國外美國的康耐視、日本歐姆龍、基恩士、德國保盟

國內：大華，海康、凌雲、歐普特、大恆

以上只是羅列，不清楚排名情況

機器視覺看應用領域，工業領域，大恆，凌雲這兩家是國內起步早，規模大的，業務範圍也比較廣，國外的，cognex, keyence ,民用方面，國內，商湯，曠視等，還有一些細分市場都有做得還不錯的，海康，大華在視覺方面只能算後起之秀，有錢，主要硬體為主

人、車識別主要是AI四小龍：商湯、曠視、雲從、依圖。還有傳統安防廠家：海康威視、浙江大華。 這些都是主流的企業且有核心演算法。還有一些二線的公司在某個領域做的也不錯，也有核心演算法。剩下的公司都是購買他們的演算法或者在谷歌開源演算法基礎上做點東西。演算法做起來挺難的，連華為這麼大的公司也只能透過收購+購買+自研的方式成長起來，但還是不如前面說的幾家

機器人視覺按照應用分兩種：

工業級視覺和消費級視覺：

下面是工業級視覺和消費應用視覺的區別。

概括來說：工業視覺並沒有那麼複雜，常見的工件表面檢測，就是拍照，然後進入資料庫對比，這類工業視覺企業非常多，國內超過3000家做這類的企業，基本上5個人左右就可以做這類企業。當然比較大的企業也有。例如天準科技，這種從視覺到裝置都做的企業，主要還是應用在電子行業的各類專機上面。例如AAOI檢測，CCD檢測，OCA檢測等等。還有包括裝配環節的定位等等。

消費視覺領域的產業鏈

1、應用於消費類場景的機器人視覺，應用形式如：手機面部識別，安保應用場景的面部識別，智慧駕駛（多品類識別）等。這種機器視覺以3D識別或者SLAM識別為主。代表性企業以網際網路企業為主。

產業鏈形式為：視覺軟體企業——硬體裝置商——應用終端企業。

典型代表例如：視覺軟體企業（依圖科技）——硬體裝置商（）——應用終端企業。

國內消費機器視覺前五家企業：商湯科技，依圖，曠視科技，雲從科技。這幾家為主，其中騰訊，阿里巴巴，百度都在這方面有佈局。

而在消費級領域的應用，企業多提供解決方案，其中以演算法與軟體為核心，硬體成本不高。以曠視科技為例，2016-2017年公司業務以個人物聯網解決方案（手機安全、手機攝影等）為主，其成本構成中，資料來源成本與雲端服務成本在2016-2017年佔比分別為37.4%、12.2%；而硬體成本的佔比在2016-2017年分別為12.5%、23.9%。硬體包括晶片、攝像頭、邊緣伺服器、雲端伺服器等。由於硬體成本佔比低，曠視科技的規模效應明顯，2016-2018年的毛利率分別為31.0%、52.1%、65.2%，規模效應明顯。（資料來源曠視科技招股書）

消費場景機器視覺應用場景。

19年，曠視科技在香港提交IPO招股書，基本上這也是國內消費機器人視覺企業第一個上市的企業。

2、工業級視覺市場。

工業級視覺市場，目前應用非常成熟，基本上自動化，以及新一代提出的包括智慧工廠，大資料都需要機器視覺。正常情況下，離散製造領域，到哪一步只有看到才能最清晰的展示當前的生產情況。

工業級視覺市場產業鏈情況：

元器件：鏡頭，感測器，採集卡等——底層架構（也就是視覺軟體系統）——裝置廠商（將視覺軟體以及硬體，整合到轉接裝置中進行應用的場景）

硬體市場，全球最大的市場依然還是日本和美國，在工業級市場領域，系統佔比整個行業成本50%以上。全球主要以康耐視，基恩士佔比最高。

工業視覺應用企業前五家：康耐視，基恩士，大恆，海克斯康等幾家。

2018年國內前6家視覺企業應收和利潤。

綜合來說，機器人視覺是一個軟體為核心的行業，這部分市場雖然中中國產品牌仍處於下風，但中中國產企業在消費市場有很強優勢，且複製到工業領域只是時間問題。