認知，聚焦對真實物理世界中空間物體遵從物理學(xué)規(guī)律的幾何屬性及其關(guān)系的理解與預(yù)測。”鄧志東說。

鄧志東分析，空間視覺與具身智能關(guān)鍵核心技術(shù)：一是融合感知與主動探索技術(shù)。二是多模態(tài)（圖像、視頻、點云、語言、動作等對齊技術(shù)。三是空間表征與空間理解技術(shù)。四是空間推理、空間預(yù)測與視覺-語言-導(dǎo)航技術(shù)。他表示，傳統(tǒng)的機器視覺利用特征工程的方法，需要進化到具有深度學(xué)習能力的“端到端”新范式，而且還要進一步與多模態(tài)基礎(chǔ)大模型相結(jié)合，并將物理AI驅(qū)動的空間視覺作為具身智能“感知-決策-行動”或“觀察-思考-執(zhí)行”大閉環(huán)中視覺感知或視覺觀察的實時入口，這是機器視覺下一個范式的躍遷。

真正把“看得見”變?yōu)?ldquo;做得到”

在“戰(zhàn)略引領(lǐng)、AI驅(qū)動、硬核攻堅”的新階段，我國具身智能技術(shù)突破與產(chǎn)業(yè)實踐的深度融合是制勝關(guān)鍵。鄧志東認為，面向具身智能的空間視覺面臨的主要挑戰(zhàn)：一是缺乏高質(zhì)量多樣性物理空間交互大數(shù)據(jù)。二是對物理世界的空間理解與空間推理存在嚴重不足。三是對開放性應(yīng)用場景的支持非常有限。四是較低AI端測算力與實高時推斷需求之間的矛盾日益凸顯。“當前，四足機器人與通用人形機器人在復(fù)雜環(huán)境中的移動與操作主要依賴于二維圖像與三維激光雷達點云等僅有二維視覺感知，沒有空間視覺認知。”鄧志東表示。

鄧志東舉例說，自動駕駛、無人機、無人艇等空間視覺感知、自主決策與場景預(yù)測能力較低。大模型驅(qū)動的新一代AI可穿戴設(shè)備與智能家居終端設(shè)備，尚無自然高效的物理空間交互與人機協(xié)作能力。真實工業(yè)場景下的多AI智能體協(xié)同制造能力也有待提升，尚需空間視覺與空間智能加持。張萬路認為，算法決定機器視覺效果，圖像質(zhì)量決定機器視覺效果的上限，可見不同光譜對機器視覺成像有著重要影響，其中紅色鉛筆在紅色光譜和藍色光譜下的圖像最為突出。

機器視覺行業(yè)通用賽道競爭日趨白熱化，突破核心技術(shù)壁壘，實現(xiàn)智能制造一體化成為行業(yè)高質(zhì)量發(fā)展的核心方向。鄧志東表示，為了適應(yīng)面臨的挑戰(zhàn)，面向具身智能的空間視覺與空間智能須做出五方面的努力：一是發(fā)展空間智能與世界基礎(chǔ)大模型。二是從大型語言模型到物理學(xué)“端到端”建模。三是如何進行空間視覺感知并理解真實的物理世界成為最大的技術(shù)挑戰(zhàn)。四是發(fā)展經(jīng)驗主義的物理AI面向直覺技能任務(wù)增加空間持久記憶。五是端云協(xié)同與產(chǎn)業(yè)部署。

事實上，好的品質(zhì)是制造出來的，具身智能機器人可以應(yīng)用在裝配、巡檢等場景做到本體可復(fù)用、靈活搭配功能模塊。而當下工業(yè)機器人落地量產(chǎn)線的核心“瓶頸”不在“動”，而在“看”——能不能精準識別目標、自主規(guī)劃路徑、柔性適應(yīng)變化，決定了機器人能不能真正替人干活。廣東奧普特科技股份有限公司為具身機器人提供完整的“眼睛”與“視覺大腦”，實現(xiàn)從“視覺感知”到“落地應(yīng)用”的跨越，真正把“看得見”變?yōu)?ldquo;做得到”。