按类型（硬件（相机，处理器）和软件（深度学习，机器视觉，机器视觉））（汽车，医疗保健，制造，制造，零售，零售和农业）以及区域洞察力和预测到2034

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计算机视觉市场概述的AI

全球计算机视觉市场规模的AI在2025年为167.2亿美元，预计在2026年将增加到189.4亿美元，到2034年，预计将达到580.8亿美元，在2025-2034期间的复合年增长率约为13.26％。

由于对不同领域的自动化，图像识别和智能视觉系统的需求增加，计算机视觉市场一直在经历惊人的增长。无论是在自动驾驶汽车和医疗测试中还是在零售商店和设备生产中的安全性，基于AI的视力应用程序都在提高选择和工作流程的效率。

边缘计算与深度学习算法使用之间的互连不断增加，这进一步推动了该领域的创新。计算机视觉解决方案在企业中变得越来越普遍，作为一种基于视觉数据实时的有意义动作的方法。

关键发现

COVID-19影响

计算机视觉行业的AI由于非接触式自动化 在Covid-19-19大流行期间

与流行前水平相比，全球Covid-19的大流行是前所未有和惊人的，所有地区的市场需求都高于所有地区的需求。 CAGR的增长反映出的突然市场增长归因于市场的增长，并且需求恢复到流行前水平。

COVID-19对计算机视觉市场中AI的强大影响是由于行业对非接触式技术和自动化系统的广泛采用，尽管Covid-19，尽管Covid-19 Pandemic-19，但随着越来越多的人意识到面部识别，远程监视，远程监视，远程监视和热情的In Hosperate In Hosperates和其他社会的重要性。通过在仓库中的AI Vision Tools的应用，在劳动力短缺期间的自动化和质量控制也用于电子商务和后勤部门。在大流行时代，AI支持的视觉智能的这一浪潮大大吸引了市场。

最新趋势

Edge AI采用通过实时处理推动了强劲的市场增长

计算机视觉市场中AI的最新趋势之一是，Edge AI的使用越来越多，该事实允许实时和直接在设备上进行图像的游行，而无需使用云系统。这种趋势变得越来越流行，因为它在延迟，更好的数据隐私以及对各种应用程序（例如自动驾驶和）的响应时间方面更加有益监视。生成AI的集成以创建合成数据和视觉变压器在复杂图像分析中的应用是其他一些不断上升的趋势。然而，由于地面上的性能和可伸缩性破坏，Edge AI是独一无二的。

• 根据美国食品药品监督管理局（FDA，2023年）的数据，已批准了超过520个AI支持的医疗设备用于临床使用，其中80％以上的重点是放射学和诊断成像等计算机视觉应用。

• 美国运输部（USDOT，2023年）报告说，部署智能交通系统的42％的城市正在整合AI驱动的计算机愿景，以进行车辆和行人监控。

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计算机视觉市场细分中的AI

按类型

根据类型，全球市场可以分为硬件（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AI依赖于硬件组件，作为操作的核心，并包含确定数据捕获和时间敏感处理的基本摄像机和处理器。在监视，汽车和制造自动化中，高分辨率智能相机的使用越来越多。高性能CPU（例如GPU和AI加速器）使得能够更快，更优化的图像识别和解释过程。边缘计算行业的需求越来越大，小而高效的硬件正在领导AI视觉技术。

• 软件（深度学习，机器视觉）:计算机视觉系统需要使用AI进行智能分析的软件，尤其是在深度学习和机器视觉技术的帮助下。深度学习算法在培训模型中找到了广泛的应用，这些应用可以识别，分类和解释具有高可靠性的复杂视觉刺激。另外，机器视觉软件可以自动化的一系列行业内的检查和测量操作，从而增加吞吐量和质量检查。随着AI模式和结构的持续开发，软件正在变得自适应和扩展。

通过应用

根据应用，全球市场可以分为汽车，医疗保健，制造，零售和农业

• 汽车:在汽车行业中，计算机视觉AI正在改变我们在驾驶员监控，自动驾驶和车道检测中使用的方式和驾驶方式，以及其他几种用途。 ADA（高级驱动程序辅助系统）的进​​一步开发基于图像识别和对象检测。公司正在纳入AI愿景，以避免碰撞，停车和检测行人。该技术已成为下一代智能和连接车辆的非常基本的特征。

• 医疗保健:通过在放射学，病理学和眼科中提供自动分析，在计算机视觉中使用AI正在改变医疗保健的完成方式，并通过提供医学图像的自动分析来提高诊断的准确性。它有利于对X射线，MRIS和CT扫描的深度学习，有利于肿瘤和骨折等疾病的早期诊断。它也应用于手术援助系统和患者监测系统中。结果是增强的临床结果和提供医疗保健的效率。

• 制造:制造中的质量检查，缺陷检测和预测维护涉及AI支持的计算机视觉。视觉系统可以实时跟踪生产线，以确保均匀性并最大程度地减少生产线的停机时间。自动排序，组装和包装过程可以通过与Robotics的集成来实现。此类应用是在智能工厂获得精确和速度的必要条件。

• 零售:计算机视觉可帮助零售商研究客户的行为和商店中的人们的行动，从而通过视觉识别改善项目/产品的管理。扫描货架时使用的自动结帐和机器人也可以提高客户满意度和运营性能。在了解购物者的偏好和人口统计学方面，还可以通过视觉数据启用个性化营销。所有这些创新都在改变基于物理和Internet的零售设置。

• 农业:在农业部门，计算机视觉中的AI解决方案已用于监测农作物和检测疾病，并根据卫星或无人机图像估算产量。它有助于农民对害虫，营养短缺和灌溉要求更加精确。供应链通过自动排序和产品的分级来增强供应链。这种应用将在提高当前农业的可持续性和生产力方面必须进行。

市场动态

市场动态包括驾驶和限制因素，机遇和挑战说明市场状况。

驱动因素

行业的自动化需求正在加速市场增长

在计算机视觉市场中推动AI的因素之一是企业对自动化的需求不断上升，包括制造，汽车和物流。这些扇区高度依赖于强化机器视觉系统，以进行缺陷监控，质量控制和跟踪等活动。在AI的帮助下，由于涉及的人为错误较少，此类任务变得更加准确和高效，并且更便宜。随着向行业4.0的过渡变得真实，智能工厂正在使用AI驱动的视觉系统来优化生产线。这种压力使计算机视觉市场增长的创新和AI保持了。

• 根据国际机器人技术联合会（IFR，2023年）的说法，全球31％的制造设施现在采用基于AI的计算机视觉系统来进行缺陷检测和质量保证。

• 欧盟网络安全局（Enisa，2023）强调，成员国中有47％的公共安全项目涉及AI驱动的视觉工具，用于实时监测和威胁检测。

监视需求飙升大大促进了市场的增长

安全和基础设施安全的日益加强的案例正在为AI驱动的计算机愿景的实施提供动力。增强的面部识别，行为分析和实时威胁监测正在逐步确定自己是城市监视和高安全性安装要求。为了提高安全性，政府和企业正在投资这些技术，以维持效率。随着热成像和非接触式监测的意义增长，大流行甚至加快了这一速度。通过行业的这种渗透对市场的增长有很大贡献。

限制因素

高实施中小型企业的市场增长缓慢

在计算机愿景中，AI在AI方面，尤其是中小型企业的实施成本和实施的复杂性是市场上主要的限制因素之一。 AI促进的视觉系统要花很多时间才能开发和实施，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过程和基础架构可能很困难。也没有标准化的体系结构和互操作性使情况复杂化。因此，成本敏感的机构可能不愿大量使用此类技术。

• 根据美国能源部（DOE，2023年）的说法，培训大型AI视觉模型需要计算基础设施，该基础设施消耗了高达20兆瓦小时（MWH）的每个模型的能源，从而增加了小型公司的采用障碍。

• 欧洲数据保护委员会（EDPB，2023年）指出，在视力系统中部署AI的39％的组织面临着与生物识别和面部识别数据有关的GDPR法规的合规性问题。

医学成像的进步正在创造强大的市场增长机会

机会

可以帮助AI在计算机视觉市场中增长的机会之一是在医疗保健领域使用医学成像和诊​​断方面的应用不断增长。随着相对较早发现疾病的必要性正在增长，AI反过来又可以通过提高准确性和速度来帮助放射学家分析X射线，MRI和CT扫描。

在很难找到医学专家的领域，这尤其至关重要。驱动其可行性的另一个方面是将AI与远程医疗和远程诊断。随着医疗保健数字化的速度，这一部分具有巨大的潜力，在市场扩张方面尚未实现。

• 世界卫生组织（WHO，2023年）报告说，亚太地区有64％的医院计划在2027年之前采用AI驱动的视力工具，以打开一个强大的增长窗口。

缺乏质量数据阻碍了道德市场的增长

挑战

AI在计算机视觉市场中的当前局限性之一是建立准确且无偏见的模型所需的高质量和注释数据的不可用。创建将代表各种现实世界情景的可靠数据集的资源和耗时是很耗时的。

缺乏或不平衡的数据导致表现不佳，尤其是在医疗保健或自动驾驶中的敏感应用中。此外，数据隐私问题还限制了对所需的视觉数据的访问。挑战对于提供AI愿景的可扩展和道德部署至关重要。

• 根据美国劳工统计局（BLS，2023年）的数据，相对于需求，熟练的AI和计算机视觉工程师的差距有22％，从而减慢了行业的部署。

• 美国的网络安全和基础设施安全局（CISA，2023年）发现，在试点项目中测试的AI支持的Vision系统中有34％容易受到对抗性攻击的影响，从而带来了可靠性的风险。

 

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计算机视觉市场区域洞察力的AI

• 北美

北美强大的生态系统驱动市场增长领导

北美计算机视觉市场的AI将以强大的技术基础，AI研究投资以及在汽车，医疗保健和国防等行业的早期采用。它还正在帮助该地区在计算机视觉应用程序领域的速度上使世界上一些技术巨头和初创企业创新。在美国AI在计算机视觉市场中的重要作用是由于其在智能监视领域的广泛实施而发挥的，自动驾驶汽车和工业自动化。美国在涉及政府和企业的资金，学术研究以及伙伴关系方面也是一步。这个强大的生态系统增强了北美，以统治世界市场。

• 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，研究和发展工作以及有利于AI道德使用的执法部门，欧洲在计算机视觉市场份额方面拥有非凡的AI。该地区正在对基于人工智能的创新进行投资，例如汽车，制造业和医疗保健。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最前沿。欧盟专注于AI和数据隐私的标准化，以负责任的方式对计算机视觉技术的应用的关注。这些是使欧洲成为全球市场的主要力量的战略举措。

• 亚洲

亚洲的技术创新和工业化加速了市场增长

由于工业化的快速速度，政府提出的出色努力以及对智能技术的投资越来越多，亚洲市场对计算机视觉市场的AI有很大的贡献。中国，日本和韩国是实施AI愿景的顶级国家，尤其是在监视，机器人技术和汽车。该地区具有一个庞大的制造平台，可在质量控制和自动化方面广泛利用机器视觉。此外，对启用AI支持AI的智能手机或智能城市项目的需求的增加，不断增长的市场也会推动。在亚洲发生的主动技术生态系统和创新精神使其成为世界上巨大的增长引擎。

关键行业参与者

主要参与者的创新和投资燃料市场增长

该行业的主要参与者通过投资于复杂的算法，实时处理和Edge集成AI，为计算机视觉市场中的AI做出了巨大贡献。 Nvidia，Intel，Google和IBM等公司的战略联盟通过制造产品（应用AI平台和其他创新技术）的产品而导致创新。

• NVIDIA Corporation（美国）:根据美国商务部（2023年）的说法，NVIDIA GPU用于全球AI驱动的计算机视觉项目的70％以上，从而增强了其在AI基础设施中的领导地位。

• 英特尔公司（美国）:国家标准技术研究所（NIST，2023年）报告说，在工业自动化中部署的基于边缘的AI视觉系统中有超过45％的人依赖于英特尔处理器和加速器。

他们在包括医疗保健，汽车和零售在内的可扩展解决方案中特定于行业的领域正在扩大其应用的范围。这些参与者通过提高准确性，效率和自动化，加快了计算机视觉行业中国际AI的竞争性市场。

计算机视觉公司的顶级AI列表

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

关键行业发展

2025年3月25日，通用汽车还宣布与NVIDIA建立进一步的合作伙伴关系，以使用AI构建机器人技术的数字双胞胎，并使用NVIDIA Omniverse和Cosmos平台为其制造活动提供服务。通用汽车生产的未来车辆正在整合NVIDIA Drive AGX板，该公司还使用虚拟仿真技术来优化诸如材料处理和完善精确焊接之类的生产过程，从而提高效率，自动化以及生产设施的安全性。该程序是一个很好的例子，说明了智能的智能。在工业环境中，基于计算机视觉和基于模拟的计划和操作越来越虚拟优先。

报告覆盖范围

该研究涵盖了全面的SWOT分析，并提供了对市场中未来发展的见解。它研究了有助于市场增长的各种因素，探索了广泛的市场类别以及可能影响其未来几年轨迹的潜在应用。该分析考虑了当前趋势和历史转折点，提供了对市场组成部分的整体理解，并确定了潜在的增长领域。

这项研究报告通过使用定量和定性方法来提供详尽的分析，从而评估了战略和财务观点对市场的影响，从而研究了市场的细分。此外，该报告的区域评估考虑了影响市场增长的主要供求力。竞争格局精心详细，包括重要的市场竞争对手的股票。该报告结合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，它在专业和可理解的是对市场动态的宝贵和全面的见解。