基于人工智能的视觉检测软件市场报告概述
全球基于人工智能的视觉检测软件市场尺寸2023 年市场规模为 6.2429 亿美元，预计到 20232 年市场规模将达到 19.6693 亿美元，预测期内复合年增长率为 13.60%。
基于人工智能 (AI) 的视觉检测软件是一种当代技术解决方案，它使用复杂的算法来改变质量控制和检测流程。它是通过机器学习、计算机视觉研究和工业自动化技术的融合而开发的。回顾过去十年，人工智能算法在执行复杂任务方面取得了重大进步，而这些任务历来需要人类专业知识来分析视觉数据。基于人工智能的视觉检测最早的用户包括汽车、电子和半导体制造行业。 随着技术的进步和更广泛的应用，基于人工智能的软件的使用也扩展到了其他行业，例如制药、食品和饮料、航空航天等。通过机器学习的集成，使用复杂的计算机视觉算法可以更准确、更快速地分析照片和电影。这些算法在识别和分类缺陷、违规行为和偏离既定标准方面具有很高的精确度。通过使用经过大型数据集训练的机器学习模型，该软件能够不断增强其功能并随着时间的推移适应新的检查问题。这些模型通过迭代过程不断学习，变得更加擅长识别复杂的模式和视觉输入的差异。根据特定的行业要求、产品规格和质量标准，用户可以建立和修改检验标准。由于其适应性强，公司可以定制该软件以满足其特定要求并考虑一系列检查情况。
表格顶部
COVID-19 影响：由于供应链中断，市场增长受到大流行的限制
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 大流行阻碍了市场增长，由于供应链中断，给基于人工智能的视觉检测软件市场带来了阻碍。事物通常的制造和移动方式面临着很多挑战，影响了基于人工智能的视觉检测软件市场的顺利运作。由于工厂关闭或生产放缓以及货物运输困难，正常的物流被打乱。标准的制造和物流流程遇到了许多障碍，阻碍了基于人工智能的视觉检测软件的无缝运行。工业停产或减产以及商品运输的挑战中断了正常的事物流动。这直接影响了市场的增长，减缓了扩张速度。
最新趋势
先进机器学习技术的集成 在基于人工智能的视觉检测软件 推动市场增长
将先进的机器学习技术融入基于人工智能的视觉检测软件标志着变革性的一步，减少了延迟并提高了整体性能。边缘人工智能（通常称为边缘计算或设备上人工智能）并不完全依赖于基于云的处理，而是需要直接在边缘设备（例如相机、传感器或工业机械）上实施人工智能算法。其动机是需要实时、低延迟的视觉检测系统，该系统可以独立运行，无需与集中服务器进行持续通信。视觉检测软件可以利用边缘人工智能在创建数据的设备上进行快速分析和决策，从而减少延迟、最大限度地减少带宽利用率并提高整体系统可靠性。
基于人工智能的视觉检测软件市场分割
按类型
根据类型，市场可分为基于云的和本地的：
- 基于云的：在线托管和访问的解决方案属于基于云的解决方案。它们可以从任何有互联网连接的位置访问，并提供可扩展性、灵活性和可访问性。
- 本地部署：另一方面，本地解决方案是在公司的物理站点或数据中心内设置和运行的。这些系统为管理和定制提供了更多可能性。
表格顶部
按申请
根据应用，市场可分为汽车、医疗设备、通用制造和消费电子产品：
- 汽车：该领域包括供应链管理、测试、诊断和汽车生产等应用。汽车生产线的预测性维护、流程优化和质量控制是这些基于云的功能之一。
- 医疗设备：此类应用程序涉及医疗设备和设备的创建、生产、检查和控制。
- 一般制造：一般制造的应用涵盖广泛的行业和活动，例如纺织、机械、航空航天等。
- 消费电子产品：用于创建、制造、测试和分销消费电子产品（例如可穿戴设备、笔记本电脑、智能手机和家用电器）的应用程序均属于此类别。在消费电子领域，基于云的技术有助于产品设计、质量控制和制造过程自动化管理。
驱动因素
对自动化和质量标准的需求推动市场进步
基于人工智能的软件市场主要是由各行业对生产力、准确性和效率的要求不断增长的自动化需求推动的。为了加快生产速度、减少错误并减少体力劳动，组织的目标是实现目视检查任务的自动化。监管机构、消费者期望以及严格的质量标准和规则迫使各行业实施先进的检验系统。人工智能 (AI) 软件可提高精度、识别缺陷、遵守质量准则并提高产品质量。
人工智能和运营效率方面的技术进步拓展市场
由于计算机视觉、机器学习和人工智能的不断改进，视觉检测软件得到了显着改进。借助改进的算法、深度学习模型和神经网络，该程序可以准确识别复杂视觉数据中的小故障并进行分析。通过最大限度地减少与缺陷产品相关的浪费、返工和报废，基于人工智能的视觉检测软件可以帮助企业降低制造成本。组织可以通过自动化检查操作来提高良率、最大限度地提高资源利用率并提高运营效率。
制约因素
数据隐私和技能差距自适应音乐系统对市场增长构成潜在障碍
数据隐私和技能差距是可能阻碍基于人工智能的视觉检测软件市场增长的关键挑战。多起数据隐私侵犯事件引发了对人工智能软件数据共享的诸多质疑。为了部署基于人工智能的视觉检测软件，必须处理和分析或多或少的敏感数据，例如图片和视频。这种共享引发了隐私问题。为了降低非法访问、数据泄露和监管违规的风险，确保数据隐私、机密性和安全合规性至关重要。此外，还需要机器学习和计算机视觉专家来操作和维护基于人工智能的视觉检测软件。业界很难找到和培养具备必要技术专业知识的员工，这可能会使软件的成功实施和使用变得更加困难。由于数据集成困难、定制需求和兼容性问题，将基于人工智能的视觉检测软件集成到当前的生产工作流程和系统中可能会遇到困难。软件部署和配置的延迟可能会阻止组织获得该计划的全部好处。
克服这些挑战对于确保基于人工智能的视觉检测软件的无缝运行和持续增长至关重要。
基于人工智能的视觉检测软件市场区域见解
市场主要分为欧洲、拉丁美洲、亚太地区、北美、中东和非洲。
有利监管政策北美将主导市场
北美已成为全球最具主导地位的地区基于人工智能的视觉检测软件市场分享由于多种因素推动其在这个充满活力的行业中处于领先地位。技术创新是这一主导地位的核心，该地区是开发和采用先进的基于人工智能的视觉检测软件市场技术的先锋力量。值得注意的是，对智能电网计划的大量投资使北美处于能源分配网络现代化的前沿。这种对创新的承诺得到了有利的监管环境的补充，鼓励可再生能源的整合，培育有弹性和可持续的分配系统景观。因此，北美脱颖而出，成为关键参与者，在全球舞台上为高效、技术先进且环保的基于人工智能的视觉检测软件市场制定了标准。
主要行业参与者
转型的关键参与者基于人工智能的视觉检测软件市场通过创新和全球战略打造景观
主要行业参与者在塑造基于人工智能的视觉检测软件市场方面发挥着关键作用，通过持续创新和深思熟虑的全球影响力的双重战略推动变革。通过不断推出创新解决方案并保持技术进步的前沿，这些关键参与者重新定义了行业标准。同时，他们广泛的全球影响力能够有效渗透市场，满足跨境的多样化需求。突破性创新和战略性国际足迹的无缝融合使这些参与者不仅成为市场领导者，而且成为基于人工智能的视觉检测软件市场动态领域内变革的架构师。
市场参与者名单
- ScienceSoft：（美国）
- Radiant Vision Systems：（美国）
- ATS Global：（荷兰）
- 罗德与施瓦茨：（德国）
- 康耐视：（美国）
- 中源智能：（中国）
工业发展
2024 年 1 月：三菱电机公司宣布对 HACARUS 公司进行股权投资，以合作开发基于人工智能的视觉检测系统。此次合作将使三菱电机能够利用 HACARUS 的人工智能 (AI) 专业知识来开发和实施基于人工智能的集成自动化视觉检测解决方案。该联盟旨在通过将HACARUS的小型AI技术与三菱电机自有的Maisart AI技术相结合，为全球客户提供提高生产质量和效率的尖端解决方案。 HACARUS 和三菱电机之间的合作凸显了人工智能驱动的视觉检测解决方案在工业环境中日益重要的重要性。
报告范围
尽管人们乐观地认为市场将随着情况的改善而复苏，但大流行的最初和持续影响凸显了分销系统的脆弱性，并强调面对不可预见的挑战时需要适应。
本报告基于历史分析和预测计算，旨在帮助读者从多个角度全面了解全球人工智能视觉检测软件，为读者的策略和决策提供充分的支持。此外，本研究还对 SWOT 进行了全面分析，并为市场的未来发展提供了见解。它通过发现动态类别和潜在创新领域（其应用可能会影响未来几年的发展轨迹）来研究有助于市场增长的各种因素。该分析考虑了近期趋势和历史转折点，提供对市场竞争对手的全面了解并确定有能力增长的领域。
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。
