机械行业：工业质检，AI%2b制造最快落地的方向之一

中 泰 证 券 研 究 所 专 业 ｜ 领 先 ｜ 深 度 ｜ 诚 信｜ 证 券 研 究 报 告 ｜2 0 2 5 . 3 . 2 2工业质检：AI+制造最快落地的方向之一分析师：王可执业证书编号：S0740519080001Email：wangke03@zts.com.cn2 工业质检是机器视觉的重要下游应用方向，质检环节机器替人空间近万亿。机器视觉广泛应用于工业、医疗、农业、交通等领域，其中工业是机器视觉的重点应用领域，工业质检是机器视觉的重要应用方向。3C、锂电等多个行业，均需要工业质检参与。受到技术进步、质检要求提高、人力成本上升、政策扶持等多因素影响，质检环节机器替人的渗透率快速上升，弹性测算对标人形机器人。据国家统计局数据，截止2024年12月，制造业平均用工人数约为6656.7万人，其中参与检测环节员工占比约15%，制造业平均年薪为9.3万元，则制造业机器检测替人空间9286亿元。 工业质检是AI+制造最快落地方向之一，大模型助力解决行业痛点。传统人检和传统机器视觉各有局限，AI检测可以使检测能力更进一步。相比其他行业，制造业质检环节通常具备大量易于获取的图像数据，且历史缺陷样本标注难度较低，便于进行检测模型训练。2025年开年以来，AI应用产品井喷，大模型落地使得AI质检教育成本降低。视觉相关大模型也有很大的进展，Meta发布SAM2大模型，可以分割一切图像和视频，进一步扩展视觉大模型的应用边界；DeepSeek发布开源视觉大模型DeepSeek-VL2，视觉部分使用切图策略支持动态分辨率图像，低成本高性能，整体表现十分优异。伴随着视觉大模型的发展，AI检测的能力正在快速提升，AI+质检有望成为制造业最快落地方向之一。 基恩士为全球机器视觉龙头，AI质检加持下国产厂商有望打破护城河加速替代。基恩士作为全球机器视觉行业的龙头，机器视觉核心部件全覆盖，非标产品的标准化能力极强中，每年有大约70%的新产品是“世界首创”或“行业首创”，“客户密着型”直销模式与全球化加固客户壁垒。在2023财年的营业收入为9673亿日元，垄断了约48%的全球市场份额。工业质检机器代人是崭新的行业方向，国内外厂商均处于同一起跑线。随着AI质检的发展，国内厂商凭借低成本和生态优势，有望显著提升对非标产品开发的能力，打破基恩士护城河，加快机器视觉核心部件国产化进程。 相关标的：奥普特（国内机器视觉龙头，逆势布局AI检测）、天准科技（积极布局智驾与机器人赛道，多领域业务有望迎来突破）、矩子科技（持续布局高端机器视觉设备）、凌云光（收购全球机器视觉领先企业JAI，积极布局人形机器人相关业务） 风险提示：AI检测推进进度不及预期；“智能制造”相关政策推进不及预期；市场规模测算偏差的风险；相关标的业务进展不及预期；相关标的业绩不及预期；研报使用的信息存在更新不及时风险。3目录C O N T E N T S对标全球龙头基恩士，AI质检推动国产厂商加速替代多因素驱动工业质检需求向上，市场空间达万亿123AI质检是AI+制造最快落地方向之一，大模型助力解决行业痛点4相关标的梳理4图表1：工业质检按检测方式分类图表2：视觉检测示意图来源：中泰证券研究所（注：在重要程度一栏，星数越多，重要性越高；在使用 广度一栏，星数越多，应用范围越广；在使用频率一栏，星数越多，使用频率越高）来源：基恩士官网，中泰证券研究所1.1、工业质检——从机器视觉谈起工业质检按照检测手段的核心技术分类，可以分为光学检测、力学检测、声学检测、化学分析等多种检测方法。其中光学检测技术在制造业中几乎无处不在，覆盖了从原材料到成品的多个检测环节，且使用频率极高，是质量控制的核心手段。光学检测，光学检测主要指视觉检测，它用于检测产品的形状、尺寸、表面缺陷、颜色等，是生产线上的常规检测手段。尤其是机器视觉系统，能够实现高速、高精度的实时检测，显著提升生产效率和产品质量。基于光学原理的视觉检测技术仍未被广泛自动化，目前仍需大量人工。由于早先机器视觉系统具有一定局限，只能运用于单一场景检测，且部署成本较高，所以视觉检测自动化率目前较低，基于光学原理的视觉检测在质检环节仍需大量人工。检测技术重要程度应用广度使用频率检测手段典型场景光学检测技术☆☆☆☆☆☆☆☆☆视觉检测、显微检测等3C电子、汽车、机械、纺织力学检测技术☆☆☆☆☆☆☆☆☆硬度测试、拉伸测试、疲劳测试等金属加工、汽车、航空、建筑材料声学检测技术☆☆☆☆☆☆超声波检测、声发射检测等金属加工、航空、铁路、压力容器电磁检测技术☆☆☆☆☆☆涡流检测、磁粉检测等航空、汽车、铁路、管道射线检测技术☆☆☆☆☆☆X射线检测、γ射线检测等航空、航天、核工业、汽车化学分析技术☆☆☆☆☆☆光谱分析、色谱分析等金属冶炼、化工、电子材料、塑料热学检测技术☆☆☆热分析、红外热成像等电子元件的热性能测试、航空航天材料的热稳定性检测、塑料和橡胶的热分析等5机器视觉产业链丰富，下游应用广泛。产业链的上游主要为LED、CCD、CMOS、光学材料、电子元器件、五金结构件等原材料。由于机器视觉是由多个部件组成。中游包括光源、光源控制器、镜头等机器视觉核心零部件及其集成。机器视觉产业链的下游主要为运用机器视觉技术的设备制造行业和终端用户，所涉范围十分广泛，如汽车、医药、化学、电子、半导体、印刷、食品饮料、物流、烟草、医疗、电池等等，几乎包括国民经济的各个领域。图表3：机器视觉行业产业链图表4：2022年中国机器视觉下游应用各行业占比情况来源：奥普特招股说明书，中泰证券研究所来源：中商产业研究院，中泰证券研究所1.1、工业质检——从机器视觉谈起6图表5：机器视觉基本功能及其应用场景图表6：质检检测指标与内容来源：征图新视招股说明书，中泰证券研究所来源：中泰证券研究所1.2、工业质检是机器视觉重要下游应用方向传统机器视觉在工业领域的应用主要面向生产环节，包括识别、测量、定位及检测四种功能。1）识别：指甄别目标物体的物理特征，包括外形、颜色、字符、条码等常见的应用场景。2）测量：指把获取的图像像素信息标定成常用的度量衡单位，精确地计算出目标物体的几何尺寸。3）定位：指获取目标物体的二维或三维的位置信息，进而辅助执行后续操作。4）检测：指对目标物体的表面状态进行检测，进而判断产品在生产制造状态中是否存在缺陷，内涵和种类繁多。其中，检测为最主要的应用。工业质检是机器视觉面向质检环节的新应用方向。质检是确保产品质量和安全的关键环节，具体指标通常包括外观检查、尺寸测量、性能测试、物理化学分析、安全性评估。工业质检是机器视觉在质检环节的新应用方向，主要范畴为产品外观缺陷检测，广泛应用于3C、锂电、汽车制造、半导体等行业。识别功能定位功能测量功能检测功能检测指标检测内容外观检查检查产品表面是否有划痕、裂纹、变色等缺陷尺寸测量使用精密仪器测量产品的各项尺寸，确保其符合设计要求性能测试对产品的功能和性能进行测试，确保其满足使用要求物理化学分析 对材料的成分、硬度、耐腐蚀性等进行分析，确保其符合标准安全性评估评估产品在使用过程中的安全性，确保不会对用户造成伤害7工业质检主要应用于3C、锂电、汽车、半导体等领域：✓3C电子制造：质检环节主要包括电子