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2022-2026年中国机器视觉产业深度调研及投资前景预测报告

首次出版:2017年3月最新修订:2022年3月交付方式:特快专递(2-3天送达)

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十四五将是中国技术和产业升级的关键期,重点机会有哪些?
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报告目录内容概述 定制报告

第一章 机器视觉相关概述
1.1 机器视觉基本概述
1.1.1 机器视觉基本定义
1.1.2 计算机视觉的概念
1.1.3 机器视觉系统原理
1.1.4 机器视觉特点分析
1.1.5 机器视觉主要分类
1.1.6 机器视觉基本功能
1.1.7 机器视觉研究意义
1.2 人工智能相关概述
1.2.1 人工智能基本内涵
1.2.2 人工智能主要分类
1.2.3 人工智能特征分析
1.2.4 人工智能关键环节
1.2.5 人工智能技术层级
1.3 机器视觉技术
1.3.1 通用视觉识别技术
1.3.2 生物特征识别技术
1.3.3 光学字符识别技术
1.3.4 物体与场景识别技术
1.3.5 视频对象提取技术
第二章 2020-2022年机器视觉行业发展环境分析
2.1 机器视觉行业相关支持政策
2.1.1 中国制造战略要求
2.1.2 主要政策演变历程
2.1.3 国家层面政策汇总
2.1.4 重点地区发展目标
2.1.5 “十四五”产业规划
2.2 机器视觉行业基础技术支撑
2.2.1 海量数据驱动
2.2.2 运算力提升
2.2.3 算法技术支持
2.2.4 深度学习助力
2.2.5 其他支撑技术
2.3 人工智能行业发展状况分析
2.3.1 人工智能产业发展特征
2.3.2 人工智能产业逐步成熟
2.3.3 市场发展规模逐步上升
2.3.4 人工智能行业需求状况
2.3.5 人工智能产业技术优势
2.4 机器视觉代替人眼视觉的紧迫性
2.4.1 劳动力成本的提高
2.4.2 产品品质要求提高
2.4.3 生产效率提高需要
第三章 2020-2022年机器视觉产业发展分析
3.1 2020-2022年机器视觉产业链发展分析
3.1.1 产业链结构分析
3.1.2 产业链上游分析
3.1.3 产业链中游分析
3.1.4 产业链下游分析
3.2 2020-2022年全球机器视觉产业发展分析
3.2.1 行业发展历程
3.2.2 市场发展规模
3.2.3 区域市场格局
3.2.4 主要产品厂商
3.2.5 市场竞争格局
3.2.6 市场需求结构
3.3 2020-2022年中国机器视觉产业发展分析
3.3.1 行业发展历程
3.3.2 行业渗透率状况
3.3.3 市场发展规模
3.3.4 成本构成状况
3.3.5 技术专利状况
3.3.6 企业发展路径
3.4 2020-2022年机器视觉市场竞争状况
3.4.1 市场主体类型
3.4.2 竞争梯队划分
3.4.3 企业竞争实力
3.4.4 企业区域分布
3.4.5 竞争状态分析
3.4.6 科技企业布局
3.5 机器视觉产业商业模式分析
3.5.1 采购模式分析
3.5.2 生产模式分析
3.5.3 销售模式分析
3.6 机器视觉市场应用领域分析
3.6.1 应用领域分布
3.6.2 下游应用结构
3.6.3 工业市场应用
3.6.4 消费电子领域
3.6.5 半导体领域
3.6.6 防疫领域应用
第四章 2020-2022年机器视觉产业上游零部件产业发展分析
4.1 机器视觉光源市场分析
4.1.1 机器视觉光源概述
4.1.2 机器视觉光源特点
4.1.3 LED照明产业规模
4.1.4 LED照明发展前景
4.2 机器视觉镜头市场发展分析
4.2.1 机器视觉镜头概述
4.2.2 光学镜头产业结构
4.2.3 光学镜头主要特征
4.2.4 光学镜头市场规模
4.2.5 光学镜头竞争状况
4.2.6 光学镜头行业壁垒
4.2.7 技术发展趋势分析
4.2.8 行业发展机遇分析
4.3 3D传感摄像头市场分析
4.3.1 3D传感摄像头基本介绍
4.3.2 3D传感摄像头关键部件
4.3.3 3D传感摄像头产业链
4.3.4 3D传感摄像头应用领域
4.3.5 3D传感摄像头市场格局
4.3.6 3D传感摄像头市场前景
4.4 机器视觉相机市场发展分析
4.4.1 机器视觉相机的分类
4.4.2 机器视觉相机的核心
4.4.3 机器视觉相机产业链
4.4.4 机器视觉相机市场规模
4.4.5 机器视觉相机市场主体
4.4.6 机器视觉相机发展前景
4.5 机器视觉系统其他市场分析
4.5.1 机器视觉软件概述
4.5.2 机器视觉图像采集卡
4.5.3 机器视觉处理芯片
第五章 2020-2022年工业机器视觉市场应用分析
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 机器视觉技术应用
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 机器视觉技术应用
5.2.3 机器视觉定位应用
5.2.4 机器视觉检测应用
5.2.5 机器视觉读码技术
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 机器视觉应用现状
5.3.4 机器视觉应用需求
5.3.5 机器视觉应用前景
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 机器视觉的应用优势
5.4.4 机器视觉的应用前景
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 物流机器视觉系统
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 2020-2022年机器视觉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 2020-2022年图像识别细分领域机器视觉应用分析
6.2.1 机器视觉应用现状
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 语音识别应用现状
6.3 图像识别领域机器视觉应用分析
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 图像识别领域机器视觉应用前景分析
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 机器视觉应用前景
第七章 2020-2022年机器视觉消费领域市场应用分析——无人驾驶市场
7.1 2020-2022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 无人驾驶融资现状
7.1.5 无人驾驶制约因素
7.1.6 无人驾驶投资建议
7.2 2020-2022年无人驾驶领域机器视觉发展综述
7.2.1 无人驾驶感知系统介绍
7.2.2 机器视觉技术重要作用
7.2.3 视觉传感技术工作原理
7.2.4 机器视觉技术应用现状
7.2.5 机器视觉企业布局动态
7.3 ADAS辅助驾驶视觉系统发展状况
7.3.1 前装ADAS标准配置量
7.3.2 前装ADAS系统竞争格局
7.3.3 ADAS视觉系统基本原理
7.3.4 ADAS视觉系统传感器
7.3.5 ADAS视觉系统发展前景
7.4 无人驾驶领域机器视觉市场发展前景分析
7.4.1 无人驾驶汽车市场发展前景
7.4.2 无人驾驶机器视觉发展空间
7.4.3 无人驾驶机器视觉投资机遇
第八章 2020-2022年机器视觉消费领域市场应用分析——无人机市场
8.1 2020-2022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 细分市场结构
8.1.5 行业投资状况
8.1.6 行业发展趋势
8.2 智能无人机机器视觉关键硬件技术分析
8.2.1 双目机器视觉
8.2.2 红外激光视觉
8.2.3 超声波探测
8.3 智能无人机机器视觉关键软件技术分析
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 2020-2022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 2020-2022年机器视觉消费领域市场应用分析——服务机器人市场
9.1 2020-2022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 区域发展格局
9.1.6 企业布局动态
9.1.7 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 扫地机器人领域中机器视觉应用分析
9.3.1 机器视觉应用优势
9.3.2 机器视觉应用特征
9.3.3 机器视觉产品现状
9.4 新兴服务机器人领域中机器视觉应用分析
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 服务机器人领域机器视觉应用前景分析
9.5.1 服务机器人未来发展趋势
9.5.2 服务机器人市场发展前景
9.5.3 医疗服务机器人应用前景
第十章 2019-2021年国内外机器视觉产业重点企业分析
10.1 康耐视(COGNEX)
10.1.1 企业发展概况
10.1.2 主要产品范围
10.1.3 产品研发投入
10.1.4 企业发展模式
10.1.5 2019财年企业经营状况分析
10.1.6 2020财年企业经营状况分析
10.1.7 2021财年企业经营状况分析
10.2 基恩士(KEYENCE)
10.2.1 企业发展概况
10.2.2 主营业务分析
10.2.3 产品种类分析
10.2.4 企业发展模式
10.2.5 2019财年企业经营状况分析
10.2.6 2020财年企业经营状况分析
10.2.7 2021财年企业经营状况分析
10.3 广东奥普特科技股份有限公司
10.3.1 企业发展概况
10.3.2 公司主要产品
10.3.3 机器视觉业务
10.3.4 经营效益分析
10.3.5 业务经营分析
10.3.6 财务状况分析
10.3.7 核心竞争力分析
10.3.8 公司发展战略
10.3.9 未来前景展望
10.4 深圳市劲拓自动化设备股份有限公司
10.4.1 企业发展概况
10.4.2 机器视觉业务
10.4.3 经营效益分析
10.4.4 业务经营分析
10.4.5 财务状况分析
10.4.6 核心竞争力分析
10.4.7 公司发展战略
10.4.8 未来前景展望
10.5 大恒新纪元科技股份有限公司
10.5.1 企业发展概况
10.5.2 机器视觉业务
10.5.3 经营效益分析
10.5.4 业务经营分析
10.5.5 财务状况分析
10.5.6 核心竞争力分析
10.5.7 公司发展战略
10.5.8 未来前景展望
10.6 苏州天准科技股份有限公司
10.6.1 企业发展概况
10.6.2 主要业务产品
10.6.3 经营效益分析
10.6.4 业务经营分析
10.6.5 财务状况分析
10.6.6 核心竞争力分析
10.6.7 未来前景展望
10.7 杭州海康威视数字技术股份有限公司
10.7.1 企业发展概况
10.7.2 机器视觉业务
10.7.3 经营效益分析
10.7.4 业务经营分析
10.7.5 财务状况分析
10.7.6 核心竞争力分析
10.7.7 公司发展战略
10.7.8 未来前景展望
第十一章 2020-2022年机器视觉行业投资分析及建议
11.1 人工智能相关企业融资状况
11.1.1 融资规模走势
11.1.2 融资金额分布
11.1.3 融资轮次分布
11.1.4 投资区域分布
11.1.5 投资活跃机构
11.1.6 企业冲刺IPO
11.2 机器视觉行业投融资分析
11.2.1 投资规模分析
11.2.2 企业投资动态
11.2.3 投资轮次分布
11.2.4 企业并购动态
11.3 机器视觉领域投资机会分析
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 机器视觉行业投资壁垒分析
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 中投产业研究院对机器视觉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 2022-2026年机器视觉产业发展前景及市场规模预测
12.1 机器视觉产业发展前景展望
12.1.1 产业发展潜力
12.1.2 产业发展机遇
12.1.3 产业发展前景
12.1.4 技术发展前景
12.2 机器视觉产业发展趋势分析
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 中投顾问对2022-2026年中国机器视觉产业预测分析
12.3.1 2022-2026年中国机器视觉产业影响因素分析
12.3.2 2022-2026年中国机器视觉产业市场规模预测

图表目录

图表1 机器视觉与人类视觉的对比
图表2 机器视觉系统原理
图表3 机器视觉的分类
图表4 机器视觉四大基本功能
图表5 人工智能架构
图表6 人工智能、机器学习、深度学习的隶属关系
图表7 专用人工智能与通用人工智能的区别
图表8 通用视觉识别技术流程
图表9 物体与场景识别应用场景
图表10 《中国制造2025》三步走战略
图表11 国家层面有关机器视觉行业的政策重点内容解读(一)
图表12 国家层面有关机器视觉行业的政策重点内容解读(二)
图表13 国家层面有关机器视觉行业的政策重点内容解读(三)
图表14 国家层面有关机器视觉行业的政策重点内容解读(四)
图表15 国家层面有关机器视觉行业的政策重点内容解读(五)
图表16 “十四五”期间各省市机器视觉发展目标
图表17 《“十四五”规划》机器视觉行业相关重点内容解读
图表18 2010-2025年全球总体数据量
图表19 国内外具备机器视觉底层系统开发能力的企业
图表20 传统机器学习与深度学习对比
图表21 3D视觉技术的四种方法
图表22 人工智能产业发展特征
图表23 2018-2020年中国人工智能产业规模
图表24 2020年中国人工智能市场行业份额
图表25 2011-2020年城镇私营单位就业人员年平均工资及增速
图表26 2020年城镇私营单位分四大区域就业人员年平均工资
图表27 2020年城镇私营单位分行业就业人员年平均工资
图表28 数字化应用对中国GDP的额外贡献率
图表29 机器视觉上下游产业链示意图
图表30 机器视觉产业链层级
图表31 机器视觉行业全景图谱
图表32 国内外视觉处理芯片对比
图表33 国内外基础算法应用对比
图表34 计算机视觉四大技术
图表35 机器视觉应用领域分析
图表36 机器视觉非工业领域应用
图表37 计算机视觉发展历程
图表38 2010-2020年全球机器视觉市场规模
图表39 全球机器视觉行业市场规模区域分布
图表40 机器视觉产品主要厂商
图表41 全球机器视觉主要公司
图表42 机器视觉的下游应用领域举例
图表43 机器视觉下游应用梳理
图表44 中国机器视觉行业发展历程
图表45 2018-2021年中国机器视觉产业市场规模统计
图表46 机器视觉系统成本构成
图表47 2021年中国申请省(市、自治区)机器视觉专利数量TOP10
图表48 中国机器视觉行业竞争梯队(按注册资本)
图表49 中国机器视觉上市公司业务布局及竞争力评价
图表50 2021年中国机器视觉企业区域分布情况
图表51 中国机器视觉行业竞争状态总结
图表52 AI视觉小四龙采购模式对比分析
图表53 中国机器视觉行业下游应用占比情况
图表54 工业机器视觉产业链
图表55 机器视觉在工业领域的应用
图表56 工业机器视觉龙头企业发展趋势
图表57 LED光源、卤素灯、高频荧光灯性能对比
图表58 机器视觉系统主要光源情况
图表59 2016-2021年中国LED照明行业产值
图表60 2016-2021年中国LED照明行业市场规模渗透率
图表61 影响机器视觉图像质量的主要设备
图表62 常用镜头的主要特征对比
图表63 光学镜头的分类
图表64 光学镜头上下游示意图
图表65 光学镜头行业水平及趋势
图表66 3D传感摄像头技术分类
图表67 中国3D传感摄像头产业链
图表68 3D传感摄像头个人消费级应用终端
图表69 中国3D传感摄像头行业市场竞争概况
图表70 工业相机主要分类
图表71 CCD与CMOS
图表72 CCD和CMOS相机技术指标对比
图表73 Basler不同感光芯片类型相机的性能对比
图表74 工业照相机产业链全景图
图表75 国内外工业相机参与厂商
图表76 国外主要机器视觉软件及厂商
图表77 机器视觉图像处理软件典型功能
图表78 机器视觉图像处理软件典型功能(续)
图表79 智能制造三大板块
图表80 人工检测与机器视觉检测主要特点对比
图表81 2017-2021年全球半导体销售额
图表82 2017-2021年中国集成电路产业销售额
图表83 2017-2021中国集成电路制造业销售额及增长率
图表84 机器视觉四大功能在半导体制造领域的应用
图表85 计算机视觉在半导体制造三大阶段的应用
图表86 贴片机视觉自动对位系统构成
图表87 视觉检测装置原理
图表88 视觉测量原理
图表89 电子产品生产的三大阶段
图表90 机器视觉在SMT装配线上的典型应用
图表91 2016-2020年中国智慧物流市场规模
图表92 国内领先的自动化物流系统集成供应商
图表93 指纹识别、人脸识别与虹膜识别技术对比
图表94 全球生物识别技术收入分布
图表95 视频识别流程图
图表96 视频识别技术的应用
图表97 2017-2021年中国人脸识别市场规模
图表98 2017-2021年中国人脸识别相关企业注册量
图表99 2016-2020年中国智能语音市场规模
图表100 中国生物识别技术不同应用场景占比统计情况
图表101 生物识别技术在政府和军方领域应用分析情况
图表102 生物识别技术在教育领域应用分析情况
图表103 2016-2021年中国生物识别市场规模
图表104 生物识别行业重点投资产品
图表105 汽车驾驶的等级划分
图表106 ADAS功能简介
图表107 汽车智能辅助驾驶(ADAS)产品渗透率变化情况
图表108 2021年汽车智能辅助驾驶(ADAS)产品渗透率对比
图表109 2016-2020年我国智能驾驶市场规模
图表110 2021年中国无人驾驶领域融资事件(一)
图表111 2021年中国无人驾驶领域融资事件(二)
图表112 无人驾驶汽车技术构成
图表113 无人驾驶领域投资技术层级
图表114 无人驾驶感知系统
图表115 机器视觉与其他四类无人驾驶汽车传感器的特性对比
图表116 2021年OEM标配搭载ADAS排名
图表117 2021年OEM标配搭载L2级ADAS排名
图表118 2021年OEM标配搭载TJA/HWA排名
图表119 2020年中国乘用车新车ADAS前视系统格局
图表120 2021年中国前装ADAS供应商市场份额
图表121 ADAS视觉系统基本原理
图表122 不同传感器优缺点对比
图表123 主要车企重点车型感知层硬件配置
图表124 新造车势力主要自动驾驶车型ADAS传感器数量
图表125 传统车企自动驾驶车型ADAS传感器数量(二)
图表126 不同传感器的对不同ADAS功能的适用情况
图表127 ADAS视觉系统可实现功能
图表128 无人机产业链全景图
图表129 2017-2020年中国无人机市场规模
图表130 2020年中国无人机市场结构
图表131 2013-2020年全球无人机行业投资规模
图表132 2013-2021年中国无人机行业投资金额及投资数量
图表133 双目机器视觉原理
图表134 红外激光视觉原理
图表135 不同机器视觉硬件技术的比较
图表136 边缘检测算法的效果
图表137 普通无人机的局限和智能化无人机解决的痛点
图表138 开源智能软件项目简介
图表139 开源软件领域和专注于产品化开发商的估值
图表140 2016-2020年我国服务机器人销售额
图表141 中国服务机器人市场结构
图表142 2014-2021年中国服务机器人相关企业注册量
图表143 中国第一梯队服务机器人企业
图表144 中国服务机器人产业区域分布
图表145 服务机器人系统架构
图表146 服务机器人的核心模块和技术
图表147 服务机器人三大核心模块
图表148 服务机器人技术细分模块的成熟度和重要性排序
图表149 交互方式的更替
图表150 不同技术方案的扫地机器人的特点
图表151 中国医疗机器人发展方向
图表152 康耐视公司的主要产品
图表153 康耐视工业智能相机In-SightD900
图表154 康耐视深度学习软件VisionPro Deep Learning
图表155 2018-2019财年康耐视综合收益表
图表156 2018-2019财年康耐视收入分地区资料
图表157 2019-2020财年康耐视综合收益表
图表158 2019-2020财年康耐视收入分地区资料
图表159 2020-2021财年康耐视综合收益表
图表160 2020-2021财年康耐视收入分地区资料
图表161 基恩士的产品种类
图表162 基恩士产品应用领域
图表163 2018-2019财年基恩士综合收益表
图表164 2019-2020财年基恩士综合收益表
图表165 2019-2020财年基恩士收入分地区资料
图表166 2020-2021财年基恩士综合收益表
图表167 2018-2021年广东奥普特科技股份有限公司总资产及净资产规模
图表168 2018-2021年广东奥普特科技股份有限公司营业收入及增速
图表169 2018-2021年广东奥普特科技股份有限公司净利润及增速
图表170 2020-2021年广东奥普特科技股份有限公司营业收入情况
图表171 2018-2021年广东奥普特科技股份有限公司营业利润及营业利润率
图表172 2018-2021年广东奥普特科技股份有限公司净资产收益率
图表173 2018-2021年广东奥普特科技股份有限公司短期偿债能力指标
图表174 2018-2021年广东奥普特科技股份有限公司资产负债率水平
图表175 2018-2021年广东奥普特科技股份有限公司运营能力指标
图表176 劲拓股份公司智能机器视觉检测设备
图表177 2018-2021年深圳市劲拓自动化设备股份有限公司总资产及净资产规模
图表178 2018-2021年深圳市劲拓自动化设备股份有限公司营业收入及增速
图表179 2018-2021年深圳市劲拓自动化设备股份有限公司净利润及增速
图表180 2019-2020年深圳市劲拓自动化设备股份有限公司营业收入分行业、产品、地区
图表181 2020-2021年深圳市劲拓自动化设备股份有限公司营业收入情况
图表182 2018-2021年深圳市劲拓自动化设备股份有限公司营业利润及营业利润率
图表183 2018-2021年深圳市劲拓自动化设备股份有限公司净资产收益率
图表184 2018-2021年深圳市劲拓自动化设备股份有限公司短期偿债能力指标
图表185 2018-2021年深圳市劲拓自动化设备股份有限公司资产负债率水平
图表186 2018-2021年深圳市劲拓自动化设备股份有限公司运营能力指标
图表187 2018-2021年大恒新纪元科技股份有限公司总资产及净资产规模
图表188 2018-2021年大恒新纪元科技股份有限公司营业收入及增速
图表189 2018-2021年大恒新纪元科技股份有限公司净利润及增速
图表190 2020-2021年大恒新纪元科技股份有限公司营业收入情况
图表191 2018-2021年大恒新纪元科技股份有限公司营业利润及营业利润率
图表192 2018-2021年大恒新纪元科技股份有限公司净资产收益率
图表193 2018-2021年大恒新纪元科技股份有限公司短期偿债能力指标
图表194 2018-2021年大恒新纪元科技股份有限公司资产负债率水平
图表195 2018-2021年大恒新纪元科技股份有限公司运营能力指标
图表196 2018-2021年苏州天准科技股份有限公司总资产及净资产规模
图表197 2018-2021年苏州天准科技股份有限公司营业收入及增速
图表198 2018-2021年苏州天准科技股份有限公司净利润及增速
图表199 2020-2021年苏州天准科技股份有限公司营业收入情况
图表200 2018-2021年苏州天准科技股份有限公司营业利润及营业利润率
图表201 2018-2021年苏州天准科技股份有限公司净资产收益率
图表202 2018-2021年苏州天准科技股份有限公司短期偿债能力指标
图表203 2018-2021年苏州天准科技股份有限公司资产负债率水平
图表204 2018-2021年苏州天准科技股份有限公司运营能力指标
图表205 2018-2021年杭州海康威视数字技术股份有限公司总资产及净资产规模
图表206 2018-2021年杭州海康威视数字技术股份有限公司营业收入及增速
图表207 2018-2021年杭州海康威视数字技术股份有限公司净利润及增速
图表208 2019-2020年杭州海康威视数字技术股份有限公司营业收入分行业、产品、地区
图表209 2020-2021年杭州海康威视数字技术股份有限公司营业收入分行业、产品、地区
图表210 2018-2021年杭州海康威视数字技术股份有限公司营业利润及营业利润率
图表211 2018-2021年杭州海康威视数字技术股份有限公司净资产收益率
图表212 2018-2021年杭州海康威视数字技术股份有限公司短期偿债能力指标
图表213 2018-2021年杭州海康威视数字技术股份有限公司资产负债率水平
图表214 2018-2021年杭州海康威视数字技术股份有限公司运营能力指标
图表215 2012-2021年中国人工智能领域企业融资数量走势
图表216 2021年人工智能领域融资金额超2亿元企业盘点
图表217 2021年人工智能领域融资金额超2亿元企业盘点(二)
图表218 2021年人工智能领域企业按金额计融资分布
图表219 2021年人工智能领域企业融资轮次
图表220 2021人工智能领域企业融资地区分布
图表221 2021年中国人工智能领域投资机构20强
图表222 2017-2022年中国机器视觉领域投资规模
图表223 2022年中国机器视觉领域投资动态
图表224 2022年中国机器视觉领域投资动态(续)
图表225 2021年机器视觉的投资轮次分布
图表226 机器视觉在汽车领域的应用
图表227 机器视觉发展生命周期
图表228 机器视觉技术的优势
图表229 中投顾问对2022-2026年中国机器视觉产业市场规模预测

机器视觉是指利用相机、摄像机等传感器,配合机器视觉算法赋予智能设备人眼的功能,从而进行物体的识别、检测、测量等功能。按照应用的领域与细分技术的特点,机器视觉进一步可以分为工业视觉、计算机视觉两类,相应地,其应用领域可以划分为智能制造和智能生活两类。

机器视觉的崛起源于工业自动化生产日益增长的技术需求,技术探索始于20世纪60年代中期美国学者L.R.罗伯兹关于理解多面体组成的积木世界的研究,早期的发展主要集中于北美、欧洲和日本等发达地区。全球制造业向中国转移后,中国机器视觉产业迎来了奋起直追的历史契机。近十年来,从相机、采集卡、光源、镜头到图像处理软件,数十家机器视觉核心器件的国内研发制造厂商陆续涌现,中国正成为世界机器视觉发展最活跃的地区之一。

根据中国机器视觉产业联盟的统计显示,近年中国机器视觉产业规模保持高水平增长,2020年中国机器视觉产业市场规模达到144亿元。预计到“十四五”期末,中国机器视觉产业市场规模有望达到500亿元。

2020年10月,国家发布的《中华人民共和国国民经济和社会发展第十四个五年规划和2035年远景目标纲要》在智能制造与机器人技术、高端新材料、智能汽车、高端医疗装备、农业机械装备等机器视觉的应用领域均进行了积极指引,“十四五”规划提出要提升制造业的核心竞争力,发展壮大战略性新兴产业,对于机器视觉行业是政策利好。标准建设方面,近年来,我国在不断制定机器视觉相关标准,其中机器视觉产业联盟于2020年8月发布的《工业镜头 术语》及《工业数字相机 术语》两项团体标准进一步推动国内机器视觉标准制定。

“十四五”时期,我国已转向高质量发展阶段,我国将进一步深化产业结构调整,推进制造水平,由“制造大国”向“制造强国”转型。随着工业自动化、智能化转型的深入,以及民用产品对智能化需求的不断提升,机器视觉作为核心技术有望逐渐形成规模化的产业,未来发展空间广阔。

中投产业研究院发布的《2022-2026年中国机器视觉产业深度调研及投资前景预测报告》共十二章。首先对机器视觉产业概述及发展环境进行分析,接着分析了机器视觉产业发展现状及机器视觉产业链上游零部件市场概况。随后报告重点分析了工业视觉的发展及机器视觉在识别领域、无人驾驶领域、无人机领域和服务机器人领域应用状况,并深入研究了机器视觉领域重点企业发展状况及行业投融资规模,最后,报告对机器视觉产业的发展前景及市场规模进行了科学的分析及预测。

本研究报告数据主要来自于国家统计局、中投产业研究院、中投产业研究院市场调查中心、中国医药协会以及国内外重点刊物等渠道,数据权威、详实、丰富,同时通过专业的分析预测模型,对行业核心发展指标进行科学地预测。您或贵单位若想对机器视觉行业有个系统深入的了解、或者想投资机器视觉市场,本报告将是您不可或缺的重要参考工具。

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