进击的工业3D视觉:消费电子成最大市场,长尾领域规模可至千亿

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文: 李念真(微信default54637)、李汝晴(微信liruk h S Iqing-sunny)

编辑:石亚琼(微信:15300063873)

机器视觉作为全球人工智能公司应+ q & - | ? O {用最广的一项技术,当前占比已超过40%。近年来,在制造业向自动化、智能化升级的趋势下,2D视觉技术开始出现向3D视觉过渡: ; [ o n | + = l的趋势。

资本的嗅觉最为敏感,近年来工业3D视觉领域已经出现了多笔大额融资,例如,梅卡曼德于一年内先后两次宣布获得过亿元融资;中科慧远在2019= s年获得千万级A轮融资和过亿元融资;高视9 n D s Q科技在2019年获得亿元B轮融资,后又被长江小米基金战略投资......

红杉资本中国、明势资本、顺为资本、高榕资本等一线基金纷纷入场,小米、联想、英特尔、百度风投、腾讯等产业以及政府基金v J a - # k y i也相继入局。

投资热的背后,是对工业3D视觉前景的看好: 这个千亿规模的市场,赛道上已经出现营收过亿的公司,不仅有可能复现2D视觉时代多家公司上市的局面,长远来看,还有可能诞生基恩士一样的公司。

然而在当下时间点,这个赛道仍罕见同时拥有千万元级别以上营收且利润正向的公司;经过36氪调研发现,目前大多数公司尚处在POC试点阶段,价格的下T 3 2 # ) u调可能至少在2-3年后大规模量产的基础上实现。

关于这个行业仍有诸S I T p多问题经常被热议:国! = Z内创业公司值得投资吗?3D视觉成本高、难落地,公司怎么赚钱?企业有何竞争壁垒,规模化应用的关键点是什么.| ` | 4 b....

36氪通过行业调研,综合了报道、采访记录以及业内人士的观点,试图解答上述这些问题。在做了行业的访谈、 研究后,我们有了以下发现:

  • 目前赛道上的公司融资轮次多集中在B轮以前,年营收过亿的T d z 2 O头部公司已经出现,资本更偏爱有规模化落地能力的中游集成型企业。
  • 当下,价格不是影响工业3D视觉落地的决定性因素。企业进一步发展的关键在于加强核心软硬件实力,并且规模化落地解决方案。但进入规模化落地阶段,低成本将会成为有利竞争力。
  • 工业3D视觉落地最广z M ) 2 u的领域是消费电子,其次是汽车制造、以及物流、医药、快消等长尾领域。正常发展速度下,5年内,工业J t #3D视觉将成长为千亿人民币的市场。

工业3D视觉投融资Z U B z R y v ] B市场活跃,国产厂w 7 ~ k a i s : [商扎堆产业链中游

过去十余年,工业机器人在制造业企业得到了广泛的部署,工业自动化、智能化的进程已被开启。

随着国内劳动力成本的逐渐上涨,工业领域的用工矛盾日益显现,已经从普通蓝领工人群体延伸到一部分质检g c ! D 7 j 8 Z为代表的高技术工人群体。另一方面,C2M(Cusn _ x f ?tomer-to-Manufacturer 用户直连制造)的订J * 6 G ( p y单要求客观上催化了生产线柔性化部署,这就要求制造工序的来料、生产、质检的自动化程度更高,弹_ A / K _ h性更强。L R { n b

这些变化和要求使得3D视觉应用3 e e %被打开,进而加速了3D机器视觉在制造业的广g X 0 .泛落地。作为机器的“眼睛”,相较于2D视觉,3D视觉对照明(环境光)变化不敏b @ ? f o : s s ]感,而且精度和可靠性更高,可以更[ $ ~ ( G好地进行多传感器融合,检测快速移动目标并获得形状、对比度、空间坐标信息、等深度信息。因此,3D视觉可以满足以往2D视觉难以满足的更多工业场景应用,对2D视觉起到补充作用。目前,工业3D视觉主要集中在尺寸与缺陷检测、智能制造、自主导航三大类。

进击的工业3D视觉:消费电子成最大市场,长尾领域规模可至千亿

3D视觉W _ M = = z落地场景分类

市场需求B ; ? B : $ t !$ ; g j m y p长,资本随之7 2 7 y 8 S F $加入。

36氪统计到,2019年至2020年第一季度,工业视觉领域发生过44起的{ 9 W H 0 ^ ( T e融资案例,这些公司的业务兼顾2D/3D视觉技术。其h g ! ^ @中,千万元级别融资29笔,过亿元融资6笔。通过分析,36氪还有以下发现:

  • 按融资轮次来看,50%以上的融资分布在天使轮及Pre-A轮,单笔融资金额8 f J - h ^集中在千万元级别;B轮则聚集了较多的亿元以上的单笔融资。
  • 按照产业链及行业分布情况来看,约] } n T %87%的被投公司属于中游集成商领域,其中主营业务在智能制造、尺寸/缺陷检测类公司数量最多;消费电子成为落地最广领域,其次是汽车制造、物流、医药、快消等长尾市场。
  • 对于单笔融资金额过亿元的公司来说,据了解,其产品基本实现小批量产;产品主要是集成设备或自动化专机(例如k Y h3D AOI设备);3D视觉技术成为核心竞争力;公司年营收在i : 2 1 s K千万--上亿元不等;客户投资回报周期平均在2年左右。

进击的工业3D视觉:消费电子成最大市场,长尾领域规模可至千亿

融资事件统计(按应用场景划分)

进击的工业3D视觉:消费电子成最大市场,长尾领域规模可至千亿

融资事件金额量级统计(按应用场景划分)

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融资事件金额量级统计(按应用场景划分)

进击的工业3D视觉:消费电子成最大市场,长尾领域规模可至千亿

融资事件金额量级统计(按应用场景划分)

进击的工业3D视觉:消费电子成最大市场,长尾领域规模可至千亿

融资事件金额量级统计(按应用场景划分)

从投融资的数据中可以发现,资本更加青睐产业链中游集成商领域公司,投资轮次集中在B轮之前,多数公司都停留在产品小批量产或是解决方案高度定制化的阶段,规模化应用尚未展开,前期高额的研发投入难以摊薄,整体成本较高,赛道中的企业鲜有盈利。

事实上,这也一定程度上反映了当前工业3D视觉行业的现状。当前,工业场景下的产品类型基本可分为标准化产品、设备型/集成方案两大种。由于国内大部分厂商扮演了N @ ? { [ T R z 2集成商, p L 1 q的角色,最终输出的是软硬件一体的集成方案,产品形态主要是整套d U ,设备上搭载3D视觉技术。其中相机是硬件系统的关键,成本约占整个硬件系统40%。从竞争格局来看: 3 5 s,欧美日等海外厂商占据高端市场绝大部分的市场份额,国内厂商弯道超车的突破机会在软件/算法上。

$ ) ] # i | } a ,管产k - d $业链上游壁垒明显,国内厂商难以占据优势地位。但产业链中游P V x } v已经成为国内厂商的最佳落脚点,并S + W且出现了向产业链上游渗透的趋势,毛利率可达50%。

另一方面,这个赛道上的公司营收、利润水平仍处在早期阶段。除了上市公司(兼顾2D/3D视觉),例如天准科技、矩子科技、华兴源创Z Y n ! Z ! E H、精测电子等,已经实I z T E @现上亿元年营收,绝大多数创业公司的年营收仍在百万元级别,少数头部公司实现年营收千万元。由于这些创业公司的产品尚处在测试或者小批量交付阶段,现阶段难以达到盈亏平衡。

从市场需求上看,尽管绝大部分创H m k业公司尚未实现大P V y R U规模量产,但市场需求正处Y } 5于快速增长期。目前工业3D视觉的市场! m d N ?渗透率并不高,并且存在很多新的应用场景。

也正是因为这些现状, 引发了上: T k Q Y F d C文提到的种种行业讨论:现在是投资2 O 9 j工业3D视觉企业的好时机吗?该赛道企业要打开7 9 : % $ P & 6市场,规模化应用需要做些什么?

高精密制造是工业3D视觉的重点领域,长尾市场需求分散

在上文中,我们已经展示了工业3D视觉的具体应用场景,其主要用l l r v k途概括起来可以包括:

1.3D视觉系统与AI算法结合,用于产品3D测量、外观瑕疵检测、定位;

2.3D视觉系统b 6 Q e ; Q o与智能机械臂相结合+ , ; 执行生产线拆码垛、分拣、上下料;

3.作为感知模组植入可移动机器人v 7 N y I I C Q,辅助实现导航、避障等功能,在工业场景中,如AGV、叉车搬运等场景。8 7 / ( 4 # @

在做了终端客户、代工厂、集成商的访谈后,我们认为,高精密制造领域E @ J是工业3D视觉s 6 1 3 r ] . p ]领域的重点,这部分市场以测量/检测为主,已有多家上市公司;智能制造&自主导航场景则属于长尾市场,场景较分散,M 2 3 _ ^但也有头部企业的合同金额将过亿元。

接下O F [ v G来我们将v | 3拆解高精密制造、长尾市场中,3D机器视觉当前或即将爆发大规模落地机会的w r `场景,具体分析如下:

测量/检测市u 0 K场最大,已有多家上市公司

当前测量/检测领域需求V 9 z 1 N T最明确且市场规模$ 3 r $ 3 Y L @ m较大,行业集中在消费电子、汽车制造,但这些领域也存在外资竞争~ p 3 J a O激烈的情[ = y ] G L d l V况;此外,半导体作为新增市场,随着产业链逐渐转移到国内,未来也会出现高速增长。在对不同的细P 4 U tA w ! S ^ 4 -场景进行分析后,我们得出结论如下:

消费电子、汽车制造、半导体等高精密制造行业需求较大、价格相对不敏感,但对设备精度、准确度、稳定性等要求较高0 e p h | , q B;行业内大客户集中,客单价可达百万级。业内已出现多o $ a ( N家上市公司,具备对软件、算法的二次开发能力。

36氪做了简单统计,

  • 在消费s Y D * J / 8 a电子领域,客户对于H R g u $ O { m 0精度的要求普遍0.01 : 3 : K s k @ u-0.001微米之间;速度在1-2S/件;准确率方面,由于该行业非标性较强,根据客户需求会在75%-98%之间浮动;客单价在几十万到上百万元不等。市场规模方面,当前年销售额过50亿元的企业普遍具备亿元采购量的能力,属于行业潜在客户,这些企业大量分布在长三角、珠三角,按照国内1000家估算,市场需求可达千亿元。
  • 半导体领域,在制造与封装测试环节中,质量检测与良率控制极其重要,封装N 4 z 6 [测试设备被称作是b 5 1 F = :芯片出货的“包装检验官”,但目前仅靠人工所能发挥的力量非常有限,因此封测设备对3D机器视觉需求迫切。当前客户对于精度的要求普遍在微米(0.001mm)到亚微米(1.0m)之间,速度大约在每秒40-50平方厘米,误报率5%-10%,客单价上百万元。根据SEMI统计,全球半导~ b G R O体检测设G i 4 ; l h y备超过 800亿元,其中前道量测设备市场规模406亿元左右,后道测试设备399亿元左右,中国半导体检测设备+服务年需求超过 200亿元,且国产替代需求强烈。
  • 汽车制造方面,客户对于精度的要求在亚毫米之上;速度在1S/件;准确率要求极高,在99%以上;客单价在几十万到上百万不等。主机厂的投入较大,可能占到整个汽车产业链的60%,按照全国400家主机厂、平均每家10台检测设备估算,市场需求在百亿元左右。

将以上三大行业细分后,3D视觉在不同环节的市场竞争情况又有所不同,具体来看:

  1. 消费电子

目前市场上主要的消费电子类产6 6 K 3 ? o u品为平板、笔记本、台式机、传统手机、智能手机、电视和相机7大类,其中,智能手机市场规模占比将近50%。随着2020年5G商用化正式开启,换机潮已经出现,由此带动上游产业k 8 m C链的需求变动。根据智能手机的生产流程,涉及p K / Q T _ M o到尺寸与缺陷检测的环节主要在主板、零部件组装、包装出货三大部分。

在主板和零部j x j )件组装环节,已经有较多国际厂商,主要来自日、韩、德这些国家。传统的2D视觉技术应用已经比较成熟。3D视觉在这里作为2D的补P | 8 O U充,主要会用在对微小的、有深度信息的器件的测量检测上,例如检查手机上的 SIM 卡卡槽、电池模| Z ; M K W组、摄像头模组的尺寸大小和位置安装等。产商大多提供2D/3D混合的解决方案。天准科技作为该领域的代表企业,其主营业务就是面向智能手机的智能检测装备,这部分营收占比已达70%。通常一台检测设备的价值可能占到整条产线的1/3。像3 ~ | I L E q k苹果的一条组装产线所需的检测设备会在几十到上百台,有些甚至会上千台,客单价基本在百万级。天准科技预计2020-2022 年营业收入分别为7.62 亿元、_ V | U / +10.29X k ; k ; V + } y 亿元、13.49 亿元,归母净利润分别为1.36 亿元、1.98亿元、2.78 亿元。此外,矩子科技、精测电子、奥特维等上市公司也已占据一席之地,且大客户导向明显,市场竞争激烈。v P g % D % # 3

包装出l u 6货环节涉及到较多的外观检测,其中玻璃检测占比较大,一般要求100%全p D v l C u检测。目前行业普遍采取人力检测,检测工人占整条产线工人的A & { D W 1 V1/3。智能手机属于小尺寸玻璃检测范围,国内目前的检测工人数量约为30万名,每台3D检测设备能够替f 6 | | . i 2 k 5换约15人,那么当前市场存量需求约2万台。德国申克博士是全球玻璃检测龙头,按照其单台售价百万元计算M Q o [ N Y Z,当前国内市场规模约为200亿元。5G手o 6 @ 6 ! : |机由于前后盖板普遍采用玻璃,所以玻璃需求数量将增加一倍。按照每年50%的玻p b Z璃增长数量保守估算,3D玻璃检测设备市场年均增长100亿元左右,预计未来5年国内市场b j . / s规模接近千亿元。该领域由于技术壁垒较高,目前国内厂商数量极少,具备国产替代潜力的有中科惠远、高视科技、TEE等。

  1. 半导? H I 5 C Y体先进封装

对于9 H p / : @ R芯片制造商而言,目前单纯依靠先进制程来增进效能,已经不能满足未来的应用需求,尤其当人工智能(AI)、高效s u H能运算(HPC)逐渐落地之后,利用凸块(Bumping)或打线(Wirebond)将芯~ w x / e - 6片连接到基板上的= + n } L U 7 3 3传统封装,已经成为处理器_ u 8 V ( X = =算力提升的最大瓶颈和功耗来源。

尽管半导体技术的节点扩展仍在继续,但每个新技术节点的诞生,已不能再带来像过去那样的~ D z M j S V [ S成本/性h L [ y *能优势。在这种情况下,以小尺寸、轻薄化、高y n * | t 6 -引脚、高速度为特征的先进封装将大幅缩减芯片尺寸,被市场认为是摩尔定律延续的重要手段。

3D视觉技术在先进封装领域将C - U i 8 P Y发挥巨大作用,满足生产过程中对更高精度的要求。当前已经有国外3 ; b 6 d [ X G e产商提供相应的检测设备部署在产线上,售价在20万元到300万元不等,取中间值150万元;而大公司当前的需求量,保守估计,可达到50-60台每年。当前国内前三大封测厂商——长电科技、华天科技、通富微电已经将先进封装作为营收的贡献主力,通富微电来自_ = ^ v ]先进封装的销售收入一度占比超7成,三大厂商在封测领域的国内市场份额总和可达50%。

基于以上数e h M Q e据初步估算,当前3D视觉检测设备在先进封装领域的国内存量市场在6亿元左右;根据Yole Development的数据,中国先进封装产量自2015年开始出现年均超30%的增速增长,粗, | R (略估算到2025年,3D视觉 W l h 7 m检测设备在该领域的市场L h i # = ! ? k规模约为88 K - v h , g u0亿元。

  1. 汽车制造

汽车领域涉及到尺寸/缺陷检测的环节主要有车门缝隙检G d W ?测、轮胶OCR字符识别、发动机装配检测等。这些需求比较q P { Y j B分散,并且I d [ ! I ) T c +由于汽车制造标准化程度很高。3D视觉在此$ / h 1 } o领域的行业门槛较高,同时来自国外厂商的竞争压力较大,如海克斯康、德d u e国GOM等。国内厂商更大的市场在汽车零部件的生产制n K d * :造领域,3D视觉技术可以在搬运、焊接、装配、喷涂、分拣等环节发挥作用,主要通L ] x / _ * u过与机械臂、机器人配合实现,这部分市场包括在智能` : L R 7 { #制造&自主导航,具体见以下分析。

智能制造&自主导航场景分散,头部合同金额将过亿元

3D| u [ E n机器视觉在制造层面最主要应用是机器人引导i G ( s q v J 0和自动化,即将3D视觉传感器与机器人本体/机械臂结合使用,3D视觉传感器生成的三维图像信息可以帮助机器人能够更精确地计算、运动、执行任务,比如在物流领域的拆码垛、快速分拣以及工业领域分拣、生产线上下料9 m t X以及零部件的焊接、喷涂、装配等。在这些应用中,有部分应用可以通过对现有存量工业机器人的改装或是升级实现,也有因为技l x + G 2 j术发展产生的新应用。在对该领域头部公司进行分析后,我们得出结论如下:

该领域存在市场偏长L S 8 / . f ~尾,且多为劳动力密集型产业;市场需求分散、价格相对敏感。业内公司数量多但容易出现缺乏核心研发能力的问A W $ l题。行业逐渐出现头部C z S U v e 1公司效应,这类, U N公司的发展路径基本是——具备一定的上游核心零部件研发能力,从n V + ^ t A f垂直领域入手后,向其他领域扩展业务线,从而提高量产。典型代表{ s ) O Q h x ]有梅卡曼德、深慧视、微链科技、敏越科技、库伯特、非白三维、图漾科技等。

36氪做了简M K ( e b b W Z单统计:
在智能9 + w s 2 C 0 A制造&导航场景,3D视觉落地场景分散{ U X、客户数量众多。一般来说,客户对于c % ! . ! 2 _ f= 3 5 * J度的要求普遍为亚毫米级别,速度在几秒到十几秒不等;准确率会结合客户具体情况做定制化处理,不同客户之间差异较大。

从客单价及营收情况U k ` Z 2 t ` y来看,以上代表公司K x u的单台售价在几万到几十万不等,年营收大多处于百万级,部分已达到千万元。据悉,某头部公司预计2020年合同收入即将过亿元,其中一半营收来自汽车行业,其产N o e T a l r 0品在经历了前期的小批量产、客户校验之后,可进一步A p b n ` B :扩大量产规模,当前估值约为6亿元人民币。

在智能制造方向,目前3D视觉还处于市场导入期。业内人士透露,跟v T 5 7 { a c自动化相关的3D视觉设备,全球加起来每年的销量还不到一万台。而IFR 数据显示,2018年全球工业机器人销售量为42.2万台,由此计算,渗透率不到3%。根据36氪与多位 7 2 + S & , j行业内人士的交流得到的消息,截止2019年存量市场中,3D工业视觉在工业机器人C = ` j 6 8 s Z中的渗透率极低,渗透率不超过5%。而根据市场数据n X _ (综合估算,截至到2019年,国内工业机器人保有量约为80万台左右。以此计算,到2019年,3D工业视觉的机器人数量在4万台左右。

36氪走访得知国产3D相机的价格一般在5-7万元人民币,进口相机在7 v ` a 2 [10万元及以上。即使考虑M ( F $到机器人本体的收入,当前{ i 0很可能也$ 7 l % 是一个一两百亿左右的市场。根据wind、天风证券研究所的数据,2018年我国工业机器人均价在13.5万元,近3年价格平均每年降低约10%,综合按照成品每套25万元的价格估算,3D工业视觉的机器人在2019年市场规模约为100亿元人民币。

但在市场前景方面,业内普遍乐观。36氪访问的多位这一行业内人士均认为,未来5年3D视H = ` K D X _ R觉在工业领域的渗透率也将超过20%。到2025年,中国工业机器人年销量将达26万台,保有量达180万台。以此计算,到2025年,3D视觉2 A e {工业机器人保有量将达到36万台,以每年10%递减价格计算,每套单价为17.6万元,因此3D工业视觉的机器人在2025年市场规模将达到约633.6亿元人民币。

在自主导航场景中,AGV已经发展了几十年,近几年第三代机器人移动技术(AMR)出现需求激增,有望成为市场主力。在工业场景下,传送带、传统AGV这些自动化设备解决了一部分物流问题; 4 a ,,但依旧有非常多的场景无法采用传统物` G S流自动化设备解决,例如,工厂1吨载重举升搬运栈板的点到点搬运场景,工厂200kg载重辊筒接驳点到点搬运场景,仓库人} d 5 M z . V 1 a到车订单拣选场景等等,只有基于AMR的柔性室内物流解决方案才能填补= % g # l c这一空白,市场刚需性较z % * z强。

根据Interact Analysis调研,制造业的移动机器人应用,将在2022年达到32亿美元,其中3/4是AMR,主要增长动力来自中美两国。

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2018年AMR市场增速

从零部件构成上看,自主移动机器人的核心结构包括传感器、电子元器件、零部件、核心控制器。其中,深度摄像头属于传感器范畴,成本约占整机的10%。当前,单台移动机器人售价在几万到20几万不等。国P D ~ [ N 9内大部分AMR研发商在2015年前后出现,例如隆博机器人、极智嘉、Syrius炬星等,大部分还处于产品POC阶段,年营收约千万元。

设备与产线的集成效果是重点,存在定制化需求

前两节从应用场景方向上分析了工业3D视觉当前的应用及未来的市场潜力。接下来我们也将从客户行业属性的维度分析客户的付费能力、付费意愿及付费流程。

36氪结合1 Y ` Q P E了来自终端客户、代工厂、集成商对于产品的使用反馈,发现客户选取厂商的标准是根据工厂自身的生产特点、预算情况而定;不同的业务场景、生产[ G 1 { l D ;环节,甚至不同工厂之间的需求都不尽相同,因此,设备交付之后还需要经过一段时间的调试,最终与产线适配才可以,存$ N . x T ! 在一y / 1 Z定的非标性。

以客户对3D视觉产品的精度需求分类,大致可以将客户分为高精度制造领域(微米级)和长尾领域客户两类(亚毫米级)。目h o = [ h T前工业W % [ 73D视觉的使用以大、中型客户为导向,客户的年均预算在百万到上千万元。高精密制造领域对产品精度、稳定性要求极高$ G W [ l,且需求量较大的公司会有上亿的年均预算。

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3D视觉产品客户领域

从客户采购决策流程来看,工业3D视觉的方案要 r ; 5 9 + 7 w进入客户的供应商体系要经过工艺、设备、采购、财务等多个环节的协调沟通,共同立项决策再交由设备生产部门k a $ [ ; O - 执行。主要考察要素包括:设备与现有产线的结合4 @ 0 Z D G [ !情况、设备的易用性、c , % K j M : r N稳定性及后续维护、价格对比以及投资回报率(普遍要求投资回报率2年之内)。同时,客户也会发现行业现存一些问题,比如产品研发缺乏行业how-know,设备与产线集成度差。

而对于厂商来说,不同客户也有不同策略,高精密制造领域价格敏感度低,行业大客户导向,针对此类客户! _ D u ? X:厂商重点在大客户市场渠道建立及关系维护。而长尾市场厂商数量多、自动化基础较差、竞争激烈,因而厂商更重视团队服务优势及贴合业务场景做定制化的能力。

进击的工业3D视觉:消费电子成最大市场,长尾领域规模可至千亿

客户购买3D视觉产品考察要素

总结来讲,3D视觉一方面可E | k O 0 5 : I ^以从人力、生产效率、良品率提升的角度,切入企业降本增效的需求;另一方面,可以从企业管理的角度,切入合规、避险的需求。其收入也主要来源于为客0 r @ ; 0 ~ ( H户带来的效率提升、成本节约,客户的付费意愿则取决于投入产出比的精准计算,目前市场上多数公司都以产品或是解决方案销售,或是* ~ f } & ^ -产品+软件授权的方式进行收费F | Z s 3 b $ N客单价在几万到几百万元不等,客户z , L m _ i w可以A m y ? q接受的投资回报周期平均在2年左右,不E j b r ( P同规模的客户. q e [接受程度不一。

结合上文分析L : 3 x,即便客户有着较为明确的付费意愿,不论是在大客户导向明显的测量/检测领域,还是市场需求大而分散的智能制造&自主导航领域,大部分具备工业级3D视觉研发6 a ; v 1 r v j能力的厂商都还处于早期状态。

工业3D视觉到底值不值得投

关于这一领域的投资价值,目前投资圈仍存在争议。如上文所说,业内绝大多数非上市公司仍处于亏损状态,但已经出现估值过高的情况。

为了回i Z = ] % Q ,答这一问题,我们结合业内人士、投资方的观点给出一些分析。

工业3D视觉公司的营收增长曲线

工业3D视觉市场处于爆发前期,目前尚处于早期状态,未来4-5年很可能出现爆发式增长。根据现有公司k % : ; u p 1 3 l发展规律,产品从研J W w h t ^发到小批量产至少需要2m F G年甚至更久。由于大部分国产厂} ) R V . C i商集中在产业链中游,属于设备生产型公司,v v x ` P其增长曲线为线性。

理想状况下,假设厂商第一年能够拿到3 P B p500万元订单做样机的验证,之后年均增长率在200%-300%左右,那么公司会用4-5年时间达到1亿元年营收,之后公司将面临天花板——未来的增长可能需要通过并购、扩展业务线来保持。目前最早一批创业公司的成立时间在3年左右,多数处在小批量产、客户验证阶段,一旦Z X X j与客户建立长期合作关系。将实现更大规模量产,预计未来2-3年将出现较明显的头部效应,届时产品价格会出现进一步r f O 1下降

这意味着,从投资人角度看,U 5 y B工业领域的公司退出过程较为漫长。参考当前行业情况及估值标准,对于年营收千万级以上的公司,按照10-15 PS 倍数,正常估值在2-3亿元 H e B D左右。若公司成立4年后达到年营收1亿元,之后保持年均50%以上的增速,可能需要7-8年V B M K h ;上市,而当前二级市场公司的成M d ^ Q长周期基本也在10年左右 _ g,如天L , R准科技、矩子C _ G m , j {科技等。

造成这一现象的原因除了跟公司本身的成长周期相关外,当前我国工业基础设施较差也是一大影响* 2 + A C 7 D x因素。我国制造业中绝大多数企业仍g T 4 7 M c x 3处于300人以下的小规模经营状态,订单、现金流才是其最关注的点,而制造过程中的多品种、小批量也直接影响着企业的自动化改造难度。

此外,自动化改造需要配套的系统集成商提供相应的自动化服务,而在大多数制造业集中的城市中,强有力的系统集成商屈指| 4 E A $可数,优秀的集成, 7 f w : i J D商也往往只参与到大型企业的自动化: 4 z Q 3 k q改造之中,这也印证了前文论述中行业出现依赖大客户的现象。即使是在长尾市场,U S O 5工业3D视觉公司的客户也是具备一定自动化基础和付费能力的客户,对于小客户来说,生存优先于自动化改造。

工业3D视觉创业公司有被收购的可能?

对于投资人而言,公司被并购也可能是一种退出[ c (路径。

目前国外工业3D视觉公司是存在被并购的可能性的,收购方为已有雄厚势力的行业巨头、上市公司,都与工业3D视觉公司有着较大的产业协同需求,希望可以借助被收购方的技术、市场提升或拓J l & 3 $ c展新业务。

例如,康耐视分/ a 0 u d ; F别于2017年和2019年收购VIDI、Sualab,提升其产品在深度学习的视觉检测领域的竞争力+ ; i z L | L;2019年,波士顿动力t x a ]收购一家名为Kinema Systems的湾区创业公司,为贴片物流开发3D视觉解决方案。此外,全球知名家电品牌Sharkw U ^ M c p O H Ninja及控股母公司JS Global也宣布了对速感科技的战略并购。

但在国内,并购的逻辑可能G W L并不同于国外,更为看重市场、o | c B * J Q t N客户、财务数据。国内方面,天准科技近日宣布,通过全资- p 1 U E E q u c子公司SLSS公司以1819万欧元,收购德国MueTec公司的100%股权,并受让标的公司债权人的债权200万欧元,以% N K @ =此入局半导体检测设备领域。

目前来看,国内少有并购案例且暂未出现并购的趋势,这与国内3D视觉仍处在早期阶段,成熟度不高有关。究其原因,大致有如下两个方面:

  • 国内工业3D视觉市场竞争格局分散,没有巨头企业出现,市场尚} 9 ! 8未看到大规模的工业3D视觉应u D _ = b D用,其应用价值仍需考量。
  • 国内以3D视[ m f ( r [ I觉为核心技术的公司,多数处于亏损状Y ! | = 2 态,且尚不能充^ 3 J B分证明其产品或者方案具备规模化应用的/ p 0 @ $实力,市场仍存疑虑。

行业爆发还需技术进步、成本降低、工厂自动化水平的多重推动

在讨论完行业的未来后,一个不得不提的事实是:当前除了上市公司能够实现纯盈利,绝大多数创业公司仍在亏损状态。与外资企业对比,当前国产设备的价格基本要比进口L Q w I产品低30%以上。尤其在高精密制造领域,进口设备的单价可达几百万甚至上千万元。而国产设备单M : T G U 0价难以下降的原/ 1 W 1 i _ -因有二:

  • 产业链上游核心技术被外资企业垄断,国内研发实力较弱。
  • 国产厂商大部T { W分处在产品研发、小批量产阶段,价格进一步下降6 a u %要等到在大规模量产之后。

以消费电子行h a M 7 / p u业中的玻璃检测环节为例,当前国内市场基本被德国申克博士的检测设备垄断,设备单价近千万元,国内只有像蓝思光学这种大厂才能负担得起。因此,对于国内研发商来说,能做国产替代不止要求技术、产品性能等硬指标可以媲美国外产品;在价格方面,据业内人士观点,可能需要降低到进口产品的1/5以上才能在市场上站稳脚跟。

汽车领域也是类似的情况,当前部分国产厂商在产品* 0 h ! n性能方面已有赶超进口产品的趋势,但是P Y i p h $ o 1由于汽车产业链发展较为成熟,行业自动化、标准化程度高,加上大客户导向,国_ N 3 . m V内厂商还需要一定时间培育市场口碑。

总体来看,国内厂商要想打开市场,要抓住两大优势点:一是AI技术的进步使得国内厂商在软件、算法层面存在较多的突破机会,产品研发能力增强;二是在价格优势的基础上,贴合客户需求做本地化服务,从而打开市场、赢得口碑。

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原文发布时间:2020-06-30
本文作者:李念真y ! x d q G 5 # !
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