机器视觉深度学习市场规模、份额、增长和行业分析，按类型（硬件和软件）按应用（汽车、电子、食品和饮料、医疗保健、航空航天和国防等），到 2031 年的区域预测

更新于: 06 May 2024

机器视觉市场中的深度学习报告概述

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2021 年全球机器视觉深度学习市场规模为 1.822 亿美元，预计到 2031 年市场规模将达到 144.4896 亿美元，预测期内复合年增长率为 54.4%。

机器视觉深度学习市场预计在未来几年将显着增长，预计到 2028 年规模将达到 39.255 亿美元，而 2021 年的规模为 1.822 亿美元。这一显着增长预计将发生在2022年至2028年期间复合年增长率为54.4%。

这为制造、汽车、医疗保健、零售、农业等行业的多样化应用创造了新的可能性。深度学习涉及使用大型数据集训练人工神经网络，该网络由多个层组成，以分层处理和从数据中提取相关特征和模式。

深度学习算法能够自动发现图像和视频中的复杂模式，非常适合各种机器视觉任务。机器视觉，也称为计算机视觉，是指算法和技术的发展，使计算机或机器人等机器能够模仿人类视觉能力来感知和理解来自世界的视觉信息。

在制造业中，深度学习用于装配线上的自动化检测和质量控制，从而减少缺陷并提高效率。在汽车领域，深度学习算法对于自动驾驶汽车和其他自动驾驶车辆中的对象检测、车道跟踪和避障至关重要。

由于持续的研究、算法的进步和硬件的改进，机器视觉市场的深度学习预计将继续呈上升趋势。随着越来越多的行业认识到人工智能驱动的视觉分析的潜力，机器视觉技术中深度学习的需求可能会增加。

COVID-19 影响： 供应链中断

与许多其他行业一样，机器视觉市场中的深度学习也受到了 COVID-19 大流行的显着影响。

由于全球 COVID-19 大流行，机器视觉市场的深度学习经历了供应链中断。这些中断是由于生产和分销各个阶段的商品、服务和零部件流动受阻造成的。

 由于封锁、限制和劳动力短缺，深度学习硬件组件（包括 GPU、专用芯片和传感器）的制造商在遵守生产计划方面遇到了困难。因此，这导致机器视觉系统开发所需的关键设备和组件的可用性延迟。

此外，由于旅行限制和边境关闭，航运和物流业务面临重大挑战。由此带来的交付延误和运输成本增加进一步影响了设备和物料的高效移动，从而影响了机器视觉解决方案向客户的及时交付。

疫情还对机器视觉领域的研发活动产生了不利影响。进入实验室的机会受到限制，面对面的协作减少，而且必须优先考虑紧急事务，导致创新中断和新技术进步放缓。

此外，供应链中断导致特定零部件短缺，导致市场价格波动。这些波动对整体生产成本产生了影响，在某些情况下，使公司难以保持定价竞争力。

总体而言，COVID-19 大流行凸显了供应链的脆弱性，要求机器视觉深度学习市场中的公司进行适应、寻求替代采购选择并建立更具弹性的供应链以减轻未来风险。

最新趋势

" 边缘计算和 AIoT 集成： "

边缘计算和 AIoT 集成是机器视觉市场深度学习的突出趋势，展示了深度学习功能与边缘计算和物联网 (IoT) 技术的融合。

边缘计算采用分散式计算方法，使数据处理和计算更接近数据源，通常位于网络的“边缘”。在机器视觉的背景下，边缘计算涉及直接在边缘设备（例如摄像头、传感器和其他物联网设备）上部署深度学习模型，而不是仅仅依赖集中式基于云的基础设施进行数据处理。

在机器视觉中采用边缘计算可以实时或近乎实时地处理视觉数据，从而减少与将数据发送到集中式云服务器进行分析相关的延迟。此外，它最大限度地减少了通过网络传输大量原始视觉数据的需求，使其在带宽受限的环境中具有优势。

总而言之，机器视觉市场的深度学习正在见证人工智能与边缘计算和物联网技术集成的重大转变。这种融合可以更高效、更实时地处理视觉数据，使机器视觉功能更接近数据源，从而增强性能并减少对集中式云基础设施的依赖。

" 可解释的 AI 和可解释性 ："

可解释的人工智能和可解释性作为机器视觉市场深度学习的新兴趋势变得越来越重要。这些趋势满足了提高深度学习模型的透明度和可理解性的迫切需求，特别是在具有高风险和重大影响的应用程序中。

可解释的人工智能涉及人工智能系统为其决策和预测提供人类可理解的解释的能力。在机器视觉的背景下，这意味着深度学习模型应该能够深入了解为什么他们进行特定的分类或检测，从而揭示影响他们选择的因素和特征。

这些趋势对于医疗诊断或自动驾驶汽车等风险较高的行业尤其重要。通过让用户掌握人工智能决策背后的推理，可解释的人工智能可以建立信任并促进问责制。此外，医疗保健和金融等某些行业有严格的法规，需要模型来证明其决策的合理性，这使得可解释的人工智能成为公司遵守这些要求的重要工具。

总体而言，机器视觉市场对深度学习中可解释的人工智能和可解释性的日益重视是由于对更透明、负责任和可靠的人工智能系统的需求，特别是在决策可能产生重大后果的领域。

" 迁移学习和预训练模型 ："

迁移学习是一种利用预训练模型的知识来执行新任务的技术，在机器视觉领域变得越来越流行。这种方法涉及使用预先训练的深度学习模型，例如在 ImageNet 等广泛图像数据集上训练的模型，作为各种应用程序的基础。通过这样做，它可以节省大量时间和计算资源。

" 生成对抗网络： "

GAN 在探索生成与现实世界图像非常相似的合成数据的能力方面越来越受到关注。他们的应用扩展到数据增强，改进了训练数据集，并生成用于测试机器视觉算法的逼真模拟。

机器视觉市场细分中的深度学习

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• 按类型

根据类型，机器视觉市场中的深度学习分为硬件和软件。

• 按应用程序

根据深度学习在机器视觉市场中的应用，分为汽车、电子、食品和饮料、医疗保健、航空航天和国防等。

驱动因素

" 深度学习算法的进步 "

深度学习算法的进步在推动深度学习在机器视觉领域的发展和采用方面发挥着至关重要的作用。这些进步指的是用于训练和部署深度学习模型以执行图像和视频分析任务的算法的不断改进和创新。

卷积神经网络是一种深度学习算法，在彻底改变机器视觉方面发挥了特别重要的作用。他们在各种任务中表现出了显着的性能改进，在准确性和效率上都超越了传统的计算机视觉方法。因此，CNN 已成为处理复杂视觉识别任务的首选。

深度学习模型的显着优势之一在于它们能够从原始数据中自动学习特征的层次表示。这种能力使他们能够理解不同粒度级别的图像和视频中的复杂模式和结构。因此，深度学习模型实现了增强的识别和分类性能，使其在各种机器视觉应用中非常有效。

此外，迁移学习的概念极大地加快了机器视觉解决方案的开发。通过迁移学习，可以将从 ImageNet 等广泛数据集上的预训练模型中学到的知识用于新任务。这种方法可以作为各种应用的宝贵起点，在模型训练期间节省时间和计算资源。

总体而言，深度学习算法（尤其是 CNN）的不断改进，加上学习抽象特征的能力和迁移学习的概念，推动了不同行业在机器视觉中采用深度学习，开辟了新的可能性用于先进的视觉分析和识别系统。

" 大型数据集的可用性 "

大型且多样化的数据集的可用性是机器视觉中深度学习的增长和采用的关键驱动因素。这些数据集在训练和优化特定视觉识别任务的深度学习模型方面发挥着关键作用。深度学习模型，尤其是基于神经网络的深度学习模型，需要大量标记数据来从视觉信息中学习复杂的模式和特征。

大型数据集提供了大量示例，将模型暴露在各种视觉场景中。这种暴露使模型能够掌握现实世界图像和视频中存在的复杂性和变化，从而提高性能并增强泛化能力。泛化是指经过训练的模型准确识别和分类训练集之外的新的、未见过的数据的能力。

大型数据集中样本的多样性使深度学习模型能够识别和理解不同物体、照明条件和背景变化的模式。这种多功能性有助于准备模型以有效处理现实应用中遇到的各种视觉场景。

此外，像 ImageNet 这样的大型数据集在针对通用视觉识别任务预训练深度学习模型方面发挥了重要作用。这些预先训练的模型通过称为迁移学习的技术作为特定机器视觉任务的基础或起点。

在迁移学习中，从大型数据集预训练中获得的知识被迁移到较小的特定领域数据集上并进行微调，这些数据集与特定应用程序更相关。这一过程显着节省了时间和计算资源，使得无需从头开始就可以为各种任务开发准确且强大的机器视觉模型。

限制因素

" 数据隐私和安全问题： "

数据隐私和安全问题对机器视觉市场的深度学习构成了重大限制。机器视觉系统处理和分析视觉数据时，经常会遇到敏感和私密信息，包括来自监控、医学成像和工业应用的图像和视频。

使用深度学习模型需要访问大型数据集进行训练，其中可能包含机密数据。对这些数据集的保护不充分会增加数据泄露和未经授权访问的风险，从而可能导致隐私侵犯和安全漏洞。

此外，机器视觉技术可能会在未经个人同意的情况下无意中捕获个人信息或图像。这引发了有关收集和使用此类数据的道德考虑，凸显了滥用或未经授权访问的可能性。

机器视觉市场中的深度学习 区域洞察

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凭借其强大的技术基础设施、完善的研究生态系统以及人工智能和机器视觉行业关键参与者的推动，北美成为机器视觉深度学习市场的领先者。尤其是美国，由于其深度学习技术的进步、研发的大量投资以及机器视觉在不同领域的广泛实施，在市场主导地位中发挥了重要作用。

主要行业参与者

" 机器视觉市场中的深度学习是由主要行业参与者塑造的 "

机器视觉深度学习市场由主要行业参与者塑造，包括成熟的技术公司和专注于机器视觉和深度学习的专业公司。其中，NVIDIA 脱颖而出，成为杰出的技术领导者，以其 GPU 和 AI 硬件加速器而闻名。 NVIDIA 一直处于推动深度学习技术进步的最前沿，提供支持众多机器视觉应用的硬件解决方案。

分析的市场参与者列表

• 科大讯飞（中国）
• 四维图新（中国）
• NVIDIA (美国)
• 高通（美国）

报告覆盖范围

本研究涵盖了机器视觉市场对深度学习的未来需求。该研究报告包括因 Covid-19 影响而造成的供应链中断。该报告涵盖了最新趋势，展示了深度学习能力与边缘计算和物联网（IoT）技术的融合。本文对机器视觉市场中的深度学习进行了细分。该研究论文包括在推动机器视觉深度学习的增长和采用方面发挥关键作用的驱动因素。该报告还涵盖了有关区域洞察的信息，其中该区域已成为氮化铝模板的领先市场。