在汽車行業轉型升級的趨勢下，汽車主機廠對智能制造的需求增加，各方智能制造勢力紛紛涌現，試圖為這個百年出行工具賦予新的含義。

以機器視覺為主的派系，正在積極入局。

汽車行業是最早采用自動化機器視覺技術的行業之一。機器視覺技術的應用已貫穿了整個汽車制造過程，包括從初始原料質量檢測發展到汽車零部件100％在線測量，再對制造過程中的焊接、涂膠、沖孔等工藝過程進行把控，最后對車身總成、出廠的整車質量進行把關。機器視覺基本成為汽車產線上的標配。

從派系上分，機器視覺又細分為2D視覺派和3D視覺派，高工機器人注意到，在汽車主機廠，幾乎還是2D視覺外資派的天下。

國產的3D視覺派，面對汽車主機廠的“蛋糕”，很心動，也想行動，但面對重重難關，也只能望洋興嘆。

難！難！難！

若要深究背后的原因，我們不妨先從汽車的歷史經緯談起。

1、供應鏈封閉

改革開放初期，中國百廢待興。汽車工業在當時被國家當作支柱產業而提上日事議程，但由于當時的中國并沒有實力來發展汽車產業，只能希望引進外資與本土汽車企業合作發展。在國家政策的激勵下，歐美等發達國家的跨國汽車公司紛紛與中國本土的國有汽車企業進行合資合作，豐田、通用、鈴木等跨國汽車公司相繼進入中國汽車產業領域。

長此以往，導致國內的主機廠主要還是以合資的主機廠為主。在這些合資的主機廠中，國外的供應商或者集成商更習慣使用全球統一的供應商，尤其是在一些高端的合資車企中，如寶馬、奔馳等車企，依然沿用德國的機器視覺企業。

對于這些合資汽車主機廠來說，原有合作的集成商或者供應商對汽車主機廠的工藝已經非常了解，輕易換成別的品牌后，汽車主機廠還需要花時間重新磨合，這是一個漫長的過程，需要付出時間成本，所以主機廠不會輕易的更換合作對象。

多位行業人士在接受高工機器人調研時均表示，汽車主機廠的供應鏈很封閉，且國外機器人廠商對國外3D視覺品牌有相對的保護，國產3D要進入供應商系統需要進行復雜的測試及驗證流程。

2、技術、場景難落地

在汽車主機廠，國內的客戶的首選依然遵循著“進口就是好的”選擇邏輯。

曾有本體企業透露，即使國產3D視覺產品性價比優勢顯著，但在精度等功能上還有一定的缺陷，所以汽車主機廠用到的3D視覺基本是基恩士、康耐視等進口品牌。

從內外資競爭角度看，2D 視覺領域外資品牌具備較強的先發優勢，國產 2D 視覺的發展進程可以總結為國產化替代的過程。相比之下，3D 視覺內外資品牌起步差距較小，只是技術路線與應用領域有所差異，外資3D 廠商更多應用于檢測領域，國產 3D 廠商更多應用于定位引導領域。

有行業人士表示：“國內外的3D視覺技術在檢測領域還是有點差距。汽車主機廠不會輕易地給國內的3D視覺廠家機會。國內3D視覺廠家想拿到汽車主機廠的入場券，除了成本優勢外，也要繼續去迭代提高產品的精度和穩定性。”

貝特威整車行業總監盧仁杰在接受高工機器人調研時表示：“尤其是高端的合資企業對國外3D視覺技術的認可度會偏高，在選擇供應鏈企業的時候，會優先選擇既有的、成熟的、發展久遠的企業。”

在汽車主機廠供應鏈封閉的影響下，外資的機器視覺企業與合資的汽車主機廠共建了很多可以深入挖掘的場景，從而導致汽車主機廠大部分的優質場景被國外的機器視覺企業占領。

有了技術卻沒有應用場景，也成為了3D視覺企業心頭難以言明的焦慮。

巨能股份副總經理麻輝指出：“在汽車主機廠里，外資品牌占據多數的原因在于，外資品牌在軟件的控制和算法上比較有優勢，且成熟的應用案例比較多，在供應鏈閉塞的情況下，國內3D視覺廠家在汽車主機廠里的現場應用上存在分析和解決方案的差距。”

3、客戶信任度低?

現在國產3D視覺的應用尚未實現想象中的規模效應。

背后的原因，則來自于客戶對國產3D視覺廠商的信任感缺失。

更深層次的原因在于，汽車主機廠的供應鏈封閉，國產的3D視覺廠商難以進入，對場景的理解不夠深入，落地難度大。

瑞沃斯視覺機器視覺BU總監劉益向高工機器人描述了在某些汽車主機廠遇到的現象：有些汽車主機廠的客戶非常認可3D視覺技術，產線上大量應用3D視覺的產品，故障率低，生產很順暢。但由于個別3D視覺廠家在調試的過程中出現了很多的部署問題，有部分汽車主機廠為了保證生產的順利，一直不敢用3D視覺技術來做改善。

劉益介紹：“個別3D視覺廠家的技術問題導致客戶寧愿用最傳統的夾具方式，也不愿意用3D視覺來提高生產效率。”

進or不進？

既然進入汽車主機廠已經失去了先天優勢，還面臨著重重難關，那么國產3D視覺廠家還有必要再進汽車主機廠嗎？

大多數行業人士面對這個問題，不約而同的選擇：進！

汽車行業正經歷著巨變，智能化成為關鍵。

汽車主機廠的制造環節非常多，每一個環節又分幾十上百個不同的工序，場景非常之多，自動化滲透率仍有較大的提升空間。

以總裝車間為例，生產一臺車需要經過400～500 個崗位，500～600 名員工的作業，汽車制造流水線每50～90 s 就有一臺車下線，制造過程十分依賴人工。

在大多數行業人士看來，只要能找到汽車主機廠某個細分場景并持續深耕，就能養活一家企業好幾年。在汽車主機廠的項目中，一臺機械臂加一臺相機或者多臺相機稱為制造單元，在一個制造環節上普遍有1-4個制造單元。一個車間里可能有幾十個這樣的制造工序，可以用到上百臺相機。

從企業層面來看，拿下汽車主機廠的項目，意味著公司打造了標桿項目。

對國產3D視覺企業而言，如果一家企業能做進汽車主機廠，那也意味著別的行業也可以做，說明自家產品在穩定性和精度等方面經歷了主機廠嚴格的考驗，可以作為攻克其他行業的背書。

劉益表示 ：“汽車主機廠供應鏈封閉的原因是其附加值高且技術門檻高，汽車主機廠使用的3D視覺產品價值，是其他行業的2-3倍。”

“遍地是黃金”

在汽車主機廠的制造中，3D視覺應用的機會點在哪里？

從需求側看，3D視覺有兩大機會點，一是在零部件比較復雜的高精度、大尺寸的測量；二是比較復雜的檢測場景，如缺陷檢測。

從汽車的制造工藝看，部分3D視覺廠認為，焊裝和沖壓對尺寸有明確的要求，是3D視覺應用機會較大的工藝段。

在焊裝車間，人工質檢的缺點是人員疲憊后的穩定性和可靠性降低，易受到環境干擾，而視覺檢測技術的品質保證能力大大強于人工質檢。所以在焊裝車間的定位抓取，涂膠檢測，間隙面差檢測，尺寸測量等均需要3D視覺來進行輔助生產。

在沖壓車間，3D視覺可以用于物件的定位抓取和尺寸測量，以沖壓鈑金件外觀質量檢測為例，在沖壓線成品檢測區，安裝3D視覺識別系統，可以識別零件表面是否有劃痕、是否有較嚴重的變形、皺褶、裂紋、缺肉、鼓包等外觀缺陷，一旦發現可即時報警，便于人工或機器人把有缺陷的零件挑選出來。

不過，也有部分的3D視覺廠家認為，沖壓對速度和節拍要求很高，3D視覺成像較慢，客戶的要求一般2s-4s/件。如果需要3D視覺做引導，就需要安裝多臺機器人，才能滿足節拍的要求，但無疑也增加了成本的風險。

此外，涂裝車間的引導機器人完成自動車身表面特定區域的打磨工作，漆面檢測；總裝車間的外廓尺寸檢查、機器人裝配定位引導、間隙面差檢測等均有3D視覺的應用機會。

部分行業人士指出：“沖壓的自動化率能做到90%以上，剩下的10%，是測量類的場景，大家都做的不是很好，成本也比較高。總裝車間的自動化率也比較低，比較難做，能做到30%都已經很不錯了。”

視比特機器人檢測事業部方案總監邵舒嘯則認為，總裝車間的要求比較零散，小件的零部件安裝也比較復雜，工業視覺自動化是點對點的設備，反復的調整和測量也不是最大的問題，所以即使總裝只有30%的自動化率也足夠讓3D視覺廠商為之瘋狂。

盧仁杰表示：“涂裝、總裝還有pack線用2D視覺會比較多一些，但隨著3D視覺技術的不斷成熟，3D視覺機會點也越來越多。”

劉益介紹，在動力總成工序段，3D視覺的應用已經非常的廣泛。例如動力總成缸體的引導抓取，在動力總成自動合裝前道工序，利用3D視覺對動力總成姿態進行檢查（可檢查動力總成型號、在托盤上的姿態等），以便能順利完成自動合裝。

總體而言，汽車主機廠遍地是黃金，留給3D視覺企業的想象空間依然很大。

打鐵還需自身硬

但正如前文所說，在供應鏈封閉、技術場景難落地、客戶不信任等諸多困擾下，3D視覺企業又如何吃到這個大蛋糕呢？

或許答案還是要回歸到汽車行業本身。

當下，汽車產業鏈正處于傳統燃油汽車快速向電動智能汽車轉變的歷史進程中，以比亞迪、長城汽車、吉利汽車、長安自主、廣汽自主等國產汽車企業開始崛起，其對降本增效有著強烈的需求。

大部分的3D視覺企業均認為：“在汽車產業‘新四化’的趨勢下，國產的汽車主機廠對于3D視覺技術的認知要比國外的主機廠廠家更高，愿意接觸新的東西，加上國產3D視覺廠家的成本優勢和不斷更新迭代的技術，國內的汽車主機廠對本土的3D視覺品牌沒有那么大的抗拒和排斥。”

面對汽車行業國產替代的浪潮，邵舒嘯指出，打鐵還需自身硬，作為專業的3D視覺企業，需要不斷地進行技術的更新迭代，才能有希望博取汽車主機廠的信任；其次要認真的分析場景的需求，從細分市場來贏得入局機會。

當前已經有越來越多的國產3D視覺廠商在持續發力，在技術的不斷更新下，汽車主機廠對3D視覺的認可度不斷提升。

例如，瑞沃斯視覺可以為客戶提供智能視覺系統整體解決方案。目前，公司擁有雙目抓取系統、在線測量系統、3D視覺測量系統、3D激光視覺尋位系統、四門兩蓋引導裝配系統、AI深度學習、AI+3D智能分揀系統、自動化質量控制系統(AQCS)、3D涂膠檢測系統等產品。通過智能視覺系統，瑞沃斯視覺可進行機型及派生檢測，涂膠品質自動檢測、隨機來料工件的自動抓取，車身質量檢測等，實現智能化柔性生產。

視比特PaintPro漆面缺陷檢測系統是一款應用于汽車涂裝車間的自動化檢測系統。系統基于自研一體化3D偏折相機，運用先進的圖像處理和AI視覺成像技術，對高亮材質表面瑕疵進行精準識別與定位，實時自動標記并進行缺陷分類。缺陷測量精度達0.15mm，瑕疵檢出率≥98%，滿足檢測節拍60s的在線生產要求，并可生成報表追溯問題根源。該系統2023年正式投產應用于某著名汽車自動化生產線，有效避免了不良品流向市場，為工廠節約了大量返修成本。

貝特威依托國家重點研發計劃“汽車關鍵部件裝配缺陷視覺檢測儀”，對基于光學散射角度分辨，光譜分辨技術，選擇性表面特征成像，三維建模與重構、數據融合實現表面四維數據表達，三維和二維缺陷同步檢測等技術做了多年的探索與應用。

惟景三維主要從事3D光學測量，一般用于汽車整車及零部件的尺寸測量，包括離線和在線兩種場景。在汽車主機廠主要用于沖壓件、焊接總成的在線測量，線邊測量和離線測量。

可以說，國產3D技術逐漸成熟，國產替代正當時。

GGII 判斷，在 3D 定位引導領域，國產 3D 視覺廠商優勢已經持續鞏固，未來有望引領行業發展；在 3D 檢測領域，外資品牌依然處于主導地位，國產處于追趕狀態，預計未來五年國產品牌份額有望超過外資品牌份額。

審核編輯：劉清