太原高端制造装备核心部件项目招商引资方案范文.docx

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1、泓域咨询/太原高端制造装备核心部件项目招商引资方案太原高端制造装备核心部件项目招商引资方案xx集团有限公司报告说明随着机器视觉在不同行业应用的扩展，传统算法的机器视觉在针对缺陷类型复杂化、细微化、背景噪声复杂等外观检测以及分选定级应用场景时，呈现通用性低、不易复制、对使用人员要求高等缺点。基于深度学习的机器视觉采用更复杂的规则实现精细的量化评估，凭借AI深度学习更强的特征提取能力为机器视觉提供更多应用可能，使得机器视觉能够解决更加复杂背景下的定位与识别、工件的缺陷检测和分割、畸变物体的分类、难辨字符与文本的读取等复杂的工作任务。随着工业机器视觉的检测对象越来越复杂，应用越来越广泛，机器视觉应用

2、逐渐从传统机器视觉向基于深度学习的机器视觉过渡，机器视觉的应用领域也会因深度学习技术而得到极大扩展。此外，基于深度学习方法的机器视觉系统对机器视觉核心部件的软硬件水平提出了更高要求，与深度学习算法相匹配的工业相机和图像采集卡等机器视觉核心部件的技术发展将成为机器视觉未来发展趋势之一。根据谨慎财务估算，项目总投资12303.36万元，其中：建设投资10091.55万元，占项目总投资的82.02%；建设期利息239.53万元，占项目总投资的1.95%；流动资金1972.28万元，占项目总投资的16.03%。项目正常运营每年营业收入21400.00万元，综合总成本费用16716.69万元，净利润34

3、28.56万元，财务内部收益率20.88%，财务净现值4456.72万元，全部投资回收期5.91年。本期项目具有较强的财务盈利能力，其财务净现值良好，投资回收期合理。由上可见，无论是从产品还是市场来看，本项目设备较先进，其产品技术含量较高、企业利润率高、市场销售良好、盈利能力强，具有良好的社会效益及一定的抗风险能力，因而项目是可行的。本报告为模板参考范文，不作为投资建议，仅供参考。报告产业背景、市场分析、技术方案、风险评估等内容基于公开信息；项目建设方案、投资估算、经济效益分析等内容基于行业研究模型。本报告可用于学习交流或模板参考应用。目录第一章 市场分析9一、 机器视觉行业新技术未来发展趋势

4、9二、 全球发展现状12三、 机器视觉行业在发展情况13第二章 项目绪论16一、 项目概述16二、 项目提出的理由17三、 项目总投资及资金构成19四、 资金筹措方案19五、 项目预期经济效益规划目标19六、 项目建设进度规划20七、 环境影响20八、 报告编制依据和原则20九、 研究范围21十、 研究结论21十一、 主要经济指标一览表22主要经济指标一览表22第三章 项目背景、必要性24一、 行业发展历程24二、 国内发展现状26三、 聚焦“六新”突破，全力打造一流创新生态30四、 全方位融入国家区域发展战略34第四章 产品规划方案36一、 建设规模及主要建设内容36二、 产品规划方案及生产

5、纲领36产品规划方案一览表36第五章 建筑工程方案39一、 项目工程设计总体要求39二、 建设方案39三、 建筑工程建设指标40建筑工程投资一览表40第六章 SWOT分析说明42一、 优势分析（S）42二、 劣势分析（W）44三、 机会分析（O）44四、 威胁分析（T）45第七章 法人治理51一、 股东权利及义务51二、 董事58三、 高级管理人员62四、 监事65第八章 运营管理模式67一、 公司经营宗旨67二、 公司的目标、主要职责67三、 各部门职责及权限68四、 财务会计制度72第九章 组织架构分析75一、 人力资源配置75劳动定员一览表75二、 员工技能培训75第十章 项目环境保护7

6、8一、 编制依据78二、 建设期大气环境影响分析79三、 建设期水环境影响分析80四、 建设期固体废弃物环境影响分析80五、 建设期声环境影响分析80六、 环境管理分析81七、 结论83八、 建议83第十一章 劳动安全85一、 编制依据85二、 防范措施87三、 预期效果评价91第十二章 进度规划方案93一、 项目进度安排93项目实施进度计划一览表93二、 项目实施保障措施94第十三章 投资方案95一、 投资估算的依据和说明95二、 建设投资估算96建设投资估算表100三、 建设期利息100建设期利息估算表100固定资产投资估算表101四、 流动资金102流动资金估算表103五、 项目总投资1

7、04总投资及构成一览表104六、 资金筹措与投资计划105项目投资计划与资金筹措一览表105第十四章 经济效益分析107一、 基本假设及基础参数选取107二、 经济评价财务测算107营业收入、税金及附加和增值税估算表107综合总成本费用估算表109利润及利润分配表111三、 项目盈利能力分析111项目投资现金流量表113四、 财务生存能力分析114五、 偿债能力分析114借款还本付息计划表116六、 经济评价结论116第十五章 风险风险及应对措施117一、 项目风险分析117二、 项目风险对策119第十六章 总结说明122第十七章 附表附录124营业收入、税金及附加和增值税估算表124综合总成

8、本费用估算表124固定资产折旧费估算表125无形资产和其他资产摊销估算表126利润及利润分配表126项目投资现金流量表127借款还本付息计划表129建设投资估算表129建设投资估算表130建设期利息估算表130固定资产投资估算表131流动资金估算表132总投资及构成一览表133项目投资计划与资金筹措一览表134第一章 市场分析一、 机器视觉行业新技术未来发展趋势1、高精度高分辨率光学成像技术高精度光学成像是机器视觉行业始终追求的技术发展目标。高精度光学成像需要光源、镜头、相机、图像采集卡等各部分的精密配合，要求新型光源、更全面的波长覆盖和创新的光源布局等光源技术，以及提供更大靶面和更小像元的新

9、型镜头和相机产品。高精度光学成像技术增强了机器视觉的图像信息获取能力，通过多样化光学成像技术，获取到传统成像中难以获取的图像信息，并通过高速、高灵敏度的图像采集技术深度挖掘图像中隐含的内部信息，满足更高分辨率、更多维度、更大空间带宽积的光电成像需求。2、3D视觉技术目前机器视觉主要采用的2D机器视觉技术仅能获取固定平面内的形状及纹理信息等二维图像，这主要基于物体在灰度或者彩色图像中对比度的特征提供处理分析结果。2D机器视觉技术的缺点包括无法提供物体高度、平面度、表面角度、体积等三维信息；容易受光照条件变化的影响；对物体的运动比较敏感等。随着智能制造变革来临，面对复杂的物件辨识和尺寸量度任务，以

10、及人机互动所需要的复杂互动，2D视觉在精度和距离测量方面均出现技术限制。3D机器视觉技术相对于2D技术提供了更丰富的被摄目标信息，可以识别物体的深度、形貌、位姿等3D信息。3D技术提供了丰富的三维信息，使机器能够感知物理环境的变化，并相应地进行调整，从而在应用中提高了灵活性和实用性，扩大了机器视觉的应用场景。3、多光谱成像技术多光谱技术，利用像元级的镀膜技术实现对不同波长光谱信号的采集，从而得到高分辨率的多/高光谱的图像信号，大大简化了视觉系统的光学部件复杂性。光谱技术推动机器视觉实现目标的多种特征分析。随着机器视觉的快速发展和普及，机器视觉产品已经广泛应用于3C、锂电池、半导体、PCB、新型

11、显示、汽车零配件、光伏、物流、医药、包装印刷、轨道交通等众多产业中。各行业样本的复杂性要求机器视觉从可见光光谱到非可见光光谱、从单一光谱到多光谱，不仅需要实现目标的外观检测，也需要实现目标的材料成分、颜色、温度等复杂特征的分析。多光谱技术利用光的衍射和折射特性，通过光栅、棱镜等分光元件，获取到不同谱段的有效信号，实现目标高维信息参量获取，并通过相关分析算法将谱域信号与测量需求建立联系，如物质成分、温度、三维面型等，进而满足复杂多样化的测量需求。4、高集成智能相机技术在工业领域中，随着机器视觉的应用逐渐深入，自动化程度越来越高，机器视觉核心部件的智能化程度不断提升，集成更多边缘智能已经成为工业相

12、机未来发展的主要趋势之一。智能工业相机是一个兼具图像采集、图像处理和信息传递功能的小型机器视觉检测系统，是一种嵌入式计算机视觉检测系统，提供了具有多功能、模块化、高可靠性、易于实现的机器视觉解决方案。它将图像传感器、处理模块、通讯模块和其他外设集成到一个单一的相机内，由于这种一体化的设计，可降低系统的复杂度，并提高可靠性，同时系统尺寸大大缩小，拓宽了机器视觉的应用领域。智能工业相机可以在特定的应用环境中实现图像处理并利用内嵌的人工智能算法做出逻辑判断，为自动化场景提供无需人工干预的智能方案，是工业自动化领域集成边缘智能的重要手段。通过对智能芯片和算法的集成，智能工业相机具有强大的软硬件功能，未

13、来将在各个工业领域中发挥重要作用，例如可应用于高端工业检查、产品分类、质量检测、视觉传感器网络、条码阅读、入侵检测和交通监控等工业过程。深度学习方法作为传统神经网络的拓展，近年来在语音、图像、自然语言等的语义认知问题上取得巨大的进展，为解决机器视觉大数据的表示和理解问题提供了通用的框架。随着机器视觉在不同行业应用的扩展，传统算法的机器视觉在针对缺陷类型复杂化、细微化、背景噪声复杂等外观检测以及分选定级应用场景时，呈现通用性低、不易复制、对使用人员要求高等缺点。基于深度学习的机器视觉采用更复杂的规则实现精细的量化评估，凭借AI深度学习更强的特征提取能力为机器视觉提供更多应用可能，使得机器视觉能够

14、解决更加复杂背景下的定位与识别、工件的缺陷检测和分割、畸变物体的分类、难辨字符与文本的读取等复杂的工作任务。随着工业机器视觉的检测对象越来越复杂，应用越来越广泛，机器视觉应用逐渐从传统机器视觉向基于深度学习的机器视觉过渡，机器视觉的应用领域也会因深度学习技术而得到极大扩展。此外，基于深度学习方法的机器视觉系统对机器视觉核心部件的软硬件水平提出了更高要求，与深度学习算法相匹配的工业相机和图像采集卡等机器视觉核心部件的技术发展将成为机器视觉未来发展趋势之一。二、 全球发展现状2020年全球机器视觉市场规模为96亿美元，在2015-2020年期间实现了11.4%的年均复合增长率。未来，预计2021-

15、2025年全球机器视觉市场将以6.3%的年复合增长率进行增长，2025年全球机器视觉市场将达到130亿美元的规模，行业整体将进入稳定发展的新时期。其中，工业相机和图像采集卡作为机器视觉系统的核心部件，相关细分市场发展深受机器视觉行业影响，将有望成为行业内最具发展前景的细分市场之一。在工业相机领域，据GIR（GlobalInfoResearch）机构按收入统计调研数据知，2021年全球工业相机收入大约18.11亿美元，预计2028年将达到29.05亿美元，在2022-2028年期间，全球工业相机市场规模将以年均7.0%的复合增长率增长；在图像采集卡领域，据QYResearch、东莞证券研究所数据

16、，2020年全球图像采集卡市场规模为3.31亿美元，预计2025年将达到4.23亿美元，年均复合增长率将达到5.03%。从区域分布来看，根据前瞻产业研究院、申港证券研究所数据，2019年全球机器视觉市场份额占比最大的为欧洲地区，占比为36.4%；其次是北美地区，占比29.3%；随着我国在机器视觉行业的快速发展，以中国为代表的亚太地区正迎头赶上，份额占比已达到25.3%。三、 机器视觉行业在发展情况1、机器视觉核心部件的关键性能指标不断升级机器视觉核心部件的关键性能指标包括：工业相机的成像分辨率、数据位深度、采样速率、信噪比、图像传输速度等；图像采集卡的数据传输速度、图像处理能力、图像传输的稳定

17、性和可靠性等。工业相机和图像采集卡的关键性能指标直接影响机器视觉系统的成像质量和工作效率。近年来机器视觉的重点应用领域如3C电子检测、锂电池检测、光伏检测、半导体检测等迅猛发展，新型应用场景不断涌现，机器视觉产业也随之持续升级，需求端对机器视觉核心部件的性能要求不断提高，推动工业相机和图像采集卡的技术不断进步与升级。得益于半导体技术的高速发展，图像传感器的分辨率不断提升，信号质量逐步提升，采样速度越来越快。目前，线扫描相机图像传感器输出分辨率已经达到了24K，面扫描相机分辨率已经发展2亿像素以上，数据位宽也从最初的8bit逐步发展到10bit、12bit乃至16bit。与此同时，前端嵌入式运算

18、能力的进一步加强，使得更多的复杂运算可以在相机端实现，例如借助像素位移技术和超分辨率算法，可以实现4倍甚至更高分辨率的图像合成。此外，传感器材料学和半导体新制程的进步，使得工业相机逐步开始从可见光向紫外、红外等多波段扩展，通过光谱信息和图像信息的结合，可以从更多维度检测分析产品，不断拓宽机器视觉在各种工业领域应用场景。同样的，得益于半导体技术的进步，在图像采集卡方面，数据传输速度、传输带宽不断提高，图像数据的预处理能力不断增强。随着高速串行总线技术的成熟，多路串行数据传输开始逐步在图像采集卡中导入和推广。随着数据中心等行业的发展，先进工艺逐步提升大规模可编程逻辑处理器的各项性能指标，使得在图像

19、采集卡中进行图像预处理具备可行性，目前业界领先的图像采集卡供应商开始逐步开发可重构的图像处理算法，在计算机中构建异构化的图像处理平台，将原先完全由CPU承担的图像处理任务进行分解，从而大大地提升图像处理效率和能力。图像采集卡在这些方面的进步，大大提升了机器视觉系统处理复杂任务的能力，为进一步的广泛应用奠定了基础。2、技术的进步使机器视觉新型应用领域不断涌现机器视觉部件硬件性能的不断升级与软件技术不断进步，促进了机器视觉产品的持续更新迭代，使机器视觉在传统应用领域不断深入，且新型应用领域不断涌现。例如，近年来3D工业相机在国内外开始投入工业应用，执行多样而复杂的检测、定位、测量和识别任务，通过对

20、表面形貌的获取，在二维图像信息的基础上，进一步丰富了对目标物特征的采集，为复杂工业检测提供了更多的可能性；多光谱相机也以其独特的优势在半导体晶圆检测和光伏硅电池检测中逐步推广。与AI、5G等智能和物联新技术的结合可拓展机器视觉应用的广度，例如全息感知技术在智慧交通建设中通过流量监测、智能交通信号灯等应用提高平均车速和事故处理效率；在智慧工厂应用中以5G云平台与机器视觉硬件结合，可实现产线柔性化部署、算法快速自优化，为其他应用场景如智慧水务、智慧园区、智慧物流提供重要参考。第二章 项目绪论一、 项目概述（一）项目基本情况1、项目名称：太原高端制造装备核心部件项目2、承办单位名称：xx集团有限公司

21、3、项目性质：新建4、项目建设地点：xx（以选址意见书为准）5、项目联系人：莫xx（二）主办单位基本情况经过多年的发展，公司拥有雄厚的技术实力，丰富的生产经营管理经验和可靠的产品质量保证体系，综合实力进一步增强。公司将继续提升供应链构建与管理、新技术新工艺新材料应用研发。集团成立至今，始终坚持以人为本、质量第一、自主创新、持续改进，以技术领先求发展的方针。公司满怀信心，发扬“正直、诚信、务实、创新”的企业精神和“追求卓越，回报社会” 的企业宗旨，以优良的产品服务、可靠的质量、一流的服务为客户提供更多更好的优质产品及服务。公司以负责任的方式为消费者提供符合法律规定与标准要求的产品。在提供产品的过

22、程中，综合考虑其对消费者的影响，确保产品安全。积极与消费者沟通，向消费者公开产品安全风险评估结果，努力维护消费者合法权益。公司加大科技创新力度，持续推进产品升级，为行业提供先进适用的解决方案，为社会提供安全、可靠、优质的产品和服务。面对宏观经济增速放缓、结构调整的新常态，公司在企业法人治理机构、企业文化、质量管理体系等方面着力探索，提升企业综合实力，配合产业供给侧结构改革。同时，公司注重履行社会责任所带来的发展机遇，积极践行“责任、人本、和谐、感恩”的核心价值观。多年来，公司一直坚持坚持以诚信经营来赢得信任。（三）项目建设选址及用地规模本期项目选址位于xx（以选址意见书为准），占地面积约27.

23、00亩。项目拟定建设区域地理位置优越，交通便利，规划电力、给排水、通讯等公用设施条件完备，非常适宜本期项目建设。（四）产品规划方案根据项目建设规划，达产年产品规划设计方案为：xxx套高端制造装备核心部件/年。二、 项目提出的理由相较而言，我国机器视觉行业虽起步较晚，但发展速度较快，行业已经历三个发展阶段。第一阶段，1995-1999年，随着对国外设备与技术的引进与吸收，我国机器视觉行业进入了萌芽期。但由于算法、算力及成像技术尚不成熟，我国仅有航空航天、军工及高端科研等核心机构和行业开始出现应用，部分相关企业作为国外代理会提供机器视觉器件及技术服务；第二阶段，2000-2008年，在应用与算法的

24、双驱动下，我国机器视觉行业迈入了起步期。随着算力强度的进一步提升，且国内如人民币印钞质量检测、邮政分拣等行业对机器视觉提出强烈的应用需求，我国开始出现一些专业的机器视觉企业；第三阶段，2009-2020年，我国机器视觉产业逐步进入高速发展期。特别指出的是，2010年后，以苹果为代表的手机产业的飞速发展给整个3C电子制造业带来巨大的变革。一方面，随着3C电子制造产业进入高精度时代，迫切需要用机器替代人工来保障产品加工精度和质量的一致性；另一方面，3C电子由于更新较快，应用场景较为丰富，大大扩展了机器视觉的应用。受到这两方面因素的共同影响，加速促进了我国机器视觉产业的发展，我国陆续涌现出近百家机器

25、视觉企业。此外，2016年以来AI算法的发展，再次为我国机器视觉行业注入新一轮的发展活力。整体来看，从2010年开始的近十年，我国机器视觉产业发展一直保持20%-30%的增速。经济总量和发展质量大幅提升，在全省的首位度显著提高，在全国省会城市中的排位稳步前移。工业对经济的支撑更加有力，新兴产业竞争力进入全国第一方阵，工业增加值占地区生产总值的比重明显提高，服务业新业态新模式蓬勃发展，农业现代化水平明显提高，多元支撑的现代产业体系基本形成。三、 项目总投资及资金构成本期项目总投资包括建设投资、建设期利息和流动资金。根据谨慎财务估算，项目总投资12303.36万元，其中：建设投资10091.55万

26、元，占项目总投资的82.02%；建设期利息239.53万元，占项目总投资的1.95%；流动资金1972.28万元，占项目总投资的16.03%。四、 资金筹措方案（一）项目资本金筹措方案项目总投资12303.36万元，根据资金筹措方案，xx集团有限公司计划自筹资金（资本金）7415.02万元。（二）申请银行借款方案根据谨慎财务测算，本期工程项目申请银行借款总额4888.34万元。五、 项目预期经济效益规划目标1、项目达产年预期营业收入（SP）：21400.00万元。2、年综合总成本费用（TC）：16716.69万元。3、项目达产年净利润（NP）：3428.56万元。4、财务内部收益率（FIRR）

27、：20.88%。5、全部投资回收期（Pt）：5.91年（含建设期24个月）。6、达产年盈亏平衡点（BEP）：7753.42万元（产值）。六、 项目建设进度规划项目计划从可行性研究报告的编制到工程竣工验收、投产运营共需24个月的时间。七、 环境影响本期工程项目设计中采用了清洁生产工艺，应用清洁原材料，生产清洁产品，同时采取完善和有效的清洁生产措施，能够切实起到消除和减少污染的作用；因此，本期工程项目建成投产后，各项环境指标均符合国家和地方清洁生产的标准要求。八、 报告编制依据和原则（一）编制依据1、国家和地方关于促进产业结构调整的有关政策决定；2、建设项目经济评价方法与参数；3、投资项目可行性研

28、究指南；4、项目建设地国民经济发展规划；5、其他相关资料。（二）编制原则1、立足于本地区产业发展的客观条件，以集约化、产业化、科技化为手段，组织生产建设，提高企业经济效益和社会效益，实现可持续发展的大目标。2、因地制宜、统筹安排、节省投资、加快进度。九、 研究范围1、对项目提出的背景、建设必要性、市场前景分析；2、对产品方案、工艺流程、技术水平进行论述，确定建设规模；3、对项目建设条件、场地、原料供应及交通运输条件的评价；4、对项目的总图运输、公用工程等技术方案进行研究；5、对项目消防、环境保护、劳动安全卫生和节能措施的评价；6、对项目实施进度和劳动定员的确定；7、投资估算和资金筹措和经济效益

29、评价；8、提出本项目的研究工作结论。十、 研究结论本期项目技术上可行、经济上合理，投资方向正确，资本结构合理，技术方案设计优良。本期项目的投资建设和实施无论是经济效益、社会效益等方面都是积极可行的。十一、 主要经济指标一览表主要经济指标一览表序号项目单位指标备注1占地面积18000.00约27.00亩1.1总建筑面积34307.781.2基底面积11160.001.3投资强度万元/亩355.422总投资万元12303.362.1建设投资万元10091.552.1.1工程费用万元8610.022.1.2其他费用万元1218.442.1.3预备费万元263.092.2建设期利息万元239.532.

30、3流动资金万元1972.283资金筹措万元12303.363.1自筹资金万元7415.023.2银行贷款万元4888.344营业收入万元21400.00正常运营年份5总成本费用万元16716.696利润总额万元4571.427净利润万元3428.568所得税万元1142.869增值税万元932.4810税金及附加万元111.8911纳税总额万元2187.2312工业增加值万元7308.6813盈亏平衡点万元7753.42产值14回收期年5.9115内部收益率20.88%所得税后16财务净现值万元4456.72所得税后第三章 项目背景、必要性一、 行业发展历程从全球范围来看，机器视觉行业起源于2

31、0世纪70年代，发展至今，行业已经历五个发展阶段。第一阶段，1969-1979年，在成像传感器诞生的驱动下，机器视觉进入产业萌芽期。1969年美国贝尔实验室成功研制出CCD传感器，可以直接把图像转换为数字信号并存储到电脑中参与计算和分析，从而为机器视觉的产生奠定了基础；第二阶段，1980-1989年，在需求应用的驱动下，机器视觉进入起步期。机器视觉概念首次在产业界被提及，加拿大的TeledyneDalsa、英国的E2V以及美国的Cognex（康耐视）等相关知名企业诞生；第三阶段，1990-1999年，随着需求端应用的不断发展，机器视觉行业进入成长波动期。其中，1990年半导体产业的发展为机器视

32、觉行业提供了较大的发展潜力，但受限于成像技术和算法算力尚不成熟，无法有效满足行业的应用需求，难以全面推广；第四阶段，2000-2009年，在应用和算力的共同驱动下，机器视觉进入产业发展早期。在CPU算力大幅提升，FPD平板显示制造、PCB检测和汽车制造等行业陆续对机器视觉技术应用表现出强烈需求的双重因素影响下，产业需求和技术进步共同促进了机器视觉行业的快速发展与繁荣。我国机器视觉产业也在这个阶段加入了全球阵营；第五阶段，2010-2020年，AI算法的兴起推动机器视觉进入发展中期。2016年以来AI迅速发展，随着人工智能赋能的机器视觉开始在智能制造应用中的加速普及，相关产业得到了进一步发展。相

33、较而言，我国机器视觉行业虽起步较晚，但发展速度较快，行业已经历三个发展阶段。第一阶段，1995-1999年，随着对国外设备与技术的引进与吸收，我国机器视觉行业进入了萌芽期。但由于算法、算力及成像技术尚不成熟，我国仅有航空航天、军工及高端科研等核心机构和行业开始出现应用，部分相关企业作为国外代理会提供机器视觉器件及技术服务；第二阶段，2000-2008年，在应用与算法的双驱动下，我国机器视觉行业迈入了起步期。随着算力强度的进一步提升，且国内如人民币印钞质量检测、邮政分拣等行业对机器视觉提出强烈的应用需求，我国开始出现一些专业的机器视觉企业；第三阶段，2009-2020年，我国机器视觉产业逐步进入

34、高速发展期。特别指出的是，2010年后，以苹果为代表的手机产业的飞速发展给整个3C电子制造业带来巨大的变革。一方面，随着3C电子制造产业进入高精度时代，迫切需要用机器替代人工来保障产品加工精度和质量的一致性；另一方面，3C电子由于更新较快，应用场景较为丰富，大大扩展了机器视觉的应用。受到这两方面因素的共同影响，加速促进了我国机器视觉产业的发展，我国陆续涌现出近百家机器视觉企业。此外，2016年以来AI算法的发展，再次为我国机器视觉行业注入新一轮的发展活力。整体来看，从2010年开始的近十年，我国机器视觉产业发展一直保持20%-30%的增速。二、 国内发展现状根据机器视觉产业联盟（CMVU）在2

35、021年度统计153家企业的样本调查数据，2021年我国机器视觉行业销售额为163.8亿元，较2020年增长34.5%。同时，受益于国家对智能制造产业的政策支持、我国制造业总体规模的进一步扩大以及下游应用行业的不断拓展等因素的影响，2019-2021年期间，我国机器视觉行业的年均复合增长率达到了22.9%，市场规模持续扩大。未来三年，考虑到宏观经济的复苏回暖、国产替代浪潮兴起、行业技术的创新升级以及下游应用领域的进一步延伸等因素，预计我国机器视觉行业发展将进入快车道，行业规模将从2022年的215.1亿元增长至2024年的403.6亿元，实现年均37.0%的复合增长。从企业数量来看，虽然我国机

36、器视觉行业起步较晚，但近年来，随着我国陆续出台一系列相关政策对智能制造、机器视觉行业的鼓励和支持，进入相关领域的企业数量不断增多。根据前瞻产业研究院数据，在2017-2020年期间，每年新增企业数量均超过600家。其中，2019年新增企业数量达到峰值819家，2020年受新冠疫情的影响，行业内新增企业数量稍有回落，但仍达到637家。目前，我国各种类型的机器视觉企业已累计超过4,000家。此外，据机器视觉产业联盟（CMVU）的调查数据显示，进入中国的国际机器视觉品牌已超过200家。 从产品类型来看，根据机器视觉产业联盟（CMVU）的分类，我国机器视觉行业主要的产品/服务包括系统、组件和服务三大类

37、。其中，机器视觉组件包括光学元件及镜头、2D相机（面阵相机）、照明光源或其他结构光源、3D相机/3D采集设备、工业线扫描相机、图像采集卡、视觉软件（单独销售的产品）、接口及其他组件等。据机器视觉产业联盟（CMVU）2021年度对153家样本企业调查数据统计，2019-2021年，机器视觉组件销售额从67.3亿元增长至98.0亿元，年均复合增长率为20.7%，虽占行业销售额比例从62.0%略微下降至59.8%，但仍占据整体销售额的一半之多，是我国机器视觉细分行业产值规模最大的市场。其中，2D相机（面阵相机）的销售额占比为12.7%，是机器视觉组件大类中的第二大细分市场，且2019-2021年销售

38、额同期年均复合增长率达到39.4%；工业线扫描相机的销售额占比为4.9%，若将工业线扫描相机与面阵相机统一划分为工业相机的统计口径来看，2021年工业相机产品的销售额占比为17.6%，俨然已成为机器视觉组件的第一大细分市场；此外，2021年我国图像采集卡的销售额占比为4.6%。进一步来看，通过将2021年我国机器视觉行业整体销售额163.8亿元乘以相应细分产品占比数据，即可得到2021年我国工业相机产品的销售额为28.83亿元（面阵相机销售额20.80亿元，工业线扫描相机销售额8.03亿元），图像采集卡的销售额为7.53亿元。此外，受到机器视觉产业联盟（CMVU）2021年度调查数据仅为153

39、家样本数量的限制，叠加这部分因素的影响，因此，2021年我国机器视觉行业中关于工业相机、图像采集卡的实际销售金额将进一步放大。从产品类型来看，根据机器视觉产业联盟（CMVU）的分类，我国机器视觉行业主要的产品/服务包括系统、组件和服务三大类。其中，机器视觉组件包括光学元件及镜头、2D相机（面阵相机）、照明光源或其他结构光源、3D相机/3D采集设备、工业线扫描相机、图像采集卡、视觉软件（单独销售的产品）、接口及其他组件等。据机器视觉产业联盟（CMVU）2021年度对153家样本企业调查数据统计，2019-2021年，机器视觉组件销售额从67.3亿元增长至98.0亿元，年均复合增长率为20.7%，

40、虽占行业销售额比例从62.0%略微下降至59.8%，但仍占据整体销售额的一半之多，是我国机器视觉细分行业产值规模最大的市场。其中，2D相机（面阵相机）的销售额占比为12.7%，是机器视觉组件大类中的第二大细分市场，且2019-2021年销售额同期年均复合增长率达到39.4%；工业线扫描相机的销售额占比为4.9%，若将工业线扫描相机与面阵相机统一划分为工业相机的统计口径来看，2021年工业相机产品的销售额占比为17.6%，俨然已成为机器视觉组件的第一大细分市场；此外，2021年我国图像采集卡的销售额占比为4.6%。进一步来看，通过将2021年我国机器视觉行业整体销售额163.8亿元乘以相应细分产

41、品占比数据，即可得到2021年我国工业相机产品的销售额为28.83亿元（面阵相机销售额20.80亿元，工业线扫描相机销售额8.03亿元），图像采集卡的销售额为7.53亿元。此外，受到机器视觉产业联盟（CMVU）2021年度调查数据仅为153家样本数量的限制，叠加这部分因素的影响，因此，2021年我国机器视觉行业中关于工业相机、图像采集卡的实际销售金额将进一步放大。从产品类型来看，根据机器视觉产业联盟（CMVU）的分类，我国机器视觉行业主要的产品/服务包括系统、组件和服务三大类。其中，机器视觉组件包括光学元件及镜头、2D相机（面阵相机）、照明光源或其他结构光源、3D相机/3D采集设备、工业线扫描

42、相机、图像采集卡、视觉软件（单独销售的产品）、接口及其他组件等。据机器视觉产业联盟（CMVU）2021年度对153家样本企业调查数据统计，2019-2021年，机器视觉组件销售额从67.3亿元增长至98.0亿元，年均复合增长率为20.7%，虽占行业销售额比例从62.0%略微下降至59.8%，但仍占据整体销售额的一半之多，是我国机器视觉细分行业产值规模最大的市场。其中，2D相机（面阵相机）的销售额占比为12.7%，是机器视觉组件大类中的第二大细分市场，且2019-2021年销售额同期年均复合增长率达到39.4%；工业线扫描相机的销售额占比为4.9%，若将工业线扫描相机与面阵相机统一划分为工业相机

43、的统计口径来看，2021年工业相机产品的销售额占比为17.6%，俨然已成为机器视觉组件的第一大细分市场；此外，2021年我国图像采集卡的销售额占比为4.6%。进一步来看，通过将2021年我国机器视觉行业整体销售额163.8亿元乘以相应细分产品占比数据，即可得到2021年我国工业相机产品的销售额为28.83亿元（面阵相机销售额20.80亿元，工业线扫描相机销售额8.03亿元），图像采集卡的销售额为7.53亿元。此外，受到机器视觉产业联盟（CMVU）2021年度调查数据仅为153家样本数量的限制，叠加这部分因素的影响，因此，2021年我国机器视觉行业中关于工业相机、图像采集卡的实际销售金额将进一步

44、放大。三、 聚焦“六新”突破，全力打造一流创新生态坚持创新在现代化建设全局中的核心地位，把“六新”作为转型发展蹚新路的方向目标、路径要求和战略举措，以建设国家可持续发展议程创新示范区为引领，全面实施创新驱动战略、人才兴市战略，着力营造鼓励大胆创新、勇于创新、包容创新的良好氛围，打造特色鲜明的国家创新型城市。（一）坚决打赢“六新”攻坚战。围绕“六新”抓项目、建生态、优服务、定标准，充分发挥太原作为全省战略性新兴产业创新策源地的作用。抢占新基建先机，加快“AI+5G”与高端制造、城市管理、交通物流、远程医疗、远程教育、文化旅游等应用场景深度融合，实现5G网络及商用全覆盖。强化新技术攻关，围绕新一代

45、信息技术、生命科学技术、先进制造技术、能源技术、新材料技术等领域，集中突破一批关键共性技术、前沿引领技术，抢占科技创新制高点。做大新材料优势，聚焦特种金属、碳基、生物基等新材料，强化产品、工艺和技术攻关，力争在产业链高端环节和价值链高附加值环节取得明显突破。提升新装备水平，促进采煤机械、轨道交通、通用航空、机器人、微电子、高端工程机械等向成套化、系列化方向发展，推动高端装备制造业成链成群。做优新产品品牌，以高端化、智能化、绿色化、个性化、品牌化为引领，大力开发市场竞争力强、附加值高的拳头产品，实现由“太原产品”向“太原品牌”转变、由“地方品牌”向“全国品牌”“国际品牌”跃升。扩大新业态规模，聚

46、焦智能制造、智慧物流、智慧农业、智慧交通和智慧城市等领域，大力推进跨界融合，不断创造新需求，培育新业态，推动创新成果与经济社会各领域深度融合。（二）大力培育战略科技力量。实施重大科技创新平台建设行动，集中力量建设创新策源地。积极融入国家创新战略布局，争取国家信创技术创新中心、国家碳纤维及其复合材料技术创新中心落地我市，着力打造信息技术应用创新“全生态”，建成国际领先的高性能碳纤维及其复合材料研发基地。瞄准国内先进水平、对标世界一流标准，积极谋划建设国家实验室，集中布局一批国家级、省级重点实验室，大幅提升科技研发水平。依托重点企业和科研院所，完善共性基础技术供给体系，建设一批开放型科技成果中试基

47、地。积极推进与中国科学院的科技合作，推动先进技术、成果和产品落地转化。支持以“公参民”“合伙制”等形式组建新型研发机构，调动社会各方力量参与各类科技创新平台建设。（三）全面提升企业技术创新能力。实施企业创新主体地位强化行动，促进各类创新要素向企业集聚。鼓励企业加大研发投入，加快国家级、省级、市级企业技术中心建设，推动规上工业企业研发活动全覆盖。加强产学研协同创新，支持企业牵头组建创新联合体，承担国家、省重大科技项目，在碳基新材料、人源胶原蛋白、煤炭清洁高效利用等特色领域形成一批可产业化的技术成果。发挥大企业引领支撑作用，大力实施高新技术企业培育行动，梯度培育初创期、成长期、成熟期科技型企业，打