2024-2030年中國機器視覺市場評估與投資分析報告
http://www.xibaipo.cc 2023-10-12 11:20 中企顧問網
2024-2030年中國機器視覺市場評估與投資分析報告2023-10
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- 出版日期：2023-10
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- 2024-2030年中國機器視覺市場評估與投資分析報告，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。
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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。
2021年中國機器視覺市場規模138.16億元（該數據未包含自動化集成設備規模），同比增長46.79%。其中，2D視覺市場規模約為126.65億元，3D視覺市場約為11.51億元；傳統工業產品的回暖也為機器視覺帶來生機，增長趨勢明顯。預測至2025年我國機器視覺市場規模將達到468.74億元，其中，2D視覺市場規模將超過360億元，3D視覺市場規模將超過100億元。
2020年10月，國家發布的《中華人民共和國國民經濟和社會發展第十四個五年規劃和2035年遠景目標綱要》在智能制造與機器人技術、高端新材料、智能汽車、高端醫療裝備、農業機械裝備等機器視覺的應用領域均進行了積極指引，“十四五”規劃提出要提升制造業的核心競爭力，發展壯大戰略性新興產業，對于機器視覺行業是政策利好。標準建設方面，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。
“十四五”時期，我國已轉向高質量發展階段，我國將進一步深化產業結構調整，推進制造水平，由“制造大國”向“制造強國”轉型。隨著工業自動化、智能化轉型的深入，以及民用產品對智能化需求的不斷提升，機器視覺作為核心技術有望逐漸形成規模化的產業，未來發展空間廣闊。
中企顧問網發布的《2024-2030年中國機器視覺市場評估與投資分析報告》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、中企顧問網、中企顧問網市場調查中心、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。
報告目錄：
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 機器視覺基本功能
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 2021-2023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 中國制造戰略要求
2.1.2 主要政策演變歷程
2.1.3 國家層面政策匯總
2.1.4 重點地區發展目標
2.1.5 “十四五”產業規劃
2.2 機器視覺行業基礎技術支撐
2.2.1 海量數據驅動
2.2.2 運算力提升
2.2.3 算法技術支持
2.2.4 深度學習助力
2.2.5 其他支撐技術
2.3 人工智能行業發展狀況分析
2.3.1 人工智能產業發展特征
2.3.2 人工智能產業逐步成熟
2.3.3 市場發展規模逐步上升
2.3.4 人工智能行業需求狀況
2.3.5 人工智能產業技術優勢
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 2021-2023年機器視覺產業發展分析
3.1 2021-2023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 2021-2023年全球機器視覺產業發展分析
3.2.1 行業發展歷程
3.2.2 市場發展規模
3.2.3 區域市場格局
3.2.4 主要產品廠商
3.2.5 市場競爭格局
3.2.6 市場需求結構
3.3 2021-2023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 行業滲透率狀況
3.3.3 市場發展規模
3.3.4 成本構成狀況
3.3.5 技術專利狀況
3.3.6 企業發展路徑
3.4 2021-2023年機器視覺市場競爭狀況
3.4.1 市場主體類型
3.4.2 競爭梯隊劃分
3.4.3 企業競爭實力
3.4.4 企業區域分布
3.4.5 競爭狀態分析
3.4.6 科技企業布局
3.5 機器視覺產業商業模式分析
3.5.1 采購模式分析
3.5.2 生產模式分析
3.5.3 銷售模式分析
3.6 機器視覺市場應用領域分析
3.6.1 應用領域分布
3.6.2 下游應用結構
3.6.3 工業市場應用
3.6.4 消費電子領域
3.6.5 半導體領域
3.6.6 防疫領域應用
第四章 2021-2023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照明發展前景
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 光學鏡頭產業結構
4.2.3 光學鏡頭主要特征
4.2.4 光學鏡頭市場規模
4.2.5 光學鏡頭競爭狀況
4.2.6 光學鏡頭行業壁壘
4.2.7 技術發展趨勢分析
4.2.8 行業發展機遇分析
4.3 3D傳感攝像頭市場分析
4.3.1 3D傳感攝像頭基本介紹
4.3.2 3D傳感攝像頭關鍵部件
4.3.3 3D傳感攝像頭產業鏈
4.3.4 3D傳感攝像頭應用領域
4.3.5 3D傳感攝像頭市場格局
4.3.6 3D傳感攝像頭市場前景
4.4 機器視覺相機市場發展分析
4.4.1 機器視覺相機的分類
4.4.2 機器視覺相機的核心
4.4.3 機器視覺相機產業鏈
4.4.4 機器視覺相機市場規模
4.4.5 機器視覺相機市場主體
4.4.6 機器視覺相機發展前景
4.5 機器視覺系統其他市場分析
4.5.1 機器視覺軟件概述
4.5.2 機器視覺圖像采集卡
4.5.3 機器視覺處理芯片
第五章 2021-2023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 機器視覺應用需求
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 2021-2023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 2021-2023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 語音識別應用現狀
6.3 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 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 2021-2023年機器視覺消費領域市場應用分析——無人駕駛市場
7.1 2021-2023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 無人駕駛融資現狀
7.1.5 無人駕駛制約因素
7.1.6 無人駕駛投資建議
7.2 2021-2023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 機器視覺技術應用現狀
7.2.5 機器視覺企業布局動態
7.3 ADAS輔助駕駛視覺系統發展狀況
7.3.1 前裝ADAS標準配置量
7.3.2 前裝ADAS系統競爭格局
7.3.3 ADAS視覺系統基本原理
7.3.4 ADAS視覺系統傳感器
7.3.5 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 2021-2023年機器視覺消費領域市場應用分析——無人機市場
8.1 2021-2023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 細分市場結構
8.1.5 行業投資狀況
8.1.6 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 2021-2023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 2021-2023年機器視覺消費領域市場應用分析——服務機器人市場
9.1 2021-2023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 區域發展格局
9.1.6 企業布局動態
9.1.7 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趨勢
9.5.2 服務機器人市場發展前景
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 主要產品范圍
10.1.3 產品研發投入
10.1.4 企業發展模式
10.1.5 2021財年企業經營狀況分析
10.1.6 2022財年企業經營狀況分析
10.1.7 2023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 產品種類分析
10.2.4 企業發展模式
10.2.5 2021財年企業經營狀況分析
10.2.6 2022財年企業經營狀況分析
10.2.7 2023財年企業經營狀況分析
10.3 廣東奧普特科技股份有限公司
10.3.1 企業發展概況
10.3.2 公司主要產品
10.3.3 機器視覺業務
10.3.4 經營效益分析
10.3.5 業務經營分析
10.3.6 財務狀況分析
10.3.7 核心競爭力分析
10.3.8 公司發展戰略
10.3.9 未來前景展望
10.4 深圳市勁拓自動化設備股份有限公司
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 大恒新紀元科技股份有限公司
10.5.1 企業發展概況
10.5.2 機器視覺業務
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 未來前景展望
10.6 蘇州天準科技股份有限公司
10.6.1 企業發展概況
10.6.2 主要業務產品
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 未來前景展望
10.7 杭州海康威視數字技術股份有限公司
10.7.1 企業發展概況
10.7.2 機器視覺業務
10.7.3 經營效益分析
10.7.4 業務經營分析
10.7.5 財務狀況分析
10.7.6 核心競爭力分析
10.7.7 公司發展戰略
10.7.8 未來前景展望
第十一章 2021-2023年機器視覺行業投資分析及建議
11.1 人工智能相關企業融資狀況
11.1.1 融資規模走勢
11.1.2 融資金額分布
11.1.3 融資輪次分布
11.1.4 投資區域分布
11.1.5 投資活躍機構
11.1.6 企業沖刺IPO
11.2 機器視覺行業投融資分析
11.2.1 投資規模分析
11.2.2 企業投資動態
11.2.3 投資輪次分布
11.2.4 企業并購動態
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 中企顧問網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 2024-2030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 產業發展潛力
12.1.2 產業發展機遇
12.1.3 產業發展前景
12.1.4 技術發展前景
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 2024-2030年中國機器視覺產業預測分析
12.3.1 2024-2030年中國機器視覺產業影響因素分析
12.3.2 2024-2030年中國機器視覺產業市場規模預測
圖表目錄
圖表1 機器視覺與人類視覺的對比
圖表2 機器視覺系統原理
圖表3 機器視覺的分類
圖表4 機器視覺四大基本功能
圖表5 人工智能架構
圖表6 人工智能、機器學習、深度學習的隸屬關系
圖表7 專用人工智能與通用人工智能的區別
圖表8 通用視覺識別技術流程
圖表9 物體與場景識別應用場景
圖表10 《中國制造2025》三步走戰略
圖表11 國家層面有關機器視覺行業的政策重點內容解讀（一）
圖表12 國家層面有關機器視覺行業的政策重點內容解讀（二）
圖表13 國家層面有關機器視覺行業的政策重點內容解讀（三）
圖表14 國家層面有關機器視覺行業的政策重點內容解讀（四）
圖表15 國家層面有關機器視覺行業的政策重點內容解讀（五）
圖表16 “十四五”期間各省市機器視覺發展目標
圖表17 《“十四五”規劃》機器視覺行業相關重點內容解讀
圖表18 2010-2025年全球總體數據量
圖表19 國內外具備機器視覺底層系統開發能力的企業
圖表20 傳統機器學習與深度學習對比
圖表21 3D視覺技術的四種方法
圖表22 人工智能產業發展特征
圖表23 2018-2020年中國人工智能產業規模
圖表24 2020年中國人工智能市場行業份額
圖表25 2011-2020年城鎮私營單位就業人員年平均工資及增速
圖表26 2020年城鎮私營單位分四大區域就業人員年平均工資
圖表27 2020年城鎮私營單位分行業就業人員年平均工資
圖表28 數字化應用對中國GDP的額外貢獻率
圖表29 機器視覺上下游產業鏈示意圖
圖表30 機器視覺產業鏈層級
