本報告由華經(jīng)產(chǎn)業(yè)研究院出品，對中國機器視覺行業(yè)的發(fā)展現(xiàn)狀、競爭格局及市場供需形勢進(jìn)行了具體分析，并從行業(yè)的政策環(huán)境、經(jīng)濟環(huán)境、社會環(huán)境及技術(shù)環(huán)境等方面分析行業(yè)面臨的機遇及挑戰(zhàn)。還重點分析了典型企業(yè)的經(jīng)營現(xiàn)狀及發(fā)展格局，并對未來幾年行業(yè)的發(fā)展趨向進(jìn)行了專業(yè)的研判。為企業(yè)、科研、投資機構(gòu)等單位了解行業(yè)最新發(fā)展動態(tài)及競爭格局，把握行業(yè)未來發(fā)展方向提供專業(yè)的指導(dǎo)和建議。更多詳細(xì)內(nèi)容，請關(guān)注華經(jīng)產(chǎn)業(yè)研究院出版的《2023-2028年中國機器視覺行業(yè)市場全景評估及投資戰(zhàn)略規(guī)劃研究報告》。

本研究報告數(shù)據(jù)主要采用國家統(tǒng)計數(shù)據(jù)，海關(guān)總署，問卷調(diào)查數(shù)據(jù)，商務(wù)部采集數(shù)據(jù)等數(shù)據(jù)庫。其中宏觀經(jīng)濟數(shù)據(jù)主要來自國家統(tǒng)計局，部分行業(yè)統(tǒng)計數(shù)據(jù)主要來自國家統(tǒng)計局及市場調(diào)研數(shù)據(jù)，企業(yè)數(shù)據(jù)主要來自于國統(tǒng)計局規(guī)模企業(yè)統(tǒng)計數(shù)據(jù)庫及證券交易所等，價格數(shù)據(jù)主要來自于各類市場監(jiān)測數(shù)據(jù)庫。

報告目錄：

第一章 機器視覺相關(guān)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(fā)展歷程

1.1.5 機器視覺研究意義

1.2 人工智能相關(guān)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(chǎn)業(yè)鏈

1.3 機器視覺技術(shù)

1.3.1 通用視覺識別技術(shù)

1.3.2 生物特征識別技術(shù)

1.3.3 光學(xué)字符識別技術(shù)

1.3.4 物體與場景識別技術(shù)

1.3.5 視頻對象提取與分析技術(shù)

第二章 2018-2022年機器視覺行業(yè)發(fā)展環(huán)境分析

2.1 國家政策助力行業(yè)發(fā)展

2.1.1 AI上升至國家戰(zhàn)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(wěn)步升級

2.2 基礎(chǔ)技術(shù)支撐行業(yè)進(jìn)步

2.2.1 海量數(shù)據(jù)為機器視覺發(fā)展提供動力

2.2.2 運算力大幅提升推進(jìn)機器視覺發(fā)展

2.2.3 深度學(xué)習(xí)算法極大提高識別準(zhǔn)確率

2.2.4 “機器換人”帶來智能設(shè)備廣泛應(yīng)用

2.3 人工智能進(jìn)入爆發(fā)式增長期

2.3.1 應(yīng)用場景廣泛

2.3.2 市場發(fā)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(chǎn)品品質(zhì)要求提高

2.4.3 生產(chǎn)效率提高需要

第三章 2018-2022年機器視覺行業(yè)發(fā)展分析

3.1 2018-2022年國際機器視覺行業(yè)發(fā)展分析

3.1.1 產(chǎn)業(yè)發(fā)展歷程

3.1.2 產(chǎn)業(yè)發(fā)展現(xiàn)狀

3.1.3 市場參與主體

3.1.4 市場發(fā)展規(guī)模

3.1.5 區(qū)域市場現(xiàn)狀

3.2 2018-2022年中國機器視覺行業(yè)發(fā)展分析

3.2.1 行業(yè)滲透率現(xiàn)狀

3.2.2 市場發(fā)展規(guī)模

3.2.3 市場參與主體

3.2.4 企業(yè)業(yè)務(wù)分析

3.2.5 市場競爭領(lǐng)域

3.2.6 產(chǎn)業(yè)地域分布

3.3 2018-2022年機器視覺產(chǎn)業(yè)商業(yè)模式分析

3.3.1 商業(yè)模式全景

3.3.2 軟件服務(wù)模式

3.3.3 軟硬件一體化

3.4 2018-2022年機器視覺市場布局分析

3.4.1 自主移動機器人領(lǐng)域

3.4.2 智能制造領(lǐng)域

3.4.3 消費娛樂領(lǐng)域

3.5 2018-2022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(xì)分領(lǐng)域競爭

3.6 2018-2022年機器視覺市場應(yīng)用分析

3.6.1 市場應(yīng)用領(lǐng)域

3.6.2 工業(yè)市場應(yīng)用

3.6.3 消費應(yīng)用領(lǐng)域

第四章 2018-2022年機器視覺產(chǎn)業(yè)鏈發(fā)展分析

4.1 機器視覺產(chǎn)業(yè)鏈分析

4.1.1 產(chǎn)業(yè)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 2018-2022年機器視覺產(chǎn)業(yè)鏈發(fā)展分析

4.2.1 產(chǎn)業(yè)鏈發(fā)展現(xiàn)狀

4.2.2 產(chǎn)業(yè)鏈上游分析

4.2.3 產(chǎn)業(yè)鏈中游分析

4.2.4 產(chǎn)業(yè)鏈下游分析

4.3 2018-2022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(guī)模

4.3.3 LED照明發(fā)展前景

4.4 2018-2022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(xué)鏡頭市場規(guī)模

4.4.3 光學(xué)鏡頭市場集中度

4.4.4 3D視覺鏡頭分析

4.5 2018-2022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(shù)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 2018-2022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(fā)展趨勢

第五章 2018-2022年工業(yè)視覺市場應(yīng)用分析

5.1 2018-2022年智能制造市場應(yīng)用分析

5.1.1 主要應(yīng)用方向

5.1.2 檢測及測量應(yīng)用

5.1.3 引導(dǎo)與定位應(yīng)用

5.1.4 識別與分析應(yīng)用

5.2 2018-2022年半導(dǎo)體制造市場發(fā)展分析

5.2.1 市場應(yīng)用現(xiàn)狀

5.2.2 視覺定位應(yīng)用

5.2.3 視覺檢測應(yīng)用

5.2.4 視覺讀碼技術(shù)

5.3 2018-2022年電子制造市場應(yīng)用分析

5.3.1 電子制造自動化現(xiàn)狀

5.3.2 電子制造供應(yīng)鏈分析

5.3.3 機器視覺應(yīng)用現(xiàn)狀

5.3.4 機器視覺應(yīng)用領(lǐng)域

5.3.5 機器視覺應(yīng)用規(guī)模

5.4 2018-2022年工業(yè)機器人市場應(yīng)用分析

5.4.1 工業(yè)機器人發(fā)展現(xiàn)狀

5.4.2 機器視覺應(yīng)用優(yōu)勢

5.4.3 機器視覺應(yīng)用前景

5.5 2018-2022年中國智能物流市場應(yīng)用分析

5.5.1 物流視覺系統(tǒng)

5.5.2 自動化系統(tǒng)集成

5.5.3 智能物流市場規(guī)模

5.6 2018-2022年其他領(lǐng)域市場應(yīng)用分析

5.6.1 汽車制造應(yīng)用

5.6.2 生物醫(yī)療應(yīng)用

5.6.3 農(nóng)業(yè)領(lǐng)域

5.6.4 食品及包裝機械

第六章 2018-2022年機器視覺消費領(lǐng)域市場應(yīng)用分析——識別市場

6.1 圖像識別技術(shù)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(xué)習(xí)算法

6.2 2018-2022年圖像識別細(xì)分領(lǐng)域機器視覺應(yīng)用分析

6.2.1 機器視覺應(yīng)用現(xiàn)狀

6.2.2 人臉識別應(yīng)用規(guī)模

6.2.3 虹膜識別應(yīng)用現(xiàn)狀

6.2.4 手勢識別應(yīng)用現(xiàn)狀

6.3 2018-2022年圖像識別領(lǐng)域機器視覺應(yīng)用分析

6.3.1 電商市場應(yīng)用

6.3.2 金融市場應(yīng)用

6.3.3 安防市場應(yīng)用

6.3.4 醫(yī)療影像應(yīng)用

6.4 2018-2022年圖像識別領(lǐng)域機器視覺應(yīng)用前景分析

6.4.1 生物識別發(fā)展前景

6.4.2 生物識別投資領(lǐng)域

6.4.3 機器視覺應(yīng)用前景

第七章 2018-2022年機器視覺消費領(lǐng)域市場應(yīng)用分析——無人駕駛市場

7.1 2018-2022年無人駕駛市場發(fā)展現(xiàn)狀

7.1.1 市場發(fā)展現(xiàn)狀

7.1.2 產(chǎn)業(yè)鏈發(fā)展現(xiàn)狀

7.1.3 市場發(fā)展空間

7.2 2018-2022年無人駕駛領(lǐng)域機器視覺發(fā)展?fàn)顩r

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(shù)模塊

7.2.3 機器視覺市場發(fā)展現(xiàn)狀

7.2.4 機器視覺市場企業(yè)布局

7.3 2018-2022年無人駕駛領(lǐng)域機器視覺應(yīng)用分析

7.3.1 視覺系A(chǔ)DAS成為主流

7.3.2 機器視覺市場應(yīng)用規(guī)模

7.3.3 機器視覺市場集中度

7.4 無人駕駛領(lǐng)域機器視覺市場發(fā)展前景分析

7.4.1 無人駕駛市場發(fā)展前景

7.4.2 無人駕駛機器視覺應(yīng)用前景

7.4.3 無人駕駛機器視覺發(fā)展空間

7.4.4 無人駕駛機器視覺投資領(lǐng)域

第八章 2018-2022年機器視覺消費領(lǐng)域市場應(yīng)用分析——無人機市場

8.1 2018-2022年無人機市場發(fā)展分析

8.1.1 產(chǎn)業(yè)發(fā)展現(xiàn)狀

8.1.2 市場銷售規(guī)模

8.1.3 市場競爭格局

8.2 2018-2022年智能無人機機器視覺關(guān)鍵硬件技術(shù)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 2018-2022年智能無人機機器視覺關(guān)鍵軟件技術(shù)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 2018-2022年智能無人機應(yīng)用分析

8.4.1 潛在應(yīng)用市場

8.4.2 市場參與主體

8.4.3 產(chǎn)業(yè)價值鏈分析

8.5 智能無人機產(chǎn)業(yè)發(fā)展前景及趨勢分析

8.5.1 智能無人機市場前景

8.5.2 關(guān)鍵芯片發(fā)展展望

8.5.3 軟件產(chǎn)業(yè)發(fā)展趨勢

第九章 2018-2022年機器視覺消費領(lǐng)域市場應(yīng)用分析——服務(wù)機器人市場

9.1 2018-2022年服務(wù)機器人產(chǎn)業(yè)發(fā)展分析

9.1.1 市場發(fā)展規(guī)模

9.1.2 AI助推產(chǎn)業(yè)發(fā)展

9.1.3 細(xì)分領(lǐng)域應(yīng)用現(xiàn)狀

9.2 服務(wù)機器人核心技術(shù)模塊分析

9.2.1 多模態(tài)交互技術(shù)

9.2.2 技術(shù)發(fā)展成熟度

9.2.3 多模態(tài)交互融合

9.3 2018-2022年掃地機器人領(lǐng)域機器視覺應(yīng)用分析

9.3.1 機器視覺應(yīng)用優(yōu)勢

9.3.2 機器視覺應(yīng)用特征

9.3.3 機器視覺產(chǎn)品現(xiàn)狀

9.4 2018-2022年新興服務(wù)機器人領(lǐng)域機器視覺應(yīng)用分析

9.4.1 載重越野機器人應(yīng)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(wù)機器人領(lǐng)域機器視覺應(yīng)用前景分析

9.5.1 服務(wù)機器人發(fā)展前景

9.5.2 家庭服務(wù)機器人應(yīng)用空間

9.5.3 醫(yī)療服務(wù)機器人應(yīng)用前景

第十章 機器視覺產(chǎn)業(yè)重點企業(yè)分析

10.1 康耐視

10.1.1企業(yè)發(fā)展簡況分析

10.1.2企業(yè)經(jīng)營情況分析

10.1.3企業(yè)經(jīng)營優(yōu)劣勢分析

10.2 基恩士

10.2.1企業(yè)發(fā)展簡況分析

10.2.2企業(yè)經(jīng)營情況分析

10.2.3企業(yè)經(jīng)營優(yōu)劣勢分析

10.3 勁拓股份

10.3.1企業(yè)發(fā)展簡況分析

10.3.2企業(yè)經(jīng)營情況分析

10.3.3企業(yè)經(jīng)營優(yōu)劣勢分析

10.4 大恒科技

10.4.1企業(yè)發(fā)展簡況分析

10.4.2企業(yè)經(jīng)營情況分析

10.4.3企業(yè)經(jīng)營優(yōu)劣勢分析

10.5 超音速

10.5.1企業(yè)發(fā)展簡況分析

10.5.2企業(yè)經(jīng)營情況分析

10.5.3企業(yè)經(jīng)營優(yōu)劣勢分析

10.6 天準(zhǔn)科技

10.6.1企業(yè)發(fā)展簡況分析

10.6.2企業(yè)經(jīng)營情況分析

10.6.3企業(yè)經(jīng)營優(yōu)劣勢分析

第十一章 2018-2022年機器視覺產(chǎn)業(yè)市場投融資分析

11.1 機器視覺行業(yè)壁壘分析

11.1.1 技術(shù)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 2018-2022年人工智能領(lǐng)域投融資分析

11.2.1 市場投資規(guī)模

11.2.2 市場投資主體

11.2.3 細(xì)分領(lǐng)域投資

11.3 2018-2022年機器視覺領(lǐng)域投融資分析

11.3.1 市場融資規(guī)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(chuàng)業(yè)融資現(xiàn)狀

11.4 機器視覺領(lǐng)域投資機會分析

11.4.1 應(yīng)用市場投資機會

11.4.2 硬件領(lǐng)域投資機會

11.4.3 非標(biāo)領(lǐng)域投資機會

11.4.4 新興服務(wù)領(lǐng)域投資機會

第十二章 2023-2028年機器視覺產(chǎn)業(yè)發(fā)展前景及市場規(guī)模預(yù)測

12.1 機器視覺產(chǎn)業(yè)發(fā)展前景分析

12.1.1 產(chǎn)業(yè)發(fā)展機遇

12.1.2 產(chǎn)業(yè)發(fā)展?jié)摿?/p>

12.1.3 細(xì)分市場投資前景

12.2 機器視覺產(chǎn)業(yè)發(fā)展趨勢分析

12.2.1 產(chǎn)業(yè)發(fā)展趨勢

12.2.2 硬件發(fā)展趨勢

12.2.3 技術(shù)發(fā)展趨勢

12.3 2023-2028年中國機器視覺產(chǎn)業(yè)發(fā)展規(guī)模預(yù)測

12.3.1 中機器視覺行業(yè)發(fā)展因素分析

12.3.2 2023-2028年中國機器視覺行業(yè)市場規(guī)模預(yù)測

圖表目錄 ：

圖表 機器視覺系統(tǒng)原理

圖表 機器視覺的分類

圖表 計算機視覺發(fā)展歷程

圖表 人工智能架構(gòu)

圖表 人工智能產(chǎn)業(yè)鏈

圖表 物體與場景識別應(yīng)用場景

圖表 各國人工智能戰(zhàn)略

圖表 2018-2022年中國人工智能相關(guān)行業(yè)政策一覽

圖表 2018-2022年全球總體數(shù)據(jù)量

更多圖表見正文……

華經(jīng)情報網(wǎng)隸屬于華經(jīng)產(chǎn)業(yè)研究院，專注大中華區(qū)產(chǎn)業(yè)經(jīng)濟情報及研究，目前主要提供的產(chǎn)品和服務(wù)包括傳統(tǒng)及新興行業(yè)研究、商業(yè)計劃書、可行性研究、市場調(diào)研、專題報告、定制報告等。涵蓋文化體育、物流旅游、健康養(yǎng)老、生物醫(yī)藥、能源化工、裝備制造、汽車電子等領(lǐng)域，還深入研究智慧城市、智慧生活、智慧制造、新能源、新材料、新消費、新金融、人工智能、“互聯(lián)網(wǎng)+”等新興領(lǐng)域。

報告研究基于研究團隊收集的大量一手和二手信息，使用桌面研究與定量調(diào)查、定性分析相結(jié)合的方式，全面客觀的剖析當(dāng)前行業(yè)發(fā)展的總體市場容量、產(chǎn)業(yè)鏈、競爭格局、進(jìn)出口、經(jīng)營特性、盈利能力和商業(yè)模式等?？茖W(xué)使用SCP模型、SWOT、PEST、回歸分析、SPACE矩陣等研究模型與方法綜合分析行業(yè)市場環(huán)境、產(chǎn)業(yè)政策、競爭格局、技術(shù)革新、市場風(fēng)險、行業(yè)壁壘、機遇以及挑戰(zhàn)等相關(guān)因素。根據(jù)各行業(yè)的發(fā)展軌跡及實踐經(jīng)驗，對行業(yè)未來的發(fā)展趨勢做出客觀預(yù)判，助力企業(yè)商業(yè)決策。

研究方法：

1、桌面研究

方法：通過二手資料以及第三方機構(gòu)數(shù)據(jù)的分析，為市場規(guī)模發(fā)展判定提供依據(jù)。

涉及內(nèi)容：國家統(tǒng)計局、中國海關(guān)、產(chǎn)業(yè)主管部門、相關(guān)行業(yè)協(xié)會、關(guān)鍵生產(chǎn)企業(yè)年度公報，國內(nèi)外相關(guān)政策法規(guī)文件。

2、定量調(diào)查

方法：向關(guān)鍵生產(chǎn)企業(yè)/需求終端進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化問卷調(diào)查，通過抽樣調(diào)查數(shù)據(jù)對市場總體進(jìn)行測算。

涉及內(nèi)容：關(guān)鍵企業(yè)與市場發(fā)展調(diào)查問卷包括了歷史銷售數(shù)據(jù)，行業(yè)客戶分布，未來市場預(yù)期等信息。

3、定性分析

方法：通過行業(yè)專家、關(guān)鍵企業(yè)負(fù)責(zé)人以及渠道商訪談，對市場現(xiàn)狀和問題進(jìn)行深度解讀，洞察行業(yè)發(fā)展的趨勢。

涉及內(nèi)容：重點獲取市場影響關(guān)鍵因素，建立市場發(fā)展的分析路徑，通過專家打分法對市場規(guī)模進(jìn)行系統(tǒng)分析。

4、綜合撰寫

方法：通過定性與定量的結(jié)合驗證，對整體市場規(guī)模和發(fā)展趨勢進(jìn)行綜合分析。

涉及內(nèi)容：通過模擬分析，分層分析，回歸分析，對整體市場規(guī)模，發(fā)展趨勢進(jìn)行判斷。