2021-2027年中國機(jī)器視覺行業(yè)發(fā)展趨勢與未來前景預(yù)測報告
http://www.hxud.cn 2021-06-10 09:45 中企顧問網(wǎng)
2021-2027年中國機(jī)器視覺行業(yè)發(fā)展趨勢與未來前景預(yù)測報告2021-6
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- 2021-2027年中國機(jī)器視覺行業(yè)發(fā)展趨勢與未來前景預(yù)測報告,首先介紹了機(jī)器視覺行業(yè)市場發(fā)展環(huán)境、機(jī)器視覺整體運(yùn)行態(tài)勢等，接著分析了機(jī)器視覺行業(yè)市場運(yùn)行的現(xiàn)狀，然后介紹了機(jī)器視覺市場競爭格局。隨后，報告對機(jī)器視覺做了重點(diǎn)企業(yè)經(jīng)營狀況分析，最后分析了機(jī)器視覺行業(yè)發(fā)展趨勢與投資預(yù)測。您若想對機(jī)器視覺產(chǎn)業(yè)有個系統(tǒng)的了解或者想投資機(jī)器視覺行業(yè)，本報告是您不可或缺的重要工具。
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機(jī)器視覺是人工智能正在快速發(fā)展的一個分支。簡單說來，機(jī)器視覺就是用機(jī)器代替人眼來做測量和判斷。機(jī)器視覺系統(tǒng)是通過機(jī)器視覺產(chǎn)品(即圖像攝取裝置，分CMOS和CCD兩種)將被攝取目標(biāo)轉(zhuǎn)換成圖像信號，傳送給專用的圖像處理系統(tǒng)，得到被攝目標(biāo)的形態(tài)信息，根據(jù)像素分布和亮度、顏色等信息，轉(zhuǎn)變成數(shù)字化信號;圖像系統(tǒng)對這些信號進(jìn)行各種運(yùn)算來抽取目標(biāo)的特征，進(jìn)而根據(jù)判別的結(jié)果來控制現(xiàn)場的設(shè)備動作。
中企顧問網(wǎng)發(fā)布的《2021-2027年中國機(jī)器視覺行業(yè)發(fā)展趨勢與未來前景預(yù)測報告》共十二章。首先介紹了機(jī)器視覺行業(yè)市場發(fā)展環(huán)境、機(jī)器視覺整體運(yùn)行態(tài)勢等，接著分析了機(jī)器視覺行業(yè)市場運(yùn)行的現(xiàn)狀，然后介紹了機(jī)器視覺市場競爭格局。隨后，報告對機(jī)器視覺做了重點(diǎn)企業(yè)經(jīng)營狀況分析，最后分析了機(jī)器視覺行業(yè)發(fā)展趨勢與投資預(yù)測。您若想對機(jī)器視覺產(chǎn)業(yè)有個系統(tǒng)的了解或者想投資機(jī)器視覺行業(yè)，本報告是您不可或缺的重要工具。
本研究報告數(shù)據(jù)主要采用國家統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)，海關(guān)總署，問卷調(diào)查數(shù)據(jù)，商務(wù)部采集數(shù)據(jù)等數(shù)據(jù)庫。其中宏觀經(jīng)濟(jì)數(shù)據(jù)主要來自國家統(tǒng)計(jì)局，部分行業(yè)統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)主要來自國家統(tǒng)計(jì)局及市場調(diào)研數(shù)據(jù)，企業(yè)數(shù)據(jù)主要來自于國統(tǒng)計(jì)局規(guī)模企業(yè)統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)庫及證券交易所等，價格數(shù)據(jù)主要來自于各類市場監(jiān)測數(shù)據(jù)庫。
報告目錄：
1.1 機(jī)器視覺概述
1.1.1 機(jī)器視覺定義
1.1.2 機(jī)器視覺特點(diǎn)
1.1.3 機(jī)器視覺的分類
1.1.4 機(jī)器視覺發(fā)展歷程
1.1.5 機(jī)器視覺研究意義
1.2 人工智能相關(guān)概述
1.2.1 人工智能定義
1.2.2 人工智能研究階段
1.2.3 人工智能產(chǎn)業(yè)鏈
1.3 機(jī)器視覺技術(shù)
1.3.1 通用視覺識別技術(shù)
1.3.2 生物特征識別技術(shù)
1.3.3 光學(xué)字符識別技術(shù)
1.3.4 物體與場景識別技術(shù)
1.3.5 視頻對象提取與分析技術(shù)
第二章 2015-2019年機(jī)器視覺行業(yè)發(fā)展環(huán)境分析
2.1 國家政策助力行業(yè)發(fā)展
2.1.1 AI上升至國家戰(zhàn)略層面
2.1.2 政策加碼布局人工智能
2.1.3 人工智能行動實(shí)施方案
2.1.4 中國智能制造穩(wěn)步升級
2.2 基礎(chǔ)技術(shù)支撐行業(yè)進(jìn)步
2.2.1 海量數(shù)據(jù)為機(jī)器視覺發(fā)展提供動力
2.2.2 運(yùn)算力大幅提升推進(jìn)機(jī)器視覺發(fā)展
2.2.3 深度學(xué)習(xí)算法極大提高識別準(zhǔn)確率
2.2.4 “機(jī)器換人”帶來智能設(shè)備廣泛應(yīng)用
2.3 人工智能進(jìn)入爆發(fā)式增長期
2.3.1 應(yīng)用場景廣泛
2.3.2 市場發(fā)展空間大
2.3.3 科技巨頭積極布局
2.4 機(jī)器視覺代替人眼視覺緊迫性趨強(qiáng)
2.4.1 勞動力成本提高
2.4.2 產(chǎn)品品質(zhì)要求提高
2.4.3 生產(chǎn)效率提高需要
第三章 2015-2019年機(jī)器視覺產(chǎn)業(yè)發(fā)展分析
3.1 2015-2019年國際機(jī)器視覺產(chǎn)業(yè)發(fā)展分析
3.1.1 產(chǎn)業(yè)發(fā)展歷程
3.1.2 產(chǎn)業(yè)發(fā)展現(xiàn)狀
3.1.3 市場參與主體
3.1.4 市場發(fā)展規(guī)模
3.1.5 區(qū)域市場現(xiàn)狀
3.2 2015-2019年中國機(jī)器視覺產(chǎn)業(yè)發(fā)展分析
3.2.1 行業(yè)滲透率現(xiàn)狀
3.2.2 市場發(fā)展規(guī)模
3.2.3 市場參與主體
3.2.4 企業(yè)業(yè)務(wù)分析
3.2.5 市場競爭領(lǐng)域
3.2.6 產(chǎn)業(yè)地域分布
3.3 2015-2019年機(jī)器視覺產(chǎn)業(yè)商業(yè)模式分析
3.3.1 商業(yè)模式全景
3.3.2 軟件服務(wù)模式
3.3.3 軟硬件一體化
3.4 2015-2019年機(jī)器視覺市場布局分析
3.4.1 自主移動機(jī)器人領(lǐng)域
3.4.2 智能制造領(lǐng)域
3.4.3 消費(fèi)娛樂領(lǐng)域
3.5 2015-2019年機(jī)器視覺市場競爭分析
3.5.1 市場競爭格局
3.5.2 市場主體競爭
3.5.3 細(xì)分領(lǐng)域競爭
3.6 2015-2019年機(jī)器視覺市場應(yīng)用分析
3.6.1 市場應(yīng)用領(lǐng)域
3.6.2 工業(yè)市場應(yīng)用
3.6.3 消費(fèi)應(yīng)用領(lǐng)域
第四章 2015-2019年機(jī)器視覺產(chǎn)業(yè)鏈發(fā)展分析
4.1 機(jī)器視覺產(chǎn)業(yè)鏈分析
4.1.1 產(chǎn)業(yè)鏈全景
4.1.2 光源
4.1.3 鏡頭
4.1.4 相機(jī)
4.1.5 圖像采集卡
4.1.6 軟件
4.2 2015-2019年機(jī)器視覺產(chǎn)業(yè)鏈發(fā)展分析
4.2.1 產(chǎn)業(yè)鏈發(fā)展現(xiàn)狀
4.2.2 產(chǎn)業(yè)鏈上游分析
4.2.3 產(chǎn)業(yè)鏈中游分析
4.2.4 產(chǎn)業(yè)鏈下游分析
4.3 2015-2019年機(jī)器視覺光源市場分析
4.3.1 機(jī)器視覺光源特點(diǎn)
4.3.2 LED照明規(guī)模
4.3.3 LED照明發(fā)展前景
4.4 2015-2019年機(jī)器視覺鏡頭市場分析
4.4.1 機(jī)器視覺鏡頭
4.4.2 光學(xué)鏡頭市場規(guī)模
4.4.3 光學(xué)鏡頭市場集中度
4.4.4 3D視覺鏡頭分析
4.5 2015-2019年機(jī)器視覺相機(jī)市場分析
4.5.1 機(jī)器視覺相機(jī)性能
4.5.2 CMOS成技術(shù)主流
4.5.3 機(jī)器視覺相機(jī)市場競爭
4.5.4 機(jī)器視覺相機(jī)市場前景
4.6 2015-2019年機(jī)器視覺軟件市場分析
4.6.1 圖像采集卡
4.6.2 圖像處理軟件
4.6.3 視覺處理芯片
4.6.4 AI芯片發(fā)展趨勢
第五章 2015-2019年工業(yè)視覺市場應(yīng)用分析
5.1 2015-2019年智能制造市場應(yīng)用分析
5.1.1 主要應(yīng)用方向
5.1.2 檢測及測量應(yīng)用
5.1.3 引導(dǎo)與定位應(yīng)用
5.1.4 識別與分析應(yīng)用
5.2 2015-2019年半導(dǎo)體制造市場發(fā)展分析
5.2.1 市場應(yīng)用現(xiàn)狀
5.2.2 視覺定位應(yīng)用
5.2.3 視覺檢測應(yīng)用
5.2.4 視覺讀碼技術(shù)
5.3 2015-2019年電子制造市場應(yīng)用分析
5.3.1 電子制造自動化現(xiàn)狀
5.3.2 電子制造供應(yīng)鏈分析
5.3.3 機(jī)器視覺應(yīng)用現(xiàn)狀
5.3.4 機(jī)器視覺應(yīng)用領(lǐng)域
5.3.5 機(jī)器視覺應(yīng)用規(guī)模
5.4 2015-2019年工業(yè)機(jī)器人市場應(yīng)用分析
5.4.1 工業(yè)機(jī)器人發(fā)展現(xiàn)狀
5.4.2 機(jī)器視覺應(yīng)用優(yōu)勢
5.4.3 機(jī)器視覺應(yīng)用前景
5.5 2015-2019年中國智能物流市場應(yīng)用分析
5.5.1 物流視覺系統(tǒng)
5.5.2 自動化系統(tǒng)集成
5.5.3 智能物流市場規(guī)模
5.6 2015-2019年其他領(lǐng)域市場應(yīng)用分析
5.6.1 汽車制造應(yīng)用
5.6.2 生物醫(yī)療應(yīng)用
5.6.3 農(nóng)業(yè)領(lǐng)域
5.6.4 食品及包裝機(jī)械
第六章 2015-2019年機(jī)器視覺消費(fèi)領(lǐng)域市場應(yīng)用分析——識別市場
6.1 圖像識別技術(shù)分類
6.1.1 生物特征識別
6.1.2 物體與場景識別
6.1.3 視頻識別
6.1.4 深度學(xué)習(xí)算法
6.2 2015-2019年圖像識別細(xì)分領(lǐng)域機(jī)器視覺應(yīng)用分析
6.2.1 機(jī)器視覺應(yīng)用現(xiàn)狀
6.2.2 人臉識別應(yīng)用規(guī)模
6.2.3 虹膜識別應(yīng)用現(xiàn)狀
6.2.4 手勢識別應(yīng)用現(xiàn)狀
6.3 2015-2019年圖像識別領(lǐng)域機(jī)器視覺應(yīng)用分析
6.3.1 電商市場應(yīng)用
6.3.2 金融市場應(yīng)用
6.3.3 安防市場應(yīng)用
6.3.4 醫(yī)療影像應(yīng)用
6.4 2015-2019年圖像識別領(lǐng)域機(jī)器視覺應(yīng)用前景分析
6.4.1 生物識別發(fā)展前景
6.4.2 生物識別投資領(lǐng)域
6.4.3 機(jī)器視覺應(yīng)用前景
第七章 2015-2019年機(jī)器視覺消費(fèi)領(lǐng)域市場應(yīng)用分析——無人駕駛市場
7.1 2015-2019年無人駕駛市場發(fā)展現(xiàn)狀
7.1.1 市場發(fā)展現(xiàn)狀
7.1.2 產(chǎn)業(yè)鏈發(fā)展現(xiàn)狀
7.1.3 市場發(fā)展空間
7.2 2015-2019年無人駕駛領(lǐng)域機(jī)器視覺發(fā)展?fàn)顩r
7.2.1 無人駕駛機(jī)器視覺支持政策
7.2.2 機(jī)器視覺是必備技術(shù)模塊
7.2.3 機(jī)器視覺市場發(fā)展現(xiàn)狀
7.2.4 機(jī)器視覺市場企業(yè)布局
7.3 2015-2019年無人駕駛領(lǐng)域機(jī)器視覺應(yīng)用分析
7.3.1 視覺系A(chǔ)DAS成為主流
7.3.2 機(jī)器視覺市場應(yīng)用規(guī)模
7.3.3 機(jī)器視覺市場集中度
7.4 無人駕駛領(lǐng)域機(jī)器視覺市場發(fā)展前景分析
7.4.1 無人駕駛市場發(fā)展前景
7.4.2 無人駕駛機(jī)器視覺應(yīng)用前景
7.4.3 無人駕駛機(jī)器視覺發(fā)展空間
7.4.4 無人駕駛機(jī)器視覺投資領(lǐng)域
第八章 2015-2019年機(jī)器視覺消費(fèi)領(lǐng)域市場應(yīng)用分析——無人機(jī)市場
8.1 2015-2019年無人機(jī)市場發(fā)展分析
8.1.1 產(chǎn)業(yè)發(fā)展現(xiàn)狀
8.1.2 市場銷售規(guī)模
8.1.3 市場競爭格局
8.2 2015-2019年智能無人機(jī)機(jī)器視覺關(guān)鍵硬件技術(shù)分析
8.2.1 雙目機(jī)器視覺
8.2.2 紅外激光視覺
8.2.3 超聲波探測
8.3 2015-2019年智能無人機(jī)機(jī)器視覺關(guān)鍵軟件技術(shù)分析
8.3.1 光流算法
8.3.2 圖像分割算法
8.3.3 圖像識別算法
8.3.4 人臉識別算法
8.3.5 語音和語義識別算法
8.4 2015-2019年智能無人機(jī)應(yīng)用分析
8.4.1 潛在應(yīng)用市場
8.4.2 市場參與主體
8.4.3 產(chǎn)業(yè)價值鏈分析
8.5 智能無人機(jī)產(chǎn)業(yè)發(fā)展前景及趨勢分析
8.5.1 智能無人機(jī)市場前景
8.5.2 關(guān)鍵芯片發(fā)展展望
8.5.3 軟件產(chǎn)業(yè)發(fā)展趨勢
第九章 2015-2019年機(jī)器視覺消費(fèi)領(lǐng)域市場應(yīng)用分析——服務(wù)機(jī)器人市場
9.1 2015-2019年服務(wù)機(jī)器人產(chǎn)業(yè)發(fā)展分析
9.1.1 市場發(fā)展規(guī)模
9.1.2 AI助推產(chǎn)業(yè)發(fā)展
9.1.3 細(xì)分領(lǐng)域應(yīng)用現(xiàn)狀
9.2 服務(wù)機(jī)器人核心技術(shù)模塊分析
9.2.1 多模態(tài)交互技術(shù)
9.2.2 技術(shù)發(fā)展成熟度
9.2.3 多模態(tài)交互融合
9.3 2015-2019年掃地機(jī)器人領(lǐng)域機(jī)器視覺應(yīng)用分析
9.3.1 機(jī)器視覺應(yīng)用優(yōu)勢
9.3.2 機(jī)器視覺應(yīng)用特征
9.3.3 機(jī)器視覺產(chǎn)品現(xiàn)狀
9.4 2015-2019年新興服務(wù)機(jī)器人領(lǐng)域機(jī)器視覺應(yīng)用分析
9.4.1 載重越野機(jī)器人應(yīng)用
9.4.2 人型搬運(yùn)機(jī)器人
9.4.3 仿人型機(jī)器人編程平臺
9.4.4 情感交互型機(jī)器人
9.5 服務(wù)機(jī)器人領(lǐng)域機(jī)器視覺應(yīng)用前景分析
9.5.1 服務(wù)機(jī)器人發(fā)展前景
9.5.2 家庭服務(wù)機(jī)器人應(yīng)用空間
9.5.3 醫(yī)療服務(wù)機(jī)器人應(yīng)用前景
第十章 機(jī)器視覺產(chǎn)業(yè)重點(diǎn)企業(yè)分析
10.1 康耐視
10.1.1 企業(yè)發(fā)展概況
10.1.2 企業(yè)核心產(chǎn)品
10.1.3 企業(yè)競爭優(yōu)勢
10.1.4 經(jīng)營效益分析
10.1.5 業(yè)務(wù)經(jīng)營分析
10.1.6 財務(wù)狀況分析
10.2 基恩士
10.2.1 企業(yè)發(fā)展概況
10.2.2 企業(yè)核心產(chǎn)品
10.2.3 企業(yè)競爭優(yōu)勢
10.2.4 經(jīng)營效益分析
10.2.5 業(yè)務(wù)經(jīng)營分析
10.2.6 財務(wù)狀況分析
10.3 勁拓股份
10.3.1 企業(yè)發(fā)展概況
10.3.2 企業(yè)核心產(chǎn)品
10.3.3 企業(yè)競爭優(yōu)勢
10.3.4 經(jīng)營效益分析
10.3.5 業(yè)務(wù)經(jīng)營分析
10.3.6 財務(wù)狀況分析
10.4 大恒科技
10.4.1 企業(yè)發(fā)展概況
10.4.2 企業(yè)核心產(chǎn)品
10.4.3 企業(yè)競爭優(yōu)勢
10.4.4 經(jīng)營效益分析
10.4.5 業(yè)務(wù)經(jīng)營分析
10.4.6 財務(wù)狀況分析
10.5 超音速
10.5.1 企業(yè)發(fā)展概況
10.5.2 主營業(yè)務(wù)分析
10.5.3 企業(yè)競爭優(yōu)勢
10.5.4 經(jīng)營效益分析
10.5.5 業(yè)務(wù)經(jīng)營分析
10.5.6 財務(wù)狀況分析
10.6 天準(zhǔn)科技
10.6.1 企業(yè)發(fā)展概況
10.6.2 企業(yè)核心產(chǎn)品
10.6.3 企業(yè)競爭優(yōu)勢
10.6.4 經(jīng)營效益分析
10.6.5 業(yè)務(wù)經(jīng)營分析
10.6.6 財務(wù)狀況分析
第十一章 2015-2019年機(jī)器視覺產(chǎn)業(yè)市場投融資分析
11.1 機(jī)器視覺行業(yè)壁壘分析
11.1.1 技術(shù)壁壘
11.1.2 人才壁壘
11.1.3 品牌壁壘
11.1.4 客戶資源壁壘
11.2 2015-2019年人工智能領(lǐng)域投融資分析
11.2.1 市場投資規(guī)模
11.2.2 市場投資主體
11.2.3 細(xì)分領(lǐng)域投資
11.3 2015-2019年機(jī)器視覺領(lǐng)域投融資分析
11.3.1 市場融資規(guī)模
11.3.2 市場投融資特點(diǎn)
11.3.3 中國機(jī)器視覺投資
11.3.4 創(chuàng)業(yè)融資現(xiàn)狀
11.4 機(jī)器視覺領(lǐng)域投資機(jī)會分析
11.4.1 應(yīng)用市場投資機(jī)會
11.4.2 硬件領(lǐng)域投資機(jī)會
11.4.3 非標(biāo)領(lǐng)域投資機(jī)會
11.4.4 新興服務(wù)領(lǐng)域投資機(jī)會
第十二章 2021-2027年機(jī)器視覺產(chǎn)業(yè)發(fā)展前景及市場規(guī)模預(yù)測
12.1 機(jī)器視覺產(chǎn)業(yè)發(fā)展前景分析
12.1.1 產(chǎn)業(yè)發(fā)展機(jī)遇
12.1.2 產(chǎn)業(yè)發(fā)展?jié)摿?/span>
12.1.3 細(xì)分市場投資前景
12.2 機(jī)器視覺產(chǎn)業(yè)發(fā)展趨勢分析
12.2.1 產(chǎn)業(yè)發(fā)展趨勢
12.2.2 硬件發(fā)展趨勢
12.2.3 技術(shù)發(fā)展趨勢
12.3 2021-2027年中國機(jī)器視覺產(chǎn)業(yè)發(fā)展規(guī)模預(yù)測
12.3.1 中機(jī)器視覺行業(yè)發(fā)展因素分析
12.3.2 2021-2027年中國機(jī)器視覺行業(yè)市場規(guī)模預(yù)測
圖表目錄：
圖表 機(jī)器視覺系統(tǒng)原理
圖表 機(jī)器視覺的分類
圖表 計(jì)算機(jī)視覺發(fā)展歷程
圖表 人工智能架構(gòu)
圖表 人工智能產(chǎn)業(yè)鏈
圖表 物體與場景識別應(yīng)用場景
圖表 各國人工智能戰(zhàn)略
圖表 2015-2019年中國人工智能相關(guān)行業(yè)政策一覽
圖表 2021-2027年全球總體數(shù)據(jù)量
圖表 計(jì)算機(jī)視覺算法發(fā)展歷史
圖表 深度學(xué)習(xí)與傳統(tǒng)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的區(qū)別
圖表 2015-2019年ImageNet比賽圖像識別準(zhǔn)確率
圖表 機(jī)器學(xué)習(xí)相關(guān)公司產(chǎn)品和融資額
圖表 2021-2027年全球人工智能領(lǐng)域市場規(guī)模
圖表 各科技巨頭人工智能實(shí)驗(yàn)室及研究內(nèi)容成果
圖表 國際科技巨頭人工智能領(lǐng)域布局一覽
圖表 科技巨頭典型AI產(chǎn)品、AI戰(zhàn)略、AI重點(diǎn)領(lǐng)域一覽圖
圖表 2015-2019年中國城鎮(zhèn)單位就業(yè)人員平均工資及其增速
圖表 2015-2019年城鎮(zhèn)居民可支配收入、農(nóng)民人均純收入及GDP增速
圖表 數(shù)字化應(yīng)用對中國GDP的額外貢獻(xiàn)率
圖表 人工智能細(xì)分領(lǐng)域企業(yè)分布
圖表 機(jī)器視覺產(chǎn)品主要廠商
圖表 2015-2019年全球計(jì)算機(jī)視覺市場規(guī)模及其增速
圖表 2019年全球計(jì)算機(jī)視覺細(xì)分市場占比
圖表 2015-2019年美國機(jī)器視覺市場規(guī)模
圖表 2019年全球機(jī)器視覺市場地區(qū)分布占比
圖表 電子組裝生產(chǎn)線
圖表 中國機(jī)器視覺行業(yè)生命周期
圖表 2015-2019年中國機(jī)器視覺市場規(guī)模及其增速
圖表 2015-2019年中國機(jī)器視覺行業(yè)企業(yè)數(shù)量
圖表 中國機(jī)器視覺市場上的三種企業(yè)類型
圖表 國內(nèi)機(jī)器視覺產(chǎn)業(yè)鏈上公司類型分布
圖表 機(jī)器視覺成本構(gòu)成
圖表 機(jī)器視覺企業(yè)獲融資情況一覽
圖表 中國機(jī)器視覺行業(yè)地域分布占比
圖表 國內(nèi)外toBtoC模式的軟硬件一體化的視覺服務(wù)應(yīng)用
圖表 在線API、離線SDK、私有云模式對比
圖表 格靈深瞳智能交通大數(shù)據(jù)平臺
圖表 機(jī)器視覺領(lǐng)域市場競爭格局
圖表 機(jī)器視覺細(xì)分領(lǐng)域競爭格局
圖表 工業(yè)機(jī)器視覺的工作環(huán)境
圖表 機(jī)器視覺產(chǎn)業(yè)鏈
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