视觉人工智能市场分析，中国市场发展较快

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。 从不同应用，视觉人工智能主要包括城市管理、轨交运维、工业制造、银行、电力行业以及其他应用。

1.1.1城市管理

智慧城市是一个利用一系列信息技术和创新理念来整合城市的组成系统和服务，提高资源使用效率，优化城市运营和服务，提高市民的生活质量。视觉人工智能对于建设智慧城市可以提供诸多城市管理解决方案，例如交通管理：智能交通管理系统可以通过通知司机道路关闭和延误来解决拥堵问题。深度学习算法可用于预测和减少交通流量，从而减少碳排放。交通违规检测系统和人工智能相机可以大大减少交通事故；公民安全：由人工智能驱动的摄像机可以检测犯罪，并立即向当局报告。无人机可以识别人脸，与数据库进行比较，追踪身份并验证进入城市和限制区域的人。

1.1.2轨交运维

由于地铁和高铁等轨道交通车辆数量多并且运行距离长，目前轨道交通运维工作面临着精细化部件多、作业强度高、检修维护时间长、智能化程度低等问题。轨交运维解决方案主要应用于高铁、地铁列车及轨道的故障检测和运维场景，通过对轨道车辆单个部件的多维数据进行智能分析，实现故障和缺陷的自动检测。利用视觉人工智能技术进行检测，可以大幅减少列车维修时间和维修难度，有效提高维修的可靠性、安全性和可追溯性。

1.1.3工业制造

视觉人工智能系统具有识别速度快、精度高、稳定性好、复杂环境识别率高等特点，使工业企业能够以低成本快速提升生产线的自动化、智能化、柔性化，提高生产效率，并降低成本，增加效益。人工智能机器视觉在工业制造应用领域中，主要可细分为半导体、消费电子、汽车领域、包装，纺织品、制药等。 综合来看，半导体产业具有集成度、精细度高的特点，是机器视觉技术最早大规模应用的领域之一。机器视觉在半导体行业中的应用涉及到半导体外观缺陷、尺寸、数量、平整度、距离、定位、校准、焊点质量、弯曲度等的检测，尤其是晶圆制作过程中的检测、定位、切割、封装过程全程都需应用机器视觉技术。消费类电子行业元器件尺寸较小，检测要求高，适合使用机器视觉人工智能系统进行检测。汽车领域应用中，视觉人工智能主要用于车身装配检测、面板印刷质量检测、零件尺寸的精密测量、工件表面缺陷检测、自由曲面检测、间隙检测等几乎所有系统和部件的制造流程。其中汽车锂电池、制作工艺复杂，多个工序需要机器视觉检测系统。随着电芯、模组、PACK测量要求的不断提高，全线视觉检测已逐步成为动力电池制造商的标配。

1.1.4银行

人工智能技术在银行各业务的应用场景中，可以有效提升银行的运营效率和服务质量，节约人力成本。 随着人工智能技术的发展和银行智能机具的普及，人工智能技术将在银行业中渗透得更深更广，助力银行业全面实现智能化、数字化转型，从而更好地服务实体经济。在银行应用领域，人工智能解决方案提供商主要为银行客户提供数字身份认证和生物特征识别，助力银行业电子支付、人脸识别取款、远程开户、安全监控等领域的快速发展，为银行客户金融安全及消费安全提供保障。 在银行领域，视觉人工智能是人脸识别的核心技术，主要处理流程包括目标检测和目标识别。 银行里的智能机主要通过人脸识别来验证客户身份，利用计算机视觉技术捕捉客户的面部图像进行身份验证，该技术大大提高了银行对客户身份认证的效率，保证了客户身份的真实性，降低了操作风险。

1.1.5电力行业

电力行业是关系着国计民生的重要行业之一，涵盖了发电、输电、变电、配电和用电等多个环节，随着高压、大容量、长距离输电等工程的建设发展，电力系统的复杂性越来越高。为了保障电网正常运行，维护电力系统稳定，已成为国家能源安全的必然要求，其中电力巡检已经成为电力从业人员的重要工作之一。视觉人工智能在电力巡检方面可以提供一种人工智能阅片与人工校验有机结合的双擎系统，实现电力巡检阅片的智能化和自动化，有效解决海量阅片带来的各种难题；人工校验利用完善的标注工具对智能阅片筛选出的图片进行校验或修改。随着大量新能源、新兴负荷接入，电网实时平衡面临挑战；电网正逐步演化为一种新型网络，具有源、荷、储、人、等多种因素随机、时空不确定的特点，视觉人工智能是新一代电力行业的必然选择，电力人工智能必将与未来新一代数据驱动的电力行业和谐共生。

1.1.6其他（商业零售）

其他应用包含商业零售、体育健康以及娱乐等领域。商业零售主要应用于线下零售店场景，例如商业连锁店，加油站，房地产售卖出，汽车4S店以及购物中心等，在智慧加油站应用中，视觉人工智能可用于车流分析、加油效率分析、服务效率分析、指标预警分析、违规操作监测，协助加油站高效运营、安全管控。在商业解决方案中，视觉人工智能可实现商品销售分析、商品库存分析、热销商品分析、货架陈列分析、货架热区分析，帮助零售门店提升数字化运营能力和经营业绩。体育健康解决方案主要应用于校园体育教育、健身指导、康复评估场景。视觉人工智能可通过对人肢体动作进行捕捉分析，并与专业运动员的动作进行相似度与标准度的对比，为体育训练提供个性化、科学化、系统化的健身建议和康复指导。

从产品市场应用情况来看，主要包含：城市管理、轨交运维、工业制造、银行、电力行业以及其他应用。其中城市管理应用领域占主导地位，2022年市场规模达到39.53亿美元，预计到2029年将增长至75.55亿美元，年复合增长率（CAGR）为10.65%（2023-2029）；其次工业制造应用领域占据第二位，2022年市场规模达到36.46美元，预计到2029年将增长至68.49亿美元，年复合增长率（CAGR）为9.98%（2023-2029）。 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%。 从产品方面来看， 按产品类型分为：硬件、软件和服务；2022年硬件市场规模为67.58亿美元，占比最大，约占全球的59.54%；软件&服务市场规模为45.93亿美元，约占全球的40.46%。 目前全球主要企业包括康耐视、基恩士、宝视纳、欧姆龙和奥普特等，2022年全球top5企业份额占比达到了32.90%；中国的视觉人工智能行业正在进入高质量快速发展阶段，现阶段中国主要企业包括康耐视、基恩士、商汤科技、欧姆龙和泰莱达等，2022年中国top5企业份额占比超过32.90%，预计未来几年行业竞争将更加激烈，尤其在中国市场。

详情内容参考完整报告：2023-2029全球与中国视觉人工智能市场现状及未来发展趋势

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