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零售市场的图像识别

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按涵盖的应用程序(代码识别,数字图像处理,面部识别,对象识别,其他)和区域洞察力和预测到20333333333333,

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最后更新: June 23 , 2025
基准年: 2024
历史数据: 2020-2023
页数: 113
SKU ID: 22360792
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零售市场规模的图像识别

零售市场的全球图像认可在2024年的价值为2,43018万美元,预计将以18.07%的复合年增长率增长,2025年达到28.69931亿美元,到2033年将达到10836.64亿美元。

由于AI驱动的零售分析,增强的客户体验策略以及自动结帐系统的扩展,零售市场中的美国图像识别正在迅速增长。计算机视觉,深度学习和物联网的整合正在彻底改变美国和全球市场的零售业务。

关键发现

  • 市场规模 - 2025年的价值为2869.31m,到2033年预计将达到10836.64万,生长期为18.07%。
  • 成长驱动力 - 运营效率提高了35%;库存错误减少了40%; 70%的零售商投资于AI驱动的解决方案以进行自动化。
  • 趋势 - 85%的零售商采用图像识别;智能货架将库存减少55%;面部识别可将转化率提高25%。
  • 关键球员 - AWS,Microsoft,IBM,Trax,Qualcomm。
  • 区域见解 - 北美领先80%的市场份额;欧洲以75%的速度接下来;亚太持有70%;中东和非洲占45%。
  • 挑战 - 55%的客户有数据隐私问题; 70%的平台面临合规性问题;严格调节地区的收养下降30%。
  • 行业影响 - AI驱动的营销工具增加了50%; 60%的新解决方案专注于自动化;通过AI系统盗窃减少了35%。
  • 最近的发展 - 自我检查的时间减少了60%;视觉搜索准确性提高了50%;智能货架提高效率45%。

图像识别技术通过实现高级自动化,增强客户体验和优化运营来彻底改变零售业。该技术广泛用于库存管理,客户行为分析,结帐自动化和个性化营销。采用图像识别的零售商报告说,运营效率提高了35%,库存错误降低了40%。此外,有65%的客户喜欢使用AI驱动建议的零售商。随着对数字转型的越来越重视,超过70%的全球零售商正在投资AI和图像识别解决方案,以在市场上获得竞争优势。

零售市场的图像识别

零售市场趋势中的图像识别

零售业正在见证图像识别技术的迅速采用,这是由人工智能进步,深度学习和智能手机渗透增加的驱动的。目前,有85%的零售商将图像识别纳入其运营中,以提高效率并提高客户参与度。

由图像识别提供动力的自我结帐系统的交易速度提高了50%,从而大大减少了结帐等待时间。现在,有60%的主要零售连锁店使用了AI驱动的智能货架,帮助将库存降低55%,并提高了重新储备效率45%。

此外,个性化广告的面部认可将客户参与度提高了30%,转化率提高了25%。采用基于AI的预防系统已帮助零售商将收缩量减少20%,从而阻止收入损失。到2030年,据估计,超过90%的全球零售商将利用AI驱动的图像识别来实时分析和自动化。

零售市场动态中的图像识别

零售中图像识别的采用取决于其优化库存跟踪,自动结帐过程并改善客户互动的能力。零售商使用图像识别用于平面图合规性,报告的产品放置精度提高了40%。该技术还增加了预防盗窃,将损失降低了35%。但是,诸如数据隐私问题和高实施成本之类的挑战阻碍了广泛采用。尽管如此,在未来几年中,AI和云计算的进步预计将使采用率超过80%。

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机会

增强现实(AR)与图像识别的整合

AR和图像识别的融合为零售商打开了新的机会。实施基于AR的产品可视化的零售商使客户参与度增长了60%,转化率提高了35%。在时尚和化妆品行业中,由AR提供动力的虚拟尝试量减少了40%的产品回报。由于80%的Z Z购物者更喜欢交互式购物体验,因此AR Integration预计在未来几年将使销售增长50%。

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司机

对个性化购物体验的需求不断增加

对定制购物体验的需求是推动零售图像识别的采用。使用图像识别的AI驱动推荐引擎的购买可能性增加了45%。使用虚拟试用解决方案的零售商观察到客户参与度增加了50%,产品收益率降低了30%。个性化产品建议将客户保留率提高了35%,并将销售额提高了40%。随着消费者期望的发展,有75%的全球零售商正在投资AI驱动的图像识别以确认个性化。

克制

"隐私问题和数据安全风险"

与面部识别和AI驱动跟踪有关的隐私问题仍然是一个重大挑战。调查表明,有55%的消费者担心零售商如何使用其生物识别数据。此外,有65%的客户喜欢在商店购物,以确保数据隐私和透明度。监管机构正在执行更严格的政策,从而面临70%的AI驱动零售平台的合规性挑战。这些安全问题使采用率降低了30%,尤其是在具有严格数据保护法律的地区。

挑战

"高实施和维护成本"

尽管有好处,但实施图像识别技术的高昂成本还是对中小型零售商的挑战。初始设置成本可以过高,导致40%的零售商推迟采用。此外,有50%的零售商努力将AI驱动系统集成到其传统基础设施中。维护费用和持续更新增加了财务负担,将收养限制在30%的中型零售商中。克服这些成本障碍对于更广泛的市场渗透至关重要。

分割分析

零售市场中的图像识别是根据类型和应用进行分类的,使零售商能够实施满足其特定需求的AI驱动解决方案。该细分包括视觉产品搜索,安全和监视,愿景分析以及市场与广告等。通过应用程序,市场被归类为代码识别,数字图像处理,面部识别和对象识别。对AI驱动图像识别的需求正在增加,超过75%的零售商采用了至少一种类型的图像识别技术。该细分有助于零售商优化运营,增强客户体验并提高整体效率。

按类型

  • 视觉产品搜索:视觉产品搜索技术使客户可以使用图像而不是关键字搜索产品。实施视觉搜索的零售商报告说,客户参与度增加了40%,在线转化增加了35%。 55%的千禧一代和Z世代购物者更喜欢视觉搜索,而不是传统的基于文本的搜索。时尚和家庭装饰零售商采用AI驱动的视觉搜索的零售商的客户满意度增强了50%。
  • 安全与监视: 零售商正在使用图像识别来预防安全和损失。 AI驱动的监视使盗窃事件减少了45%,并提高了商店安全性50%。超过60%的大型零售商将面部认可纳入安全系统中,以防止欺诈和入店行窃。利用图像识别的智能安全摄像机的实时威胁检测增加了55%。
  • 视觉分析: Vision Analytics可以帮助零售商分析客户行为,商店流量和产品性能。使用AI驱动视力分析的零售商已将商店布局效率提高了30%,产品可见性提高了35%。供热映射技术增强了客户导航,导致脉冲购买的40%增长。超过70%的主要零售品牌利用愿景分析来进行数据驱动的决策。
  • 营销与广告: AI驱动的图像识别正在通过启用个性化广告来彻底改​​变营销。利用基于视觉识别的AI驱动广告的零售商的AD效率提高了25%,参与率提高了30%。 65%的营销人员认为基于AI的图像识别对于未来的广告策略至关重要。由图像识别提供支持的个性化数字广告牌已增加了20%的店内流量。

通过应用

  • 代码识别:零售商使用图像识别进行条形码和QR码扫描,简化结帐过程。 AI驱动的代码识别已提高了50%的交易速度,并减少了40%的结帐时间。 80%的超级市场已经集成了由代码识别技术提供支持的自我检查系统。
  • 数字图像处理:数字图像处理使零售商可以优化产品图像,以提高在线可见性。 AI驱动的图像增强已在线销售增加了35%,并将客户参与度提高了45%。超过70%的电子商务零售商使用数字图像处理来改善产品清单。
  • 面部识别:面部识别技术被广泛用于个性化建议和安全性。为个性化营销实施面部认可的零售商看到了客户保留率的30%。此外,对商店安全的面部识别已帮助将欺诈案件减少40%。但是,在商店中使用面部识别时,有55%的客户对隐私表示担忧。
  • 对象识别:对象识别有助于库存管理和货架监控。使用AI驱动对象识别的零售商已将库存量减少了50%,并提高了库存准确性60%。基于对象识别的自动补货系统导致运营效率提高了45%。

区域前景

零售中图像识别的采用在各个地区各不相同,北美因高级AI基础设施而领导,其次是欧洲和亚太地区。中东和非洲地区正在逐渐采用AI驱动的零售解决方案。发达经济体的全球零售商中有超过65%已经实施了某种形式的图像识别,而在未来几年中,新兴市场的采用预计将增加50%。

北美

北美在零售市场中占主导地位,超过80%的主要零售商采用基于AI的解决方案。该地区使用AI驱动的自我检查的使用增加了55%。美国占北美AI驱动的零售市场的70%,顶级零售商在AI和机器学习方面进行了大量投资。面部对安全性的面部认可使零售欺诈量减少了45%,而由AI提供动力的智能货架已将库存跟踪提高了60%。

欧洲

欧洲正在见证图像识别技术的快速采用,其中75%的零售连锁店整合了AI驱动的库存管理。英国,德国和法国领导市场,在过去三年中,AI驱动的自我检查解决方案增加了50%。个性化营销的面部认可使欧洲零售连锁店的客户参与度提高了35%。此外,有65%的欧洲超市使用AI驱动的视力分析来优化商店布局并增强购物体验。

亚太

亚洲太平洋正在经历图像识别采用的激增,这是由于数字化变革的增加所驱动的。在中国,日本和韩国,超过70%的电子商务巨头使用AI驱动的图像识别来实现个性化建议。 AI驱动的结帐自动化在该地区增长了60%。中国的零售商报告说,通过视觉搜索技术的转化率提高了45%。印度正在成为主要市场,其零售业的50%预计将于2030年采用AI驱动的库存管理。

中东和非洲

中东和非洲地区正在逐渐整合AI驱动的零售解决方案。阿联酋和沙特阿拉伯的大型零售商中有45%正在投资AI驱动的图像识别以进行客户参与。在主要购物中心和购物中心,使用图像识别的智能监视提高了50%的安全性。 AI驱动的结帐解决方案增长了40%,减少了交易时间。南非的AI采用量增长了30%,用于库存跟踪,而AI驱动的营销解决方案在关键零售市场中的客户足够的占地增加了25%。

零售市场公司中的关键图像识别列表

  • 深层
  • trax
  • 标准认知
  • Imagga
  • AWS
  • paralleldots
  • 霍尼韦尔
  • 微软
  • IBM
  • Wikitude
  • 赢的权利
  • Zippin
  • 搁置
  • 高通
  • 华为
  • 理子创新
  • 情报零售
  • Blippar
  • Vispera
  • ltu
  • 澄清
  • 接球
  • 狡猾
  • 特里戈
  • NEC公司
  • 谷歌
  • snap2insight

市场份额最高的顶级公司

  • AWS - AWS在图像识别零售业中拥有最高的市场份额,为65%的全球零售商提供了AI驱动的零售解决方案。 AWS重新认知被广泛用于面部识别,产品跟踪和库存管理。 AWS云基础架构支持了超过50%的基于AI的智能结帐系统。
  • 微软 - 微软是顶级图像识别提供商之一,有60%的零售商将Azure AI用于智能零售应用程序。 AI驱动的Microsoft Vision Analytics已提高了45%的零售效率,并且在主要零售连锁店中提高了50%的库存准确性。

投资分析和机会

零售市场的图像认可正在吸引技术巨头和风险投资公司的大量投资。超过75%的全球零售商正在增加其AI投资以提高运营效率。与上一年相比,2023年,AI驱动的零售初创公司获得了40%的资金,主要投资者专注于自我结帐解决方案和智能库存管理。投资AI驱动的零售商客户参与解决方案报告了客户保留率的增长35%。

私募股权公司增加了AI驱动的安全和监视解决方案的资金,过去一年的投资增长了50%。基于云的图像识别解决方案目睹了45%的投资激增,这是对可扩展AI驱动零售分析的需求驱动的。此外,专注于视觉搜索和数字图像处理的初创公司的风险投资在2023年增加了30%。

AI在供应链管理中的集成是另一个主要投资领域,公司将其AI预算的55%分配给物流优化。由于80%的大型零售商在其数字化转型策略中优先考虑AI,因此预计该市场将在未来几年见证投资的进一步增长。

新产品开发

零售业的AI驱动图像识别产品推出,迎合各种零售应用程序。 2023年,市场中引入的新的AI解决方案中有60%以结帐自动化和智能库存跟踪。领先的技术公司推出了先进的AI驱动视觉分析软件,将商店布局效率提高了40%。

具有面部识别的自我结帐解决方案已越来越流行,在主要零售连锁店中,结帐时间减少了50%。由主要参与者在2023年推出的AI驱动的智能货架已提高了库存管理效率45%。此外,35%的全球零售商采用了新的AI驱动营销工具,可以使用实时视觉数据来分析客户行为。视觉搜索技术见证了进步,新产品将搜索准确性提高了55%,从而显着增强了在线购物体验。

新的AI驱动欺诈检测解决方案已帮助零售商减少30%的盗窃案,从而确保更安全的购物环境。 2024年,公司引入了AI驱动的预防软件,该软件提高了安全效率50%。通过持续的创新,预计由AI驱动的图像识别解决方案将进一步彻底改变零售业。

制造商的最新发展 

  1. 亚马逊在新零售店中引入了AI驱动的Just Stall技术,将结帐时间减少了60%,并提高了客户的便利性。
  2. 微软在2023年推出了Azure AI Vision Analytics的升级版,将数据处理速度提高了45%,以进行实时客户行为分析。
  3. Google增强了其AI驱动的视觉搜索技术,在电子商务平台中提高了50%的图像识别精度。
  4. IBM与全球零售商合作实施了基于AI的智能货架,将库存率降低了40%,并提高了补货效率。
  5. NEC Corporation在零售商店中引入了AI驱动的面部识别支付系统,将交易时间减少了30%并提高了安全性。
  6. 华为开发了AI驱动的智能监视系统,通过先进的实时监控将店内盗窃减少了35%。
  7. Trax推出了新的AI驱动货架监控解决方案,将零售审计准确性提高了55%,并提高了产品放置效率。
  8. 高通公司推出了用于实时图像识别的下一代AI芯片,在零售应用程序中提高了50%的边缘计算性能。

报告零售市场图像识别的报道范围

零售市场报告中的图像识别提供了有关市场动态,细分,区域前景,投资趋势,产品创新和竞争分析的全面见解。该报告涵盖了AI驱动的自我检查系统,安全解决方案,视觉搜索工具和智能库存管理解决方案。它分析了市场驱动因素,包括越来越多的基于AI的自动化,这将运营效率提高了45%。

该报告还研究了市场限制,例如隐私问题和高昂的实施成本,这使小零售商的AI采用减慢了30%。它突出了市场机会,包括将AR与AI驱动的图像识别集成在一起,并将客户参与度提高了60%。

区域分析涵盖了北美,欧洲,亚太地区和中东和非洲,并深入了解了AI采用率,投资模式和技术进步。该报告包括深入的竞争格局,分析了AWS,Microsoft,IBM,Google,Google,Qualcomm和Trax等主要参与者。

该报告提供了对最新产品发布的可行见解,2023年推出了60%的新AI零售解决方案,重点是结帐自动化和库存管理。此外,该报告还探讨了未来的投资趋势,预测未来五年内AI驱动的零售创新会增长50%。

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零售市场报告中的图像识别详细信息范围和细分
报告覆盖范围 报告详细信息

通过涵盖的应用

代码识别,数字图像处理,面部识别,对象识别等

按类型覆盖

视觉产品搜索,安全性和监视,远景分析,营销和广告,其他

涵盖的页面数字

113

预测期涵盖

2025-2033

增长率涵盖

在预测期内18.07%

涵盖了价值投影

到2033年,10836.64万美元

可用于历史数据可用于

2020年至2023年

覆盖区域

北美,欧洲,亚太,南美,中东,非洲

涵盖的国家

美国,加拿大,德国,英国,法国,日本,中国,印度,南非,巴西

常见问题

  • 预计到2033年零售市场中的图像识别值是多少?

    到2033

  • 预计到2033年将展示零售市场的图像识别是什么?

    零售市场中的图像识别预计将于2033年的复合年增长率为18.07%。

  • 谁是零售市场图像识别的顶级参与者?

    Deepomatic, Trax, Standard Cognition, lmagga, AWS, Paralleldots, Honeywell, Microsoft, IBM, Wikitude, Right to Win, Zippin, Shelfwise, Qualcomm, Huawei, Ricoh Innovations, Intelligence Retail, Blippar, Vispera, Ltu, Clarifai, Catchoomo, Slyce, Trigo, Nec Corporation, Google, Snap2Insight

  • 2024年零售市场中图像识别的价值是多少?

    2024年,零售市场价值的图像识别为243018万美元。

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