2021-2027年中國機器視覺行業市場全景評估及未來趨勢預測報告

第一章機器視覺相關概述

1.1　機器視覺概述

1.1.1　機器視覺定義

1.1.2　機器視覺特點

1.1.3　機器視覺的分類

1.1.4　機器視覺發展歷程

1.1.5　機器視覺研究意義

1.2　人工智能相關概述

1.2.1　人工智能定義

1.2.2　人工智能研究階段

1.2.3　人工智能產業鏈

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　視頻對象提取與分析技術

第二章2016-2020年機器視覺行業發展環境分析

2.1　國家政策助力行業發展

2.1.1　AI上升至國家戰略層面

2.1.2　政策加碼布局人工智能

2.1.3　人工智能行動實施方案

2.1.4　中國智能制造穩步升級

2.2　基礎技術支撐行業進步

2.2.1　海量數據為機器視覺發展提供動力

2.2.2　運算力大幅提升推進機器視覺發展

2.2.3　深度學習算法極大提高識別準確率

2.2.4　“機器換人”帶來智能設備廣泛應用

2.3　人工智能進入爆發式增長期

2.3.1　應用場景廣泛

2.3.2　市場發展空間大

2.3.3　科技巨頭積極布局

2.4　機器視覺代替人眼視覺緊迫性趨強

2.4.1　勞動力成本提高

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2016-2020年機器視覺產業發展分析

3.1　2016-2020年國際機器視覺產業發展分析

3.1.1　產業發展歷程

3.1.2　產業發展現狀

3.1.3　市場參與主體

3.1.4　市場發展規模

3.1.5　區域市場現狀

3.2　2016-2020年中國機器視覺產業發展分析

3.2.1　行業滲透率現狀

3.2.2　市場發展規模

機器視覺產品的好壞不能夠通過單一因素來衡量，應該逐漸按照國際化的統一標準判定，隨著中國自動化的逐漸開放，將帶領與其相關的產品技術也逐漸開放。2019年中國機器視覺行業市場規模為65.5億元，同比增長21.8%。

2014-2019年中國機器視覺行業市場規模及增速

資料來源：智研咨詢整理

3.2.3　市場參與主體

3.2.4　企業業務分析

3.2.5　市場競爭領域

3.2.6　產業地域分布

3.3　2016-2020年機器視覺產業商業模式分析

3.3.1　商業模式全景

3.3.2　軟件服務模式

3.3.3　軟硬件一體化

3.4　2016-2020年機器視覺市場布局分析

3.4.1　自主移動機器人領域

3.4.2　智能制造領域

3.4.3　消費娛樂領域

3.5　2016-2020年機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　細分領域競爭

3.6　2016-2020年機器視覺市場應用分析

3.6.1　市場應用領域

3.6.2　工業市場應用

3.6.3　消費應用領域

第四章2016-2020年機器視覺產業鏈發展分析

4.1　機器視覺產業鏈分析

4.1.1　產業鏈全景

4.1.2　光源

4.1.3　鏡頭

4.1.4　相機

4.1.5　圖像采集卡

4.1.6　軟件

4.2　2016-2020年機器視覺產業鏈發展分析

4.2.1　產業鏈發展現狀

4.2.2　產業鏈上游分析

4.2.3　產業鏈中游分析

4.2.4　產業鏈下游分析

4.3　2016-2020年機器視覺光源市場分析

4.3.1　機器視覺光源特點

4.3.2　LED照明規模

4.3.3　LED照明發展前景

4.4　2016-2020年機器視覺鏡頭市場分析

4.4.1　機器視覺鏡頭

4.4.2　光學鏡頭市場規模

4.4.3　光學鏡頭市場集中度

4.4.4　3D視覺鏡頭分析

4.5　2016-2020年機器視覺相機市場分析

4.5.1　機器視覺相機性能

4.5.2　CMOS成技術主流

4.5.3　機器視覺相機市場競爭

4.5.4　機器視覺相機市場前景

4.6　2016-2020年機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芯片發展趨勢

第五章2016-2020年工業視覺市場應用分析

5.1　2016-2020年智能制造市場應用分析

5.1.1　主要應用方向

5.1.2　檢測及測量應用

5.1.3　引導與定位應用

5.1.4　識別與分析應用

5.2　2016-2020年半導體制造市場發展分析

5.2.1　市場應用現狀

5.2.2　視覺定位應用

5.2.3　視覺檢測應用

5.2.4　視覺讀碼技術

5.3　2016-2020年電子制造市場應用分析

5.3.1　電子制造自動化現狀

5.3.2　電子制造供應鏈分析

5.3.3　機器視覺應用現狀

5.3.4　機器視覺應用領域

5.3.5　機器視覺應用規模

5.4　2016-2020年工業機器人市場應用分析

5.4.1　工業機器人發展現狀

5.4.2　機器視覺應用優勢

5.4.3　機器視覺應用前景

5.5　2016-2020年中國智能物流市場應用分析

5.5.1　物流視覺系統

5.5.2　自動化系統集成

5.5.3　智能物流市場規模

5.6　2016-2020年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

5.6.4　食品及包裝機械

第六章2016-2020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　深度學習算法

6.2　2016-2020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　2016-2020年圖像識別領域機器視覺應用分析

6.3.1　電商市場應用

6.3.2　金融市場應用

6.3.3　安防市場應用

6.3.4　醫療影像應用

6.4　2016-2020年圖像識別領域機器視覺應用前景分析

6.4.1　生物識別發展前景

6.4.2　生物識別投資領域

6.4.3　機器視覺應用前景

第七章2016-2020年機器視覺消費領域市場應用分析——無人駕駛市場

7.1　2016-2020年無人駕駛市場發展現狀

7.1.1　市場發展現狀

7.1.2　產業鏈發展現狀

7.1.3　市場發展空間

7.2　2016-2020年無人駕駛領域機器視覺發展狀況

7.2.1　無人駕駛機器視覺支持政策

7.2.2　機器視覺是必備技術模塊

7.2.3　機器視覺市場發展現狀

7.2.4　機器視覺市場企業布局

7.3　2016-2020年無人駕駛領域機器視覺應用分析

7.3.1　視覺系ADAS成為主流

7.3.2　機器視覺市場應用規模

7.3.3　機器視覺市場集中度

7.4　無人駕駛領域機器視覺市場發展前景分析

7.4.1　無人駕駛市場發展前景

7.4.2　無人駕駛機器視覺應用前景

7.4.3　無人駕駛機器視覺發展空間

7.4.4　無人駕駛機器視覺投資領域

第八章2016-2020年機器視覺消費領域市場應用分析——無人機市場

8.1　2016-2020年無人機市場發展分析

8.1.1　產業發展現狀

8.1.2　市場銷售規模

8.1.3　市場競爭格局

8.2　2016-2020年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　2016-2020年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　語音和語義識別算法

8.4　2016-2020年智能無人機應用分析

8.4.1　潛在應用市場

8.4.2　市場參與主體

8.4.3　產業價值鏈分析

8.5　智能無人機產業發展前景及趨勢分析

8.5.1　智能無人機市場前景

8.5.2　關鍵芯片發展展望

8.5.3　軟件產業發展趨勢

第九章2016-2020年機器視覺消費領域市場應用分析——服務機器人市場

9.1　2016-2020年服務機器人產業發展分析

9.1.1　市場發展規模

9.1.2　AI助推產業發展

9.1.3　細分領域應用現狀

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　2016-2020年掃地機器人領域機器視覺應用分析

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　2016-2020年新興服務機器人領域機器視覺應用分析

9.4.1　載重越野機器人應用

9.4.2　人型搬運機器人

9.4.3　仿人型機器人編程平臺

9.4.4　情感交互型機器人

9.5　服務機器人領域機器視覺應用前景分析

9.5.1　服務機器人發展前景

9.5.2　家庭服務機器人應用空間

9.5.3　醫療服務機器人應用前景

第十章機器視覺產業重點企業分析

10.1　康耐視

10.1.1　企業發展概況

10.1.2　企業核心產品

10.1.3　企業競爭優勢

10.1.4　經營效益分析

10.1.5　業務經營分析

10.1.6　財務狀況分析

10.2　基恩士

10.2.1　企業發展概況

10.2.2　企業核心產品

10.2.3　企業競爭優勢

10.2.4　經營效益分析

10.2.5　業務經營分析

10.2.6　財務狀況分析

10.3　勁拓股份

10.3.1　企業發展概況

10.3.2　企業核心產品

10.3.3　企業競爭優勢

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

10.4　大恒科技

10.4.1　企業發展概況

10.4.2　企業核心產品

10.4.3　企業競爭優勢

10.4.4　經營效益分析

10.4.5　業務經營分析

10.4.6　財務狀況分析

10.5　超音速

10.5.1　企業發展概況

10.5.2　主營業務分析

10.5.3　企業競爭優勢

10.5.4　經營效益分析

10.5.5　業務經營分析

10.5.6　財務狀況分析

10.6　天準科技

10.6.1　企業發展概況

10.6.2　企業核心產品

10.6.3　企業競爭優勢

10.6.4　經營效益分析

10.6.5　業務經營分析

10.6.6　財務狀況分析

第十一章2016-2020年機器視覺產業市場投融資分析

11.1　機器視覺行業壁壘分析

11.1.1　技術壁壘

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　2016-2020年人工智能領域投融資分析

11.2.1　市場投資規模

11.2.2　市場投資主體

11.2.3　細分領域投資

11.3　2016-2020年機器視覺領域投融資分析

11.3.1　市場融資規模

11.3.2　市場投融資特點

11.3.3　中國機器視覺投資

11.3.4　創業融資現狀

11.4　機器視覺領域投資機會分析

11.4.1　應用市場投資機會

11.4.2　硬件領域投資機會

11.4.3　非標領域投資機會

11.4.4　新興服務領域投資機會

第十二章2021-2027年機器視覺產業發展前景及市場規模預測 (ZY TL)

12.1　機器視覺產業發展前景分析

12.1.1　產業發展機遇

12.1.2　產業發展潛力

12.1.3　細分市場投資前景

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　2021-2027年中國機器視覺產業發展規模預測

12.3.1　中機器視覺行業發展因素分析

12.3.2　2021-2027年中國機器視覺行業市場規模預測

部分圖表目錄：

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　人工智能產業鏈

圖表　物體與場景識別應用場景

圖表　各國人工智能戰略

圖表　2016-2020年中國人工智能相關行業政策一覽

圖表　2016-2020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　2016-2020年ImageNet比賽圖像識別準確率

圖表　機器學習相關公司產品和融資額

圖表　2016-2020年全球人工智能領域市場規模

圖表　各科技巨頭人工智能實驗室及研究內容成果

圖表　國際科技巨頭人工智能領域布局一覽

圖表　科技巨頭典型AI產品、AI戰略、AI重點領域一覽圖

圖表　2016-2020年中國城鎮單位就業人員平均工資及其增速

圖表　2016-2020年城鎮居民可支配收入、農民人均純收入及GDP增速

圖表　數字化應用對中國GDP的額外貢獻率

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　2016-2020年全球計算機視覺市場規模及其增速

圖表　2020年全球計算機視覺細分市場占比

圖表　2016-2020年美國機器視覺市場規模

圖表　2020年全球機器視覺市場地區分布占比

圖表　電子組裝生產線

圖表　中國機器視覺行業生命周期

圖表　2016-2020年中國機器視覺市場規模及其增速

圖表　2016-2020年中國機器視覺行業企業數量

圖表　中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　機器視覺企業獲融資情況一覽

圖表　中國機器視覺行業地域分布占比

圖表　國內外toBtoC模式的軟硬件一體化的視覺服務應用

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據平臺

圖表　機器視覺領域市場競爭格局

圖表　機器視覺細分領域競爭格局

圖表　工業機器視覺的工作環境

圖表　機器視覺產業鏈

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