周期已变，逻辑需新。

机器视觉行业的“高速增长期”已然过去。下游投资趋缓、竞争格局收紧、方案落地难复制，曾被寄予厚望的“智能视觉”技术在不少场景里，反而成为部署和维护的“难点”。但我们始终相信，周期变化不是衰退的信号，而是技术、产品和产业组织方式重塑的起点，就像经济学中的康波周期，当下机器视觉乃至整个工业自动化都处于“新筑基期”。

正如海康机器人副总裁张文聪所言：“机器视觉行业的发展，正在从爆发式增长阶段进入到深水区，需要更长期主义的判断与能力准备。”他指出，从2000年机器视觉进入中国，到2012年前后的产业启动，再到2014年海康机器人正式入局，可以说赶上了国产化替代与应用爆发的“双轮驱动期。

而在5月13日，海康机器人在深圳举办的2025年机器视觉新品发布会为我们提供了一个新的观察样本。与其说这是一次产品发布会，不如说是一场关于“机器视觉产业未来方向”的深度探讨。从行业认知、技术布局，到生态思维与应用落地，海康机器人的战略变动值得行业共同思考。

一、机器视觉价值正重构，从制造工具走向产业中枢

当前，机器视觉正从感知部件转型为工业系统的智能前端。它不再只是被动执行某一固定任务的模块，而是贯穿产品从设计、制造、检测到流通全流程的感知与判断核心。

对制造业而言，机器视觉的重要性在于它已成为实现智能制造“四化”——数智化、柔性化、精益化、绿色化的关键技术。海康机器人副总裁张文聪指出：“视觉技术从0到1最重要的突破，不是图像分辨率的提升，而是它对生产系统结构的重塑能力。海康机器人强调视觉技术已从“检测段”向“控制段”延展，变成自动化决策的关键驱动。”

在机器人产业链中，视觉赋予了机器人更高的柔性与精准度。特别是在异形件上下料、焊接引导、多批次兼容等场景中，3D视觉系统与关节机器人协同，使得原本只能“编程执行”的机器人，逐步具备“感知调节”的能力。

值得注意的是，张文聪也提醒，视觉价值的释放不是一蹴而就的，需要系统化的产品能力、算法体系、工程交付与生态联动。否则，机器视觉最终仍旧停留在技术演示阶段，而非工业价值阶段。

工控网认为，机器视觉正从能力模块上升为生产逻辑的组织部分，其在制造系统中的角色正在发生质变。谁能将视觉能力嵌入到产业链的控制逻辑中，谁就拥有了未来制造的话语权。

二、破局之道，技术必须走向系统深水区

我们先来看一组数据，2014年，全行业工业相机出货量仅50万台，国产化率不到20%；而到了2024年，整体市场出货量已达250万台，国产化率超过75%，其中海康机器人占据近一半。

可以看出，海康机器人依然保持行业领先，但是作为机器视觉头部企业的海康机器人本次发布会给我们最大的感受是要“变”。那么，为什么它要“变”？

再来看一组数据，近三年，机器视觉行业增速明显放缓。2021年行业增速一度超过40%，但到2023年仅有8%左右，2024年仍呈下滑趋势。而且，叠加当下经济结构的调整和下游新能源、纺织、石油化工等产业升级的阵痛，市场增量增速较慢，竞争反而聚焦于存量市场，这也是市场竞争愈发激烈的核心原因，这种背景下，企业的战略转型已非选择题，而是生存必答题。

伴随行业快速成长而来的“结构性”挑战早已显现：客户需求不断精细化，项目可复制性差、实施周期长、整体交付成本高。机器视觉行业不缺方案，不缺演示，不缺客户，但缺的是大规模工程化复制的能力。

此次发布会，海康机器人多位产品线负责人从不同维度交出了他们的“破局之道”。

海康机器人标准产品线总监张振华在演讲中表示：“进化，永不足够。相机不能只是‘能用’，还要‘好用’、‘即用’、‘多场景适配’。”在他带来的第三代工业相机CT系列中，我们看到的不仅是带宽、功耗、图像质量等参数升级，更是一次从单一产品向平台化系列的跃升——Mini、Base、Pro、Max不同版本对应不同防护等级、镜头控制、接口集成能力，配合ISP模块和温控策略优化，真正实现从硬件结构到应用层的全面适应。

另外，海康机器人智能产品线总监呼志刚所主导的AI战略，也体现出从技术突破走向工程落地的思维。工业视觉对AI的真实诉求，从不是炫技，而是高效、可靠、低成本的部署与迭代。他提出：“深度学习不是万能，但大模型+边缘学习可以组合出更接地气的能力。”在通用识别任务上，海康机器人基于Transformer架构打造的大模型体系，已实现OCR、读码等任务的开箱即用；在多变场景下，边缘学习技术可利用极少样本快速在现场端完成训练与优化。

更关键的是，海康机器人还打造了一整套从数据采集、标注、训练、模型转换到推理部署的AI全流程平台体系。这不仅降低了AI使用门槛，更实现了模型迁移、数据闭环与平台复用的三重价值，使工业AI可扩展性与经济性并重。

可见，工业视觉进入工程化竞争阶段，单点性能已不再是核心竞争力，真正决定项目成败的，是系统的“部署效率、调试便捷性、维护成本与方案复制力”。AI需要平台化工具链，3D则需要全链条交付体系。两者殊途同归，目标都是把难活做简单，把复杂变可复制。

在3D视觉领域，海康机器人3D产品线总监王春茂展示了从“可用”向“可部署、可复制”转变的路线图。比如新一代Ultra系列立体相机，在5MP分辨率下兼顾视野与深度精度，专为电芯抓取、汽配件测量等兼具大面幅与精度要求的场景设计；焊接专用相机DPS250P则集成电动翻盖机构，自带控制逻辑、无需外设气管，大幅提升了3D系统在复杂工况下的部署便利性与可靠性。

不仅是硬件优化，海康的RP机器人视觉引导平台也在软件层面完成“算子化+可视化”升级，从点云处理、轨迹规划、位姿融合到仿真验证，实现了3D系统的工程部署模块化拼装，大幅降低项目交付周期。

从这组立体的产品演进中可以看到，海康机器人选择的路径不是性能堆叠，而是系统能力打磨，不是“更高更强”，而是“更稳更快更易用”。同时，笔者认为，真正突破行业“同质化竞争”的，不是把相机做得更贵，而是把复杂方案做得更可复制。海康机器人在AI、3D、标准产品上的系统性打磨，是一种面向未来的工程规模思维，而非传统产品思维。

三、生态协同，是穿越周期的核心“基础设施”

技术演进能推动阶段性突破，而生态协同能力，则决定工业企业、尤其是头部企业能否持续穿越产业周期。这在机器视觉行业尤为重要，因为这一领域不仅跨设备、跨算法，更横跨行业、行业间差异巨大，碎片化与复杂性并存。

对此，海康机器人选择用开放平台思维构建生态。在软硬件体系之外，逐步搭建“平台-开发者-用户-场景-教育”的多层连接网络。

呼志刚提到，海康机器人内部已构建出“VM算法平台 + AI训练平台 + 智能硬件”的生态闭环，用户既可以使用深度优化的视觉算子，也可按需接入大模型能力，最终实现“应用开发→模型部署→场景迭代”的低成本闭环。而在开发者端，海康机器人通过VM的可视化流程图、智能助手、模块化封装等机制，使得非算法工程师也能快速上手，极大拓宽了生态触达深度。

更具示范意义的，是海康机器人在产教融合与头部用户共建方向的深入布局。“启智杯”机器视觉设计大赛，连接了高校、研究所、工程应用单位，形成了视觉技术从教育、研发到产业的完整生态链路；而与长安汽车联合打造的工业AI创新中心，已在焊装、冲压、电池线、总装等多个产线全面部署，打通了视觉+机器人+平台系统的闭环体系，正成为行业参考模板。

当然，由于需求的快速变化，碎片化的工业场景愈来愈多，而“生态力”将决定碎片化下的“扩展力”。机器视觉企业能把技术变成平台，把平台连接用户，把用户反哺产品的企业，才能真正跨越产业周期的起伏，成为产业变革的组织者。对此，张文聪表示：“生态不是锦上添花，而是系统复制的起点。我们更愿意做能力的‘分享者’，而不是应用的‘垄断者’。”

工控网点评：视觉系统企业，正在走向产业组织型角色

观察海康机器人的这次发布会，我们看到的不是单点突破，也不仅是某个相机或平台的新技术，而是一种组织复杂性的能力、一种应对系统变化的路径构建。

当技术红利渐趋平缓，产品竞争走向饱和，机器视觉企业若仍停留在“相机性能”“算法精度”“部署数量”的浅层逻辑中，终将陷于“项目型增长陷阱”。

相反，像海康机器人这样，从产品到平台再到生态进行全栈式系统布局的头部企业，已经开始向产业组织者身份转型。他们不只是提供“好用的产品”，更在构建“好复制的能力”“好合作的生态”，最终让机器视觉成为产业智造的基础设施。

而这，正是机器视觉进入下一个周期的关键拐点。