2024-2030年中国机器视觉行业市场发展监测及投资前景展望报告
机器视觉
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2024-2030年中国机器视觉行业市场发展监测及投资前景展望报告

发布时间:2023-10-23
¥ 9000 ¥12000
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  • 华经产业研究院
  • 400-700-0142 010-80392465
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本研究报告数据主要采用国家统计数据、海关总署、问卷调查数据、商务部采集数据等数据库。其中宏观经济数据主要来自国家统计局,部分行业统计数据主要来自国家统计局及市场调研数据,企业数据主要来自于国家统计局规模企业统计数据库及证券交易所等,价格数据主要来自于各类市场监测数据库。

报告目录

第一章机器视觉相关概述

1.1 机器视觉概述

1.1.1 机器视觉定义

1.1.2 机器视觉特点

1.1.3 机器视觉的分类

1.1.4 机器视觉发展历程

1.1.5 机器视觉研究意义

1.2 人工智能相关概述

1.2.1 人工智能定义

1.2.2 人工智能研究阶段

1.2.3 人工智能产业链

1.3 机器视觉技术

1.3.1 通用视觉识别技术

1.3.2 生物特征识别技术

1.3.3 光学字符识别技术

1.3.4 物体与场景识别技术

1.3.5 视频对象提取与分析技术

第二章2019-2023年机器视觉行业发展环境分析

2.1 国家政策助力行业发展

2.1.1 AI上升至国家战略层面

2.1.2 政策加码布局人工智能

2.1.3 人工智能行动实施方案

2.1.4 中国智能制造稳步升级

2.2 基础技术支撑行业进步

2.2.1 海量数据为机器视觉发展提供动力

2.2.2 运算力大幅提升推进机器视觉发展

2.2.3 深度学习算法极大提高识别准确率

2.2.4 “机器换人”带来智能设备广泛应用

2.3 人工智能进入爆发式增长期

2.3.1 应用场景广泛

2.3.2 市场发展空间大

2.3.3 科技巨头积极布局

2.4 机器视觉代替人眼视觉紧迫性趋强

2.4.1 劳动力成本提高

2.4.2 产品品质要求提高

2.4.3 生产效率提高需要

第三章2019-2023年机器视觉行业发展分析

3.1 2019-2023年国际机器视觉行业发展分析

3.1.1 产业发展历程

3.1.2 产业发展现状

3.1.3 市场参与主体

3.1.4 市场发展规模

3.1.5 区域市场现状

3.2 2019-2023年中国机器视觉行业发展分析

3.2.1 行业渗透率现状

3.2.2 市场发展规模

3.2.3 市场参与主体

3.2.4 企业业务分析

3.2.5 市场竞争领域

3.2.6 产业地域分布

3.3 2019-2023年机器视觉产业商业模式分析

3.3.1 商业模式全景

3.3.2 软件服务模式

3.3.3 软硬件一体化

3.4 2019-2023年机器视觉市场布局分析

3.4.1 自主移动机器人领域

3.4.2 智能制造领域

3.4.3 消费娱乐领域

3.5 2019-2023年机器视觉市场竞争分析

3.5.1 市场竞争格局

3.5.2 市场主体竞争

3.5.3 细分领域竞争

3.6 2019-2023年机器视觉市场应用分析

3.6.1 市场应用领域

3.6.2 工业市场应用

3.6.3 消费应用领域

第四章2019-2023年机器视觉产业链发展分析

4.1 机器视觉产业链分析

4.1.1 产业链全景

4.1.2 光源

4.1.3 镜头

4.1.4 相机

4.1.5 图像采集卡

4.1.6 软件

4.2 2019-2023年机器视觉产业链发展分析

4.2.1 产业链发展现状

4.2.2 产业链上游分析

4.2.3 产业链中游分析

4.2.4 产业链下游分析

4.3 2019-2023年机器视觉光源市场分析

4.3.1 机器视觉光源特点

4.3.2 LED照明规模

4.3.3 LED照明发展前景

4.4 2019-2023年机器视觉镜头市场分析

4.4.1 机器视觉镜头

4.4.2 光学镜头市场规模

4.4.3 光学镜头市场集中度

4.4.4 3D视觉镜头分析

4.5 2019-2023年机器视觉相机市场分析

4.5.1 机器视觉相机性能

4.5.2 CMOS成技术主流

4.5.3 机器视觉相机市场竞争

4.5.4 机器视觉相机市场前景

4.6 2019-2023年机器视觉软件市场分析

4.6.1 图像采集卡

4.6.2 图像处理软件

4.6.3 视觉处理芯片

4.6.4 AI芯片发展趋势

第五章2019-2023年工业视觉市场应用分析

5.1 2019-2023年智能制造市场应用分析

5.1.1 主要应用方向

5.1.2 检测及测量应用

5.1.3 引导与定位应用

5.1.4 识别与分析应用

5.2 2019-2023年半导体制造市场发展分析

5.2.1 市场应用现状

5.2.2 视觉定位应用

5.2.3 视觉检测应用

5.2.4 视觉读码技术

5.3 2019-2023年电子制造市场应用分析

5.3.1 电子制造自动化现状

5.3.2 电子制造供应链分析

5.3.3 机器视觉应用现状

5.3.4 机器视觉应用领域

5.3.5 机器视觉应用规模

5.4 2019-2023年工业机器人市场应用分析

5.4.1 工业机器人发展现状

5.4.2 机器视觉应用优势

5.4.3 机器视觉应用前景

5.5 2019-2023年中国智能物流市场应用分析

5.5.1 物流视觉系统

5.5.2 自动化系统集成

5.5.3 智能物流市场规模

5.6 2019-2023年其他领域市场应用分析

5.6.1 汽车制造应用

5.6.2 生物医疗应用

5.6.3 农业领域

5.6.4 食品及包装机械

第六章2019-2023年机器视觉消费领域市场应用分析——识别市场

6.1 图像识别技术分类

6.1.1 生物特征识别

6.1.2 物体与场景识别

6.1.3 视频识别

6.1.4 深度学习算法

6.2 2019-2023年图像识别细分领域机器视觉应用分析

6.2.1 机器视觉应用现状

6.2.2 人脸识别应用规模

6.2.3 虹膜识别应用现状

6.2.4 手势识别应用现状

6.3 2019-2023年图像识别领域机器视觉应用分析

6.3.1 电商市场应用

6.3.2 金融市场应用

6.3.3 安防市场应用

6.3.4 医疗影像应用

6.4 2019-2023年图像识别领域机器视觉应用前景分析

6.4.1 生物识别发展前景

6.4.2 生物识别投资领域

6.4.3 机器视觉应用前景

第七章2019-2023年机器视觉消费领域市场应用分析——无人驾驶市场

7.1 2019-2023年无人驾驶市场发展现状

7.1.1 市场发展现状

7.1.2 产业链发展现状

7.1.3 市场发展空间

7.2 2019-2023年无人驾驶领域机器视觉发展状况

7.2.1 无人驾驶机器视觉支持政策

7.2.2 机器视觉是必备技术模块

7.2.3 机器视觉市场发展现状

7.2.4 机器视觉市场企业布局

7.3 2019-2023年无人驾驶领域机器视觉应用分析

7.3.1 视觉系ADAS成为主流

7.3.2 机器视觉市场应用规模

7.3.3 机器视觉市场集中度

7.4 无人驾驶领域机器视觉市场发展前景分析

7.4.1 无人驾驶市场发展前景

7.4.2 无人驾驶机器视觉应用前景

7.4.3 无人驾驶机器视觉发展空间

7.4.4 无人驾驶机器视觉投资领域

第八章2019-2023年机器视觉消费领域市场应用分析——无人机市场

8.1 2019-2023年无人机市场发展分析

8.1.1 产业发展现状

8.1.2 市场销售规模

8.1.3 市场竞争格局

8.2 2019-2023年智能无人机机器视觉关键硬件技术分析

8.2.1 双目机器视觉

8.2.2 红外激光视觉

8.2.3 超声波探测

8.3 2019-2023年智能无人机机器视觉关键软件技术分析

8.3.1 光流算法

8.3.2 图像分割算法

8.3.3 图像识别算法

8.3.4 人脸识别算法

8.3.5 语音和语义识别算法

8.4 2019-2023年智能无人机应用分析

8.4.1 潜在应用市场

8.4.2 市场参与主体

8.4.3 产业价值链分析

8.5 智能无人机产业发展前景及趋势分析

8.5.1 智能无人机市场前景

8.5.2 关键芯片发展展望

8.5.3 软件产业发展趋势

第九章2019-2023年机器视觉消费领域市场应用分析——服务机器人市场

9.1 2019-2023年服务机器人产业发展分析

9.1.1 市场发展规模

9.1.2 AI助推产业发展

9.1.3 细分领域应用现状

9.2 服务机器人核心技术模块分析

9.2.1 多模态交互技术

9.2.2 技术发展成熟度

9.2.3 多模态交互融合

9.3 2019-2023年扫地机器人领域机器视觉应用分析

9.3.1 机器视觉应用优势

9.3.2 机器视觉应用特征

9.3.3 机器视觉产品现状

9.4 2019-2023年新兴服务机器人领域机器视觉应用分析

9.4.1 载重越野机器人应用

9.4.2 人型搬运机器人

9.4.3 仿人型机器人编程平台

9.4.4 情感交互型机器人

9.5 服务机器人领域机器视觉应用前景分析

9.5.1 服务机器人发展前景

9.5.2 家庭服务机器人应用空间

9.5.3 医疗服务机器人应用前景

第十章机器视觉产业重点企业分析

10.1 康耐视

10.1.1企业发展简况分析

10.1.2企业经营情况分析

10.1.3企业经营优劣势分析

10.2 基恩士

10.2.1企业发展简况分析

10.2.2企业经营情况分析

10.2.3企业经营优劣势分析

10.3 劲拓股份

10.3.1企业发展简况分析

10.3.2企业经营情况分析

10.3.3企业经营优劣势分析

10.4 大恒科技

10.4.1企业发展简况分析

10.4.2企业经营情况分析

10.4.3企业经营优劣势分析

10.5 超音速

10.5.1企业发展简况分析

10.5.2企业经营情况分析

10.5.3企业经营优劣势分析

10.6 天准科技

10.6.1企业发展简况分析

10.6.2企业经营情况分析

10.6.3企业经营优劣势分析

第十一章2019-2023年机器视觉产业市场投融资分析

11.1 机器视觉行业壁垒分析

11.1.1 技术壁垒

11.1.2 人才壁垒

11.1.3 品牌壁垒

11.1.4 客户资源壁垒

11.2 2019-2023年人工智能领域投融资分析

11.2.1 市场投资规模

11.2.2 市场投资主体

11.2.3 细分领域投资

11.3 2019-2023年机器视觉领域投融资分析

11.3.1 市场融资规模

11.3.2 市场投融资特点

11.3.3 中国机器视觉投资

11.3.4 创业融资现状

11.4 机器视觉领域投资机会分析

11.4.1 应用市场投资机会

11.4.2 硬件领域投资机会

11.4.3 非标领域投资机会

11.4.4 新兴服务领域投资机会

第十二章2024-2030年机器视觉产业发展前景及市场规模预测

12.1 机器视觉产业发展前景分析

12.1.1 产业发展机遇

12.1.2 产业发展潜力

12.1.3 细分市场投资前景

12.2 机器视觉产业发展趋势分析

12.2.1 产业发展趋势

12.2.2 硬件发展趋势

12.2.3 技术发展趋势

12.3 2024-2030年中国机器视觉产业发展规模预测

12.3.1 中机器视觉行业发展因素分析

12.3.2 2024-2030年中国机器视觉行业市场规模预测

图表目录

图表 机器视觉系统原理

图表 机器视觉的分类

图表 计算机视觉发展历程

图表 人工智能架构

图表 人工智能产业链

图表 物体与场景识别应用场景

图表 各国人工智能战略

图表 2019-2023年中国人工智能相关行业政策一览

图表 2019-2023年全球总体数据量

更多图表见正文……

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研究方法

报告研究基于研究团队收集的大量一手和二手信息,使用桌面研究与定量调查、定性分析相结合的方式,全面客观的剖析当前行业发展的总体市场容量、产业链、竞争格局、进出口、经营特性、盈利能力和商业模式等。科学使用SCP模型、SWOT、PEST、回归分析、SPACE矩阵等研究模型与方法综合分析行业市场环境、产业政策、竞争格局、技术革新、市场风险、行业壁垒、机遇以及挑战等相关因素。根据各行业的发展轨迹及实践经验,对行业未来的发展趋势做出客观预判,助力企业商业决策。

数据来源

本公司数据来源主要是一手资料和二手资料相结合,本司建立了严格的数据清洗、加工和分析的内控体系,分析师采集信息后,严格按照公司评估方法论和信息规范的要求,并结合自身专业经验,对所获取的信息进行整理、筛选,最终通过综合统计、分析测算获得相关产业研究成果。

一手资料来源于我司调研部门对行业内重点企业访谈获取的一手信息数据,采访对象涉及企业CEO、营销总监、高管、技术负责人、行业专家、产业链上下游企业、分销商、代理商、经销商、相关投资机构等。市场调研部分的一手信息来源为需要研究的对象终端消费群体。

二手资料来源主要包括全球范围相关行业新闻、公司年报、非盈利性组织、行业协会、政府机构、海关数据及第三方数据库等,根据具体行业,应用的二手信息来源具有一定的差异。二手信息渠道涉及SEC、公司年报、国家统计局、中国海关、WIND数据库、CEIC数据库、国研网、BvD ORBIS ASIA PACIFIC数据库、皮书数据库及中经专网、国家知识产权局等。

售后服务

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权威引用

  • 中国证券网
  • 中金在线网
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