1宏观经济

经济日报：在全球经济下行、国内结构性矛盾突出以及中美经贸摩擦升级的背景下，今年以来我国经济下行压力有所加大，但主要指标仍保持总体平稳，特别是在一系列稳就业、稳金融、稳外贸、稳外资、稳投资、稳预期的政策作用下，经济持续运行在合理区间。消费压舱石作用凸显。世界经济增长放缓、中美经贸摩擦升级一定程度上影响了外需对经济增长的拉动作用，但我国经济经过调整，一定程度上已经转变为以内需拉动为主，特别是消费对经济的支撑作用不断巩固。

今年以来，部分经济外向度高的地区下行压力较为明显，但中西部地区继续保持较快增长。1月份至8月份，中部、西部地区规模以上工业增加值同比分别增长8.0%和6.0%。上半年，安徽、江西、湖北、贵州、云南地区生产总值保持8%以上较快增长。京津冀协同发展、长江经济带等区域发展战略深入推进，效果不断显现。1月份至8月份，河北、湖北、四川规模以上工业增加值同比分别增长7.2%、8.3%和8.1%。随着粤港澳大湾区、长三角一体化的稳步实施，区域发展空间将进一步拓展，对经济增长的支撑作用将得到有效发挥。

2018年，我国研发投入达1.97万亿元，投入强度达2.19%，接近发达国家平均水平。财政科技投入连年保持较快增长，为创新实力提升提供有力保障。2018年，财政科学技术支出达9518亿元，比上年增长13.5%，增速比上年提高5.5个百分点，占财政支出比重提升至4.31%。创新政策环境不断改善。2018年，规模（限额）以上企业中，企业研发费用加计扣除减免税政策惠及面达到56.1%，比上年提高2.0个百分点。创新第一动力的作用持续增强。2018年，我国发明专利申请量连续8年居世界首位；截至今年8月底，我国发明专利有效数量达258万件，每万人口发明专利拥有量达12.8件。在世界知识产权组织最近公布的2019年全球创新指数排名中，中国位列第14位，比去年上升3位。

 2热点聚焦

 康耐视宣布收购SUALAB

作为全球工厂自动化     机器视觉     和工业读码领域的领导者之一，康耐视公司（NASDAQ：CGNX）于2019年10月16日正式宣布收购SUALAB，该公司是韩国领先的视觉软件开发商之一，致力于深度学习技术在工业领域的应用。SUALAB工程设计团队和知识产权的整合，预计将提升康耐视现有深度学习技术ViDiSystems的研发能力。

“深度学习技术使康耐视能够解决企业领域众多棘手的检测应用，这些检测任务直到现在都只能依靠庞大的人工检测团队来完成。”康耐视总裁兼首席执行官RobertJ.Willett表示。“SUALAB大量的知识产权、丰富的工程设计专业知识和广泛的市场覆盖将有助于我们服务于这个快速增长的市场，特别是亚洲市场。目前，数以万计的人工检测员专门负责执行棘手、繁琐且容易出错的目视检测，以识别出电子元器件和子系统中的瑕疵和缺陷，未来，基于深度学习的机器视觉技术将能够以更低的成本更可靠地完成这些检测。”

 广西防城港核电基地研发出6款核电智能机器人

中国科学院自行研制的多功能水下智能检查机器人已先后为中核、中广核等多家单位提供支持。国家863计划“核反应堆专用机器人技术与应用”课题在广西防城港核电基地通过验收，研发出6款核电智能机器人。随着我国具备完全自主知识产权的三代核电技术“华龙一号”落地，将推动更多核电相关自主智能装备技术不断涌现。

 虹软科技多款AI产品赋予行业新契机

虹软推出了全新研发的具有行业领先优势的DSM(驾驶员状态监控系统)、ADAS(智能驾驶辅助系统)、BSD(盲区检测)等一系列智能汽车主动安全视觉车载产品及视觉解决方案。这些方案将有利于全面提升“两客一危”、商务乘用车、私家车等不同类型车辆的行驶安全系数，也将为保障驾驶员与行人的生命财产安全提供技术支撑。这次AI与汽车产业的结合带来了很多突破。

虹软嵌入式车载视觉产品使用虹软完整和全面的专有计算机视觉智能算法。在DSM视觉算法上运用脸部识别技术监控驾驶员的注视方向，瞳孔扩张，眼睛张开度，眨眼率和头部位置并可由此来检测瞌睡和分心的程度。对姿态识别与物体识别则可以监控驾驶员行车操作是否规范安全，比如是否系了安全带，手是否脱离方向盘等，这些看似不起眼的小事，在交通事故中往往都是致死因素。

 3  行业观察

中国行业信息网：1对经济性和质效的追求是推动机器视觉代人的基础动力：从经济性来看，市场上大多数机器视觉系统单价在3-5万元水平（主要取决于系统的复杂程度，简单的1-3万元，高参数或者3D系统可达20-30万元）。在发达国家，一个典型的10000万美元机器视觉系统应用可以替代3个年工资在20000万美元左右的工人，投入回收期非常短，且后续维护费用较低，具备明显的经济性。

2、技术进步不断打开下游需求市场空间：机器视觉技术从1980s开始逐步产业化，经历了基于PC的视觉系统、模式视觉系统、条码扫描视觉系统、视觉传感器，发展到目前最先进的结合AI以及深度学习的3D视觉系统，技术的持续进入不断释放下游需求，推动机器视觉行业成长。

据公开资料显示，机器视觉下游行业分析如下图：

从下游应用行业看，国外主要应用于半导体及电子行业，其中大概40%-50%都集中在半导体行业，具体包括三大方面：PCB印刷电路：各类生产印刷电路板组装技术、设备；单、双面、多层线路板，覆铜板及所需的材料及辅料；辅助设施以及耗材、油墨、药水药剂、配件；电子封装技术与设备；丝网印刷设备及丝网周边材料等。SMT表面贴装：SMT工艺与设备、焊接设备、测试仪器、返修设备及各种辅助工具及配件、SMT材料、贴片剂、胶粘剂、焊剂、焊料及防氧化油、焊膏、清洗剂等；再流焊机、波峰焊机及自动化生产线设备。

机器视觉行业未来主要发展趋势：1）更多更快的图像数据传输、更先进的软件算法带来实现数字化、实时化和智能化的性能提升；2）硬件性能的提升（更高分辨率、更快扫描率等）和产品软件价格的下降推动机器视觉渗透率提升；3）产品向着小型化、集成化发展。

 4行业应用

随着技术的进步以及应用成本的下降，机器视觉在工业中的渗透率日益提升，整个市场快速发展。据公开数据显示：2018年全球机器视觉市场规模超88亿美元，预计2019年这一数字将近100亿美元。从国内来看，2018年中国机器视觉市场规模首次超过100亿元，预计2019年市场规模将近125亿元。

到2025年全球机器视觉市场空间将超过180亿美元，年均复合增速7.7%。预计国内市场从2018年104亿增长至2023年197亿元，年复合增长率达到13.63%。机器视觉广泛应用于电子及半导体、汽车制造、食品包装、制药等领域，其中电子汽车和电子是当前机器视觉最重要的应用领域。

前瞻网：具体来看，机器视觉在电子制造领域的应用主要是引导     机器人     进行高精度PCB定位和SMT元件放置，还有表面检测，主要应用在PCB印刷电路、电子封装、丝网印刷、SMT表面贴装、SPI锡膏检测、回流焊和波峰焊等。

《中国半导体产业“十三五”发展规划》提出到2020年，我国集成电路产业销售收入年复合增长率为20%，达到9300亿元，我们预计其对机器视觉的需求增速将保持在22%左右，到2020年半导体领域对机器视觉的需求规模达到30亿元。