视觉人工智能全球前十六强生产商排名及市场份额（by QYResearch）

全球市场研究报告全球市场研究报告Copyright©QYResearch|market@|根据QYResearch最新调研报告显示，预计2030年全球视觉人工智能市场规模将达到1383.48亿美元，未来几年年复合增长率CAGR为8.06%。视觉人工智能，全球市场总体规模如上图表/数据，摘自QYResearch最新报告“全球视觉人工智能市场研究报告2024-2030.全球视觉人工智能市场前16强生产商排名及市场占有率（基于2023年调研数据；目前最新数据以本公司最新调研数据为准）如上图表/数据，摘自QYResearch报告“全球视觉人工智能市场研究报告2024-2030，排名基于2023数据。目前最新数据，以本公司最新调研数据为准。全球范围内，视觉人工智能主要生产商包括基恩士、康耐视、北京市商汤科技开发有限公司、欧姆龙、泰莱达、宝视纳、北京旷视科技有限公司、广东奥普特科技股份有限公司、大恒新纪元科技股份有限公司、上海依图网络科技有限公司、云从科技集团股份有限公司、虹软科技股份有限公司、海康威视、深圳云天励飞技术股份有限公司、浙江大华技术股份有限公司、格灵深瞳信息技术股份有限公司等，其中前五大厂商占有29.02%的市场份额。目前，全球核心厂商主要分布在日本、美国、中国、欧洲等。视觉人工智能，全球市场规模，按产品类型细分，硬件处于主导地位如上图表/数据，摘自QYResearch最新报告“全球视觉人工智能市场研究报告2024-2030.就产品类型而言，目前硬件是最主要的细分产品，占据58.67%的份额。视觉人工智能，全球市场规模，按应用细分，城市管理是最大的下游市场，占有34.37%份额。如上图表/数据，摘自QYResearch最新报告“全球视觉人工智能市场研究报告2024-2030.就产品应用而言，目前城市管理是最主要的需求来源，占据34.37%的份额。全球主要市场视觉人工智能规模如上图表/数据，摘自QYResearch最新报告“全球视觉人工智能市场研究报告2024-2030.主要驱动因素:对自动化的需求不断增加：随着各行业寻求自动化各种流程以提高效率并降低成本，对视觉人工智能解决方案的需求不断增加。视觉人工智能可以实现质量控制、监视和检查等任务的自动化，从而提高生产力。深度学习和计算机视觉的进步：深度学习技术，特别是计算机视觉领域的深度学习技术，显着提高了视觉人工智能系统的准确性和性能。算法和硬件的突破加速了更复杂的视觉人工智能应用的开发。图像和视频数据的快速增长：随着数字设备和平台的激增，每天生成的图像和视频数据呈爆炸式增长。视觉人工智能技术使企业能够从大量非结构化数据中提取有价值的见解，从而推动对能够大规模分析和解释视觉内容的解决方案的需求。特定行业的应用：包括医疗保健、零售、汽车、农业和制造在内的各个行业都在根据其需求量身定制特定用例，采用视觉人工智能。例如，在医疗保健领域，视觉人工智能协助医学影像分析和疾病诊断，而在零售领域，它通过视觉搜索和推荐系统促进个性化购物体验。增强的用户体验：视觉人工智能增强了多个领域的用户体验，例如增强现实（AR）、虚拟现实（VR）和混合现实（MR）。这些技术利用视觉人工智能来提供身临其境的交互式体验，推动了对能够实时理解和响应用户视觉输入的解决方案的需求。监管合规性和安全标准：汽车和航空航天等具有严格监管要求的行业越来越依赖视觉人工智能解决方案来确保符合安全标准和法规。视觉人工智能驱动的系统有助于自动驾驶和飞机维护等任务，这些任务的准确性和可靠性至关重要。不断增长的投资和合作伙伴关系：视觉人工智能市场正在见证老牌公司和初创公司的大量投资，推动创新并推动市场增长。技术提供商、研究机构和行业参与者之间的合作进一步加速了视觉人工智能解决方案的开发和采用。成本降低和可扩展性：云计算和边缘计算技术的进步使视觉人工智能对于各种规模的企业来说都更容易访问和扩展。基于云的视觉人工智能平台提供具有成本效益的解决方案和灵活的部署选项，使组织能够利用人工智能功能，而无需对基础设施进行大量前期投资。主要阻碍因素:数据隐私和安全问题：视觉人工智能的广泛使用涉及大量敏感视觉数据的收集和分析，引发了人们对数据隐私和安全的担忧。未经授权的访问、滥用或破坏视觉数据可能会导致法律和道德挑战，阻碍数据保护法规严格的行业的采用。道德和偏见问题：视觉人工智能系统可能会无意中延续训练数据中存在的偏见，导致不公平或歧视性的结果，特别是在面部识别或招聘流程等应用中。解决视觉人工智能算法中的偏见并确保公平性是一项复杂的挑战，需要仔细的设计、透明的方法和持续的监控。复杂性和集成挑战：实施视觉人工智能解决方案通常需要与现有系统、工作流程和基础设施集成，这可能非常复杂且耗时。组织可能在数据预处理、模型训练和部署方面面临挑战，特别是如果他们缺乏内部专业知识或遇到与遗留系统的兼容性问题。缺乏标准化和互操作性：缺乏视觉人工智能互操作性的标准化框架和协议阻碍了不同系统和供应商之间的协作和集成。因此，组织可能在交换数据、部署统一解决方案或跨多个平台或环境扩展视觉AI实施方面面临困难。成本和投资回报(ROI)的不确定性：虽然视觉AI提供了许多潜在的好处，包括效率提升、成本降低和洞察生成，但实施的前期成本和ROI的不确定性可能会阻止一些组织投资视觉AI解决方案。展示有形的商业价值和可量化的回报对于推动成本意识行业的采用至关重要。监管和法律挑战：管理视觉人工智能使用的监管框架（例如数据保护法规、知识产权法和特定部门的法规）因司法管辖区而异，可能会给在多个地区或行业运营的组织带来合规挑战。应对复杂的监管环境需要仔细的法律分析和合规措施。获得高质量训练数据的机会有限：训练高性能视觉人工智能模型通常依赖于获得多样化且具有代表性的训练数据，而这些数据的获取可能是有限的或昂贵的，特别是对于利基或专门的应用程序。数据采集、注释和管理流程可能会占用大量资源且耗时，这给预算有限的初创公司和小型企业带来了挑战。

QYResearch（北京恒州博智国际信息咨询有限公司）成立于2007年，总部位于美国洛杉矶和中国北京。经过连续17年多的沉淀，QYResearch已成长为全球知名的、面向全球客户提供细分行业调研服务的领先咨询机构，专注为企业提供专业的市场调查报告、行业研究报告、可行性研究、IPO咨询、商业计划书、制造业单项冠军申请和专精特新“小巨人”申请、市占率证明等服务。业务遍及世界160多个国家，在全球30多个国家有固定营销合作伙伴，在美国、日本、韩国、印度等有分支机构，在国内主要城市北京、广州、长沙、石家庄、重庆、武汉、成都、山西大同、太原、昆明、日照等地设有办公室和专业研究团队。QYResearch是全球知名的大型咨询公司，行业涵盖各高科技行业产业链细分市场，横跨如半导体产业链（半导体设备及零部件、半导体材料、集成电路、制造、封测、分立器件、传感器、光电器件）、光伏产业链（设备、硅料/硅片、电池片、组件、辅料支架、逆变器、电站终端）、新能源汽车产业链（动力电池及材料、电驱电控、汽车半导体/电子、整车、