Marktforschungsbericht für KI in Computer Vision nach Komponenten (Hardware, Software), Vertikal (Gesundheitswesen, Sicherheit, Automobilindustrie, Landwirtschaft, Sport und Unterhaltung und andere) und Region — Globale Prognose bis 2027

KI im Computer-Vision-Marktüberblick:

Laut dem neuesten Forschungsbericht wird der Gewinn des AI In Computer Vision Market bis Ende des Jahres voraussichtlich 27 Milliarden US-Dollar generieren. 2023 und wuchs im Prognosezeitraum mit einer durchschnittlichen jährlichen Wachstumsrate (CAGR) von 45 Prozent. Die Fortschritte in der Computer Vision tragen dazu bei, die Entwicklung künstlicher Intelligenz in der Computer-Vision-Industrie voranzutreiben. Es wird erwartet, dass der Hardwarebereich am schnellsten wachsen wird, während der Softwaresektor in naher Zukunft voraussichtlich eine Dominanz über den Komponentensektor ausüben wird. In den letzten Jahren hat die Hardwareindustrie aufgrund der gestiegenen Investitionen in Forschung und Entwicklung ein enormes Wachstum verzeichnet.

Der wachsende Bedarf an Computer-Vision-Anwendungen, einschließlich fahrerloser Fahrzeuge, Roboter und anderer ähnlicher Technologien, trägt ebenfalls dazu bei treiben den Markt voran. Infolgedessen wird erwartet, dass sich die Automobilkategorie am schnellsten entwickeln wird, während Leichtathletik und Unterhaltung den Ausbau der KI in der Computer-Vision-Industrie voraussichtlich noch weiter vorantreiben werden. Die erhöhten Rechenkapazitäten von Prozessoren bereiten die Voraussetzungen dafür, dass der Markt für künstliche Intelligenz in der Computer Vision in Zukunft florieren kann.

Dieser Bericht enthält alle Informationen zur globalen KI In Computer Vision Marktanalyse und seine Stärken. Der Bericht enthält auch den Höhepunkt von Dynamik, Segmentierung, Hauptakteuren, Regionalanalysen und anderen wichtigen Faktoren.

Covid-19-Analyse:
Infolge der COVID-19-Epidemie gab es keinen Einfluss auf den Ausbau der KI in der Computer-Vision-Industrie. Mit dem Ausbruch von COVID-19, der zur vorläufigen Schließung von Industrieanlagen in den betroffenen Regionen führte, hat die Epidemie der exportorientierten Wirtschaft in diesem Gebiet einen erheblichen Schlag versetzt. Zum Beispiel wurde der Automobilsektor in Deutschland ernsthaft geschädigt, da der Großteil des Fahrzeughandels des Landes mit China bzw. Italien abgewickelt wird. Neben der Besorgnis über den Warenfluss zwischen den Ländern wurde die Expansion des deutschen Industriesektors durch die Schließung von Produktionseinheiten und einen Betriebsstopp verzögert, um die Ausbreitung von COVID-19 zu verhindern.

Marktdynamik:
Treiber:
Globale Fertigungsunternehmen erwarten, dass sie die Automatisierungsausgaben nach COVID-19 erhöhen werden, da dies den Bedarf an menschlicher Interaktion in zahlreichen Betrieben minimiert. Darüber hinaus haben die Teilnehmer der Industrie die Notwendigkeit eines automatisierten Qualitätsmanagements im Produktionsbetrieb verstanden. Infolgedessen werden KI-basierte Bildverarbeitungslösungen im Rahmen langfristiger automatisierter Entwicklungsbemühungen weithin akzeptiert. Computer Vision bei robotischen Produktionsmethoden hilft, Probleme schnell zu erkennen, Kosten zu senken und Reaktionszeiten zu verbessern. Es hilft auch, defekte Artikel zu identifizieren, Retouren zu verringern und die Kundenzufriedenheit zu verbessern. Computer Vision wird auch in der Qualitätssicherung benötigt, da damit alle Waren auf einer Fertigungslinie einheitlich mit nahezu gleicher Konzentration geprüft werden können. Während des prognostizierten Zeitraums wird der gestiegene Bedarf an Inspektionen und Tests sowie Automatisierung die globale KI im Marktwachstum für Computer Vision ankurbeln.

Opportunities:
Emotient, der weltweit führende Experte für automatische Gesichtserkennung und -bewertung von Fahrzeugen, der kürzlich von Apple beschafft wurde, erhielt im Mai ein geistiges Eigentumsrecht für eine Technik zum Sammeln und Kategorisieren von bis zu 100.000 visuellen Fotos pro Tag, um die Fähigkeit von Computersystemen zu verbessern, zwischen den verschiedenen Gesten zu unterscheiden. Infolge des steigenden Bedarfs an künstlicher Intelligenz zur Emotionserkennung treibt die Kombination aus künstlicher Intelligenz und Computer Vision die Marktexpansion voran.

Fesseln:
KI in Computer-Vision-Systemen wird in Branchen wie Verbrauchertechnologie sowie Sicherheit und Überwachung voraussichtlich rasant zunehmen. Dennoch nehmen die Schwierigkeiten bei der Cloud-Datenspeicherung wie Sicherheitsverletzungen, Informationsdiebstahl und Datenunzugänglichkeit zu. Daher müssen Cloud-Dienstanbieter den Verbrauchern vertrauenswürdige Datendienste anbieten. Trotz der Vorteile von Cloud Computing zögern Verbraucher, sensible Informationen wie persönliche Patientenakten, E-Mails und Dokumente in Cloud-Rechenzentren zu speichern. Kunden verlieren die Kontrolle über die Informationen, sobald sie in einem Cloud-Rechenzentrum gespeichert sind. CSPs verwenden Methoden wie Firewalls und Virtualisierung, um Kundendaten in der Cloud zu sichern. Aufgrund von Netzwerkschwächen und der Unfähigkeit, Cloud-Apps, Hardware und Kundeninformationen zu kontrollieren, können diese Initiativen Daten jedoch nicht vollständig sichern. Dies kann den Fortschritt der KI auf dem Markt für Computervision verlangsamen.

Herausforderungen:
Dennoch nehmen Probleme wie Datenschutzverletzungen, Datenschutzverletzungen und Unzuverlässigkeit der Datenspeicherung zu, und diese könnten die Entwicklung der Branche verlangsamen.

Analyse des kumulativen Wachstums:
Darüber hinaus wächst der Markt aufgrund des gestiegenen Bedarfs an Computer-Vision-Anwendungen in nicht traditionellen und neuen Anwendungen. Computer-Vision-Methoden werden in einer Reihe von Sektoren zur Inspektion, Identifizierung, Messung und Lokalisierung von Produkten eingesetzt. Darüber hinaus sind alle KI-fähigen Bildverarbeitungssysteme in der Lage, Softwareinnovationen zu entwickeln, darunter 3D-Modellbau, Einzelhandel, diagnostische Bildgebung, Zeichenerkennung, Fahrzeugsicherheit, Überwachung und Fahrzeugverfolgung sowie Morphing und virtuelle Realität. Die Entwicklung von Bildverarbeitungs-Softwaresystemen für innovative Technologien in den Bereichen Gesundheitswesen, Verkehrssteuerung, Überwachungssysteme, Post und Transport sowie Dokumentenvorbereitung ist im Gange. Es wird erwartet, dass ältere Akteure in Zukunft davon profitieren werden, indem sie KI-fähige Computer-Vision-Lösungen für spezielle Anwendungen im eigenen Haus entwickeln.

Analyse der Wertschöpfungskette:
Den Berichten zufolge ist die weltweite KI auf dem Markt für Computervision in Bezug auf Funktion, Komponente, Anwendung, Endnutzung und Geografie in vier Kategorien unterteilt. Es wird basierend auf der Komponente in zwei Kategorien eingeteilt: Hardware und Software. Eine Teilmenge des Hardwaresektors besteht aus drei Unterkategorien: CPU, Arbeitsspeicher und Speicher. Der Prozessorbereich ist weiter in die folgenden Untersegmente unterteilt: CPU, ASIC, GPU und FGPA. Es ist in zwei Kategorien unterteilt: Lernen und Unterbrechung, je nach Zweck. Es ist in zwei Kategorien unterteilt: industriell und nicht-industriell, je nach Anwendung. Der Markt ist nach Endverbrauchern in die folgenden Kategorien unterteilt: Fertigung, Automobilindustrie, Transport und Logistik, Sicherheit und Überwachung, Unterhaltungselektronik, Gesundheitswesen, Landwirtschaft, Einzelhandel und andere.