据GGII数据预测，2025年中国机器视觉市场总规模将达到468.74亿元，其中2D视觉市场规模将超过360亿元。数据还显示，2021年我国3D视觉市场增速超过100%，预计到2023年3D视觉市场规模将达到35亿元左右，到2025年3D机器视觉市场规模将超过100亿元。从数据中可以看出，2D视觉技术仍是当下主流，但3D视觉技术则是未来趋势。同时，制造业对于产品高精度、零缺陷等要求也推动3D机器视觉在工业级应用场景的推广。

传统2D视觉作为最早采用在自动化生产中的工业视觉技术，通常只能解决平面上的问题，对于有高度信息的物体，比如曲面或是有弧度的产品，2D视觉难以识别。相较于2D视觉，3D视觉检测技术不仅能够满足任何与高度信息关联的检测需求外，在生产线中还可以针对快速移动的目标检测出其形状、颜色对比度、空间坐标等信息。此外，3D视觉受环境变化影响小，检测精度更准确，数据可靠性更高。总之，3D视觉技术可以满足2D视觉难以满足的工业场景应用。

工业3D视觉，加速传统制造业转型

传统制造业长期以来依赖人工和2D视觉系统完成。其中，人工作业生产效率低、人力成本大，且不适合危险的工作环境；而2D视觉系统，虽然与人工作业相比，可以进行大批量的重复性作业，但在一些无序的生产环境中，它无法依靠设定的程序执行工作，也不具备对环境进行感知、分析并作出判断的能力。

在制造业企业数智化转型升级的过程中，仅仅依靠2D视觉系统，会面临着诸多问题。如2D视觉通过相机拍摄平面图片，无法获取目标对象的空间坐标信息；2D视觉在图像处理性能、软件算法和硬件配置上都存在一定的技术限制，无法检测高度或深度信息；2D视觉检测精度不高，无法满足消费电子、智能汽车、半导体等精密制造行业不断提高精度要求。

而3D视觉系统的应用，不仅可以突破2D视觉技术应用局限，还可以通过粗定位加精定位的方式，获取产品的空间坐标数据，通过数据分析识别出产品的空间姿态，引导机器人进行无需抓取和轨迹规划，大幅度提升工业生产的效率。3D视觉系统几乎能够在任何工业场景下胜任，不仅可以获取目标空间坐标信息和深度信息，还可以提高检测精度，更好地发挥视觉系统的效能，形成强大的市场竞争力。

3D视觉技术在工业领域的应用，既提升了质检等单一检测环节的检测精度和准确率，还实现了企业全生产线的赋能，推动了整个企业数智化水平的发展。在技术的不断发展下，工业3D视觉系统做到了整条生产线跨环节和跨场景应用，让柔性生产模式更加顺畅，使生产线的智能化、无人化覆盖率进一步提高，大大加速了传统制造业的数智化转型升级。

工业3D视觉，进一步赋能智能制造需突破限制

虽然国内外3D视觉技术起步时间相近，但由于国内3D视觉相关硬件设备技术能力有限，且工业领域行业种类多，细分场景也多，导致国内3D视觉技术并不能像国外一样实现大规模落地应用，面临着诸多亟需解决的问题，如：

· 底层视觉硬件设备仍不成熟

虽然3D视觉技术不断发展，但底层视觉硬件设备中的芯片和镜头等相关技术，一直被国外企业所掌控。目前，3D视觉的应用仍需向国外进行购买相关的视觉硬件设备，同时根据具体使用场景和预算来选择相机，然后根据相机成像结果来开发算法。但3D视觉相机成本高昂，这种高成本、长周期的应用模式严重限制了3D视觉在实际场景中的应用。

· 不成熟和不完善的市场和供应链

整个3D视觉市场仍处于早期发展阶段，市场并不成熟，且对于一些需要购买3D视觉产品的厂商来说，前期对产品的需求性少。在这种情况下，工业3D视觉厂商无法通过规模化生产方式来分摊产品成本。

· 生产线的适应性和周期性

在不同场景、不同生产环境中，对于3D视觉技术的要求也不尽相同，其需要满足各行业生产线的定制化需求，通用性较差。且设备交付后还需要进行调试，最后才能适应生产线，具有较长的周期。

这些问题的存在，很大程度上限制了机器视觉行业的进步和智能制造的高质量发展。3D视觉技术作为机器视觉领域的未来发展大方向，需要持续突破技术限制、创新产品应用，从而为智能制造的进一步升级赋能。

拓展工业3D视觉应用场景，打造应用生态

虽然目前3D视觉技术由于硬件设备技术门槛高、市场需求不足、生产周期性较长等原因，未能大面积普及应用，但基于其对2D视觉技术的功能上的补充完善和对制造业转型升级的加速作用，越来越多的企业加大了对其的研发投入，努力实现企业核心技术的迭代创新，为3D视觉技术拓展更多应用场景，打造应用生态，保证3D视觉市场的可持续性。

在机器视觉领域颇有建树的浙江深眸科技有限公司（以下简称深眸科技），以机器视觉和深度学习技术为核心，聚焦于解决传统工业难题，为客户提供一站式AI视觉解决方案，并落地实际场景应用。在3D视觉技术方面，深眸科技基于3D视觉系统自主研发的工业AI视觉系统，实现了对目标物品的视觉定位、抓取、搬运、旋转、摆放等操作，可在无序环境下进行自动化生产。

在物流行业，深眸科技以“3D视觉+AI算法”为抓手，成功构建了周转箱拆垛检测、集装箱托盘技术、包裹分类等多个解决方案，为企业物流智能化运转保驾护航。其中，在周转箱拆垛检测案例中，深眸科技利用“3D相机+深度学习+机器视觉”技术，以及自研的上千种算法模型，进行多维度结合，同步完成视觉测距、定位、探测以及路线规划算法，快速完成应用搭建。融合3D视觉的工业AI视觉系统能够24小时持续作业，可以做到精准识别多种箱体，并且通过与机械臂协同工作，将识别错误率降低至0.1%。

随着硬件设备技术的不断进步，算法和软件的不断优化，工业3D视觉的技术正在不断完善，市场也在快速增长，相关企业也需要在全球市场竞争的格局中持续创新技术，寻找自身核心竞争力。未来，完善的工业3D视觉技术将是制造业企业的核心，同时也将进一步助推智能制造的升级。