视觉人工智能是使用计算机及相关设备对生物视觉的一种模拟。它的主要任务就是通过对采集的图片或视频进行处理以获得相应场景的三维信息，就像人类和许多其他类生物每天所做的那样。
视觉人工智能的应用场景不断拓展。视觉人工智能在智能手机、智能汽车、智能安防、智能家居、智能保险、智能零售、互联网视频等领域均取得了广泛应用，随着细分领域不断扩大，产业化落地应用程度不断提高，视觉人工智能市场规模将进一步扩大。
视觉人工智能上游包括算法、数据集以及芯片、摄像设备、传感器等硬件。产业链中游主要包括各类视觉人工智能技术、服务的供应商，技术场景包括人脸识别、机器识别、物体识别、OCR识别、场景识别等。视觉人工智能下游主要包括安防、金融、营销、自动驾驶、机器人、医疗、教育等领域。人脸识别、物体识别算法精度提高使中国视觉人工智能技术率先在安防领域中实现商业化。
视觉人工智能行业公司为三类。第一类是Google、华为等国内外领先的覆盖多个人工智能技术领域并实现产业化的公司；第二类是NVIDIA、寒武纪等专业人工智能芯片设计公司；第三类是海康威视、科大讯飞、商汤、旷视等为智能公共服务及智能商业业务领域提供人工智能行业解决方案的公司。
2022-2028年中国视觉人工智能行业市场走势及投资热点研究报告
第一章 视觉人工智能相关概述
第二章 2017-2021年视觉人工智能产业链发展分析
2.1 2017-2021年视觉人工智能产业链发展分析
2.1.1 产业链结构分析
2.1.2 产业链上游分析
2.1.3 产业链中游分析
2.1.4 产业链下游分析
2.2 视觉人工智能光源市场分析
2.2.1 视觉人工智能光源概述
2.2.2 视觉人工智能光源特点
2.2.3 LED照明产业规模
2.2.4 LED照明发展趋势
2.3 视觉人工智能镜头市场发展分析
2.3.1 视觉人工智能镜头概述
2.3.2 光学镜头市场规模
2.3.3 光学镜头产业结构
2.3.4 光学镜头竞争状况
2.3.5 光学镜头主要特征
2.3.6 光学镜头行业壁垒
2.3.7 光学镜头行业趋势
2.3.8 3D视觉摄像头前景
2.4 视觉人工智能相机市场发展分析
2.4.1 视觉人工智能相机基本介绍
2.4.2 视觉人工智能相机性能特征
2.4.3 CMOS传感器市场规模
2.4.4 视觉人工智能相机市场竞争
2.4.5 视觉人工智能相机市场前景
2.5 视觉人工智能系统其他市场分析
2.5.1 视觉人工智能软件概述
2.5.2 视觉人工智能图像采集卡
2.5.3 视觉人工智能处理芯片
第三章 2017-2021年视觉人工智能行业发展环境分析
3.1 视觉人工智能行业相关支持政策
3.1.1 “中国制造2025”战略的要求
3.1.2 人工智能纳入科技创新规划
3.1.3 人工智能行动实施方案发布
3.1.4 人工智能发展规划正式发布
3.1.5 人工智能产业三年行动计划
3.1.6 人工智能产业其他相关政策
3.2 视觉人工智能行业基础技术支撑
3.2.1 海量数据驱动行业发展
3.2.2 运算力提升推进行业发展
3.2.3 深度学习提高识别准确率
3.2.4 人工智能应用重要分支
3.3 人工智能进入爆发式增长期
3.3.1 人工智能行业发展提速
3.3.2 人工智能产业发展规模
3.3.3 人工智能产业发展特征
3.3.4 人工智能产业发展优势
3.4 视觉人工智能代替人眼视觉的紧迫性
3.4.1 劳动力成本的提高
3.4.2 产品品质要求提高
3.4.3 生产效率提高需要
第四章 2017-2021年视觉人工智能产业发展分析
4.1 2017-2021年全球视觉人工智能产业发展分析
4.1.1 产业发展历程
4.1.2 市场发展规模
4.1.3 产业发展现状
4.1.4 市场参与主体
4.1.5 市场竞争格局
4.1.6 市场需求结构
4.2 2017-2021年中国视觉人工智能产业发展分析
4.2.1 行业发展历程
4.2.2 行业渗透率现状
4.2.3 市场发展规模
4.2.4 产业地域分布
4.3 2017-2021年视觉人工智能市场竞争状况
4.3.1 市场参与主体
4.3.2 市场竞争格局
4.3.3 企业业务分析
4.3.4 企业布局动态
4.3.5 细分领域竞争
4.4 视觉人工智能产业商业模式分析
4.4.1 产业基础功能
4.4.2 商业模式分类
4.4.3 企业商业模式
4.5 2017-2021年视觉人工智能市场应用分析
4.5.1 行业应用格局
4.5.2 市场应用领域
4.5.3 工业市场应用
4.5.4 消费应用领域
第五章 2017-2021年视觉人工智能市场应用分析
5.1 智能制造市场应用分析
5.1.1 智能制造产业链
5.1.2 视觉人工智能技术应用
5.1.3 检测及测量应用
5.1.4 引导与定位应用
5.1.5 识别与分析应用
5.2 半导体制造市场发展分析
5.2.1 半导体制造业规模
5.2.2 视觉人工智能技术应用
5.2.3 视觉人工智能定位应用
5.2.4 视觉人工智能检测应用
5.2.5 视觉人工智能读码技术
5.3 电子制造市场应用分析
5.3.1 电子制造业供应链
5.3.2 电子制造业自动化
5.3.3 视觉人工智能应用现状
5.3.4 视觉人工智能应用规模
5.3.5 视觉人工智能应用前景
5.4 工业机器人市场应用分析
5.4.1 工业机器人发展意义
5.4.2 工业机器人市场规模
5.4.3 视觉人工智能的应用优势
5.4.4 视觉人工智能的应用前景
5.5 智能物流市场应用分析
5.5.1 智能物流市场规模
5.5.2 物流视觉人工智能系统
5.5.3 自动化系统集成
5.6 其他领域市场应用分析
5.6.1 汽车制造应用
5.6.2 生物医疗应用
5.6.3 农业领域应用
5.6.4 食品及包装机械
第六章 2017-2021年视觉人工智能消费领域市场应用分析――识别市场
6.1 图像识别技术分类
6.1.1 生物识别
6.1.2 人脸识别
6.1.3 虹膜识别
6.1.4 视频识别
6.1.5 场景识别
6.1.6 深度学习
6.2 2017-2021年图像识别细分领域视觉人工智能应用分析
6.2.1 视觉人工智能应用现状
6.2.2 人脸识别应用规模
6.2.3 虹膜识别应用现状
6.2.4 手势识别应用现状
6.3 2017-2021年图像识别领域视觉人工智能应用分析
6.3.1 安防领域应用
6.3.2 政府军方领域
6.3.3 银行金融领域
6.3.4 教育领域应用
6.4 2017-2021年图像识别领域视觉人工智能应用前景分析
6.4.1 生物识别发展规模
6.4.2 生物识别发展前景
6.4.3 生物识别投资领域
6.4.4 视觉人工智能应用前景
第七章 2017-2021年视觉人工智能消费领域市场应用分析――无人驾驶市场
7.1 2017-2021年无人驾驶行业发展分析
7.1.1 无人驾驶技术阶段
7.1.2 无人驾驶汽车系统
7.1.3 智能驾驶市场规模
7.1.4 无人驾驶制约因素
7.1.5 无人驾驶投资建议
7.2 2017-2021年无人驾驶领域视觉人工智能发展综述
7.2.1 无人驾驶感知系统介绍
7.2.2 视觉人工智能技术重要作用
7.2.3 视觉传感技术工作原理
7.2.4 视觉人工智能市场企业布局
7.3 ADAS辅助驾驶视觉系统发展状况
7.3.1 ADAS视觉系统基本原理
7.3.2 ADAS视觉系统传感器
7.3.3 ADAS视觉系统发展前景
7.4 无人驾驶领域视觉人工智能市场发展前景分析
7.4.1 无人驾驶汽车市场发展前景
7.4.2 无人驾驶视觉人工智能发展空间
7.4.3 无人驾驶视觉人工智能投资机遇
第八章 2017-2021年视觉人工智能消费领域市场应用分析――无人机市场
8.1 2017-2021年无人机行业发展分析
8.1.1 无人机产业链
8.1.2 行业支持政策
8.1.3 行业发展规模
8.1.4 行业投资状况
8.1.5 行业发展趋势
8.2 智能无人机视觉人工智能关键硬件技术分析
8.2.1 双目视觉人工智能
8.2.2 红外激光视觉
8.2.3 超声波探测
8.3 智能无人机视觉人工智能关键软件技术分析
8.3.1 光流算法
8.3.2 图像分割算法
8.3.3 图像识别算法
8.3.4 人脸识别算法
8.3.5 语音识别算法
8.4 2017-2021年智能无人机应用分析
8.4.1 应用市场环境
8.4.2 潜在应用市场
8.4.3 技术发展现状
8.4.4 技术融合发展
8.5 智能无人机产业发展前景及趋势分析
8.5.1 无人机未来发展趋势
8.5.2 无人机芯片发展展望
8.5.3 无人机软件发展趋势
第九章 2017-2021年视觉人工智能消费领域市场应用分析――服务机器人市场
9.1 2017-2021年服务机器人产业发展分析
9.1.1 市场发展规模
9.1.2 细分市场规模
9.1.3 市场发展态势
9.1.4 市场竞争格局
9.1.5 企业布局动态
9.1.6 AI助推产业发展
9.2 服务机器人核心技术模块分析
9.2.1 多模态交互技术
9.2.2 技术发展成熟度
9.2.3 多模态交互融合
9.3 扫地机器人领域中视觉人工智能应用分析
9.3.1 视觉人工智能应用优势
9.3.2 视觉人工智能应用特征
9.3.3 视觉人工智能产品现状
9.4 新兴服务机器人领域中视觉人工智能应用分析
9.4.1 仿生型机器人
9.4.2 搬运机器人
9.4.3 教育机器人
9.5 服务机器人领域视觉人工智能应用前景分析
9.5.1 服务机器人未来发展前景
9.5.2 家用服务机器人市场空间
9.5.3 医疗服务机器人应用前景
第十章 国内外视觉人工智能产业重点企业分析
10.1 旷视科技
10.1.1 企业发展概况
10.1.2 核心优势分析
10.1.3 产品应用领域
10.2 虹软科技
10.2.1 企业发展概况
10.2.2 主营业务分析
10.2.3 产品应用领域
10.3 云从科技集团股份有限公司
10.3.1 企业发展概况
10.3.2 视觉人工智能业务
10.3.3 经营效益分析
10.4 深圳超多维科技有限公司
10.4.1 企业发展概况
10.4.2 视觉人工智能业务
10.4.3 经营效益分析
10.5 北京市商汤科技开发有限公司
10.5.1 企业发展概况
10.5.2 企业核心产品
10.5.3 经营效益分析
第十一章 2017-2021年视觉人工智能行业投资分析及建议
11.1 人工智能行业投融资分析
11.1.1 行业投资规模
11.1.2 融资轮次分布
11.1.3 行业融资态势
11.1.4 企业投资动态
11.2 视觉人工智能行业投融资分析
11.2.1 行业融资规模
11.2.2 企业融资动态
11.2.3 企业投资布局
11.3 视觉人工智能领域投资机会分析
11.3.1 智能制造领域机会
11.3.2 安防领域投资机会
11.3.3 汽车领域投资机会
11.3.4 新兴服务领域机会
11.4 视觉人工智能行业投资壁垒分析
11.4.1 行业技术壁垒
11.4.2 人才竞争壁垒
11.4.3 品牌建设壁垒
11.4.4 客户资源壁垒
11.5 对视觉人工智能行业投资价值评估及建议
11.5.1 投资价值综合评估
11.5.2 市场进入时机判断
11.5.3 行业投资风险提示
11.5.4 行业投资策略建议
第十二章 2022-2028年视觉人工智能产业发展前景及市场规模预测
12.1 视觉人工智能产业发展前景展望
12.1.1 产业发展机遇
12.1.2 产业发展潜力
12.1.3 产业发展前景
12.2 视觉人工智能产业发展趋势分析
12.2.1 产业发展趋势
12.2.2 硬件发展趋势
12.2.3 技术发展趋势
12.3 2022-2028年中国视觉人工智能产业预测分析
12.3.1 2022-2028年中国视觉人工智能产业影响因素分析
12.3.2 2022-2028年中国视觉人工智能市场规模预测
滇公网安备 53032802000135号