视觉人工智能的应用场景不断拓展。随着细分领域不断扩大,产业化落地应用程度不断提高,视觉人工智能市场规模将进一步扩大。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)。
视觉人工智能行业概述
视觉人工智能(Visual AI)是人工智能的一个子领域,通常被称为“计算机视觉”。
视觉人工智能(计算机视觉)是指用摄影机代替人眼对目标进行识别、跟踪和测量等机器视觉,并进一步做图形处理,得到更适合人眼观察或传送给仪器检测的图像。在深度学习和大数据的推动下,视觉人工智能技术已经取得了质的突破,在人体识别、物体识别、场景识别等任务均已经初步具备了实现较大规模产业化应用的技术基础。
作为人工智能(AI)和深度学习的子领域,计算机视觉可训练卷积神经网络(CNN),以便针对各种应用场合开发仿人类视觉功能,利用图像和视频进行数据分割、分类和检测。
视觉人工智能产业由技术驱动,其核心在数据、算力和算法三个方面。随着互联网浪潮兴起,数据储量急剧增加,而深度学习算法的出现及运用恰好能够将数据集归纳出逻辑,实现精准的物体识别和场景识别,目前人脸识别的准确率已提升至97%以上。
另外,GPU和AI专用芯片的出现突破了传统CPU的算力瓶颈,数据运算速度和处理规模爆发性增长,从而为视觉人工智能的应用提供硬件上的算力支撑。
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。
一、视觉人工智能的应用场景不断拓展
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。
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。
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。
据中研产业研究院《2024-2029年中国视觉人工智能行业深度分析及发展前景预测报告》分析:
视觉人工智能的应用场景不断拓展。视觉人工智能在智能手机、智能汽车、智能安防、智能家居、智能保险、智能零售、互联网视频等领域均取得了广泛应用,随着细分领域不断扩大,产业化落地应用程度不断提高,视觉人工智能市场规模将进一步扩大。
二、预计2029年全球市场销售额将达到218.10亿美元
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%。
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。
报告根据视觉人工智能行业的发展轨迹及多年的实践经验,对中国视觉人工智能行业的内外部环境、行业发展现状、产业链发展状况、市场供需、竞争格局、标杆企业、发展趋势、机会风险、发展策略与投资建议等进行了分析,并重点分析了我国视觉人工智能行业将面临的机遇与挑战,对视觉人工智能行业未来的发展趋势及前景作出审慎分析与预测。
想要了解更多视觉人工智能行业详情分析,可以点击查看中研普华研究报告《2024-2029年中国视觉人工智能行业深度分析及发展前景预测报告》。
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2024-2029年中国视觉人工智能行业深度分析及发展前景预测报告
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