视觉人工智能是人工智能正在快速发展的一个分支,专注于图像和视频等视觉数据的分析和解释。它涉及使用机器学习算法和深度学习神经网络来识别模式、对对象进行分类并从视觉信息中提取意义。它正在改变人类处理和分析图像和视频数据的方式。目前视觉人工智能在各行各业具
视觉人工智能是人工智能正在快速发展的一个分支,专注于图像和视频等视觉数据的分析和解释。它涉及使用机器学习算法和深度学习神经网络来识别模式、对对象进行分类并从视觉信息中提取意义。它正在改变人类处理和分析图像和视频数据的方式。目前视觉人工智能在各行各业具有广泛应用。
与人工智能市场的产业链相似,视觉人工智能市场的产业链同样分为基础层、技术层与应用层。其中,基础层主要包括提供算力的芯片与提供信息采集功能的前端设备组成的硬件支持、相关底层技术支持,与海量信息数据;技术层则主要包括基于各类识别技术构建的软件产品、解决方案和技术平台;应用层则包括了各类视觉人工智能的应用场景。
目前,视觉人工智能被广泛应用于各个行业,包括安防、零售、营销、医疗等等。在安防行业,视觉人工智能的应用场景包括门禁、智能摄像头等,依托人像识别技术,安防排查和管理效率得到显著提升。
视觉人工智能技术不仅能够带来生产效率的提升,也会催生新产业及新商业模式,推动多行业产业链的重构。视觉人工智能技术产业化落地应用程度不断提高,在智能手机、智能汽车、智慧安防、智慧家居、智慧保险、智慧零售、互联网视频等领域均有广泛的应用,并形成了全新的产业链条与商业经营模式。可以预见,随着视觉人工智能技术不断发展,行业应用解决方案的建立和完善,以及政府对视觉人工智能行业的政策扶持,视觉人工智能技术将进一步渗透,助力各应用行业解决行业痛点,提高运营效率,实现行业转型和升级。
城市作为人工智能落地的综合载体,近年来获得了视觉人工智能技术全方位的渗透,不断挖掘新的需求与应用场景。以物流分拣为例,过去城市主要依靠人工分拣和配送,随着视觉人工智能和物联网的深度融合,物流分配逐渐走向数字化和自动化,这将极大地降低城市管理成本,优化城市管理效果。
据中研普华产业院研究报告《2023-2028年中国视觉人工智能行业竞争格局分析及发展前景预测报告》分析
在智慧城市的框架下,视觉人工智能与物联网、云计算、大数据深度融合,在物业管理、社区安全、便民服务等多个细分场景进行应用,例如出入人员记录、街道楼栋管理、留守老人关注服务等,提升物业管理和服务水平。
随着视觉技术、深度学习、高精度成像等技术的持续发展,视觉人工智能的应用场景将持续扩展。视觉人工智能无论在速度、精度、还是环境要求方面都存在着显著优势,能够替代人类视觉,更好的助力工业自动化、各行各业智能化的发展。例如目前消费电子产品更新换代快并且产品结构趋于复杂化,产线对生产效率和加工精度的要求日益提高;半导体产业具有集成度高、精细度高的特点,是机器视觉技术最早大规模应用的领域;目前汽车制造领域视觉人工智能应用广泛,未来随着汽车质量管控、汽车智能化、轻量化趋势对检测提出更高要求;这些因素都将驱动视觉人工智能在工业制造的需求持续提升。“十四五”期间,中国将进一步深化产业结构调整,视觉人工智能的下游应用领域将不断拓展。
2022年全球视觉人工智能市场销售额达到了113.51亿美元,预计2029年将达到218.10亿美元,年复合增长率(CAGR)为10.51%(2023-2029)。地区层面来看,中国市场在过去几年变化较快,2022年市场规模为28.12亿美元,约占全球的24.77%,预计2029年将达到61.72亿美元,届时全球占比将达到28.30%。
从企业来看,全球范围内,视觉人工智能核心厂商主要包括康耐视、基恩士、商汤科技、宝视纳、欧姆龙和奥普特等。
当前,在政策推动、技术迭代、市场演变等多重变量的作用下,各行各业正在以前所未有的速度和姿态拥抱数字世界,而数字技术也正在重塑千行百业的未来。
随着视觉技术、深度学习、高精度成像等技术的持续发展,视觉人工智能的应用场景将持续扩展。视觉人工智能无论在速度、精度、还是环境要求方面都存在着显著优势,能够替代人类视觉,更好的助力工业自动化、各行各业智能化的发展。
视觉人工智能行业研究报告旨在从国家经济和产业发展的战略入手,分析视觉人工智能未来的政策走向和监管体制的发展趋势,挖掘视觉人工智能行业的市场潜力,基于重点细分市场领域的深度研究,提供对产业规模、产业结构、区域结构、市场竞争、产业盈利水平等多个角度市场变化的生动描绘,清晰发展方向。
欲了解更多关于视觉人工智能行业的市场数据及未来行业投资前景,可以点击查看中研普华产业院研究报告《2023-2028年中国视觉人工智能行业竞争格局分析及发展前景预测报告》。
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