【深度观解】靠融资续命？机器视觉企业背后两大难题待解

GGII数据显示，2022年我国机器视觉市场规模超170亿元，同比增幅超23%。其中，2D视觉市场规模超150亿元，3D视觉市场规模近19亿元。

不仅仅是2022年，在过去的数年里，国内机器视觉市场也均出现了不同程度的增幅，也迎来了各大资本的竞相入局。据不完全统计，2022年中国机器视觉行业共发生融资32起，涉及金额近30亿元，其中，大部分融资主要集中于3D视觉、视觉芯片、视觉软件平台等领域。

今年一季度，国内机器人行业融资事件同比有所收缩，据高工机器人不完全统计，2023年Q1，中国机器人行业融资事件共计55起，同比减少5起（2022年Q1，融资事件共计60起），同比减少6.67%。其中，单笔融资金额在近亿元及以上级别的共计18起。

其中，机器视觉仍是2023年Q1中国机器人行业的融资“热门”领域之一，在2023年Q1，博视像元、图漾科技、心鉴智控、赤霄科技、海图微电子、小淞科技、灵明光子、时识科技等8家机器视觉相关企业完成融资。

机器视觉赛道的持续火热，尤其是3D视觉的强劲，也让企业和资本视其为抢占未来市场的关键砝码。对此，GGII的预测，又为这份砝码多增了一份“重量”——至2027年我国机器视觉市场规模将超过560亿元，其中2D视觉市场规模将超过400亿元，3D视觉市场规模将近160亿元。

仅四年便有望实现超8倍的规模增长，按此计算，落实到头部企业本身，那么至2027年3D视觉行业有望出现多家超10亿规模的企业。然而，在可能出现巨额增幅的背后，3D视觉企业，却普遍面临着“盈利难”和“择决难”两大问题。

缘何盈利难？

在3D视觉领域，曾经有人戏言：“现在大家都是靠融资续命，一旦‘断供’，可能立马就会被推到生死的悬崖边上。”

那么，面对“断供”即“送命”的背后，究竟是何缘故让3D视觉企业难以实现盈利？想要实现全面自我造血还需多久？

“机器视觉企业盈利难的关键在于需求碎片化，使得相应企业的边际成本过高。”知象光电联合创始人&研发总监杨涛博士分析道。

“当下也有实现盈利的视觉企业，这些企业都有一个共性，即聚焦某一个细分场景或产品。因此，视觉企业想要实现自我造血，就必须要先找到降低边际成本的方法。譬如，聚焦某一场景迭代可迁移的解决方案，或能够提供广泛适用的标品、可复制的服务等。”

对于视觉企业难盈利的问题，图漾科技CEO费浙平则认为，主要在于三点，研发投入大；成本结构不合理；市场规模还不够大。

费浙平表示，当前的创新创业公司都是技术驱动，研发成本天然居高不下，这难以改变，所以需要在很长时间内进行融资发展，这也是企业早期发展必需经历的阶段。

但是，当企业业务开始爬坡时，整个企业就必须要有清晰的收入-成本-利润模型。倘若早期因研发成本过高导致亏损，那就必须算清楚后续的起量能否摊平研发成本并带来利润，如果毛利不够高、或者业务增量需要运营成本等比例增加，那么盈利就会出现变数。

除此之外，费浙平认为多数企业边际成本难以下降，是直接造成利润模型和人才满意度双输的关键。费浙平分析：“我们看到很多公司业务增量所需的边际成本难以下降，比较明显的现象是大量的高配人才用于海量的现场实施，导致利润模型和人才满意度的双输局面，这个问题在创新创业企业中很常见，人才错配和人力成本的失控，极易造成原本该有的毛利流失且扩大亏损，导致永远无法盈利。”

之所以会出现这样的现状，关键就在于市场蛋糕还不够大。对此，费浙平直言，从行业整体来看，最大的宏观挑战还是市场蛋糕还不够大，还需要持续增长，不然即使解决了上述两个难题的行业领先企业，也会因为收入规模不够而难以跑出利润。当然这些年市场整体还是保持了增长，虽然因宏观因素增速时有起伏，但总体向好，估计2年左右的时间会有一批代表性企业能够跑出利润模型来。

对此，超音速董事长张俊峰则有不同见解，其认为，如今很多机器视觉企业难以盈利，关键在于客户需求的多样化，很多需求是定制化的需求，这就倒逼视觉企业不断投入研发来满足客户需求，使得视觉产品相对难以形成标准化。目前，超音速也是为数不多能够实现盈利的企业，而早期的超音速也做了许多各行各业的非标项目，如今则专注于锂电行业。

“锂电的应用场景足够多，且客户都是共同的，客户工艺也很多，为了满足他，我们把涂布、辊压、分条等做成一个相对标准化的一个产品，如此，我们对客户工艺的结合度就更强，同时也能够去满足整个行业的相同需求。有了这样的行业积累，我们便开始往锂电材料去延伸，这也为我们提供了充足的发展空间。” 张俊峰分享了专注锂电行业的发展思路。

至于视觉企业多久能够实现自我造血，张俊峰直言，每家视觉企业的规模和阶段不同，多久能够实现自我造血难以预测，但既然是选择，那就专注一个细分市场，并把它做深做透。

标准品or集成？

不仅仅是盈利难，在模式的选择上，很多企业也颇为摇摆，究竟是要做标准品？还是要选择做系统集成？

知象光电虽然坚持做高精度3D相机标准品，但对于“标准品”与“系统集成”的态度则颇为客观并带有极强的包容性。

知象光电联合创始人&研发总监杨涛博士坦言：“系统集成和标准品都有自己存在的意义，它们是一条产业链上的不同环节，彼此依存，所以终局必然是‘百花齐放+一统天下’。”

为何会是“百花齐放+一统天下”的终局？杨涛博士分别从两个层面进行了解析。首先是应用层，随着发展进入深水区，会产生大量的行业集成商，他们与行业深度融合；其次是上游标品供应，由于是通用模块，同行之间的竞争会更加直接且惨烈，经过不断的迭代，最终将由少数几家凭最具性价比产品脱颖而出。所以只有做标准品，才能实现规模化，但这是一个漫长的过程，不仅周期长、投入大，同时还需要企业有足够的战略定力，唯有持之以恒的投入才能真正建立起品牌的“护城河”。

在这一点上，与坚定做产品、不做系统集成，且要成为“3D版本的康耐视”的图漾科技颇为相似。

图漾科技CEO费浙平表示：“我们观察到市场上有不少公司在这一点上反复摇摆，相当常见，我们比较了解也比较理解这种情况，主动和被动的因素都有。”

在费浙平看来，主动原因是团队想不清楚或做不到，产品公司所需的技术能力、产品能力和市场能力极高，而且产品公司的发展曲线一定是先长期的低开，遇到市场拐点才能爆炸式上扬，过程相当漫长，这对团队的战略定力和资金人才等资源能力要求特别高。

而被动原因则多源于投资人，目前大多数的创业企业都是在融资发展，能够清晰认知并且长期支持产品公司商业模式的投资人极其稀少，大量投资人希望看到被投企业的快速规模发展，注重团队和业务规模的体量上涨，集成的商业模式正好满足该要求，而产品商业模式恰恰与此相违背，为此大多数创业企业只能被动转型。

超音速董事长张俊峰则有不同见解：“其实超音速走的一直是系统集成的路线，但我们也有部分标准化产品，比如我们的贴标机已经标准化，而且精度也是非常好。此外，我们还有一些其他的标准化产品，这些标准化产品在早期也是通过定制，后面经过不断的应用迭代，方能孵化出系列的标准品。”

因此，张俊峰认为，两者需要结合起来，既要保持技术上的领先，也有保有成本优势。现在超音速的核心是机器视觉集成，但有些标准化产品超音速会尽量做成模块化，既可自用，又可满足同行，所以超音速便形成了“集成为主，标准化产品为辅”的战略定位。”

对此，摇橹船创始人、董事长郑道勤的观点也颇为相似，郑道勤分析，机器视觉产业的特殊之处在于，这是一个将软硬件充分结合的赛道，软件硬件缺一不可，否则一定会有短板。

郑道勤认为：“成像技术、处理算法、算力平台和行业应用是机器视觉发展的四个核心要素，涉及到计算机、图像处理、模式识别、人工智能、信号处理、光机电一体化等多个领域，而国内的机器视觉公司多数只偏重于上述某一个或某几个领域，如要么在成像技术上突出，要么在图像信息处理或者算法平台搭建等方面优势明显，在技术、资金和市场等多重因素的影响下，很难全面发展。从市场竞争能力看，非标集成类公司和AI系统软件公司，这些企业目前发展迅速，但长期看没有自己的核心部件，会缺乏成长性。”