计算机视觉中的人工智能市场规模、份额、增长和行业分析，按类型（硬件（相机、处理器）和软件（深度学习、机器视觉））、按应用（汽车、医疗保健、制造、零售和农业）以及到 2035 年的区域见解和预测

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计算机视觉中的人工智能市场概述

2026年全球人工智能计算机视觉市场价值为189.4亿美元，到2035年最终达到580.9亿美元，2026年至2035年复合年增长率为13.26%。

由于不同领域对自动化、图像识别和智能视觉系统的需求不断增加，计算机视觉市场一直在经历惊人的增长。无论是自动驾驶汽车和医疗测试，还是零售商店和设备生产的安全，基于人工智能的视觉应用都在改善选择和工作流程效率。

边缘计算与深度学习算法的使用之间日益增强的互连性进一步推动了该领域的创新。计算机视觉解决方案作为一种基于实时视觉数据得出有意义的操作的方法在企业中变得越来越普遍。

主要发现

COVID-19 的影响

人工智能在计算机视觉行业中产生了积极的影响非接触式自动化 COVID-19 大流行期间

全球 COVID-19 大流行是史无前例的、令人震惊的，与大流行前的水平相比，所有地区的市场需求都高于预期。复合年增长率的上升反映了市场的突然增长，这归因于市场的增长和需求恢复到大流行前的水平。

COVID-19 对计算机视觉市场人工智能的强烈影响是由于各行业广泛采用非接触式技术和自动化系统，以提供安全性和持续运营，尽管 COVID-19 大流行。随着越来越多的人意识到面部识别、远程监控和热成像在医院和其他社会的重要性，计算机视觉得到了推动。通过人工智能视觉工具在仓库的应用，电子商务和物流领域也实现了劳动力短缺期间的自动化和质量控制。在大流行期间，这波实时、人工智能支持的视觉智能浪潮极大地提振了市场。

最新趋势

边缘人工智能的采用通过实时处理推动市场强劲增长

计算机视觉市场人工智能的最新趋势之一是边缘人工智能的使用越来越多，它允许直接在设备上实时处理图像，而无需使用云系统。这种趋势变得越来越流行，因为它在更短的延迟、更好的数据隐私以及对自动驾驶等各种应用程序的更快响应时间方面更有利。监视。集成生成式人工智能来创建合成数据以及视觉转换器在复杂图像分析中的应用是其他一些新兴趋势。尽管如此，边缘人工智能的独特之处在于其性能和可扩展性的破坏。

• 根据美国食品和药物管理局（FDA，2023）的数据，超过 520 种支持人工智能的医疗设备已被批准用于临床，其中超过 80% 专注于放射学和诊断成像等计算机视觉应用。

• 美国交通部（USDOT，2023）报告称，部署智能交通系统的美国城市中有 42% 正在集成人工智能驱动的计算机视觉来监控车辆和行人。

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计算机视觉市场细分中的人工智能

按类型

根据类型，全球市场可分为硬件（相机、处理器）和软件（深度学习、机器视觉）

• 硬件（相机、处理器）:计算机视觉市场中的人工智能依赖于硬件组件作为操作的核心，并包含决定数据捕获和时间敏感处理的基本相机和处理器。高分辨率智能相机在监控、汽车和制造自动化领域的使用越来越多。 GPU 和 AI 加速器等高性能 CPU 可以更快、更优化地执行图像识别和解释过程。边缘计算行业的需求日益增长，而小型而高效的硬件正在引领人工智能视觉技术。

• 软件（深度学习、机器视觉）:计算机视觉系统需要能够使用人工智能进行智能分析的软件，特别是在深度学习和机器视觉技术的帮助下。深度学习算法在训练模型中得到广泛应用，可以高度可靠地识别、分类和解释复杂的视觉刺激。另外，机器视觉软件允许一系列行业内的检查和测量操作实现自动化，从而提高吞吐量和质量检查。随着人工智能模式和结构的不断发展，软件正在变得具有适应性和可扩展性。

按申请

根据应用，全球市场可分为汽车、医疗保健、制造、零售和农业

• 汽车:在汽车行业，计算机视觉人工智能通过将其用于驾驶员监控、自动驾驶和车道检测等多种用途，正在改变我们保持和驾驶更安全的方式。 ADAS（高级驾驶辅助系统）的进​​一步发展是基于图像识别和实时物体检测。各公司正在整合人工智能视觉来避免碰撞、停车和检测行人。该技术正在成为下一代智能互联汽车的一个非常基本的特征。

• 医疗保健:人工智能在计算机视觉中的应用正在改变医疗保健的方式，并通过提供放射学、病理学和眼科医学图像的自动分析来提高诊断的准确性。借助 X 射线、MRI 和 CT 扫描的深度学习，它有利于肿瘤和骨折等疾病的早期诊断。它还应用于手术辅助系统和患者监护系统。其结果是提高了临床结果和提供医疗保健的效率。

• 制造:制造中的质量检查、缺陷检测和预测性维护涉及人工智能驱动的计算机视觉的广泛使用。视觉系统能够实时跟踪生产线，以保证一致性并最大限度地减少生产线的停机时间。通过与机器人集成可以实现自动化分拣、组装和包装过程。此类应用对于智能工厂的精度和速度是必要的。

• 零售:计算机视觉帮助零售商研究顾客的行为和商店中人员的活动，通过视觉识别改进物品/产品的管理。扫描货架时使用的自动结账和机器人也提高了客户满意度和运营绩效。还可以通过了解购物者偏好和人口统计数据的视觉数据来实现个性化营销。所有这些创新正在改变实体和基于互联网的零售环境。

• 农业:在农业领域，计算机视觉中的人工智能解决方案已用于监测作物、检测疾病并根据卫星或无人机图像估算产量。它帮助农民更准确地了解害虫侵扰、营养短缺和灌溉需求。通过产品的自动分类和分级增强了供应链。此类应用对于提高当前农业的可持续性和生产力至关重要。

市场动态

市场动态包括驱动因素和限制因素、机遇和挑战，说明市场状况。

驱动因素

工业自动化需求正在加速市场增长

推动计算机视觉市场人工智能发展的因素之一是制造业、汽车和物流等行业对自动化的需求不断增长。这些行业高度依赖强化机器视觉系统来开展缺陷监控、质量控制和跟踪等活动。在人工智能的帮助下，此类任务变得更加准确和高效，并且由于涉及的人为错误较少，执行起来也更加便宜。随着向工业 4.0 的过渡成为现实，智能工厂正在转向利用人工智能驱动的视觉系统来优化生产线。这种压力推动了计算机视觉市场的创新和人工智能的增长。

• 根据国际机器人联合会 (IFR, 2023) 的数据，全球 31% 的制造工厂现在采用基于人工智能的计算机视觉系统进行缺陷检测和质量保证。

• 欧盟网络安全局（ENISA，2023）强调，成员国 47% 的公共安全项目涉及人工智能驱动的视觉工具，用于实时监控和威胁检测。

激增的监控需求显着推动了市场增长

安全和基础设施安全的日益加强正在推动人工智能驱动的计算机视觉监控的实施。增强的面部识别、行为分析和实时威胁监控正逐渐成为城市监控和高安全设施的要求。为了提高安全性，政府和企业正在投资这些技术以保持效率。随着热成像和非接触式监控的重要性日益增强，疫情甚至加速了这一过程。这种行业渗透极大地促进了市场的增长。

制约因素

高实施成本减缓了中小企业的市场增长

实施成本高且实施复杂，特别是对中小企业而言，是计算机视觉人工智能市场的主要限制因素之一。人工智能推动的视觉系统的开发和实施成本高昂，尤其是硬件、软件和劳动力。此外，将这些解决方案纳入当前的工作流程和基础设施在技术上可能相当困难。也没有标准化的架构和互操作性，这使情况变得复杂。因此，对成本敏感的机构可能不愿意大量采用此类技术。

• 根据美国能源部 (DOE，2023) 的数据，训练大型 AI 视觉模型需要每个模型消耗高达 20 兆瓦时 (MWh) 能源的计算基础设施，这增加了小型企业的采用障碍。

• 欧洲数据保护委员会（EDPB，2023）指出，在视觉系统中部署人工智能的组织中有 39% 面临与生物识别和面部识别数据相关的 GDPR 法规的合规问题。

医学成像的进步正在创造强劲的市场增长机会

机会

可以帮助人工智能在计算机视觉市场中增长的机会之一是医疗成像和诊断在医疗保健领域的应用不断增长。随着相对早期检测疾病的必要性不断增加，人工智能反过来可以通过提高准确性和速度来协助放射科医生分析 X 射线、MRI 和 CT 扫描。

这在难以找到医疗专家的地区尤其重要。推动其可行性的另一个方面是将人工智能与远程医疗相结合远程诊断。随着医疗保健数字化步伐的加快，这部分在市场拓展方面具有尚未实现的巨大潜力。

• 世界卫生组织 (WHO, 2023) 报告称，亚太地区 64% 的医院计划到 2027 年采用人工智能驱动的视觉工具进行诊断，从而开启强劲的增长窗口。

缺乏高质量数据阻碍了道德市场的增长

挑战

目前人工智能在计算机视觉市场中的局限性之一是无法获得构建准确且无偏差模型所需的高质量注释数据。创建代表各种现实世界场景的可靠数据集非常耗费资源和时间。

数据不足或不平衡会导致性能不佳，特别是在医疗保健或自动驾驶等敏感应用中。此外，数据隐私问题也限制了对所需视觉数据的访问。这一挑战对于提供可扩展且合乎道德的人工智能愿景部署至关重要。

• 根据美国劳工统计局（BLS，2023）的数据，熟练的人工智能和计算机视觉工程师相对于需求存在 22% 的缺口，从而减缓了跨行业的部署。

• 美国网络安全和基础设施安全局（CISA，2023）发现，在试点项目中测试的人工智能视觉系统中有 34% 容易受到对抗性攻击，从而对可靠性构成风险。

 

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人工智能在计算机视觉市场的区域洞察

• 北美

北美强大的生态系统推动市场增长领先

凭借强大的技术基础、人工智能研究投资以及该技术在汽车、医疗保健和国防等行业的早期采用，北美计算机视觉市场的人工智能将在 Covid-19 效应中处于领先地位。它还帮助该地区吸引一些世界科技巨头和初创公司在计算机视觉应用领域快速创新。美国人工智能在计算机视觉市场中的重要作用在于其在智能监控领域的广泛实施，自动驾驶汽车和工业自动化。美国在资金、学术研究以及政府和企业合作方面也领先一步。这个强大的生态系统增强了北美在世界市场上的主导地位。

• 欧洲

欧洲的战略支持和监管推动市场增长

由于政府的大力支持、研发工作以及有利于人工智能道德使用的执法部门，欧洲在计算机视觉市场中占有显着的人工智能份额。该地区正在汽车、制造和医疗保健等多个行业投资基于人工智能的创新。包括德国、法国和英国在内的其他国家处于自动化行业和实施智能基础设施的前沿。欧盟对人工智能和数据隐私标准化的关注加强了对计算机视觉技术以负责任的方式应用的关注。这些战略举措使欧洲成为全球市场的主要力量。

• 亚洲

亚洲的科技创新和工业化加速市场增长

由于工业化速度快、政府的大力努力以及对智能技术的投资不断增加，亚洲市场对计算机视觉市场中的人工智能做出了巨大贡献。中国、日本和韩国是人工智能视觉实施最多的国家，特别是在监控、机器人和人工智能领域汽车。该地区拥有庞大的制造平台，可以在质量控制和自动化方面广泛利用机器视觉。此外，对人工智能智能手机或智慧城市项目的需求增加也推动了市场的增长。亚洲活跃的技术生态系统和创新精神使其成为世界巨大的增长引擎。

主要行业参与者

主要参与者的创新和投资推动市场增长

该行业的主要参与者通过投资复杂的算法、实时处理和人工智能边缘集成，为计算机视觉市场的人工智能做出了巨大贡献。 NVIDIA、英特尔、谷歌、IBM等公司的战略联盟通过制造应用人工智能平台和其他创新技术的产品来引领创新。

• NVIDIA 公司（美国）:根据美国商务部 (2023) 的数据，全球超过 70% 的人工智能计算机视觉项目都使用了 NVIDIA GPU，巩固了其在人工智能基础设施领域的领导地位。

• 英特尔公司（美国）:美国国家标准与技术研究院（NIST，2023）报告称，工业自动化中部署的基于边缘的人工智能视觉系统中有超过 45% 依赖于英特尔处理器和加速器。

他们在可扩展解决方案中的特定行业领域（包括医疗保健、汽车和零售）正在扩大其应用范围。这些参与者正在通过提高准确性、效率和自动化来加速国际人工智能在计算机视觉行业的采用并创造竞争市场。

计算机视觉公司中顶级人工智能列表

• NVIDIA Corporation (U.S.)
• Intel Corporation (U.S.)
• Qualcomm Technologies, Inc. (U.S.)
• Microsoft (U.S.)
• Google (U.S.)

重点产业发展

2025 年 3 月 25 日通用汽车还宣布与 NVIDIA 建立进一步合作伙伴关系，利用 AI 构建装配线和机器人模拟的数字孪生，从而利用 NVIDIA Omniverse 和 Cosmos 平台为其制造活动服务。通用汽车生产的未来汽车将集成 NVIDIA DRIVE AGX 板，并且该公司还将应用虚拟仿真技术来优化材料处理等生产流程并完善精密焊接，从而提高生产设施的效率、自动化和安全性。这个程序是一个很好的例子，展示了它的智能程度；基于计算机视觉和模拟的规划和操作在工业环境中变得越来越虚拟化。

报告范围

该研究包括全面的 SWOT 分析，并提供对市场未来发展的见解。它研究了有助于市场增长的各种因素，探索了可能影响未来几年发展轨迹的广泛市场类别和潜在应用。该分析考虑了当前趋势和历史转折点，提供对市场组成部分的全面了解并确定潜在的增长领域。

本研究报告使用定量和定性方法研究市场细分，提供全面的分析，还评估战略和财务观点对市场的影响。此外，该报告的区域评估考虑了影响市场增长的主导供需力量。竞争格局非常详细，包括重要市场竞争对手的份额。该报告纳入了针对预期时间框架量身定制的非常规研究技术、方法和关键策略。总体而言，它以专业且易于理解的方式提供了对市场动态的有价值且全面的见解。