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2022-2026年中國機器視覺產業深度調研及投資前景預測報告

首次出版:2017年3月最新修訂:2021年9月交付方式:特快專遞(2-3天送達)

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十四五將是中國技術和產業升級的關鍵期,重點機會有哪些?
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報告目錄內容概述 定制報告

第一章 機器視覺相關概述
1.1 機器視覺基本概述
1.1.1 機器視覺基本定義
1.1.2 計算機視覺的概念
1.1.3 機器視覺系統原理
1.1.4 機器視覺特點分析
1.1.5 機器視覺主要分類
1.1.6 機器視覺發展歷程
1.1.7 機器視覺研究意義
1.2 人工智能相關概述
1.2.1 人工智能基本內涵
1.2.2 人工智能主要分類
1.2.3 人工智能特征分析
1.2.4 人工智能關鍵環節
1.2.5 人工智能技術層級
1.3 機器視覺技術
1.3.1 通用視覺識別技術
1.3.2 生物特征識別技術
1.3.3 光學字符識別技術
1.3.4 物體與場景識別技術
1.3.5 視頻對象提取技術
第二章 2019-2021年機器視覺行業發展環境分析
2.1 機器視覺行業相關支持政策
2.1.1 “中國制造2025”戰略的要求
2.1.2 新一代人工智能發展規劃
2.1.3 十四五機器視覺產業規劃
2.1.4 地方政府機器視覺產業政策
2.1.5 人工智能產業其他相關政策
2.2 機器視覺行業基礎技術支撐
2.2.1 海量數據驅動行業發展
2.2.2 運算力提升推進行業發展
2.2.3 深度學習提高識別準確率
2.2.4 人工智能應用重要分支
2.3 人工智能進入爆發式增長期
2.3.1 人工智能行業發展提速
2.3.2 人工智能產業發展規模
2.3.3 人工智能產業發展特征
2.3.4 人工智能產業發展優勢
2.4 機器視覺代替人眼視覺的緊迫性
2.4.1 勞動力成本的提高
2.4.2 產品品質要求提高
2.4.3 生產效率提高需要
第三章 2019-2021年機器視覺產業發展分析
3.1 2019-2021年機器視覺產業鏈發展分析
3.1.1 產業鏈結構分析
3.1.2 產業鏈上游分析
3.1.3 產業鏈中游分析
3.1.4 產業鏈下游分析
3.2 2019-2021年全球機器視覺產業發展分析
3.2.1 產業發展歷程
3.2.2 市場發展規模
3.2.3 產業發展現狀
3.2.4 市場參與主體
3.2.5 市場競爭格局
3.2.6 市場需求結構
3.3 2019-2021年中國機器視覺產業發展分析
3.3.1 行業發展歷程
3.3.2 行業滲透率現狀
3.3.3 市場發展規模
3.3.4 產業地域分布
3.4 2019-2021年機器視覺市場競爭狀況
3.4.1 市場參與主體
3.4.2 市場競爭格局
3.4.3 企業業務分析
3.4.4 企業布局動態
3.4.5 細分領域競爭
3.5 機器視覺產業商業模式分析
3.5.1 產業基礎功能
3.5.2 商業模式分類
3.5.3 企業商業模式
3.6 2019-2021年機器視覺市場應用分析
3.6.1 行業應用格局
3.6.2 市場應用領域
3.6.3 工業市場應用
3.6.4 消費應用領域
第四章 2019-2021年機器視覺產業上游零部件產業發展分析
4.1 機器視覺光源市場分析
4.1.1 機器視覺光源概述
4.1.2 機器視覺光源特點
4.1.3 LED照明產業規模
4.1.4 LED照明發展趨勢
4.2 機器視覺鏡頭市場發展分析
4.2.1 機器視覺鏡頭概述
4.2.2 光學鏡頭市場規模
4.2.3 光學鏡頭產業結構
4.2.4 光學鏡頭競爭狀況
4.2.5 光學鏡頭主要特征
4.2.6 光學鏡頭行業壁壘
4.2.7 光學鏡頭行業趨勢
4.2.8 3D視覺攝像頭前景
4.3 機器視覺相機市場發展分析
4.3.1 機器視覺相機基本介紹
4.3.2 機器視覺相機性能特征
4.3.3 CMOS傳感器市場規模
4.3.4 機器視覺相機市場競爭
4.3.5 機器視覺相機市場前景
4.4 機器視覺系統其他市場分析
4.4.1 機器視覺軟件概述
4.4.2 機器視覺圖像采集卡
4.4.3 機器視覺處理芯片
第五章 2019-2021年工業機器視覺市場應用分析
5.1 智能制造市場應用分析
5.1.1 智能制造產業鏈
5.1.2 機器視覺技術應用
5.1.3 檢測及測量應用
5.1.4 引導與定位應用
5.1.5 識別與分析應用
5.2 半導體制造市場發展分析
5.2.1 半導體制造業規模
5.2.2 機器視覺技術應用
5.2.3 機器視覺定位應用
5.2.4 機器視覺檢測應用
5.2.5 機器視覺讀碼技術
5.3 電子制造市場應用分析
5.3.1 電子制造業供應鏈
5.3.2 電子制造業自動化
5.3.3 機器視覺應用現狀
5.3.4 機器視覺應用規模
5.3.5 機器視覺應用前景
5.4 工業機器人市場應用分析
5.4.1 工業機器人發展意義
5.4.2 工業機器人市場規模
5.4.3 機器視覺的應用優勢
5.4.4 機器視覺的應用前景
5.5 智能物流市場應用分析
5.5.1 智能物流市場規模
5.5.2 物流機器視覺系統
5.5.3 自動化系統集成
5.6 其他領域市場應用分析
5.6.1 汽車制造應用
5.6.2 生物醫療應用
5.6.3 農業領域應用
5.6.4 食品及包裝機械
第六章 2019-2021年機器視覺消費領域市場應用分析——識別市場
6.1 圖像識別技術分類
6.1.1 生物識別
6.1.2 人臉識別
6.1.3 虹膜識別
6.1.4 視頻識別
6.1.5 場景識別
6.1.6 深度學習
6.2 2019-2021年圖像識別細分領域機器視覺應用分析
6.2.1 機器視覺應用現狀
6.2.2 人臉識別應用規模
6.2.3 虹膜識別應用現狀
6.2.4 手勢識別應用現狀
6.3 2019-2021年圖像識別領域機器視覺應用分析
6.3.1 安防領域應用
6.3.2 政府軍方領域
6.3.3 銀行金融領域
6.3.4 教育領域應用
6.4 2019-2021年圖像識別領域機器視覺應用前景分析
6.4.1 生物識別發展規模
6.4.2 生物識別發展前景
6.4.3 生物識別投資領域
6.4.4 機器視覺應用前景
第七章 2019-2021年機器視覺消費領域市場應用分析——無人駕駛市場
7.1 2019-2021年無人駕駛行業發展分析
7.1.1 無人駕駛技術階段
7.1.2 無人駕駛汽車系統
7.1.3 智能駕駛市場規模
7.1.4 無人駕駛制約因素
7.1.5 無人駕駛投資建議
7.2 2019-2021年無人駕駛領域機器視覺發展綜述
7.2.1 無人駕駛感知系統介紹
7.2.2 機器視覺技術重要作用
7.2.3 視覺傳感技術工作原理
7.2.4 機器視覺市場企業布局
7.3 ADAS輔助駕駛視覺系統發展狀況
7.3.1 ADAS視覺系統基本原理
7.3.2 ADAS視覺系統傳感器
7.3.3 ADAS視覺系統發展前景
7.4 無人駕駛領域機器視覺市場發展前景分析
7.4.1 無人駕駛汽車市場發展前景
7.4.2 無人駕駛機器視覺發展空間
7.4.3 無人駕駛機器視覺投資機遇
第八章 2019-2021年機器視覺消費領域市場應用分析——無人機市場
8.1 2019-2021年無人機行業發展分析
8.1.1 無人機產業鏈
8.1.2 行業支持政策
8.1.3 行業發展規模
8.1.4 行業投資狀況
8.1.5 行業發展趨勢
8.2 智能無人機機器視覺關鍵硬件技術分析
8.2.1 雙目機器視覺
8.2.2 紅外激光視覺
8.2.3 超聲波探測
8.3 智能無人機機器視覺關鍵軟件技術分析
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 語音識別算法
8.4 2019-2021年智能無人機應用分析
8.4.1 應用市場環境
8.4.2 潛在應用市場
8.4.3 技術發展現狀
8.4.4 技術融合發展
8.5 智能無人機產業發展前景及趨勢分析
8.5.1 無人機未來發展趨勢
8.5.2 無人機芯片發展展望
8.5.3 無人機軟件發展趨勢
第九章 2019-2021年機器視覺消費領域市場應用分析——服務機器人市場
9.1 2019-2021年服務機器人產業發展分析
9.1.1 市場發展規模
9.1.2 細分市場規模
9.1.3 市場發展態勢
9.1.4 市場競爭格局
9.1.5 企業布局動態
9.1.6 AI助推產業發展
9.2 服務機器人核心技術模塊分析
9.2.1 多模態交互技術
9.2.2 技術發展成熟度
9.2.3 多模態交互融合
9.3 掃地機器人領域中機器視覺應用分析
9.3.1 機器視覺應用優勢
9.3.2 機器視覺應用特征
9.3.3 機器視覺產品現狀
9.4 新興服務機器人領域中機器視覺應用分析
9.4.1 仿生型機器人
9.4.2 搬運機器人
9.4.3 教育機器人
9.5 服務機器人領域機器視覺應用前景分析
9.5.1 服務機器人未來發展前景
9.5.2 家用服務機器人市場空間
9.5.3 醫療服務機器人應用前景
第十章 2019-2021年國內外機器視覺產業重點企業分析
10.1 康耐視(COGNEX)
10.1.1 企業發展概況
10.1.2 核心優勢分析
10.1.3 產品應用領域
10.1.4 2019財年企業經營狀況分析
10.1.5 2020財年企業經營狀況分析
10.1.6 2021財年企業經營狀況分析
10.2 基恩士(KEYENCE)
10.2.1 企業發展概況
10.2.2 主營業務分析
10.2.3 產品應用領域
10.2.4 2019財年企業經營狀況分析
10.2.5 2020財年企業經營狀況分析
10.2.6 2021財年企業經營狀況分析
10.3 深圳市勁拓自動化設備股份有限公司
10.3.1 企業發展概況
10.3.2 機器視覺業務
10.3.3 經營效益分析
10.3.4 業務經營分析
10.3.5 財務狀況分析
10.3.6 核心競爭力分析
10.3.7 公司發展戰略
10.3.8 未來前景展望
10.4 大恒新紀元科技股份有限公司
10.4.1 企業發展概況
10.4.2 機器視覺業務
10.4.3 經營效益分析
10.4.4 業務經營分析
10.4.5 財務狀況分析
10.4.6 核心競爭力分析
10.4.7 公司發展戰略
10.4.8 未來前景展望
10.5 蘇州天準科技股份有限公司
10.5.1 企業發展概況
10.5.2 企業核心產品
10.5.3 經營效益分析
10.5.4 業務經營分析
10.5.5 財務狀況分析
10.5.6 核心競爭力分析
10.5.7 公司發展戰略
10.5.8 未來發展前景
10.6 杭州海康威視數字技術股份有限公司
10.6.1 企業發展概況
10.6.2 機器視覺業務
10.6.3 經營效益分析
10.6.4 業務經營分析
10.6.5 財務狀況分析
10.6.6 核心競爭力分析
10.6.7 公司發展戰略
10.6.8 未來前景展望
第十一章 2019-2021年機器視覺行業投資分析及建議
11.1 人工智能行業投融資分析
11.1.1 行業投資規模
11.1.2 融資輪次分布
11.1.3 行業融資態勢
11.1.4 企業投資動態
11.2 機器視覺行業投融資分析
11.2.1 行業融資規模
11.2.2 企業融資動態
11.2.3 企業投資布局
11.3 機器視覺領域投資機會分析
11.3.1 智能制造領域機會
11.3.2 安防領域投資機會
11.3.3 汽車領域投資機會
11.3.4 新興服務領域機會
11.4 機器視覺行業投資壁壘分析
11.4.1 行業技術壁壘
11.4.2 人才競爭壁壘
11.4.3 品牌建設壁壘
11.4.4 客戶資源壁壘
11.5 中投產業研究院對機器視覺行業投資價值評估及建議
11.5.1 投資價值綜合評估
11.5.2 市場進入時機判斷
11.5.3 行業投資風險提示
11.5.4 行業投資策略建議
第十二章 2022-2026年機器視覺產業發展前景及市場規模預測
12.1 機器視覺產業發展前景展望
12.1.1 產業發展機遇
12.1.2 產業發展潛力
12.1.3 產業發展前景
12.2 機器視覺產業發展趨勢分析
12.2.1 產業發展趨勢
12.2.2 硬件發展趨勢
12.2.3 技術發展趨勢
12.3 中投顧問對2022-2026年中國機器視覺產業預測分析
12.3.1 2022-2026年中國機器視覺產業影響因素分析
12.3.2 2022-2026年中國機器視覺市場規模預測

圖表目錄

圖表 機器視覺與人類視覺的對比
圖表 機器視覺系統原理
圖表 機器視覺的分類
圖表 計算機視覺發展歷程
圖表 人工智能架構
圖表 人工智能、機器學習、深度學習的隸屬關系
圖表 專用人工智能與通用人工智能的區別
圖表 通用視覺識別技術流程
圖表 物體與場景識別應用場景
圖表 《“十四五”規劃》機器視覺行業相關重點內容解讀
圖表 中國各省市機器視覺相關政策匯總解讀(一)
圖表 中國各省市機器視覺相關政策匯總解讀(二)
圖表 中國各省市機器視覺相關政策匯總解讀(三)
圖表 中國各省市機器視覺相關政策匯總解讀(四)
圖表 中國各省市機器視覺相關政策匯總解讀(五)
圖表 中國各省市機器視覺相關政策匯總解讀(六)
圖表 中國各省市機器視覺相關政策匯總解讀(七)
圖表 中國各省市機器視覺相關政策匯總解讀(八)
圖表 “十四五”期間中國各省市機器視覺行業發展目標
圖表 2010-2025年全球總體數據量
圖表 計算機視覺算法發展歷史
圖表 深度學習與傳統神經網絡的區別
圖表 機器視覺是AI的重要分支之一
圖表 2016-2020年人工智能市場規模
圖表 中國人工智能市場結構
圖表 人工智能產業發展特征
圖表 2011-2020年城鎮私營單位就業人員年平均工資及名義增速
圖表 2019-2020年城鎮私營單位分地區就業人員年平均工資
圖表 2019-2020年城鎮私營單位分行業就業人員年平均工資
圖表 數字化應用對中國GDP的額外貢獻率
圖表 機器視覺上下游產業鏈示意圖
圖表 機器視覺產業鏈
圖表 機器視覺核心零部件發展速度及國內外廠商分布
圖表 國內外視覺處理芯片對比
圖表 國內外基礎算法應用對比
圖表 計算機視覺四大技術
圖表 機器視覺應用領域分析
圖表 機器視覺非工業領域應用
圖表 2016-2021年全球機器視覺市場規模及預測
圖表 人工智能細分領域企業分布
圖表 機器視覺產品主要廠商
圖表 機器視覺產業鏈相關代表性企業情況(一)
圖表 機器視覺產業鏈相關代表性企業情況(二)
圖表 機器視覺的下游應用領域舉例
圖表 全球機器視覺下游需求結構
圖表 機器視覺下游應用梳理
圖表 2011-2023年中國機器視覺市場規模及預測
圖表 中國機器視覺行業企業地域分布占比
圖表 我國機器視覺市場上的三種企業類型
圖表 國內機器視覺產業鏈上公司類型分布
圖表 機器視覺成本構成
圖表 機器視覺細分領域競爭格局
圖表 國內代表性機器視覺相關公司梳理
圖表 工業機器視覺的工作環境
圖表 LED光源、鹵素燈、高頻熒光燈性能對比
圖表 機器視覺系統主要光源情況
圖表 2015-2020年全球LED照明產業規模統計及增長情況
圖表 2015-2020年全球LED照明行業滲透率
圖表 中國LED照明產業各環節產業規模
圖表 2015-2020年中國LED照明滲透率
圖表 影響機器視覺圖像質量的主要設備
圖表 常用鏡頭的主要特征對比
圖表 光學鏡頭的分類
圖表 光學鏡頭上下游示意圖
圖表 CCD、CMOS相機性能對比
圖表 發散反射光路原理
圖表 核心軟件的分類與技術要求
圖表 智能制造三大板塊
圖表 人工檢測與機器視覺檢測主要特點對比
圖表 2015-2020中國IC制造業銷售額及增長率
圖表 2020年中國集成電路細分市場結構
圖表 機器視覺四大功能在半導體制造領域的應用
圖表 計算機視覺在半導體制造三大階段的應用
圖表 貼片機視覺自動對位系統構成
圖表 視覺檢測裝置原理
圖表 視覺測量原理
圖表 電子產品生產的三大階段
圖表 電子行業機器視覺應用占比
圖表 機器視覺在SMT裝配線上的典型應用
圖表 2016-2020年工業機器人應用領域分布
圖表 2016-2020年中國機器人市場規模
圖表 2013-2024年中國工業機器人市場銷售額
圖表 2016-2020年我國智慧物流市場規模及增長情況
圖表 國內領先的自動化物流系統集成供應商
圖表 指紋識別、人臉識別與虹膜識別技術對比
圖表 中國生物識別技術行業不同產品技術市場份額
圖表 視頻識別流程圖
圖表 視頻識別技術的應用
圖表 2017-2021年中國人臉識別市場規模統計情況及預測
圖表 中國生物識別技術不同應用場景占比統計情況
圖表 生物識別技術在政府和軍方領域應用分析情況
圖表 生物識別技術在教育領域應用分析情況
圖表 2015-2020年中國生物識別技術行業市場規模
圖表 2017-2020年生物識別行業細分市場集中度變化趨勢
圖表 中國生物識別領域應用場景分布
圖表 2019-2025年中國生物識別市場規模預測
圖表 生物識別行業重點投資產品
圖表 汽車駕駛的發展階段
圖表 ADAS功能簡介
圖表 無人駕駛細分市場生命周期
圖表 ADAS細分產品滲透率
圖表 2016-2020年中國智能駕駛市場規模
圖表 無人駕駛汽車技術構成
圖表 無人駕駛領域投資技術層級
圖表 無人駕駛感知系統
圖表 機器視覺與其他四類無人駕駛汽車傳感器的特性對比
圖表 ADAS視覺系統基本原理
圖表 不同傳感器優缺點對比
圖表 主要自動駕駛車型ADAS傳感器數量
圖表 不同傳感器的對不同ADAS功能的適用情況
圖表 ADAS視覺系統可實現功能
圖表 無人機產業鏈全景圖
圖表 2015-2020年無人機行業主要政策匯總
圖表 2016-2020年中國無人機行業規模及增速
圖表 中國無人機市場應用結構
圖表 2018-2020年中國無人機領域投融資事件數量
圖表 雙目機器視覺原理
圖表 紅外激光視覺原理
圖表 不同機器視覺硬件技術的比較
圖表 邊緣檢測算法的效果
圖表 普通無人機的局限和智能化無人機解決的痛點
圖表 開源智能軟件項目簡介
圖表 開源軟件領域和專注于產品化開發商的估值
圖表 2014-2021年我國服務機器人銷售額及增長率
圖表 2020年我國服務機器人按功能細分市場規模統計情況
圖表 中國第一梯隊服務機器人企業
圖表 服務機器人系統架構
圖表 服務機器人的核心模塊和技術
圖表 服務機器人三大核心模塊
圖表 服務機器人技術細分模塊的成熟度和重要性排序
圖表 交互方式的更替
圖表 不同技術方案的掃地機器人的特點
圖表 2018年全球與中國服務機器人市場競爭格局分析情況
圖表 中國醫療機器人發展方向
圖表 康耐視產品應用領域
圖表 2018-2019年康耐視綜合收益表
圖表 2018-2019年康耐視分部資料
圖表 2018-2019年康耐視收入分地區資料
圖表 2019-2020年康耐視綜合收益表
圖表 2019-2020年康耐視分部資料
圖表 2019-2020年康耐視收入分地區資料
圖表 2020-2021年康耐視綜合收益表
圖表 2020-2021年康耐視分部資料
圖表 2020-2021年康耐視收入分地區資料
圖表 基恩士產品應用領域
圖表 2018-2019年基恩士綜合收益表
圖表 2018-2019年基恩士分部資料
圖表 2018-2019年基恩士收入分地區資料
圖表 2019-2020年基恩士綜合收益表
圖表 2019-2020年基恩士分部資料
圖表 2019-2020年基恩士收入分地區資料
圖表 2020-2021年基恩士綜合收益表
圖表 2020-2021年基恩士分部資料
圖表 2020-2021年基恩士收入分地區資料
圖表 2018-2021年深圳市勁拓自動化設備股份有限公司總資產及凈資產規模
圖表 2018-2021年深圳市勁拓自動化設備股份有限公司營業收入及增速
圖表 2018-2021年深圳市勁拓自動化設備股份有限公司凈利潤及增速
圖表 2020年深圳市勁拓自動化設備股份有限公司主營業務分行業
圖表 2020年深圳市勁拓自動化設備股份有限公司主營業務分地區
圖表 2018-2021年深圳市勁拓自動化設備股份有限公司營業利潤及營業利潤率
圖表 2018-2021年深圳市勁拓自動化設備股份有限公司凈資產收益率
圖表 2018-2021年深圳市勁拓自動化設備股份有限公司短期償債能力指標
圖表 2018-2021年深圳市勁拓自動化設備股份有限公司資產負債率水平
圖表 2018-2021年深圳市勁拓自動化設備股份有限公司運營能力指標
圖表 大恒科技機器視覺應用產品
圖表 2018-2021年大恒新紀元科技股份有限公司總資產及凈資產規模
圖表 2018-2021年大恒新紀元科技股份有限公司營業收入及增速
圖表 2018-2021年大恒新紀元科技股份有限公司凈利潤及增速
圖表 2020年大恒新紀元科技股份有限公司主營業務分行業
圖表 2020年大恒新紀元科技股份有限公司主營業務分地區
圖表 2018-2021年大恒新紀元科技股份有限公司營業利潤及營業利潤率
圖表 2018-2021年大恒新紀元科技股份有限公司凈資產收益率
圖表 2018-2021年大恒新紀元科技股份有限公司短期償債能力指標
圖表 2018-2021年大恒新紀元科技股份有限公司資產負債率水平
圖表 2018-2021年大恒新紀元科技股份有限公司運營能力指標
圖表 2018-2021年蘇州天準科技股份有限公司總資產及凈資產規模
圖表 2018-2021年蘇州天準科技股份有限公司營業收入及增速
圖表 2018-2021年蘇州天準科技股份有限公司凈利潤及增速
圖表 2020年蘇州天準科技股份有限公司主營業務分行業
圖表 2020年蘇州天準科技股份有限公司主營業務分地區
圖表 2018-2021年蘇州天準科技股份有限公司營業利潤及營業利潤率
圖表 2018-2021年蘇州天準科技股份有限公司凈資產收益率
圖表 2018-2021年蘇州天準科技股份有限公司短期償債能力指標
圖表 2018-2021年蘇州天準科技股份有限公司資產負債率水平
圖表 2018-2021年蘇州天準科技股份有限公司運營能力指標
圖表 2018-2021年杭州海康威視數字技術股份有限公司總資產及凈資產規模
圖表 2018-2021年杭州海康威視數字技術股份有限公司營業收入及增速
圖表 2018-2021年杭州海康威視數字技術股份有限公司凈利潤及增速
圖表 2020年杭州海康威視數字技術股份有限公司主營業務分行業
圖表 2020年杭州海康威視數字技術股份有限公司主營業務分地區
圖表 2018-2021年杭州海康威視數字技術股份有限公司營業利潤及營業利潤率
圖表 2018-2021年杭州海康威視數字技術股份有限公司凈資產收益率
圖表 2018-2021年杭州海康威視數字技術股份有限公司短期償債能力指標
圖表 2018-2021年杭州海康威視數字技術股份有限公司資產負債率水平
圖表 2018-2021年杭州海康威視數字技術股份有限公司運營能力指標
圖表 2015-2020年我國人工智能行業投融資事件、金額統計情況
圖表 2020年我國人工智能行業投融資輪次分布情況
圖表 2015-2020年中國人工智能投資輪次
圖表 2017-2020年中國人工智能各行業投融資頻次分布
圖表 AI領先企業主要投資領域
圖表 2014-2020年機器視覺相關投資事件數量
圖表 機器視覺創業企業融資歷史
圖表 機器視覺創業企業對外投資布局
圖表 2010-2023年中國視頻監控市場規模
圖表 機器視覺在汽車領域的應用
圖表 機器視覺發展生命周期
圖表 機器視覺技術的優勢
圖表 中投顧問對2022-2026年中國機器視覺市場規模預測

機器視覺是指利用相機、攝像機等傳感器,配合機器視覺算法賦予智能設備人眼的功能,從而進行物體的識別、檢測、測量等功能。按照應用的領域與細分技術的特點,機器視覺進一步可以分為工業視覺、計算機視覺兩類,相應地,其應用領域可以劃分為智能制造和智能生活兩類。

機器視覺的崛起源于工業自動化生產日益增長的技術需求,技術探索始于20世紀60年代中期美國學者L.R.羅伯茲關于理解多面體組成的積木世界的研究,早期的發展主要集中于北美、歐洲和日本等發達地區。全球制造業向中國轉移后,中國機器視覺產業迎來了奮起直追的歷史契機。近十年來,從相機、采集卡、光源、鏡頭到圖像處理軟件,數十家機器視覺核心器件的國內研發制造廠商陸續涌現,中國正成為世界機器視覺發展最活躍的地區之一。

近年來,我國先后出臺了促進智能制造、智能機器人視覺系統以及智能檢測發展的政策文件,機器視覺領域玩家不斷增多,特別是2017-2020年,每年新增企業數量均超過600家。目前,我國各種類型的機器視覺企業已超過4000家;而中國機器視覺產業聯盟(CMVU)的調查數據顯示,進入中國的國際機器視覺品牌已超過200家。從企業地區分布來看,我國機器視覺企業主要分布在沿海地區。其中廣東省最多,企業數量超過2500家;其次是江蘇省,企業數量超過500家;其余省份企業數量均低于200家。

根據GGII數據顯示,2019年中國機器視覺市場規模65.50億元(該數據未包含計算機視覺市場規模),同比增長21.77%,2014-2019年復合增長率為28.36%。結合2020年新冠疫情背景下的經濟環境,2020年行業增長率不會超過20%,測算2020年中國機器視覺行業市場規模約79億元。

隨著機器視覺行業的發展,機器視覺得到了廣泛的應用,這也對機器視覺執行標準也提出了更高的要求。近年來,我國在不斷制定機器視覺相關標準,其中機器視覺產業聯盟于2020年8月發布的《工業鏡頭 術語》及《工業數字相機 術語》兩項團體標準進一步推動國內機器視覺標準制定。隨著行業技術提升、產品應用領域更廣泛,未來機器視覺市場將進一步擴大。機器視覺未來空間巨大。隨著全球制造中心向中國轉移,中國機器視覺市場正在繼北美、歐洲和日本之后,成為國際機器視覺廠商的重要目標市場。同時隨著“工業4.0”、“中國制造2025”政策的出臺及人工智能的不斷發展進步,機器視覺在安防與智能交通、醫療、無人機與無人駕駛、智能機器人等領域應用前景廣闊。

中投產業研究院發布的《2022-2026年中國機器視覺產業深度調研及投資前景預測報告》共十二章。首先對機器視覺產業概述及發展環境進行分析,接著分析了機器視覺產業發展現狀及機器視覺產業鏈上游零部件市場概況。隨后報告重點分析了工業視覺的發展及機器視覺在識別領域、無人駕駛領域、無人機領域和服務機器人領域應用狀況,并深入研究了機器視覺領域重點企業發展狀況及行業投融資規模,最后,報告對機器視覺產業的發展前景及市場規模進行了科學的分析及預測。

本研究報告數據主要來自于國家統計局、中投產業研究院、中投產業研究院市場調查中心、中國醫藥協會以及國內外重點刊物等渠道,數據權威、詳實、豐富,同時通過專業的分析預測模型,對行業核心發展指標進行科學地預測。您或貴單位若想對機器視覺行業有個系統深入的了解、或者想投資機器視覺市場,本報告將是您不可或缺的重要參考工具。

本報告目錄與內容系中投顧問原創,未經中投顧問書面許可及授權,拒絕任何形式的復制、轉載,謝謝!

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