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中研普華產業研究院研究報告

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  • 2018-2023年中國機器視覺行業競爭格局分析及發展前景預測報告
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2018-2023年中國機器視覺行業競爭格局分析及發展前景預測報告

Annual Research and Consultation Report of Panorama survey and Investment strategy on China Industry

  1. 400-856-5388400-086-5388
  2. 0755-2542571625425726254257360755-254257562542577625425706
  3. 0755-25429588
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《2018-2023年中國機器視覺行業競爭格局分析及發展前景預測報告》由中研普華機器視覺行業分析專家領銜撰寫,主要分析了機器視覺行業的市場規模、發展現狀與投資前景,同時對機器視覺行業的未來發展做出科學的趨勢預測和專業的機器視覺行業數據分析,幫助客戶評估機器視覺行業投資價值。

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  1. ?

    第一章 機器視覺相關概述

    1.1 機器視覺概述

    1.1.1 機器視覺定義

    1.1.2 機器視覺的原理

    1.1.3 機器視覺的特點

    1.1.4 機器視覺的分類

    1.1.5 機器視覺發展歷程

    1.1.6 機器視覺研究意義

    1.2 人工智能相關概述

    1.2.1 人工智能定義

    1.2.2 人工智能發展歷程

    1.2.3 人工智能產業鏈

    1.3 機器視覺技術

    1.3.1 通用視覺識別技術

    1.3.2 生物特征識別技術

    1.3.3 光學字符識別技術

    1.3.4 物體與場景識別技術

    1.3.5 視頻對象提取與分析技術

    第二章 2015-2017年機器視覺行業發展環境分析

    2.1 國家政策助力行業發展

    2.1.1 AI上升至國家戰略層面

    2.1.2 政策加碼布局人工智能

    2.1.3 人工智能行動實施方案

    2.1.4 人工智能發展規劃出臺

    2.2 基礎技術支撐行業進步

    2.2.1 海量數據為機器視覺發展提供動力

    2.2.2 運算力大幅提升推進機器視覺發展

    2.2.3 深度學習算法極大提高識別準確率

    2.2.4 “機器換人”帶來智能設備廣泛應用

    2.3 人工智能進入爆發式增長期

    2.3.1 應用場景廣泛

    2.3.2 市場發展空間大

    2.3.3 科技巨頭積極布局

    2.4 機器視覺代替人眼視覺緊迫性趨強

    2.4.1 勞動力成本提高

    2.4.2 產品品質要求提高

    2.4.3 生產效率提高需要

    第三章 2015-2017年機器視覺產業發展分析

    3.1 2015-2017年國際機器視覺產業發展分析

    3.1.1 產業發展歷程

    3.1.2 產業發展現狀

    3.1.3 市場參與主體

    3.1.4 市場發展規模

    3.1.5 區域市場現狀

    3.2 2015-2017年中國機器視覺產業發展分析

    3.2.1 行業生命周期

    3.2.2 行業滲透率現狀

    3.2.3 市場發展規模

    3.2.4 產業地域分布

    3.3 2015-2017年機器視覺市場競爭分析

    3.3.1 市場參與主體

    3.3.2 市場競爭格局

    3.3.3 企業業務分析

    3.3.4 市場競爭領域

    3.3.5 細分領域競爭

    3.3.6 互聯網企業入局

    3.4 2015-2017年機器視覺產業商業模式分析

    3.4.1 商業模式全景

    3.4.2 軟件服務模式

    3.4.3 軟硬件一體化

    3.5 2015-2017年機器視覺市場布局分析

    3.5.1 自主移動機器人領域

    3.5.2 智能制造領域

    3.5.3 消費娛樂領域

    3.6 2015-2017年機器視覺市場應用分析

    3.6.1 市場應用領域

    3.6.2 工業市場應用

    3.6.3 消費應用領域

    第四章 2015-2017年機器視覺產業鏈發展分析

    4.1 機器視覺產業鏈分析

    4.1.1 產業鏈全景

    4.1.2 光源

    4.1.3 鏡頭

    4.1.4 相機

    4.1.5 圖像采集卡

    4.1.6 軟件

    4.2 2015-2017年機器視覺產業鏈發展分析

    4.2.1 產業鏈發展現狀

    4.2.2 產業鏈上游分析

    4.2.3 產業鏈中游分析

    4.2.4 產業鏈下游分析

    4.3 2015-2017年機器視覺光源市場分析

    4.3.1 機器視覺光源特點

    4.3.2 LED照明規模

    4.3.3 LED照明發展前景

    4.4 2015-2017年機器視覺鏡頭市場分析

    4.4.1 機器視覺鏡頭

    4.4.2 光學鏡頭市場規模

    4.4.3 光學鏡頭市場集中度

    4.4.4 3D視覺鏡頭分析

    4.5 2015-2017年機器視覺相機市場分析

    4.5.1 機器視覺相機性能

    4.5.2 CMOS成技術主流

    4.5.3 機器視覺相機市場競爭

    4.5.4 機器視覺相機市場前景

    4.6 2015-2017年機器視覺軟件市場分析

    4.6.1 圖像采集卡

    4.6.2 圖像處理軟件

    4.6.3 視覺處理芯片

    4.6.4 AI芯片發展趨勢

    第五章 2015-2017年工業視覺市場應用分析

    5.1 2015-2017年智能制造市場應用分析

    5.1.1 主要應用方向

    5.1.2 檢測及測量應用

    5.1.3 引導與定位應用

    5.1.4 識別與分析應用

    5.2 2015-2017年半導體制造市場發展分析

    5.2.1 市場應用現狀

    5.2.2 視覺定位應用

    5.2.3 視覺檢測應用

    5.2.4 視覺讀碼技術

    5.3 2015-2017年電子制造市場應用分析

    5.3.1 電子制造自動化現狀

    5.3.2 電子制造供應鏈分析

    5.3.3 機器視覺應用現狀

    5.3.4 機器視覺應用領域

    5.3.5 機器視覺應用規模

    5.4 2015-2017年工業機器人市場應用分析

    5.4.1 工業機器人發展現狀

    5.4.2 工業機器人供需規模

    5.4.3 機器視覺應用優勢

    5.4.4 機器視覺應用前景

    5.5 2015-2017年中國智能物流市場應用分析

    5.5.1 物流視覺系統

    5.5.2 自動化系統集成

    5.5.3 智能物流市場規模

    5.6 2015-2017年其他領域市場應用分析

    5.6.1 汽車制造應用

    5.6.2 生物醫療應用

    5.6.3 農業領域

    5.6.4 食品及包裝機械

    第六章 2015-2017年機器視覺消費領域市場應用分析——識別市場

    6.1 圖像識別技術分類

    6.1.1 生物特征識別

    6.1.2 人臉識別

    6.1.3 虹膜識別

    6.1.4 視頻識別

    6.1.5 物體與場景識別

    6.1.6 深度學習算法

    6.2 2015-2017年圖像識別細分領域機器視覺應用分析

    6.2.1 機器視覺應用現狀

    6.2.2 人臉識別應用規模

    6.2.3 虹膜識別應用現狀

    6.2.4 手勢識別應用現狀

    6.3 2015-2017年圖像識別領域機器視覺應用分析

    6.3.1 金融市場應用

    6.3.2 安防市場應用

    6.3.3 醫療影像應用

    6.4 2015-2017年圖像識別領域機器視覺應用前景分析

    6.4.1 生物識別發展前景

    6.4.2 生物識別投資領域

    6.4.3 機器視覺應用前景

    第七章 2015-2017年機器視覺消費領域市場應用分析——無人駕駛市場

    7.1 2015-2017年無人駕駛市場發展現狀

    7.1.1 市場發展現狀

    7.1.2 產業鏈發展現狀

    7.1.3 市場發展空間

    7.2 2015-2017年無人駕駛領域機器視覺發展狀況

    7.2.1 無人駕駛機器視覺支持政策

    7.2.2 機器視覺是必備技術模塊

    7.2.3 機器視覺市場發展現狀

    7.2.4 機器視覺市場企業動態

    7.3 2015-2017年無人駕駛領域機器視覺應用分析

    7.3.1 視覺系ADAS成為主流

    7.3.2 機器視覺市場應用規模

    7.3.3 機器視覺市場集中度

    7.4 無人駕駛領域機器視覺市場發展前景分析

    7.4.1 無人駕駛市場發展前景

    7.4.2 無人駕駛機器視覺發展空間

    7.4.3 無人駕駛機器視覺投資機遇

    第八章 2015-2017年機器視覺消費領域市場應用分析——無人機市場

    8.1 2015-2017年無人機市場發展分析

    8.1.1 產業發展現狀

    8.1.2 市場銷售規模

    8.1.3 市場競爭格局

    8.2 2015-2017年智能無人機機器視覺關鍵硬件技術分析

    8.2.1 雙目機器視覺

    8.2.2 紅外激光視覺

    8.2.3 超聲波探測

    8.3 2015-2017年智能無人機機器視覺關鍵軟件技術分析

    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 語音和語義識別算法

    8.4 2015-2017年智能無人機應用分析

    8.4.1 潛在應用市場

    8.4.2 市場參與主體

    8.4.3 產業價值鏈分析

    8.5 智能無人機產業發展前景及趨勢分析

    8.5.1 智能無人機市場前景

    8.5.2 關鍵芯片發展展望

    8.5.3 軟件產業發展趨勢

    第九章 2015-2017年機器視覺消費領域市場應用分析——服務機器人市場

    9.1 2015-2017年服務機器人產業發展分析

    9.1.1 市場發展規模

    9.1.2 AI助推產業發展

    9.1.3 細分領域應用現狀

    9.2 服務機器人核心技術模塊分析

    9.2.1 多模態交互技術

    9.2.2 技術發展成熟度

    9.2.3 多模態交互融合

    9.3 2015-2017年掃地機器人領域中機器視覺應用分析

    9.3.1 機器視覺應用優勢

    9.3.2 機器視覺應用特征

    9.3.3 機器視覺產品現狀

    9.4 2015-2017年新興服務機器人領域中機器視覺應用分析

    9.4.1 載重越野機器人應用

    9.4.2 人型搬運機器人

    9.4.3 仿人型機器人編程平臺

    9.4.4 情感交互型機器人

    9.5 服務機器人領域機器視覺應用前景分析

    9.5.1 服務機器人發展前景

    9.5.2 家庭服務機器人應用空間

    9.5.3 醫療服務機器人應用前景

    第十章 2015-2017年機器視覺產業重點企業分析

    10.1 康耐視

    10.1.1 企業發展概況

    10.1.2 主營業務分析

    10.1.3 產品應用領域

    10.1.4 企業經營狀況

    10.2 基恩士

    10.2.1 企業發展概況

    10.2.2 主營業務分析

    10.2.3 產品應用領域

    10.2.4 企業經營狀況

    10.3 勁拓股份

    10.3.1 企業發展概況

    10.3.2 企業競爭優勢

    10.3.3 機器視覺業務布局

    10.3.4 經營效益分析

    10.3.5 業務經營分析

    10.3.6 財務狀況分析

    10.3.7 未來前景展望

    10.4 大恒科技

    10.4.1 企業發展概況

    10.4.2 機器視覺業務

    10.4.3 經營效益分析

    10.4.4 業務經營分析

    10.4.5 財務狀況分析

    10.4.6 未來前景展望

    10.5 超音速

    10.5.1 企業發展概況

    10.5.2 企業經營分析

    10.5.3 主營業務分析

    10.5.4 企業競爭優勢

    10.6 天準科技

    10.6.1 企業發展概況

    10.6.2 企業經營狀況

    10.6.3 企業核心產品

    10.6.4 企業競爭優勢

    第十一章 2015-2017年機器視覺產業市場投融資分析

    11.1 機器視覺行業壁壘分析

    11.1.1 技術壁壘

    11.1.2 人才壁壘

    11.1.3 品牌壁壘

    11.1.4 客戶資源壁壘

    11.2 2015-2017年人工智能領域投融資分析

    11.2.1 市場投資規模

    11.2.2 市場投資主體

    11.2.3 細分領域投資

    11.3 2015-2017年機器視覺領域投融資分析

    11.3.1 市場融資規模

    11.3.2 市場投融資特點

    11.3.3 中國機器視覺投資

    11.3.4 創業融資現狀

    11.4 機器視覺領域投資機會分析

    11.4.1 應用市場投資機會

    11.4.2 硬件領域投資機會

    11.4.3 非標領域投資機會

    11.4.4 新興服務領域投資機會

    第十二章 2018-2023年機器視覺產業發展前景及市場規模預測

    12.1 機器視覺產業發展前景分析

    12.1.1 產業發展機遇

    12.1.2 產業發展潛力

    12.2 機器視覺產業發展趨勢分析

    12.2.1 產業發展趨勢

    12.2.2 硬件發展趨勢

    12.2.3 技術發展趨勢

    12.3 2018-2023年中國機器視覺產業預測分析

    12.3.1 影響因素分析

    12.3.2 市場規模預測

    圖表目錄

    圖表:人工智能架構

    圖表:人工智能的發展歷程

    圖表:人工智能產業鏈

    圖表:通用視覺識別技術流程

    圖表:物體與場景識別應用場景

    圖表:各國人工智能戰略

    圖表:2015-2016年我國人工智能相關行業政策一覽

    圖表:2009-2020年全球總體數據量

    圖表:計算機視覺算法發展歷史

    圖表:深度學習與傳統神經網絡的區別

    圖表:2010-2015ImageNet比賽圖像識別準確率

    圖表:機器學習相關公司產品和融資額

    圖表:2015-2020年全球人工智能領域市場規模

    圖表:各科技巨頭人工智能實驗室及研究內容成果

    圖表:國際科技巨頭人工智能領域布局一覽

    圖表:科技巨頭典型AI產品、AI戰略、AI重點領域一覽圖

    圖表:2009-2016年中國城鎮私營單位就業人員年平均工資及增速

    圖表:2011-2016年全國人均可支配收入及增速

    圖表:2010-2016年中國城鎮、農村居民人均可支配收入對比圖

    圖表:數字化應用對中國GDP的額外貢獻率

    圖表:人工智能細分領域企業分布

    圖表:機器視覺產品主要廠商

    圖表:2007-2018年全球計算機視覺市場規模及其增速

    圖表:2015年全球計算機視覺細分市場占比

    圖表:2001-2013年美國機器視覺市場規模

    圖表:2014年全球機器視覺市場地區分布占比

    圖表:中國機器視覺行業生命周期

    圖表:電子組裝生產線

    圖表:2007-2016年中國機器視覺市場規模及其增速

    圖表:2007-2013年中國機器視覺行業企業數量

    圖表:中國機器視覺行業企業地域分布占比

    圖表:機器視覺領域市場競爭格局

    圖表:我國機器視覺市場上的三種企業類型

    圖表:國內機器視覺產業鏈上公司類型分布

    圖表:機器視覺成本構成

    圖表:機器視覺企業獲融資情況一覽

    圖表:在線API、離線SDK、私有云模式對比

    圖表:格靈深瞳智能交通大數據平臺

    圖表:工業機器視覺的工作環境

    圖表:機器視覺系統構成及應用領域

    圖表:機器視覺產業鏈

    圖表:LED光源、鹵素燈、高頻熒光燈性能對比

    圖表:CCDCMOS相機性能對比

    圖表:核心軟件的分類與技術要求

    圖表:機器視覺核心零部件發展速度及國內外廠商分布

    圖表:國內外視覺處理芯片對比

    圖表:國內外基礎算法應用對比

    圖表:計算機視覺四大技術

    圖表:2015年中國計算機視覺下游應用市場占比

    圖表:機器視覺系統主要光源情況

    圖表:機器視覺主要光源的性能對比

    圖表:影響機器視覺圖像質量的主要設備

    圖表:鏡頭成像原理示意圖

    圖表:常用鏡頭的主要特征對比

    圖表:2009-2015年全球光學鏡頭市場規模

    圖表:2015年全球光學鏡頭廠商出貨量占比

    圖表:2013-2020年全球3D攝像機市場規模及其增速預測

    圖表:發散反射光路原理

    圖表:2007-2015CMOS占傳感器總出貨量占比

    圖表:全球CMOS傳感器市場發展趨勢

    圖表:2015年全球CMOS供應商市場份額占比

    圖表:2014-2015年全球CMOS主要供應商銷量

    圖表:人工檢測與機器視覺檢測主要特點對比

    圖表:機器視覺四大功能在半導體制造領域的應用

    圖表:計算機視覺在半導體制造三大階段的應用

    圖表:貼片機視覺自動對位系統構成

    圖表:視覺檢測裝置原理

    圖表:視覺測量原理

    圖表:我國工業機器人應用領域情況

    圖表:電子制造業特點及由此引發的兩大難點

    圖表:傳統制造業與自動化制造比較分析

    圖表:我國部分地區機器人產業扶持政策一覽

    圖表:電子產品生產的三大階段

    圖表:鏡片生產的標準工藝流程

    圖表:中國晶圓廠的產能情況

    圖表:IBM自動半導體晶圓廠的管理模式

    圖表:鋰電池生產流程及所需時間半分比

    圖表:多層PCB板的制造工藝流程圖

    圖表:PCB工藝流程中的檢測方式及內容

    圖表:SMT生產工藝設計三道檢測工序

    圖表:SMT裝配工藝中AOI檢查與人工檢查比較

    圖表:2015年全球智能手機組裝廠排名

    圖表:鴻海精密自動化項目統計

    圖表:全球AOI設備銷售收入TOP5企業

    圖表:海康威視工業立體相機和工業面陣相機信息一覽

    圖表:電子行業機器視覺應用占比

    圖表:2010-2019年中國工業機器人需求量及同比增長

    圖表:物品包裝檢測系統

    圖表:國內領先的自動化物流系統集成供應商

    圖表:2008-2025年中國智能物流市場規模及其同比增長

    圖表:計算機視覺技術在汽車制造領域的應用

    圖表:邦納計算機視覺在汽車零部件制造的應用原理

    圖表:計算機視覺技術在醫療影像診斷器械上的應用

    圖表:指紋識別、人臉識別與虹膜識別技術對比

    圖表:視頻識別流程圖

    圖表:視頻識別技術的應用

    圖表:2016-2021年人臉識別市場應用規模及其增速

    圖表:人臉識別技術在金融領域的應用

    圖表:2015年中國消費者支付渠道使用情況

    圖表:2015-2019年全球移動支付市場規模及其增速

    圖表:安防市場機器視覺企業布局一覽

    圖表:圖像識別技術在安防領域的應用一覽

    圖表:2007-2020年中國生物識別市場規模與預測

    圖表:2008-2016年無人駕駛支持政策一覽

    圖表:無人駕駛校企合作狀況一覽

    圖表:ADAS功能簡介

    圖表:無人駕駛細分市場生命周期

    圖表:ADAS細分產品滲透率

    圖表:2015-2035年全球無人駕駛汽車銷量

    圖表:機器視覺與其他四類無人駕駛汽車傳感器的特性對比

    圖表:自動駕駛機器視覺工作原理

    圖表:用車服務公司無人駕駛產業布局

    圖表:各類市場參與者積極嘗試將無人駕駛技術應用于用車服務領域

    圖表:車載攝像頭產業鏈

    圖表:Mobileye系統搭載車型數及產品銷量

    圖表:全球ADAS主要系統集成商市場份額

    圖表:國內后裝ADAS市場競爭者分析

    圖表:2014-2015年全球民用無人機初創企業分布

    圖表:2014-2020年全球工業無人機市場規模及預測

    圖表:2014-2020年中國工業無人機市場規模及預測

    圖表:2013-2015年全球消費級無人機銷量

    圖表:部分無人機公司梯隊分布

    圖表:雙目機器視覺原理

    圖表:紅外激光視覺原理

    圖表:不同機器視覺硬件技術的比較

    圖表:邊緣檢測算法的效果

    圖表:普通無人機的局限和智能化無人機解決的痛點

    圖表:國內外知名公司進軍無人機產業的情況

    圖表:開源智能軟件項目簡介

    圖表:開源軟件領域和專注于產品化開發商的估值

    圖表:2009-2014年全球專業服務機器人銷量及其增速

    圖表:2009-2014年全球專業服務機器人銷售額及其增速

    圖表:2009-2014年專業服務機器人各類出貨量

    圖表:2014年專業服務機器人的銷量占比

    圖表:專業服務機器人各類銷售額

    圖表:2010-2014年專業服務機器人各類平均價格趨勢

    圖表:2015-2019年中國服務機器人市場規模

    圖表:服務機器人系統架構

    圖表:智能手術機器人分類及典型企業

    圖表:服務機器人的核心模塊和技術

    圖表:服務機器人三大核心模塊

    圖表:服務機器人技術細分模塊的成熟度和重要性排序

    圖表:交互方式的更替

    圖表:不同技術方案的掃地機器人的特點

    圖表:BigDog機器人配置的傳感器

    圖表:BigDog機器人配置的傳感器一覽

    圖表:2012-2018年全球及中國掃地機器人市場空間預測

    圖表:我國掃地機器人滲透率橫縱向對比

    圖表:康耐視產品應用領域

    圖表:2014-2015年康耐視綜合收益表

    圖表:2014-2015年康耐視收入分地區資料

    圖表:2015-2016年康耐視綜合收益表

    圖表:2015-2016年康耐視收入分地區資料

    圖表:2016-2017年康耐視綜合收益表

    圖表:基恩士產品應用領域

    圖表:2015財年基恩士綜合收益表

    圖表:2016財年基恩士綜合收益表

    圖表:2017財年基恩士綜合收益表

    圖表:勁拓股份PCBA焊接設備的應用下游行業

    圖表:勁拓股份拓展3D SMT自動光學檢測

    圖表:勁拓股份機器視覺研究方向

    圖表:2015-2017年深圳市勁拓自動化設備股份有限公司總資產和凈資產

    圖表:2015-2016年深圳市勁拓自動化設備股份有限公司營業收入和凈利潤

    圖表:2017年深圳市勁拓自動化設備股份有限公司營業收入和凈利潤

    圖表:2015-2016年深圳市勁拓自動化設備股份有限公司現金流量

    圖表:2017年深圳市勁拓自動化設備股份有限公司現金流量

    圖表:2016年深圳市勁拓自動化設備股份有限公司主營業務收入分行業、分產品、分地區

    圖表:2015-2016年深圳市勁拓自動化設備股份有限公司成長能力

    圖表:2017年深圳市勁拓自動化設備股份有限公司成長能力

    圖表:2015-2016年深圳市勁拓自動化設備股份有限公司短期償債能力

    圖表:2017年深圳市勁拓自動化設備股份有限公司短期償債能力

    圖表:2015-2016年深圳市勁拓自動化設備股份有限公司長期償債能力

    圖表:2017年深圳市勁拓自動化設備股份有限公司長期償債能力

    圖表:2015-2016年深圳市勁拓自動化設備股份有限公司運營能力

    圖表:2017年深圳市勁拓自動化設備股份有限公司運營能力

    圖表:2015-2016年深圳市勁拓自動化設備股份有限公司盈利能力

    圖表:2017年深圳市勁拓自動化設備股份有限公司盈利能力

    圖表:大恒科技股權結構

    圖表:大恒科技機器視覺應用產品

    圖表:2015-2017年大恒新紀元科技股份有限公司總資產和凈資產

    圖表:2015-2016年大恒新紀元科技股份有限公司營業收入和凈利潤

    圖表:2017年大恒新紀元科技股份有限公司營業收入和凈利潤

    圖表:2015-2016年大恒新紀元科技股份有限公司現金流量

    圖表:2017年大恒新紀元科技股份有限公司現金流量

    圖表:2016年大恒新紀元科技股份有限公司主營業務收入分行業、分產品、分地區

    圖表:2015-2016年大恒新紀元科技股份有限公司成長能力

    圖表:2017年大恒新紀元科技股份有限公司成長能力

    圖表:2015-2016年大恒新紀元科技股份有限公司短期償債能力

    圖表:2017年大恒新紀元科技股份有限公司短期償債能力

    圖表:2015-2016年大恒新紀元科技股份有限公司長期償債能力

    圖表:2017年大恒新紀元科技股份有限公司長期償債能力

    圖表:2015-2016年大恒新紀元科技股份有限公司運營能力

    圖表:2017年大恒新紀元科技股份有限公司運營能力

    圖表:2015-2016年大恒新紀元科技股份有限公司盈利能力

    圖表:2017年大恒新紀元科技股份有限公司盈利能力

    圖表:廣州超音速自動化科技股份有限公司股權結構

    圖表:2014-2015年超音速盈利能力

    圖表:2014-2015年超音速償債能力

    圖表:2014-2015年超音速營運情況

    圖表:2014-2015年超音速成長情況

    圖表:2015年超音速非經常性損益

    圖表:2015-2016年超音速盈利能力

    圖表:2015-2016年超音速償債能力

    圖表:2015-2016年超音速營運情況

    圖表:2015-2016年超音速成長情況

    圖表:2016年超音速非經常性損益

    圖表:2016-2017年超音速盈利能力

    圖表:2016-2017年超音速償債能力

    圖表:2016-2017年超音速營運情況

    圖表:2016-2017年超音速成長情況

    圖表:天準科技發展歷程

    圖表:2014-2015年天準科技盈利能力

    圖表:2014-2015年天準科技償債能力

    圖表:2014-2015年天準科技營運情況

    圖表:2014-2015年天準科技成長情況

    圖表:2015年天準科技非經常性損益

    圖表:2015-2016年天準科技盈利能力

    圖表:2015-2016年天準科技償債能力

    圖表:2015-2016年天準科技營運情況

    圖表:2015-2016年天準科技成長情況

    圖表:2016年天準科技非經常性損益

    圖表:2016-2017年天準科技盈利能力

    圖表:2016-2017年天準科技償債能力

    圖表:2016-2017年天準科技營運情況

    圖表:2016-2017年天準科技成長情況

    圖表:天準科技核心客戶

    圖表:A股機器視覺公司研發費用占營業收入比重

    圖表:2012-2016年全球人工智能投資規模

    圖表:2012-2016年人工智能領域投資交易數量

    圖表:2002-2015年中國AI投資領域資本形成總額與新增企業變化圖

    圖表:2012-2016年中國人工智能投資金額及投資頻次

    圖表:2012-2016年人工智能并購活動

    圖表:2011-2016年人工智能風險投資領域活躍度排名

    圖表:2010-2015年人工智能細分領域投資占比

    圖表:美國各行業對人工智能的投資占比

    圖表:國內主要投資機構對AI領域投資案例表

    圖表:2016年人工智能細分領域融資總額

    圖表:2016年全球人工智能細分領域公司數量統計

    圖表:傳統行業巨頭機器視覺領域并購一覽

    圖表:2013-2016年國際互聯網科技巨頭在機器視覺領域的收購一覽

    圖表:2016年中國計算機視覺公司TOP5

    圖表:BAT機器視覺領域投資布局一覽

    圖表:1997-2016年中國計算機視覺公司成立數量

    圖表:計算機視覺公司融資階段分布

    圖表:國內部分創業公司信息梳理

    圖表:機器視覺技術的優勢

    圖表:2018-2023年中國機器視覺市場規模預測

  2. 機器視覺是指利用相機、攝像機等傳感器,配合機器視覺算法賦予智能設備人眼的功能,從而進行物體的識別、檢測、測量等功能。按照應用的領域與細分技術的特點,機器視覺進一步可以分為工業視覺、計算機視覺兩類,相應地,其應用領域可以劃分為智能制造和智能生活兩類。

      機器視覺的崛起源于工業自動化生產日益增長的技術需求,技術探索始于20世紀60年代中期美國學者L.R.羅伯茲關于理解多面體組成的積木世界的研究,早期的發展主要集中于北美、歐洲和日本等發達地區。全球制造業向中國轉移后,中國機器視覺產業迎來了奮起直追的歷史契機。近十年來,從相機、采集卡、光源、鏡頭到圖像處理軟件,數十家機器視覺核心器件的國內研發制造廠商陸續涌現,中國正成為世界機器視覺發展最活躍的地區之一。

      機器視覺在應用上具有廣泛性,能夠在智能制造,以及眾多智能生活領域展開應用;在技術上具有獨特性,是唯一非接觸式識別、測量物體的前沿技術;在硬件上具有成本的經濟性,不會對產品的成本構成造成成本壓力。廣泛性和獨特性使得其在許多領域構成產品核心競爭力的一部分;而經濟性則能夠使得產品擺脫硬件的束縛,從而在產品設計、客戶需求把握上更具靈活性,也使其具備更強的盈利能力。

      在智能生活領域,機器視覺技術正處于逐步走向成熟的階段,技術的突破與成熟,具備資本優勢的大公司對于技術團隊的投資與布局,都將是行業發展的驅動力。同時,真正切合實際需求、且具備市場空間的優秀產品,將能占得輿論、資本、人力等資源的先機,享受先入紅利,典型的案例如掃地機器人iRobot,輔助駕駛領域的Mobileye。

      中國機器視覺產業起步較晚,雖然市場基數小,但發展速度快,2015年全球占比8.3%,已成為全球第三大機器視覺市場。主要下游行業半導體及電子制造、汽車制造等領域國內仍主要采用人工檢測,未來隨著人力成本的逐步走高,機器換人的邏輯將在機器視覺領域逐步兌現,同時隨著“工業4.0”、“中國制造2025”政策的出臺及人工智能的不斷發展進步,機器視覺在安防與智能交通、醫療、無人機與無人駕駛、智能機器人等領域應用前景廣闊。

      本研究咨詢報告由中研普華咨詢公司領銜撰寫,在大量周密的市場調研基礎上,主要依據了國家統計局、國家商務部、國家發改委、國家經濟信息中心、國務院發展研究中心、全國商業信息中心、中國經濟景氣監測中心、中國行業研究網、全國及海外多種相關報刊雜志的基礎信息以及專業研究單位等公布和提供的大量資料。對我國機器視覺行業作了詳盡深入的分析,是企業進行市場研究工作時不可或缺的重要參考資料,同時也可作為金融機構進行信貸分析、證券分析、投資分析等研究工作時的參考依據。

  3. 中研普華集團的研究報告著重幫助客戶解決以下問題:

    ♦ 項目有多大市場規模?發展前景如何?值不值得投資?

    ♦ 市場細分和企業定位是否準確?主要客戶群在哪里?營銷手段有哪些?

    ♦ 您與競爭對手企業的差距在哪里?競爭對手的戰略意圖在哪里?

    ♦ 保持領先或者超越對手的戰略和戰術有哪些?會有哪些優劣勢和挑戰?

    ♦ 行業的最新變化有哪些?市場有哪些新的發展機遇與投資機會?

    ♦ 行業發展大趨勢是什么?您應該如何把握大趨勢并從中獲得商業利潤?

    ♦ 行業內的成功案例、準入門檻、發展瓶頸、贏利模式、退出機制......

    為什么要立即訂購行業研究報告的四大理由:

    ♦ 理由1:商業戰場上的失敗可以原諒,但是遭到競爭對手的突然襲擊則不可諒解。如果您的企業經常困于競爭對手的市場策略而毫無還手之力,那么您需要比您企業的競爭對手知道得更多,請馬上訂購。

    ♦ 理由2:如果您的企業一直期望在新的季度里使企業利潤倍增,獲得更好的業績表現,您需要借助行業專家智囊團的智慧和建議,那么您不可不訂。

    ♦ 理由3:如果您的企業準備投資于某項新業務,需要周祥的商業計劃資料及發展規劃的策略建議,同時也不想為此付出大量的資源及調研時間,那么您非訂不可。

    ♦ 理由4:如果您的企業缺乏多年業內資深經驗培養的行業洞察力,長期性、系統性的行業關鍵數據支持,而無法準確把握市場,搶占最新商機的戰略制高點,那么請把這一切交給我們。

    數據支持

    權威數據來源:國家統計局、國家發改委、工信部、商務部、海關總署、國家信息中心、國家稅務總局、國家工商總局、國務院發展研究中心、國家圖書館、全國200多個行業協會、行業研究所、海內外上萬種專業刊物。

    中研普華自主研發數據庫:中研普華細分行業數據庫、中研普華上市公司數據庫、中研普華非上市企業數據庫、宏觀經濟數據庫、區域經濟數據庫、產品產銷數據庫、產品進出口數據庫。

    國際知名研究機構或商用數據庫:如Euromonitor、IDC、Display、IBISWorld、ISI、TechNavioAnalysis、Gartenr等。

    一手調研數據:遍布全國31個省市及香港的專家顧問網絡,涉及政府統計部門、統計機構、生產廠商、地方主管部門、行業協會等。在中國,中研普華集團擁有最大的數據搜集網絡,在研究項目最多的一線城市設立了全資分公司或辦事處,并在超過50多個城市建立了操作地,資料搜集的工作已覆蓋全球220個地區。

    研發流程

    步驟1:設立研究小組,確定研究內容

    針對目標,設立由產業市場研究專家、行業資深專家、戰略咨詢師和相關產業協會協作專家組成項目研究小組,碩士以上學歷研究員擔任小組成員,共同確定該產業市場研究內容。

    步驟2:市場調查,獲取第一手資料

    ♦ 訪問有關政府主管部門、相關行業協會、公司銷售人員與技術人員等;

    ♦ 實地調查各大廠家、運營商、經銷商與最終用戶。

    步驟3:中研普華充分收集利用以下信息資源

    ♦ 報紙、雜志與期刊(中研普華的期刊收集量達1500多種);

    ♦ 國內、國際行業協會出版物;

    ♦ 各種會議資料;

    ♦ 中國及外國政府出版物(統計數字、年鑒、計劃等);

    ♦ 專業數據庫(中研普華建立了3000多個細分行業的數據庫,規模最全);

    ♦ 企業內部刊物與宣傳資料。

    步驟4:核實來自各種信息源的信息

    ♦ 各種信息源之間相互核實;

    ♦ 同相關產業專家與銷售人員核實;

    ♦ 同有關政府主管部門核實。

    步驟5:進行數據建模、市場分析并起草初步研究報告

    步驟6:核實檢查初步研究報告

    與有關政府部門、行業協會專家及生產廠家的銷售人員核實初步研究結果。專家訪談、企業家審閱并提出修改意見與建議。

    步驟7:撰寫完成最終研究報告

    該研究小組將來自各方的意見、建議及評價加以總結與提煉,分析師系統分析并撰寫最終報告(對行業盈利點、增長點、機會點、預警點等進行系統分析并完成報告)。

    步驟8:提供完善的售后服務

    對用戶提出有關該報告的各種問題給予明確解答,并為用戶就有關該行業的各種專題進行深入調查和項目咨詢。

    社會影響力

    中研普華集團是中國成立時間最長,擁有研究人員數量最多,規模最大,綜合實力最強的咨詢研究機構之一。中研普華始終堅持研究的獨立性和公正性,其研究結論、調研數據及分析觀點廣泛被電視媒體、報刊雜志及企業采用。同時,中研普華的研究結論、調研數據及分析觀點也大量被國家政府部門及商業門戶網站轉載,如中央電視臺、鳳凰衛視、深圳衛視、新浪財經、中國經濟信息網、商務部、國資委、發改委、國務院發展研究中心(國研網)等。

    如需了解更多內容,請訪問市場調研專題:

    專項市場研究 產品營銷研究 品牌調查研究 廣告媒介研究 渠道商圈研究 滿意度研究 神秘顧客調查 消費者研究 重點業務領域 調查執行技術 公司實力鑒證 關于中研普華 中研普華優勢 服務流程管理

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  • 01

    中研普華擁有20年的產業規劃、企業IPO上市咨詢、行業調研、細分市場研究及募投項目運作經驗,業務覆蓋全球。

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    豐富的行業經驗。設立產業研究組,積累了豐富的行業實踐經驗,充分運用扎實的理論知識,更好的為客戶提供服務。

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