但在海外巨头环视的机器视觉领域，要实现国产替代绝非易事。由于国内的机器视觉起步较晚，许多企业以代理国外机器视觉产品起家，且不少厂商属于集成商。我国的机器视觉在向产业链、价值链上方爬升的过程中，仍需加大自主研发的力度，在关键零部件的环节上取得更多的突破，推进核心零部件、算法软件的自研，以及供应链的本土化。
在大国科技博弈，以及强链补链的政策推动下，可以预计的是，机器视觉领域的国产化率有望得到较快提升。根据赛迪智库与中金公司的推算，上游环节价值占比达80%，其中光源、镜头、相机、软件价值占比分别为23%、13%、28%、37%，均占据重要地位。“上游零部件环节是产业链价值核心，蕴藏国产化机遇。”
然而，机器视觉行业属于技术密集型行业，在技术、人才、客户等方面存在较为明显的壁垒。徐崇友在接受南都记者采访时便表示，目前工业视觉领域关键是面临人员短缺的问题，其次便是场景的提供商对国内技术还不太信任，需要我们加倍努力。
“做难而正确的事”是国内厂商必须面对的。国产替代、强链补链已经是国内产业发展近年来提得最多的关键词之一。
在工业4.0时代，机器视觉领域是全球高速增长的市场，根据国外调研机构Markets and Markets的数据，2020年，全球机器视觉市场规模达107亿美元，近5年复合增速达14.48%。
而中国则是机器视觉产业增速最快的国家。根据机器视觉产业联盟预测，国内机器视觉市场规模自2021年起将保持年均27%左右的高速增长水平，预计到2023年国内机器视觉市场规模将接近300亿元。
可见在机器视觉领域，国产化率的提升空间广阔。此外，国内人口老龄化加剧、制造业工资上涨、疫情等诸多因素亦是助推机器视觉高成长的关键要素。
聚焦 机器视觉：工业人工智能皇冠上的明珠
如何理解机器视觉？中金公司的一份研究报告指出，机器视觉模拟人类“看—思—行”，通过“图像获取—信息处理—机械控制”三环节实现对人工目视的替代，是提高生产柔性、赋能智能制造的重要技术。业内将机器视觉视作工业人工智能皇冠上的明珠，是实现工业4.0与工业互联网的关键基础设施，未来将极大助力消费电子行业提质、增效、降本、减存。
建言献策 人才缺失以及资金支持等问题亟须解决
此次调研团由南都商业科技新闻部主任李颖带队，北大深研院创新部部长邱四海、北大信息工程学院教授赵勇、工行深圳市分行科创中心区域总监吕斌伟以及来自松禾资本、融创投资、华侨城资本等各界的专家代表共同参与，调研机器视觉如何赋能智能制造，打开工业4.0的想象空间。
创视智能董事长徐崇友表示：“南都湾区新实业调研团组织各个行业专家来到公司调研，这本身就是对我们的一种赋能，给企业的发展出谋划策。”他除了指出工业视觉领域面临人才短缺和核心技术短板外，同时在资金需求上，工业视觉领域属于技术密集型行业，从一开始便需要资金支持，但是由于国内的工业视觉起步晚，规模还不太大，在吸引投资方面还存在一定的困难。
对此，南都湾区新实业深调研希望搭建起产学研资多方交流对接的平台。工行深圳市分行科创中心区域总监吕斌伟在参与调研后总结说，本次走访的两家企业均是在机器视觉的细分领域实现产业化落地应用的高新技术企业，企业创始人将最新的机器视觉技术与传统行业相结合，通过“机器视觉+”提升了行业生产效率，具有一定的行业应用示范效应。
而工商银行在对成长期的科技创新企业的金融服务产品供给方面，专门成立科创企业金融服务中心，推动评审理念转变，陆续推出了科技创新企业专属的评级模型、授信模型等科创企业价值评价体系，让科技创新企业的“知产变资产”、让细分行业头部企业“轻装上阵”，希望与国高企业的成长生态“相融共生”。
而针对人才短缺问题，京实科技创始人裴彦明也直言，公司目前很难招到合适的人才，培养的新人也很容易被挖走。“刚毕业一万八招进来，培养一两年两万五就被挖走了。我们也能开到两三万，但总有大公司开价更高。”
裴彦明表示，希望产学研和政府部门关注机器视觉领域的人才培养和供给，一类是核心的算法研发人才，一类是光学的研发人才，以及懂工艺的应用型人才。“应用型工程师非常缺，培养好就被人挖走。如果各界能够多一些人才培训的合作，政府多一些扶持政策，更加贴近工业制造业，整个行业的发展会好很多。”
