视觉人工智能行业发展趋势及市场现状分析
视觉人工智能行业发展趋势及市场现状分析曾燕2023年6月20日来源：互联网79348繁体视觉人工智能行业发展趋势及市场现状如何?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
视觉人工智能行业发展趋势及市场现状分析
视觉人工智能行业发展趋势及市场现状如何?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。
据中研普华产业研究院出版的《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》统计分析显示：
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。
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。
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。
随着视觉人工智能行业竞争的不断加剧，大型企业间并购整合与资本运作日趋频繁，国内外优秀的视觉人工智能企业愈来愈重视对行业市场的分析研究，特别是对当前市场环境和客户需求趋势变化的深入研究，以期提前占领市场，取得先发优势。正因为如此，一大批优秀品牌迅速崛起，逐渐成为行业中的翘楚。中研普华利用多种独创的信息处理技术，对视觉人工智能行业市场海量的数据进行采集、整理、加工、分析、传递，为客户提供一揽子信息解决方案和咨询服务，最大限度地降低客户投资风险与经营成本，把握投资机遇，提高企业竞争力。
本报告利用中研普华长期对视觉人工智能行业市场跟踪搜集的一手市场数据，同时依据国家统计局、国家商务部、国家发改委、国务院发展研究中心、行业协会、中国行业研究网、全国及海外专业研究机构提供的大量权威资料，采用与国际同步的科学分析模型，全面而准确地为您从行业的整体高度来架构分析体系。让您全面、准确地把握整个视觉人工智能行业的市场走向和发展趋势。
未来行业市场发展前景和投资机会在哪?欲了解更多关于行业具体详情可以点击查看中研普华产业研究院的报告《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》。报告对行业相关各种因素进行具体调查、研究、分析，洞察行业今后的发展方向、行业竞争格局的演变趋势以及技术标准、市场规模、潜在问题与行业发展的症结所在，评估行业投资价值、效果效益程度，提出建设性意见建议，为行业投资决策者和企业经营者提供参考依据。
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0分享至本报告由智研咨询出品，经专业研究报告编撰团队实时监测与更新，最终得以呈现。报告研究基于研究团队收集到的大量一手和二手信息，研究过程综合考虑行业各种影响因素，包括市场环境、产业政策、历史数据、行业现状、竞争格局、技术革新、市场风险、行业壁垒、机遇以及挑战等。通过对特定行业长期跟踪监测，分析行业供给端、需求端、经营特性、盈利能力、产业链和商业模式等方面的内容，整合行业、市场、企业、渠道、用户等多层面数据和信息资源，为客户提供深度的行业市场研究报告，全面客观的剖析当前行业发展的总体市场容量、竞争格局、细分数据、进出口及市场需求特征等，并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测。报告目录：第一章视觉人工智能行业发展概述第一节视觉人工智能的概念一、定义二、特点第二节视觉人工智能行业发展成熟度一、行业发展周期分析二、行业中外市场成熟度对比第三节视觉人工智能行业产业链分析第二章2018-2022年中国视觉人工智能行业运行环境分析第一节2018-2022年中国宏观经济环境分析第二节2018-2022年中国视觉人工智能行业发展政策环境分析一、国内宏观政策发展建议（一）继续实施积极的财政政策，加大结构调整力度（二）采取组合调控措施，确保物价水平稳定（三）推动节能减排市场化运作二、视觉人工智能行业政策分析三、相关行业政策影响分析第三节2018-2022年中国视觉人工智能行业发展社会环境分析第三章2018-2022年中国视觉人工智能行业市场发展分析第一节视觉人工智能行业市场发展现状一、市场发展概况二、发展热点回顾三、市场存在问题及策略分析第二节视觉人工智能行业技术发展一、技术特征现状分析二、新技术研发及应用动态三、技术发展趋势第三节中国视觉人工智能行业消费市场分析一、消费特征分析二、消费需求趋势三、品牌市场消费结构第四节视觉人工智能所属行业产销数据统计分析一、整体市场规模二、区域市场数据统计情况第五节2023-2029年视觉人工智能行业市场发展趋势第四章2018-2022年中国视觉人工智能所属行业主要指标监测分析第一节2018-2022年中国视觉人工智能所属行业工业总产值分析一、2018-2022年中国视觉人工智能所属行业工业总产值分析二、不同规模企业工业总产值分析三、不同所有制企业工业总产值比较第二节2018-2022年中国视觉人工智能所属行业主营业务收入分析一、2018-2022年中国视觉人工智能所属行业主营业务收入分析二、不同规模企业主营业务收入分析三、不同所有制企业主营业务收入比较第三节2018-2022年中国视觉人工智能所属行业产品成本费用分析一、2018-2022年中国视觉人工智能所属行业销售成本分析二、不同规模企业销售成本比较分析三、不同所有制企业销售成本比较分析第四节2018-2022年中国视觉人工智能所属行业利润总额分析一、2018-2022年中国视觉人工智能所属行业利润总额分析二、不同规模企业利润总额比较分析三、不同所有制企业利润总额比较分析第五节2018-2022年中国视觉人工智能所属行业资产负债分析一、2018-2022年中国视觉人工智能所属行业资产负债分析二、不同规模企业资产负债比较分析三、不同所有制企业资产负债比较分析第六节2018-2022年中国视觉人工智能所属行业财务指标分析一、行业盈利能力分析二、行业偿债能力分析三、行业营运能力分析四、行业发展能力分析第五章中国视觉人工智能行业区域市场分析第一节华北地区一、华北地区经济发展现状分析二、市场规模情况分析三、行业发展前景预测第二节东北地区一、东北地区经济发展现状分析二、市场规模情况分析三、行业发展前景预测第三节华东地区一、华东地区经济发展现状分析二、市场规模情况分析三、行业发展前景预测第四节华南地区一、华南地区经济发展现状分析二、市场规模情况分析三、行业发展前景预测第五节华中地区一、华中地区经济发展现状分析二、市场规模情况分析三、行业发展前景预测第六节西南地区一、西南地区经济发展现状分析二、市场规模情况分析三、行业发展前景预测第七节西北地区一、西北地区经济发展现状分析二、市场规模情况分析三、行业发展前景预测第六章视觉人工智能行业竞争格局分析第一节行业竞争结构分析第二节行业集中度分析第三节行业国际竞争力比较第四节2018-2022年视觉人工智能行业竞争格局分析第七章视觉人工智能企业竞争策略分析第一节视觉人工智能市场竞争策略分析一、市场增长潜力分析二、主要潜力品种分析三、现有视觉人工智能产品竞争策略分析四、潜力视觉人工智能品种竞争策略选择五、典型企业产品竞争策略分析第二节视觉人工智能企业竞争策略分析第三节视觉人工智能行业产品定位及市场推广策略分析一、行业产品市场定位二、行业广告推广策略三、行业产品促销策略四、行业价格策略五、行业网络推广策略第八章中国视觉人工智能重点企业经营策略分析第一节商汤科技一、企业基本情况二、企业销售收入及盈利水平分析三、企业资产及负债情况分析四、企业成本费用情况第二节旷视科技一、企业基本情况二、企业销售收入及盈利水平分析三、企业资产及负债情况分析四、企业成本费用情况第三节虹软科技一、企业基本情况二、企业销售收入及盈利水平分析三、企业资产及负债情况分析四、企业成本费用情况第四节云从科技集团股份有限公司一、企业基本情况二、企业销售收入及盈利水平分析三、企业资产及负债情况分析四、企业成本费用情况第五节MORPHO,INC.一、企业基本情况二、企业销售收入及盈利水平分析三、企业资产及负债情况分析四、企业成本费用情况第六节深圳超多维科技有限公司一、企业基本情况二、企业销售收入及盈利水平分析三、企业资产及负债情况分析四、企业成本费用情况第九章2023-2029年未来视觉人工智能行业发展预测分析第一节未来视觉人工智能行业需求与消费预测第二节2023-2029年中国视觉人工智能行业供需预测第十章中国视觉人工智能行业投资机会与风险分析第一节视觉人工智能行业投资机会分析一、视觉人工智能投资项目分析二、可以投资的视觉人工智能模式三、2022年视觉人工智能投资机会四、2022年视觉人工智能投资新方向五、2023-2029年视觉人工智能行业投资的建议六、新进入者应注意的障碍因素分析第二节影响视觉人工智能行业发展的主要因素一、2023-2029年影响视觉人工智能行业运行的有利因素分析二、2023-2029年影响视觉人工智能行业运行的稳定因素分析三、2023-2029年影响视觉人工智能行业运行的不利因素分析四、2023-2029年我国视觉人工智能行业发展面临的挑战分析五、2023-2029年我国视觉人工智能行业发展面临的机遇分析第三节视觉人工智能行业投资风险及控制策略分析一、2023-2029年视觉人工智能行业市场风险及控制策略二、2023-2029年视觉人工智能行业政策风险及控制策略三、2023-2029年视觉人工智能行业经营风险及控制策略四、2023-2029年视觉人工智能行业技术风险及控制策略五、2023-2029年视觉人工智能同业竞争风险及控制策略六、2023-2029年视觉人工智能行业其他风险及控制策略第十一章视觉人工智能行业投资战略研究第一节视觉人工智能行业发展战略研究第二节对我国视觉人工智能品牌的战略思考一、企业品牌的重要性二、视觉人工智能企业品牌的现状分析三、我国视觉人工智能企业的品牌战略第三节视觉人工智能行业投资战略研究（ZYLZQ）图表目录:图表视觉人工智能行业生命周期图图表视觉人工智能产品国内、国际市场成熟度对比图表视觉人工智能产品行业主要竞争因素分析图表2018-2022年各季度三次产业增加值累计增速图表2018-2022年工业增加值累计增速图表2018-2022年物价指数同比变化情况图表2018-2022年社会消费品零售总额情况图表2018-2022年固定资产投资完成额累计增速图表2018-2022年外贸进出口情况图表2018-2022年各季度居民收入累计值图表2018-2022年货币供应量同比增速图表2018-2022年视觉人工智能产品消费量变化图图表2018-2022年视觉人工智能企业品牌集中度分析图表2018-2022年视觉人工智能产品产能分析图表2018-2022年中国视觉人工智能产业工业总产值分析图表2018-2022年视觉人工智能不同规模企业工业总产值分析图表2018-2022年视觉人工智能不同所有制企业工业总产值比较图表2018-2022年中国视觉人工智能产业主营业务收入分析图表2018-2022年视觉人工智能不同规模企业主营业务收入分析图表2018-2022年视觉人工智能不同所有制企业主营业务收入比较图表2018-2022年中国视觉人工智能产业销售成本分析图表2018-2022年视觉人工智能不同规模企业销售成本比较分析图表2018-2022年视觉人工智能不同所有制企业销售成本比较分析更多图表见正文……数据说明：1、研究报告核心数据以中国大陆地区数据为主，少量涉及全球及相关地区数据；2、除一手调研信息和数据外，国家统计局、中国海关、行业协会、上市公司公开报告（招股说明书、转让说明书、年版、问询报告等）等权威数据源亦共同构成本报告的数据来源。1）一手资料来源于研究团队对行业内重点企业访谈获取的一手信息数据，主要采访对象有企业高管、行业专家、技术负责人、下游客户、分销商、代理商、经销商以及上游原料供应商等；2）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、政府机构及第三方数据库等；3、报告核心数据基于公司严格的数据采集、筛选、加工、分析体系以及自主测算模型，确保统计数据的准确可靠；4、本报告所采用的数据均来自合规渠道，分析逻辑基于智研团队的专业理解，清晰准确地反映了分析师的研究观点。特别声明：以上内容(如有图片或视频亦包括在内)为自媒体平台“网易号”用户上传并发布，本平台仅提供信息存储服务。
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近日，2023施耐德电气创新峰会在乌镇盛大举行。在本届峰会上，施耐德电气发布了多项技术创新成果，包括EcoStruxure开放自动化平台V23.0版正式面向中国市场发布，将这款以软件为中心的平台应用覆盖到离散、混合和流程工业，从而进一步促进工业IT/OT融合，为企业从设计、工程开发到运营维护的全生命周期提供前所未有的端到端效率与信息安全，赋能更多行业客户升级提效。
同时，施耐德电气还推出了企业级一站式、场景化、开放性的AI模型生产与运维平台EcoStruxureAI引擎，将能源管理和自动化领域的专业知识融入AI模型中，为业务专家、数据分析师等用户提供低代码乃至零代码的AI应用。
开放自动化和人工智能，正是本次峰会的焦点技术议题之一。施德电气工业自动化中国区业务市场总监杨航表示，开放的、以软件为中心的工业自动化，使未来工业更加可持续和富有韧性；施耐德电气亦正在利用人工智能技术，强化企业的诸多软件与解决方案，帮助客户在电气化、自动化和脱碳等领域做出敏捷决策。
不断迭代EcoStruxure开放自动化平台是颠覆性技术创新
“开放自动化，是一种对自动化领域的完全颠覆。”杨航指出，硬件和软件强力捆绑的封闭自动化系统导致了兼容性差、缺乏互操作性，成为阻碍企业快速升级迭代享受数字化红利的壁垒，正在阻碍行业实现第四次工业革命的愿景，而基于IEC61499标准的开放自动化，为工业自动化应用实现可移植性奠定了坚实的基础。
施德电气工业自动化中国区业务市场总监杨航
作为积极拥抱开放自动化的厂商之一，施耐德电气融汇自身深厚的自动化技术及工业现场经验，不断推动着这一变革的进行，EcoStruxure开放自动化平台正是施耐德电气在开放自动化的创新成果，是当前最为成熟的开放自动化商业化整体解决方案。
EcoStruxure开放自动化平台自推出以来，每年都会进行两个版本以上的更新发布，逐步丰富其功能和行业库。杨航介绍，最新的EcoStruxure开放自动化平台V23.0版进一步扩展为集离散、混合和流程工业运营操作于一体的统一控制软件平台，以赋能更多行业客户的效率提升。包括强化与AVEVA系统平台融合，可复用现有应用图形，加快系统设计；增加用于程序自动化逻辑设计的图形化界面编辑器，提升运营效率；开放自动化人机界面（HMI）和归档功能，可与多个操作系统兼容，支持跨系统灵活部署；EcoStruxure开放自动化平台V23.0版将进一步简化和减少35%的工程组态工作量。
可以说，EcoStruxure开放自动化平台V23.0版的发布，进一步打破了传统应用中控制程序基于专有硬件工作，无法在不同工业领域无缝运行的障碍，通过统一平台和统一来源的资产数据，助力不同工业领域实现从设计到运维的全流程数字连续性。
施耐德电气既是开放自动化技术的受益者，也是生态赋能者。杨航表示，技术趋势到了这个节点，总要有人推进，施耐德电气愿意承担这样一个角色，推动开放自动化技术的发展和普及。
为了在业界内更广地推动IEC61499的使用，除了推出和不断丰富EcoStruxure开放自动化平台，施耐德电气还成为首批加入开放自动化组织UAO（UniversalAutomation.org）的行业先驱之一。成立于2021年的开放自动化组织UAO是一家致力于推广开放自动化的非盈利国际组织，其成员有包括施耐德电气在内的工业及信息厂商、集成商、最终用户和学术机构等，目前已有包括4家国内机构在内的40多家成员单位。
杨航透露，目前施耐德电气正协同UAO组织致力推广标准、开放、通用的理念，帮助组织内成员进行创新，并创建可互操作的解决方案，从而促使行业发生可持续且持久的积极改变。
重塑生产力与效率AI成为未来工业关键技术支撑
AI人工智能话题现在可谓火热，很多人认为，AI将颠覆包括工业在内的众多领域。在研发、制造、管理乃至创新等方面，AI可能都会给工业带来极大的变化。
施耐德电气亦正借力人工智能等前沿技术，深入挖掘大数据价值，从质量与产量预测、预测性维护以及人机协作等维度实现高度智能的工业自动化，提高生产运营效率。人工智能已成为施耐德电气未来工业战略版图的关键技术支撑。
杨航表示，新技术只有与实际的应用场景相结合才能迸发出无限潜力，带来生产力和效率的极大提升，“随着人工智能技术的不断发展，其在工业生产和维护方面的应用也日益成熟。施耐德电气致力于将AI技术与自身在工业自动化与能源管理领域的技术与经验相结合，推动工业、楼宇、数据中心、基础设施等市场的数字化转型与可持续发展。”
在工业领域，在部署了过程控制、工艺管理、供应链管理等软件解决方案的基础上，施耐德电气引入AI算法，更好地利用实时数据得出对生产系统的预测性洞察，助力管理者做出最佳决策，实时反馈给硬件系统进行调整，从而达到系统的最佳效率。
以施耐德电气中国供应链为例，基于AI的解决方案已成为提高生产效率、控制成本以及保护环境的得力工具。AI视觉检测项目已经成功覆盖了中国区10家工厂，能够针对产品表面的缺陷进行检测，大大提高产品的质量，有效减少因产品瑕疵而浪费的资源和时间。AI激光机预测性维护项目基于机器学习算法，通过对大量数据的分析可以提前预测机器故障，并进行预防性维护，从而提高生产效率，降低机器维护成本。过去一年中，这些AI解决方案已经为工厂带来400万元的直接成本节约。
此外，随着AI技术在实体产业应用中的不断深化，将涌现出更多复杂非标的场景，这需要相应的模型支持，而EcoStruxureAI引擎的推出，正是这一问题的最优解。
正如杨航所说，未来工业需要一种数字化思维方式——而软件和数据在其中扮演着重要角色。因此，以软件为中心的EcoStruxure开放自动化平台，以及以数据为基础的EcoStruxureAI引擎，必将提升工业企业的可持续发展前景。