定焦镜头只能在固定的距离拍摄物体才可以获得较好的照片，一般常见于手机前置、后置超广角、景深、微距等功能镜头。配备驱动马达的摄像头往往对焦准又快、防止成像抖动，一般后置主摄、长焦、超广角和前摄配置驱动马达，有助于提升摄像头拍照性能。

  从数量上来看，对焦（AF）马达是出货量最大的驱动马达品类，驱动马达出货量表现好于镜头。根据TSR数据预测，2023年对焦（AF）马达出货量占比达到62%，其次为OIS防抖马达22%，Sensor-Shift马达占比13%，潜望式马达占比3%。驱动马达对于提升拍照品质至关重要，促进渗透率提升的利好因素有：a）花了钱的人拍照品质的追求；b）马达的生产技术成熟，成本端下降。与镜头逻辑类似，出货量坏因有：a）智能手机整机量下滑；b）手机单机摄像头平均用量减少。不同于手机镜头出货总量大幅度地下跌的市场表现，摄像马达的出货量在以上因素对冲之下，2022-2023跌幅远小于镜头市场（镜头市场2022年-14%，2023年-8%）。依照我们预测模型测算，2022年摄像马达出货量为16.7亿颗，预计2026年有望达到18.5亿颗，2023-2026年复合增长率为3.9%。

  3D视觉是高端装备、机器人的核心部件，相当于“眼睛”。相比于2D视觉，3D视觉引入更多的维度信息，视觉感知性能得到大幅度的提高，目前已经在工业检测、机器人视觉引导领域得到初步应用。本文探讨了当前主流的3D视觉技术的优势、劣势、未来发展挑战等核心问题，认为降本是机器人3D视觉发展的主逻辑。与高速度、高动态的汽车不同，纯视觉、RGB-D深度相机方案或将更适用于机器人视觉感知，建议着重关注具备核心部件自产能力、产品成本控制得当的企业。

  3D视觉用于获取周围环境信息以支持执行机构完成特定任务，相比于2D视觉，3D视觉引入更多的维度信息，检测精度和效率更高。3D视觉利用计算机和传感器等技术获取物体的三维形状、纹理、颜色等信息，实现对物体的识别、跟踪、重建等功能。与2D视觉只获取二维信息相比，3D视觉性能更稳定，精度更高。目前，3D视觉在工业检测、工业测量中已实现小批量应用，视觉引导、人形机器人应用还处于产业初期。

  3D视觉发展挑战：实现成本、性能、易用性的平衡，以提升商业竞争力。3D视觉技术路线较多，从人形机器人来说，特斯拉采用纯视觉方案，其余大多数厂商采用深度相机+雷达方案。纯视觉方案优点是硬件成本较低，但对算法要求比较高，需要前期标注大量训练数据；多方案融合增加了更多的冗余信息，可以大幅度降低开发难度，缺点在于成本比较高。未来3D视觉感知的重要方向是降本，并在不同场景应用不同的方案组合。此外，视觉大模型在非标场景中表现出较大应用潜力，学习能力、迁移能力更强，有望降低厂商定制开发成本，但目前仍处于早期阶段。

  行业趋势展望：3D与2D在较长时期内共存，互相补充。3D视觉定位高精度、高成本应用场景，2D视觉则定位经济型应用场景，二者一同推动视觉技术的应用，并非完全替代关系。同时，移动机器人未来或将成为3D视觉关键增长驱动力，与汽车视觉方案不同，移动机器人速度较低，对超视距探测需求不高，3D视觉渗透潜力大。

  行业特征、竞争格局及核心竞争力。1）3D视觉具有高技术门槛、高度定制化和高的附加价值及毛利的行业特征。2）3D视觉主要厂商包括原2D视觉头部企业和国内初创型3D视觉厂商，国内初创型3D视觉厂商在机器人视觉引导领域领先。3）核心部件自产能力、项目承接能力、解决方案深度定制能力是保持行业竞争力的关键。

  业务机会：3D视觉是机器深度感知周围环境的核心部件，未来将在工业检测、机器人、新能源汽车中大量使用，建议着重关注具备核心部件自产能力、成本控制得当且具有技术经济性、拥有完善销售经营渠道以及批量应用场景的企业。

  完整版内容仅限PRO客户查阅，如需获取相应权限，请联系文末销售人员。返回搜狐，查看更加多