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視覺人工智能行業(yè)市場前景及重點(diǎn)企業(yè)分析（附報(bào)告目錄）

1、國家及地方政策的大力支持

視覺人工智能行業(yè)為下游各行業(yè)提供基礎(chǔ)支持技術(shù)，廣泛應(yīng)用于各類人工智能細(xì)分領(lǐng)域。政府積極出臺政策促進(jìn)人工智能技術(shù)發(fā)展和應(yīng)用，深化落實(shí)與視覺人工智能息息相關(guān)的人工智能、智能制造、信息化和工業(yè)化的相關(guān)政策，為視覺人工智能的發(fā)展提供了政策與配套資源支持。

相關(guān)報(bào)告：北京普華有策信息咨詢有限公司《2020-2026年視覺人工智能行業(yè)全景深度調(diào)研與投資前景預(yù)測報(bào)告》

工信部印發(fā)《促進(jìn)新一代人工智能產(chǎn)業(yè)發(fā)展三年行動計(jì)劃（2018-2020 年）》，中國電子技術(shù)標(biāo)準(zhǔn)化研究院發(fā)布《人工智能標(biāo)準(zhǔn)化白皮書（2018 年版）》，科技部成立人工智能發(fā)展研究中心，教育部印發(fā)《高等學(xué)校人工智能創(chuàng)新行動計(jì)劃》等密集跟進(jìn)，地方層面已有包括上海、北京、廣東、浙江等在內(nèi)的至少 27 個省市及地區(qū)發(fā)布相關(guān)規(guī)劃文件或扶持政策，在印發(fā)主體進(jìn)一步下沉的同時，部分規(guī)劃內(nèi)容已開始逐漸落地。受到國家及地方政策的支持，視覺人工智能相關(guān)企業(yè)呈現(xiàn)快速增長態(tài)勢。

2、5G 技術(shù)將帶動視覺人工智能的進(jìn)一步發(fā)展

目前，視覺人工智能在全球范圍內(nèi)的應(yīng)用集中于智能消費(fèi)和智能制造等領(lǐng)域，成效顯著，細(xì)分領(lǐng)域不斷擴(kuò)大。隨著技術(shù)的不斷發(fā)展，視覺人工智能能夠識別信息的種類從最初的文字信息，到人臉，人的體態(tài)，以及各種不同的物體的識別。識別精度也從最初的 1：1 比對，到用于門禁系統(tǒng)等的 1：N 比對，以及用在黑名單監(jiān)控等場景的 M：N 動態(tài)監(jiān)控，同時數(shù)據(jù)標(biāo)注的自動化程度極大提高，進(jìn)一步提高識別效率，降低識別成本。

目前，全球移動智能終端設(shè)備迅速普及，移動智能終端的拍攝能力和計(jì)算機(jī)視覺技術(shù)發(fā)展迅猛，大量的圖像數(shù)據(jù)和計(jì)算數(shù)據(jù)需要快速有效地提取、分析。5G 技術(shù)的應(yīng)用，進(jìn)一步推動了“邊緣計(jì)算”和“端計(jì)算”的發(fā)展。作為一種運(yùn)算架構(gòu)，“邊緣計(jì)算”和“端計(jì)算”可以在人臉識別、信息比對、智能駕駛等方面，實(shí)現(xiàn)對云計(jì)算的延伸與擴(kuò)展，可以在更靠近用戶側(cè)的節(jié)點(diǎn)上完成圖像的分析識別。通過將邊緣計(jì)算、端計(jì)算，與云計(jì)算相結(jié)合，使邊緣節(jié)點(diǎn)聚焦于圖像的實(shí)時、短周期處理，而中心節(jié)點(diǎn)聚焦于非實(shí)時、長周期的數(shù)據(jù)處理，從而可以有效地降低網(wǎng)絡(luò)延遲，緩解網(wǎng)絡(luò)帶寬與數(shù)據(jù)中心壓力，提高服務(wù)的響應(yīng)速度。

3、視覺人工智能技術(shù)推動多行業(yè)產(chǎn)業(yè)鏈的重構(gòu)

視覺人工智能技術(shù)出現(xiàn)了廣闊的應(yīng)用前景，不僅能夠帶來生產(chǎn)效率的提升，而且還催生了新的產(chǎn)業(yè)和新的商業(yè)模式，推動多行業(yè)產(chǎn)業(yè)鏈的重構(gòu)。視覺人工智能技術(shù)產(chǎn)業(yè)化落地應(yīng)用程度不斷提高，包括在智能手機(jī)、智能汽車、智能安防、智能家居、智能保險、智能零售、互聯(lián)網(wǎng)視頻等領(lǐng)域均有廣泛的應(yīng)用，并形成全新的產(chǎn)業(yè)鏈條與全新的商業(yè)經(jīng)營模式?？梢灶A(yù)見，隨著視覺人工智能技術(shù)不斷發(fā)展，行業(yè)應(yīng)用解決方案的建立和完善，以及政府對視覺人工智能行業(yè)的政策扶持，視覺人工智能行業(yè)的應(yīng)用場景將進(jìn)一步滲透，助力各應(yīng)用行業(yè)解決業(yè)痛點(diǎn)，提高運(yùn)營效率，實(shí)現(xiàn)行業(yè)轉(zhuǎn)型和升級，視覺人工智能需求前景廣闊。目前視覺人工智能技術(shù)已經(jīng)推動智能手機(jī)、智能汽車、智能安防、智能金融等諸多新產(chǎn)業(yè)的發(fā)展，未來在智能汽車、智能家居等 IoT 領(lǐng)域及智能保險領(lǐng)域，將逐步全方位為產(chǎn)業(yè)賦能，助力新產(chǎn)業(yè)升級。

隨著視覺人工智能技術(shù)的發(fā)展，應(yīng)用場景的不斷豐富，智能設(shè)備人機(jī)交互的界面智能化水平不斷提高，將創(chuàng)造出更加多元、更加立體的業(yè)態(tài)形式，推動著未來商業(yè)現(xiàn)代化的發(fā)展。

4、無人零售店應(yīng)用視覺人工智能讓零售更智能

在智能零售領(lǐng)域，從當(dāng)前市場環(huán)境來看，零售業(yè)發(fā)展已進(jìn)入“新零售時代”，線上線下融合、消費(fèi)閉環(huán)是發(fā)展方向。從零售企業(yè)經(jīng)營看，不斷上漲的人工成本是制約企業(yè)盈利增長的主要瓶頸，少人化、無人化無疑是削減人力成本的重要方向。無人零售店應(yīng)用視覺人工智能、大數(shù)據(jù)、物聯(lián)網(wǎng)等技術(shù)，比有人零售更全面、準(zhǔn)確、迅速地了解顧客需求，增強(qiáng)消費(fèi)者體驗(yàn)，同時有助于供應(yīng)鏈改造和供給側(cè)優(yōu)化，為企業(yè)降本增效，是線上線下融合的最好形式之一，也是新零售的最好體現(xiàn)形式之一。在智能家居領(lǐng)域，視覺人工智能有助于提升人與智能家居產(chǎn)品的交互體驗(yàn)，是以住宅為平臺，基于物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)，由智能硬件、智能軟件系統(tǒng)、云計(jì)算平臺構(gòu)成的一個家居生態(tài)圈，實(shí)現(xiàn)人遠(yuǎn)程控制設(shè)備、設(shè)備間互聯(lián)互通、設(shè)備自我學(xué)習(xí)等功能，并通過收集、分析用戶行為數(shù)據(jù)為用戶提供個性化生活服務(wù)，使家居生活更加安全、舒適、節(jié)能、便捷。

5、視覺人工智能市場前景分析

隨著互聯(lián)網(wǎng)浪潮興起，數(shù)據(jù)儲量急劇增加，而深度學(xué)習(xí)算法的出現(xiàn)恰好能夠?qū)?shù)據(jù)集歸納出邏輯，實(shí)現(xiàn)精準(zhǔn)的物體識別和場景識別。GPU 和 AI 專用芯片的出現(xiàn)突破了傳統(tǒng) CPU 的算力瓶頸，數(shù)據(jù)運(yùn)算速度和處理規(guī)模爆發(fā)性增長，從而為大數(shù)據(jù)的分析提供硬件上的支撐。視覺人工智能產(chǎn)業(yè)由技術(shù)驅(qū)動，而技術(shù)的核心在于數(shù)據(jù)、算力和算法三個方面。在這三方面并行驅(qū)動下，世界視覺人工智能產(chǎn)業(yè)得以迅速發(fā)展。2019年中國視覺人工智能市場規(guī)模達(dá)到400億元左右，較 2018 年增長 145.68%。

我國視覺人工智能相關(guān)算法已達(dá)到國際先進(jìn)水平，已經(jīng)成為人工智能領(lǐng)域最火熱的細(xì)分領(lǐng)域，相關(guān)技術(shù)廣泛應(yīng)用在智能手機(jī)、智能駕駛、IoT 等相關(guān)場景。隨著視覺人工智能技術(shù)的逐漸成熟及應(yīng)用領(lǐng)域的逐步擴(kuò)大，預(yù)計(jì) 2021 年中國視覺人工智能市場規(guī)模將突破千億元。視覺人工智能本身商業(yè)落地場景廣闊，能夠有效解決應(yīng)用行業(yè)的痛點(diǎn)，市場發(fā)展空間巨大。

2015-2019年我國視覺人工智能市場規(guī)模分析

資料來源：普華有策市場研究中心

6、視覺人工智能市場重點(diǎn)企業(yè)分析

視覺人工智能市場格局已經(jīng)初步形成，核心技術(shù)、產(chǎn)品化能力、產(chǎn)業(yè)生態(tài)鏈合作均成為行業(yè)的核心壁壘。行業(yè)中國內(nèi)企業(yè)主要有商湯科技、曠視科技，虹軟科技等，國外企業(yè)主要有 CorePhotonics Ltd.、Morpho, Inc.、EyeSight Technologies Ltd.。

（1）CorePhotonics Ltd.

CorePhotonics Ltd.成立于2012年，是一家主要從事開發(fā)并提供支持?jǐn)z影功能（如光學(xué)變焦、一流的弱光性能、背景虛化和深度功能以及光學(xué)防抖）的端到端多光圈解決方案的以色列公司。CorePhotonics 公司通過自研的光學(xué)、機(jī)械和計(jì)算攝影技術(shù)提升圖像質(zhì)量、完善手機(jī)相機(jī)的攝影體驗(yàn)，主要產(chǎn)品有拍攝算法軟件解決方案、相機(jī)攝像頭以及汽車攝像頭系統(tǒng)等。

（2）Morpho, Inc.

Morpho, Inc. 成立于 2004 年，是一家主要從事提供數(shù)字圖像處理算法和應(yīng)用框架的日本公司，主要是在各種嵌入式平臺設(shè)備，如手機(jī)、數(shù)碼相機(jī)等上處理和展示圖像。公司提供的軟件產(chǎn)品包括 Photo Solid，Movie Solid，HDR，Morpho Denoiser和 Morpho Panorama 等。

（3）EyeSight Technologies Ltd.

EyeSight Technologies Ltd.成立于 2005 年，是一家主要從事投資研發(fā)視覺人工智能算法、深度學(xué)習(xí)和人工智能解決方案的以色列公司。Eyesight 公司使用嵌入式視覺人工智能技術(shù)、深度學(xué)習(xí)和人工智能模塊創(chuàng)建傳感解決方法，增強(qiáng)車輛、家居和消費(fèi)電子產(chǎn)品中的用戶體驗(yàn)，主要產(chǎn)品有用戶感知和分析解決方案、手勢識別解決方案和車內(nèi)駕駛員檢測等方案。

(4）虹軟科技

虹軟科技提供的視覺人工智能解決方案的第三方供應(yīng)商，智能設(shè)備可以在既有硬件能力的基礎(chǔ)上，突破硬件成像能力的限制，提升成像質(zhì)量，擴(kuò)展成像效果；尤其是通過先進(jìn)算法優(yōu)化來有效控制智能計(jì)算所帶來的巨量功耗，使得眾多全新的智能拍照攝像及相關(guān)視覺應(yīng)用成為可能，提升了用戶體驗(yàn)和設(shè)備的性價比，增加了產(chǎn)品的市場競爭力。截至目前，虹軟科技提供的視覺人工智能解決方案已經(jīng)成功應(yīng)用于智能手機(jī)、智能汽車、智能家居、智能保險、智能零售、互聯(lián)網(wǎng)視頻等多種場景中，并且仍在不斷探索新的視覺人工智能技術(shù)和終端應(yīng)用場景。

（5）北京市商湯科技開發(fā)有限公司

北京市商湯科技開發(fā)有限公司（以下簡稱“商湯科技”）成立于 2014 年，是一家人工智能平臺公司，建立了自主研發(fā)的深度學(xué)習(xí)平臺和超算中心，并研發(fā)了一系列 AI 技術(shù)。商湯科技的主要產(chǎn)品包括人臉識別、圖像識別、文本識別、醫(yī)療影像識別、視頻分析、無人駕駛和遙感等視覺算法，產(chǎn)品主要應(yīng)用于安防、金融服務(wù)、手機(jī)、移動應(yīng)用等領(lǐng)域。

（6）北京曠視科技有限公司

北京曠視科技有限公司（以下簡稱“曠視科技”）成立于 2011 年，是一家以人工智能技術(shù)為核心的行業(yè)物聯(lián)解決方案提供商，為行業(yè)用戶提供人工智能算法和解決方案，構(gòu)建智能物聯(lián)網(wǎng)系統(tǒng)。曠視科技產(chǎn)品主要包括人臉識別技術(shù)，圖像識別技術(shù)，智能視頻云產(chǎn)品，智能傳感器產(chǎn)品等，產(chǎn)品主要應(yīng)用于金融、手機(jī)、安防、物流、零售等領(lǐng)域。

報(bào)告目錄：

第一章　視覺人工智能相關(guān)概述

1.1　視覺人工智能基本概述

1.1.1　視覺人工智能基本定義

1.1.2　計(jì)算機(jī)視覺的概念

1.1.3　視覺人工智能系統(tǒng)原理

1.1.4　視覺人工智能特點(diǎn)分析

1.1.5　視覺人工智能主要分類

1.1.6　視覺人工智能發(fā)展歷程

1.1.7　視覺人工智能研究意義

1.2　人工智能相關(guān)概述

1.2.1　人工智能基本內(nèi)涵

1.2.2　人工智能主要分類

1.2.3　人工智能特征分析

1.2.4　人工智能關(guān)鍵環(huán)節(jié)

1.2.5　人工智能技術(shù)層級

1.3　視覺人工智能技術(shù)

1.3.1　通用視覺識別技術(shù)

1.3.2　生物特征識別技術(shù)

1.3.3　光學(xué)字符識別技術(shù)

1.3.4　物體與場景識別技術(shù)

1.3.5　視頻對象提取技術(shù)

第二章　2017-2020年視覺人工智能產(chǎn)業(yè)鏈發(fā)展分析

2.1　2017-2020年視覺人工智能產(chǎn)業(yè)鏈發(fā)展分析

2.1.1　產(chǎn)業(yè)鏈結(jié)構(gòu)分析

2.1.2　產(chǎn)業(yè)鏈上游分析

2.1.3　產(chǎn)業(yè)鏈中游分析

2.1.4　產(chǎn)業(yè)鏈下游分析

2.2　視覺人工智能光源市場分析

2.2.1　視覺人工智能光源概述

2.2.2　視覺人工智能光源特點(diǎn)

2.2.3　LED照明產(chǎn)業(yè)規(guī)模

2.2.4　LED照明發(fā)展趨勢

2.3　視覺人工智能鏡頭市場發(fā)展分析

2.3.1　視覺人工智能鏡頭概述

2.3.2　光學(xué)鏡頭市場規(guī)模

2.3.3　光學(xué)鏡頭產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)

2.3.4　光學(xué)鏡頭競爭狀況

2.3.5　光學(xué)鏡頭主要特征

2.3.6　光學(xué)鏡頭行業(yè)壁壘

2.3.7　光學(xué)鏡頭行業(yè)趨勢

2.3.8　3D視覺攝像頭前景

2.4　視覺人工智能相機(jī)市場發(fā)展分析

2.4.1　視覺人工智能相機(jī)基本介紹

2.4.2　視覺人工智能相機(jī)性能特征

2.4.3　CMOS傳感器市場規(guī)模

2.4.4　視覺人工智能相機(jī)市場競爭

2.4.5　視覺人工智能相機(jī)市場前景

2.5　視覺人工智能系統(tǒng)其他市場分析

2.5.1　視覺人工智能軟件概述

2.5.2　視覺人工智能圖像采集卡

2.5.3　視覺人工智能處理芯片

第三章　2017-2020年視覺人工智能行業(yè)發(fā)展環(huán)境分析

3.1　視覺人工智能行業(yè)相關(guān)支持政策

3.1.1　“中國制造2025”戰(zhàn)略的要求

3.1.2　人工智能納入科技創(chuàng)新規(guī)劃

3.1.3　人工智能行動實(shí)施方案發(fā)布

3.1.4　人工智能發(fā)展規(guī)劃正式發(fā)布

3.1.5　人工智能產(chǎn)業(yè)三年行動計(jì)劃

3.1.6　人工智能產(chǎn)業(yè)其他相關(guān)政策

3.2　視覺人工智能行業(yè)基礎(chǔ)技術(shù)支撐

3.2.1　海量數(shù)據(jù)驅(qū)動行業(yè)發(fā)展

3.2.2　運(yùn)算力提升推進(jìn)行業(yè)發(fā)展

3.2.3　深度學(xué)習(xí)提高識別準(zhǔn)確率

3.2.4　人工智能應(yīng)用重要分支

3.3　人工智能進(jìn)入爆發(fā)式增長期

3.3.1　人工智能行業(yè)發(fā)展提速

3.3.2　人工智能產(chǎn)業(yè)發(fā)展規(guī)模

3.3.3　人工智能產(chǎn)業(yè)發(fā)展特征

3.3.4　人工智能產(chǎn)業(yè)發(fā)展優(yōu)勢

3.4　視覺人工智能代替人眼視覺的緊迫性

3.4.1　勞動力成本的提高

3.4.2　產(chǎn)品品質(zhì)要求提高

3.4.3　生產(chǎn)效率提高需要

第四章　2017-2020年視覺人工智能產(chǎn)業(yè)發(fā)展分析

4.1　2017-2020年全球視覺人工智能產(chǎn)業(yè)發(fā)展分析

4.1.1　產(chǎn)業(yè)發(fā)展歷程

4.1.2　市場發(fā)展規(guī)模

4.1.3　產(chǎn)業(yè)發(fā)展現(xiàn)狀

4.1.4　市場參與主體

4.1.5　市場競爭格局

4.1.6　市場需求結(jié)構(gòu)

4.2　2017-2020年中國視覺人工智能產(chǎn)業(yè)發(fā)展分析

4.2.1　行業(yè)發(fā)展歷程

4.2.2　行業(yè)滲透率現(xiàn)狀

4.2.3　市場發(fā)展規(guī)模

4.2.4　產(chǎn)業(yè)地域分布

4.3　2017-2020年視覺人工智能市場競爭狀況

4.3.1　市場參與主體

4.3.2　市場競爭格局

4.3.3　企業(yè)業(yè)務(wù)分析

4.3.4　企業(yè)布局動態(tài)

4.3.5　細(xì)分領(lǐng)域競爭

4.4　視覺人工智能產(chǎn)業(yè)商業(yè)模式分析

4.4.1　產(chǎn)業(yè)基礎(chǔ)功能

4.4.2　商業(yè)模式分類

4.4.3　企業(yè)商業(yè)模式

4.5　2017-2020年視覺人工智能市場應(yīng)用分析

4.5.1　行業(yè)應(yīng)用格局

4.5.2　市場應(yīng)用領(lǐng)域

4.5.3　工業(yè)市場應(yīng)用

4.5.4　消費(fèi)應(yīng)用領(lǐng)域

第五章　2017-2020年視覺人工智能市場應(yīng)用分析

5.1　智能制造市場應(yīng)用分析

5.1.1　智能制造產(chǎn)業(yè)鏈

5.1.2　視覺人工智能技術(shù)應(yīng)用

5.1.3　檢測及測量應(yīng)用

5.1.4　引導(dǎo)與定位應(yīng)用

5.1.5　識別與分析應(yīng)用

5.2　半導(dǎo)體制造市場發(fā)展分析

5.2.1　半導(dǎo)體制造業(yè)規(guī)模

5.2.2　視覺人工智能技術(shù)應(yīng)用

5.2.3　視覺人工智能定位應(yīng)用

5.2.4　視覺人工智能檢測應(yīng)用

5.2.5　視覺人工智能讀碼技術(shù)

5.3　電子制造市場應(yīng)用分析

5.3.1　電子制造業(yè)供應(yīng)鏈

5.3.2　電子制造業(yè)自動化

5.3.3　視覺人工智能應(yīng)用現(xiàn)狀

5.3.4　視覺人工智能應(yīng)用規(guī)模

5.3.5　視覺人工智能應(yīng)用前景

5.4　工業(yè)機(jī)器人市場應(yīng)用分析

5.4.1　工業(yè)機(jī)器人發(fā)展意義

5.4.2　工業(yè)機(jī)器人市場規(guī)模

5.4.3　視覺人工智能的應(yīng)用優(yōu)勢

5.4.4　視覺人工智能的應(yīng)用前景

5.5　智能物流市場應(yīng)用分析

5.5.1　智能物流市場規(guī)模

5.5.2　物流視覺人工智能系統(tǒng)

5.5.3　自動化系統(tǒng)集成

5.6　其他領(lǐng)域市場應(yīng)用分析

5.6.1　汽車制造應(yīng)用

5.6.2　生物醫(yī)療應(yīng)用

5.6.3　農(nóng)業(yè)領(lǐng)域應(yīng)用

5.6.4　食品及包裝機(jī)械

第六章　2017-2020年視覺人工智能消費(fèi)領(lǐng)域市場應(yīng)用分析——識別市場

6.1　圖像識別技術(shù)分類

6.1.1　生物識別

6.1.2　人臉識別

6.1.3　虹膜識別

6.1.4　視頻識別

6.1.5　場景識別

6.1.6　深度學(xué)習(xí)

6.2　2017-2020年圖像識別細(xì)分領(lǐng)域視覺人工智能應(yīng)用分析

6.2.1　視覺人工智能應(yīng)用現(xiàn)狀

6.2.2　人臉識別應(yīng)用規(guī)模

6.2.3　虹膜識別應(yīng)用現(xiàn)狀

6.2.4　手勢識別應(yīng)用現(xiàn)狀

6.3　2017-2020年圖像識別領(lǐng)域視覺人工智能應(yīng)用分析

6.3.1　安防領(lǐng)域應(yīng)用

6.3.2　政府軍方領(lǐng)域

6.3.3　銀行金融領(lǐng)域

6.3.4　教育領(lǐng)域應(yīng)用

6.4　2017-2020年圖像識別領(lǐng)域視覺人工智能應(yīng)用前景分析

6.4.1　生物識別發(fā)展規(guī)模

6.4.2　生物識別發(fā)展前景

6.4.3　生物識別投資領(lǐng)域

6.4.4　視覺人工智能應(yīng)用前景

第七章　2017-2020年視覺人工智能消費(fèi)領(lǐng)域市場應(yīng)用分析——無人駕駛市場

7.1　2017-2020年無人駕駛行業(yè)發(fā)展分析

7.1.1　無人駕駛技術(shù)階段

7.1.2　無人駕駛汽車系統(tǒng)

7.1.3　智能駕駛市場規(guī)模

7.1.4　無人駕駛制約因素

7.1.5　無人駕駛投資建議

7.2　2017-2020年無人駕駛領(lǐng)域視覺人工智能發(fā)展綜述

7.2.1　無人駕駛感知系統(tǒng)介紹

7.2.2　視覺人工智能技術(shù)重要作用

7.2.3　視覺傳感技術(shù)工作原理

7.2.4　視覺人工智能市場企業(yè)布局

7.3　ADAS輔助駕駛視覺系統(tǒng)發(fā)展?fàn)顩r

7.3.1　ADAS視覺系統(tǒng)基本原理

7.3.2　ADAS視覺系統(tǒng)傳感器

7.3.3　ADAS視覺系統(tǒng)發(fā)展前景

7.4　無人駕駛領(lǐng)域視覺人工智能市場發(fā)展前景分析

7.4.1　無人駕駛汽車市場發(fā)展前景

7.4.2　無人駕駛視覺人工智能發(fā)展空間

7.4.3　無人駕駛視覺人工智能投資機(jī)遇

第八章　2017-2020年視覺人工智能消費(fèi)領(lǐng)域市場應(yīng)用分析——無人機(jī)市場

8.1　2017-2020年無人機(jī)行業(yè)發(fā)展分析

8.1.1　無人機(jī)產(chǎn)業(yè)鏈

8.1.2　行業(yè)支持政策

8.1.3　行業(yè)發(fā)展規(guī)模

8.1.4　行業(yè)投資狀況

8.1.5　行業(yè)發(fā)展趨勢

8.2　智能無人機(jī)視覺人工智能關(guān)鍵硬件技術(shù)分析

8.2.1　雙目視覺人工智能

8.2.2　紅外激光視覺

8.2.3　超聲波探測

8.3　智能無人機(jī)視覺人工智能關(guān)鍵軟件技術(shù)分析

8.3.1　光流算法

8.3.2　圖像分割算法

8.3.3　圖像識別算法

8.3.4　人臉識別算法

8.3.5　語音識別算法

8.4　2017-2020年智能無人機(jī)應(yīng)用分析

8.4.1　應(yīng)用市場環(huán)境

8.4.2　潛在應(yīng)用市場

8.4.3　技術(shù)發(fā)展現(xiàn)狀

8.4.4　技術(shù)融合發(fā)展

8.5　智能無人機(jī)產(chǎn)業(yè)發(fā)展前景及趨勢分析

8.5.1　無人機(jī)未來發(fā)展趨勢

8.5.2　無人機(jī)芯片發(fā)展展望

8.5.3　無人機(jī)軟件發(fā)展趨勢

第九章　2017-2020年視覺人工智能消費(fèi)領(lǐng)域市場應(yīng)用分析——服務(wù)機(jī)器人市場

9.1　2017-2020年服務(wù)機(jī)器人產(chǎn)業(yè)發(fā)展分析

9.1.1　市場發(fā)展規(guī)模

9.1.2　細(xì)分市場規(guī)模

9.1.3　市場發(fā)展態(tài)勢

9.1.4　市場競爭格局

9.1.5　企業(yè)布局動態(tài)

9.1.6　AI助推產(chǎn)業(yè)發(fā)展

9.2　服務(wù)機(jī)器人核心技術(shù)模塊分析

9.2.1　多模態(tài)交互技術(shù)

9.2.2　技術(shù)發(fā)展成熟度

9.2.3　多模態(tài)交互融合

9.3　掃地機(jī)器人領(lǐng)域中視覺人工智能應(yīng)用分析

9.3.1　視覺人工智能應(yīng)用優(yōu)勢

9.3.2　視覺人工智能應(yīng)用特征

9.3.3　視覺人工智能產(chǎn)品現(xiàn)狀

9.4　新興服務(wù)機(jī)器人領(lǐng)域中視覺人工智能應(yīng)用分析

9.4.1　仿生型機(jī)器人

9.4.2　搬運(yùn)機(jī)器人

9.4.3　教育機(jī)器人

9.5　服務(wù)機(jī)器人領(lǐng)域視覺人工智能應(yīng)用前景分析

9.5.1　服務(wù)機(jī)器人未來發(fā)展前景

9.5.2　家用服務(wù)機(jī)器人市場空間

9.5.3　醫(yī)療服務(wù)機(jī)器人應(yīng)用前景

第十章　2016-2019年國內(nèi)外視覺人工智能產(chǎn)業(yè)重點(diǎn)企業(yè)分析

10.1　A

10.1.1　企業(yè)發(fā)展概況

10.1.2　核心優(yōu)勢分析

10.1.3　產(chǎn)品應(yīng)用領(lǐng)域

10.1.4　2017財(cái)年企業(yè)經(jīng)營狀況分析

10.1.5　2018財(cái)年企業(yè)經(jīng)營狀況分析

10.1.6　2019財(cái)年企業(yè)經(jīng)營狀況分析

10.2　B

10.2.1　企業(yè)發(fā)展概況

10.2.2　主營業(yè)務(wù)分析

10.2.3　產(chǎn)品應(yīng)用領(lǐng)域

10.2.4　2017財(cái)年企業(yè)經(jīng)營狀況分析

10.2.5　2018財(cái)年企業(yè)經(jīng)營狀況分析

10.2.6　2019財(cái)年企業(yè)經(jīng)營狀況分析

10.3　C

10.3.1　企業(yè)發(fā)展概況

10.3.2　視覺人工智能業(yè)務(wù)

10.3.3　經(jīng)營效益分析

10.3.4　業(yè)務(wù)經(jīng)營分析

10.3.5　財(cái)務(wù)狀況分析

10.3.6　核心競爭力分析

10.3.7　公司發(fā)展戰(zhàn)略

10.3.8　未來前景展望

10.4　D

10.4.1　企業(yè)發(fā)展概況

10.4.2　視覺人工智能業(yè)務(wù)

10.4.3　經(jīng)營效益分析

10.4.4　業(yè)務(wù)經(jīng)營分析

10.4.5　財(cái)務(wù)狀況分析

10.4.6　核心競爭力分析

10.4.7　公司發(fā)展戰(zhàn)略

10.4.8　未來前景展望

10.5　E

10.5.1　企業(yè)發(fā)展概況

10.5.2　企業(yè)核心產(chǎn)品

10.5.3　經(jīng)營效益分析

10.5.4　業(yè)務(wù)經(jīng)營分析

10.5.5　財(cái)務(wù)狀況分析

10.5.6　核心競爭力分析

10.5.7　公司發(fā)展戰(zhàn)略

10.5.8　未來發(fā)展前景

第十一章　2017-2020年視覺人工智能行業(yè)投資分析及建議

11.1　人工智能行業(yè)投融資分析

11.1.1　行業(yè)投資規(guī)模

11.1.2　融資輪次分布

11.1.3　行業(yè)融資態(tài)勢

11.1.4　企業(yè)投資動態(tài)

11.2　視覺人工智能行業(yè)投融資分析

11.2.1　行業(yè)融資規(guī)模

11.2.2　企業(yè)融資動態(tài)

11.2.3　企業(yè)投資布局

11.3　視覺人工智能領(lǐng)域投資機(jī)會分析

11.3.1　智能制造領(lǐng)域機(jī)會

11.3.2　安防領(lǐng)域投資機(jī)會

11.3.3　汽車領(lǐng)域投資機(jī)會

11.3.4　新興服務(wù)領(lǐng)域機(jī)會

11.4　視覺人工智能行業(yè)投資壁壘分析

11.4.1　行業(yè)技術(shù)壁壘

11.4.2　人才競爭壁壘

11.4.3　品牌建設(shè)壁壘

11.4.4　客戶資源壁壘

11.5　對視覺人工智能行業(yè)投資價值評估及建議

11.5.1　投資價值綜合評估

11.5.2　市場進(jìn)入時機(jī)判斷

11.5.3　行業(yè)投資風(fēng)險提示

11.5.4　行業(yè)投資策略建議

第十二章　2020-2026年視覺人工智能產(chǎn)業(yè)發(fā)展前景及市場規(guī)模預(yù)測

12.1　視覺人工智能產(chǎn)業(yè)發(fā)展前景展望

12.1.1　產(chǎn)業(yè)發(fā)展機(jī)遇

12.1.2　產(chǎn)業(yè)發(fā)展?jié)摿?/span>

12.1.3　產(chǎn)業(yè)發(fā)展前景

12.2　視覺人工智能產(chǎn)業(yè)發(fā)展趨勢分析

12.2.1　產(chǎn)業(yè)發(fā)展趨勢

12.2.2　硬件發(fā)展趨勢

12.2.3　技術(shù)發(fā)展趨勢

12.3　PUHUA POLICY對2020-2026年中國視覺人工智能產(chǎn)業(yè)預(yù)測分析

12.3.1　2020-2026年中國視覺人工智能產(chǎn)業(yè)影響因素分析

12.3.2　2020-2026年中國視覺人工智能市場規(guī)模預(yù)測