글로벌 AI 비전 시장 역학
DRIVER: 클라우드 컴퓨팅에 대한 선호도 증가
클라우드 컴퓨팅은 데이터 전송을 위한 확장 가능하고 유연한 인프라를 제공함으로써 AI 비전 시장의 성장에 점점 더 기여하고 있습니다. 클라우드 컴퓨팅을 통해 기업들은 느리고 비용이 많이 드는 데이터 분석 프로세스나 복잡한 모델 개발을 초래할 수 있는 고가의 하드웨어를 사용하지 않고도 AI 비전 앱을 쉽게 운영하고 출시할 수 있게 되었습니다. AI 비전에 대한 수요가 급격히 증가하고 있다는 점을 감안할 때, 이것이 클라우드 컴퓨팅과 같은 기술이 채택되는 중요한 이유입니다.
클라우드 플랫폼의 충분한 처리 능력과 저장 용량은 AI 비전 애플리케이션에 적합합니다. 예를 들어, 2024년 10월, 오라클은 말레이시아에 새로운 퍼블릭 클라우드 지역을 구축하기 위해 65억 달러 이상을 투자할 계획을 발표했습니다. 이 투자는 말레이시아의 인공지능(AI) 및 클라우드 컴퓨팅 역량을 향상시키기 위한 것입니다. 또한, 이 투자는 말레이시아의 조직들이 증가하는 AI 서비스와 클라우드 솔루션 수요를 충족하는 데 도움이 될 것으로 기대됩니다. 이러한 클라우드 인프라 개발에 대한 모든 투자는 AI 비전 시장을 주도할 것으로 기대됩니다.
제한: AI 알고리즘의 윤리적 문제와 편견
AI 비전 시장은 현재 AI 알고리즘의 윤리적 문제와 편견이라는 형태로 가장 큰 도전에 직면해 있습니다. 특정 AI 시스템이 성별이나 인종에 따라 부정확하게 분류하는 등 편향되거나 불공정한 경우, 윤리적 문제가 제기될 뿐만 아니라 대중의 신뢰도 떨어집니다.
이 문제는 쉽게 무시할 수 없습니다. 편향되지 않은 알고리즘 모델을 개발하는 데는 추가 비용이 소요되고, 그 과정이 더 길어질 수 있습니다.
기업은 보다 책임감 있는 방식으로 행동하고 AI를 통해 윤리적 행동을 보여야 합니다. 시스템에 편견이 내재되어 있지 않을 때까지 시스템을 활용해서는 안 됩니다. 공정하고 편견이 없도록 설계되지 않은 시스템은 활용해서는 안 됩니다. 시장은 성장하고 있는 분야입니다. AI 비전 분야의 기술 발전은 모든 분야가 원활하게 운영될 수 있도록 할 것입니다. 시장 참여자들이 편견이 없는 것으로 분류되는 비전 시스템의 설계를 엄격하게 준수하고, 공장이나 병원과 같은 환경에 따라 행동을 최적화할 수 있도록 개발한다면 말입니다.
기회: 스마트 시티 프로젝트의 발전
스마트 시티 프로젝트의 도시 시스템에 적용된 첨단 시각 기술은 Al vision 시장에 긍정적인 영향을 미칩니다. 교통 관리, 공공 안전 개선, 환경 모니터링 등 다양한 프로젝트에 Al vision이 적용되고 있습니다. Al vision을 사용하면 교통 규제를 개선하고, 감시를 통해 보안을 강화하며, 환경을 모니터링할 수 있습니다.
스마트 시티 프로젝트가 증가함에 따라, 앞으로 Al vision의 개발이 가속화될 것으로 예상됩니다. 그들은 인프라에 대한 스마트한 투자를 포함하는 스마트 시티 투자를 하고 있기 때문에, 그들 측에서 알 비전 시스템을 요구하고 있습니다. 예를 들어, 2024년 5월, 무역개발청은 인도네시아의 누산타라 캐피털 당국과 기술 지원 보조금 계약을 체결했습니다. 또한, 2024년 10월, 글로벌 기술 및 엔지니어링 그룹인 ST 엔지니어링은 루사일 부동산 개발 회사로부터 약 4,400만 달러 규모의 계약을 이미 확보했습니다. 이 계약은 카타르의 루사일 시를 위한 스마트 시티 플랫폼을 설계하는 것입니다. 이 계약은 루사일 시 전체를 완전히 통합된 스마트 시티로 전환하기 위한 단계로, 완전히 알과 데이터 기반 기술을 사용하는 개념에 기반합니다. 이 계약은 알 비전 시장을 크게 활성화할 것으로 보입니다. 왜냐하면 첨단 알 기술에 대한 수요가 도시의 스마트 인프라에 필수적이기 때문입니다.
과제: 유지보수 및 업그레이드와 관련된 복잡성
AI 비전 소프트웨어는 지속적인 업데이트와 유지보수가 필요하기 때문에 기능적으로 까다로운 것으로 판명되었습니다. 이로 인해 기업에 많은 비용이 소요될 수 있습니다. 실제로, 기업은 카메라와 GPU를 위한 특수 하드웨어가 필요합니다. 그러나 이러한 하드웨어는 시간이 지남에 따라 성능이 저하되는 경향이 있기 때문에 캡처된 이미지 품질과 처리 속도를 유지하려면 정기적으로 교체하거나 업그레이드해야 합니다. 또한, 오래된 하드웨어에 새로운 AI 모델을 도입하면 호환성 문제로 업그레이드가 훨씬 더 어려워질 수 있습니다. 그러나 정확한 모델은 시각적 데이터 패턴의 변화에 따라 달라집니다. 따라서 재훈련이 필요하며, 이 재훈련에는 고품질의 라벨링된 데이터가 필요하고, 생산 비용이 많이 들고, 시간이 많이 걸립니다.
AI 비전 시스템의 소프트웨어 업데이트는 전체 설정에 영향을 미치므로, 새로운 소프트웨어가 설정의 다른 모든 부분과 원활하게 작동하는지 확인하기 위해 매우 광범위한 테스트가 필요합니다. 이것이 바로 이러한 시스템의 복잡성을 야기하는 요인입니다. 클라우드 기반 AI 비전 솔루션은 원격으로 업데이트를 관리함으로써 이러한 문제를 해결하고, 현장 유지보수의 필요성을 없애줍니다. 다양한 하드웨어 구성 요소의 여러 업그레이드와 호환되는 이러한 확장 가능한 AI 프레임워크는 AI 비전 시스템을 최신 상태로 유지하는 것을 더 쉽고 저렴하게 만들 수 있습니다.
AI 비전 시장 생태계
인공지능 비전 시장은 NVIDIA Corporation(미국), Microsoft Corporation(미국), Intel Corporation(미국), Alphabet Inc.(미국), Amazon.com, Inc.(미국), IBM(미국), Oracle(미국), Cognex Corporation(미국), Qualcomm Technologies, Inc.(미국), STMicroelectronics(스위스), Avnet, Inc.(미국) 등 주요 기업들에 의해 통합되고 있습니다. (미국), AVEVA Group Limited (영국), 그리고 수많은 중소기업. 거의 모든 업체가 AI 비전 시장에서 다양한 제품을 제공하고 있습니다. 이러한 제품은 자율주행 차량, 증강현실 장치, 로봇 비전 시스템, 3D 프린터 등과 같은 응용 프로그램에 사용됩니다.
운영 방식에 따라, 클라우드 기반 학습 부문은 예측 기간 동안 가장 빠르게 성장할 것으로 예상됩니다.
클라우드 기반 추론은 클라우드 플랫폼을 활용하여 시각적 데이터를 효율적으로 처리하고, 객체 감지 및 얼굴 인식 등 다양한 응용 프로그램에 사전 학습된 모델을 활용합니다. 조직은 레이블이 지정된 데이터 세트를 사용하여 이러한 모델을 사용자 정의하고 API를 활용하여 응용 프로그램 내에 데이터를 신속하게 통합할 수 있습니다. Google Cloud 및 Microsoft Azure와 같은 클라우드 플랫폼을 운영하는 회사는 이미지 및 비디오의 통합 분석을 위한 AI 및 머신 러닝 알고리즘을 지원하는 AI 비전 응용 프로그램을 구축하기 위한 기본 도구와 인프라를 제공합니다.
예를 들어, 구글 클라우드의 버텍스 AI 비전은 전 세계 어디에서나 실시간 비디오 및 이미지 스트리밍을 처리하기 위한 간단한 드래그 앤 드롭 인터페이스를 사용하여 컴퓨터 비전 애플리케이션을 쉽게 개발할 수 있도록 해줍니다. 확장 가능하고, 비용 효율적이며, 접근성이 좋은 AI 애플리케이션에 대한 수요가 증가함에 따라 클라우드 기반 추론 시장이 성장할 것입니다. 그러나 그보다 더 중요한 것은 제조, 의료, 소매, 자율주행 등 여러 중요한 분야에서 AI 기술의 새로운 접근성과 혁신에 대한 강한 의지를 나타내며, 클라우드 기반 학습 애플리케이션을 지능형 애플리케이션의 가능성과 가용성을 향상시키는 데 앞장서게 한다는 것입니다.
제공하는 서비스에 근거하여, 비전 플랫폼 부문은 예측 기간 동안 지배적일 것으로 예상됩니다.
AI 비전 플랫폼은 시각적 데이터를 분석하고 면밀히 조사하는 포괄적인 방법이라고 할 수 있습니다. 비즈니스와 관련된 이미지를 식별하고 비즈니스 운영과 관련된 이상을 발견함으로써 그렇게 합니다. 대표적인 예로, 조직이 비즈니스에 중요한 이상을 즉시 보고 해석할 수 있게 해주는 Chooch의 AI 비전 플랫폼이 있습니다. 또는 Qualcomm Technologies, Inc.와 같은 회사들은 고성능 통합 이미지 센서 프로세서인 비전 플랫폼 또는 지속적인 종합 카메라 처리 기능을 제공하는 Vision Intelligence 400 플랫폼을 구축했습니다. AI 비전 플랫폼 방법의 기능은 활용되는 산업에 따라 다릅니다. 소매, 제조, 물류, 스마트 공장 등 일부 산업에서는 실제로 AI 비전 플랫폼 방법론을 사용합니다.
소비자 가전제품과 경자동차의 생산이 증가하면서, 식품 및 자동차 분야를 중심으로 제조업체의 실시간 데이터 분석 및 자동화에 대한 수요가 증가했습니다. AI 비전 플랫폼을 통해 제조업체와 운영자는 시각적 입력을 실시간으로 분석하고 제품 결함, 장비 고장 또는 처리 편차와 같은 모든 유형의 이상을 인식할 수 있습니다.
지역별 예측 기간 동안 아시아 태평양 지역이 가장 빠르게 성장할 것으로 예상됩니다.
아시아 태평양 시장에서는 기술 발전, 다양한 분야에서 비전 기술의 채택, 그리고 해당되는 경우 AI 기술에 대한 정부의 상당한 지원으로 인해 AI 비전 부문이 빠르게 성장하고 있습니다. 중국에서는 생성적 AI의 급속한 발전과 새로운 스타트업 기업의 등장으로 AI 비전 시장의 성장이 가속화되었습니다. 또한 일본은 AI 및 클라우드 인프라의 도입을 통해 AI 비전 산업에서 입지를 강화하고 있습니다. 또한 한국 정부는 다른 유형의 AI 기술과 함께 AI 비전 기술을 발전시키기 위해 주도권을 잡고 있으며, 이를 통해 한국이 AI 비전 시장의 지역적 성장에 더 큰 역할을 할 수 있는 입지를 다질 것입니다.
인도, 말레이시아, 태국, 호주 등 이 지역의 신흥 경제국들은 디지털 전환에 초점을 맞춘 국가 계획을 통해 AI 역량을 구축하기 시작했습니다. 전반적으로, AI의 지역적 발전은 AI 기술이 더욱 발전하고 보편적으로 채택됨에 따라 아시아 태평양 지역의 AI 비전 성장을 촉진했습니다. 결과적으로, 이 지역의 기업들은 효율성을 개선하고, 프로세스를 자동화하고, 의사 결정을 향상시키기 위해 AI 비전을 구현하고 있습니다. 아시아 태평양 지역의 AI 비전 시장의 주목할 만한 성장으로 인해, AI와 비전 기술은 이 지역의 디지털 혁신을 혁신하고, 성장시키고, 발전시키는 데 중요한 역할을 할 것입니다.
최근 AI 비전 시장의 발전
2025년 1월, NVIDIA Corporation은 차세대 고도로 자동화된 자율주행 차량의 개발을 강화하기 위해 Toyota, Aurora, Continental과 같은 주요 자동차 회사들과 파트너십을 확대했습니다. NVIDIA의 AI 기술은 첨단 시각 처리 기능을 활용하여 자율주행 시스템의 기능과 안전성을 향상시킵니다.
2024년 5월, 마이크로소프트사는 텍스트와 이미지 입력을 처리하는 멀티모달 모델인 GPT-4 터보 비전을 출시했습니다. 이 모델은 이미지 및 비디오 분석과 텍스트 생성을 가능하게 함으로써 다양한 응용 프로그램을 향상시킵니다. 이 모델은 광학 문자 인식(OCR)과 객체 접지 기능을 지원하여 기업의 혁신과 운영 효율화를 돕습니다.
2024년 5월, Avnet, Inc.는 엔지니어링 팀이 멀티 카메라, 고성능 엣지 AI 임베디드 제품의 프로토타입을 신속하게 제작할 수 있도록 지원하는 QCS6490 Vision-AI 개발 키트를 출시했습니다. 이 키트는 Qualcomm QCS6490 프로세서를 기반으로 하는 에너지 효율적인 MSC SM2S-QCS6490 SMARC 컴퓨팅 모듈을 활용합니다.
2024년 4월, IBM은 z/OS용 IBM Z IntelliMagic Vision 소프트웨어 플랫폼을 출시했습니다. 이 플랫폼은 IBM Z 시스템용 성능 분석 소프트웨어입니다. 이 플랫폼은 코딩이 필요 없는 맞춤형 시각화를 통해 유연한 데이터 분석을 제공하여 분석가가 위험을 식별하고 작업 부하를 최적화할 수 있도록 합니다.
2024년 4월, 코그넥스 코퍼레이션은 AI와 2D 및 3D 비전 기술을 통합하여 검사 및 측정 과정을 간소화하는 In-Sight L38 3D 비전 시스템을 출시했습니다. 이 시스템은 3D 데이터를 통합하는 2D 이미지를 생성하여 더 쉽게 훈련하고 더 정확하게 특징을 감지할 수 있도록 합니다. AI 도구는 다양한 특징을 식별하는 반면, 규칙 기반 알고리즘은 일관된 검사 결과를 위한 정확한 3D 측정을 가능하게 합니다.
주요 시장 참여자
인공지능 비전 시장 상위 목록
NVIDIA Corporation (US)
Microsoft Corporation (US)
Intel Corporation (US)
Alphabet Inc. (US)
Amazon.com, Inc. (US)
IBM (US)
Oracle (US)
Cognex Corporation (US)
Qualcomm Technologies, Inc. (US)
STMicroelectronics (Switzerland)
Avnet, Inc. (US)
AVEVA Group Limited (UK)
SymphonyAI (US)
Apera AI (Canada)
Chooch (US)
1 서론 23
1.1 연구 목표 23
1.2 시장 정의 23
1.3 연구 범위 24
1.3.1 포함 및 제외 24
1.3.2 연구 대상 시장 및 지역 범위 25
1.3.3 고려된 연수 25
1.4 고려된 통화 26
1.5 한계 26
1.6 시장 이해관계자 26
2 연구 방법론 27
2.1 연구 데이터 27
2.1.1 2차 데이터 28
2.1.1.1 주요 2차 자료 목록 28
2.1.1.2 2차 자료의 주요 데이터 28
2.1.2 1차 자료 29
2.1.2.1 1차 자료의 주요 데이터 29
2.1.2.2 1차 자료의 분류 30
2.1.3 2차 및 1차 연구 31
2.1.3.1 주요 산업 통찰력 32
2.2 시장 규모 추정 32
2.2.1 하향식 접근법 34
2.2.1.1 하향식 분석을 통해 시장 규모를 산출하는 접근법 34
(수요 측면) 34
2.2.2 상향식 접근법 35
2.2.2.1 하향식 분석을 통해 시장 규모를 추정하는 접근법
(공급 측면) 35
2.3 시장 분석 및 데이터 삼각법 36
2.4 연구 가정 37
2.5 위험 평가 37
2.6 연구의 한계 38
3 요약 39
4 프리미엄 인사이트 43
4.1 AI 비전 시장의 플레이어에게 매력적인 기회 43
4.2 북미의 AI 비전 시장, 국가별 및 업종별 44
4.3 아시아 태평양의 AI 비전 시장, 업종별 44
4.4 AI 비전 시장, 지역별 45
5 시장 개요 46
5.1 소개 46
5.2 시장 역학 46
5.2.1 동인 47
5.2.1.1 클라우드 컴퓨팅에 대한 선호 증가 47
5.2.1.2 차세대 비전 솔루션에 ML과 DL 기술 통합 48
5.2.1.3 엣지 컴퓨팅의 채택 증가 48
5.2.1.4 자동차 및 제조 부문 전반에 걸친 실시간 분석에 대한 급증하는 수요 49
5.2.2 제약 50
5.2.2.1 법적 위험과 평판 위험 50
5.2.2.2 정확한 결과를 위한 고품질 데이터 의존 51
5.2.3 기회 51
5.2.3.1 의료 분야의 급속한 혁신 52
5.2.3.2 AI 비전 시스템 제공업체의 광학 문자 인식 기술에 대한 수요 증가 52
5.2.3.3 스마트 시티 프로젝트의 증가 53
5.2.3.4 보안 및 감시에 AI 비전을 통한 사전 모니터링 강화 53
5.2.4 도전 과제 54
5.2.4.1 시스템 유지 관리 및 업그레이드와 관련된 복잡성 54
5.2.4.2 높은 데이터 저장 및 관리 비용 55
5.2.4.3 최적의 성능을 위해 AI 비전 모델을 효과적으로 훈련 55
5.3 가치 사슬 분석 56
5.4 생태계 분석 58
5.5 고객 비즈니스에 영향을 미치는 트렌드/파괴적 혁신 60
5.6 가격 분석 61
5.6.1 주요 업체의 평균 판매 가격 추이, 제공 방식별 61
5.6.2 주요 업체가 제공하는 비전 플랫폼의 평균 판매 가격 추세 62
5.7 기술 분석 63
5.7.1 주요 기술 63
5.7.1.1 엣지 컴퓨팅 63
5.7.1.2 머신 러닝 63
5.7.2 보완 기술 64
5.7.2.1 사물 인터넷(IoT) 64
5.7.2.2 5G 연결 64
5.7.3 인접 기술 64
5.7.3.1 딥 러닝 64
5.7.3.2 자연어 처리(NLP)의 확장 64
5.8 포터의 다섯 가지 힘 분석 65
5.8.1 경쟁적 경쟁의 강도 66
5.8.2 공급자의 교섭력 66
5.8.3 구매자의 교섭력 66
5.8.4 대체품의 위협 66
5.8.5 신규 진입자의 위협 66
5.9 주요 이해관계자와 구매 기준 67
5.9.1 구매 과정의 주요 이해관계자 67
5.9.2 구매 기준 68
5.10 사례 연구 분석 69
5.10.1 수도 시설 회사가 IRONYUN의 VAIDIO AI 비전 플랫폼을 도입하여 오경보를 방지 69
5.10.2 중서부 경찰청, 더 빠른 범죄 탐지와 수사를 위해 아이러니언의 비디오 LPR과 비디오 검색 솔루션을 도입 69
5.10.3 벵갈루루 공항, 산업용 AI 비전 AI 플랫폼과 NVIDIA의 AI 도구를 통해 실시간 모니터링과 효과적인 터미널 관리를 보장 70
5.10.4 PEPSICO, KOIREADER TECHNOLOGIES의 AI 기반 머신 비전 기술을 도입하여 라벨 및 바코드 스캔 정확도 향상 70
5.10.5 다국적 제약회사, 실시간으로 결함 있는 태블릿을 감지하기 위해 SOLOMON의 SOLVISION AI 도입 71
5.11 투자 및 자금 조달 시나리오 71
5.12 무역 분석 72
5.12.1 수입 데이터(HS 코드 852580) 72
5.12.2 수출 데이터(HS 코드 852580) 73
5.13 특허 분석 74
5.14 주요 회의 및 행사, 2024-2026 78
5.15 규제 환경 80
5.15.1 규제 기관, 정부 기관, 기타 조직 80
5.15.2 표준 및 규정 82
6 AI 비전의 활용 사례 85
6.1 서론 85
6.2 자율주행 차량 85
6.3 증강현실 장치 85
6.4 로봇 비전 시스템 86
6.5 3D 프린터 86
6.6 의료 영상 솔루션 86
6.7 교통 모니터링 시스템 87
6.8 자동 번호판 인식 시스템 87
6.9 보안 및 감시 시스템 87
6.10 디지털 자산 관리 솔루션 88
7 AI 비전 마켓, 제공 89
7.1 소개 90
7.2 비전 플랫폼 91
7.2.1 세분화된 성장을 촉진하기 위한 실시간 데이터 분석의 필요성 91
7.3 비전 소프트웨어 92
7.3.1 애플리케이션 프로그래밍 인터페이스 93
7.3.1.1 세그먼트 성장을 가속화하기 위한 클라우드 서비스에 대한 수요 증가 93
7.3.2 소프트웨어 개발 키트 94
7.3.2.1 세그먼트 성장을 촉진하기 위한 AI 및 ML 기술에 대한 투자 증가 94
7.4 맞춤형 솔루션 94
7.4.1 시장 성장을 지원하기 위한 에지 컴퓨팅의 발전 94
8 서비스 유형별 AI 비전 시장 96
8.1 서론 97
8.2 행동 분석 98
8.2.1 시장 성장을 가속화하기 위해 공공 장소에서 군중 행동을 모니터링해야 할 필요성 증가 98
8.2.2 안면 인식 98
8.3 광학 문자 인식 99
8.3.1 시장 성장을 촉진하기 위한 데이터 처리 및 문서 관리의 자동화 증가 99
8.4 공간 분석 99
8.4.1 동작 감지 100
8.4.1.1 스마트 홈 및 홈 오토메이션 장치의 보급 확대를 통한 부문별 성장 촉진 100
8.4.2 침입 탐지 101
8.4.2.1 사이버 공격 증가와 시장 성장을 위한 보안 위협 증가 101
8.4.3 주변 환경 모니터링 101
8.4.3.1 시장 성장을 촉진하기 위한 스마트 시티 프로젝트 증가 101
8.5 이미지 인식 102
8.5.1 시장 성장을 지원하기 위한 소매 범죄를 최소화하기 위한 정부 투자 102
8.6 히트맵 분석 102
8.6.1 시장 성장을 촉진하기 위한 고급 군중 관리 솔루션에 대한 수요 증가 102
8.6.2 군집 밀도 분석 102
9 AI 비전 시장, 기술별 103
9.1 서론 104
9.2 기계 학습 105
9.2.1 심층 학습 106
9.2.1.1 시장 성장을 촉진하기 위한 AI와 DL의 연구개발을 위한 정부 및 민간 부문 자금 지원 106
9.2.2 컨볼루션 신경망 107
9.2.2.1 부문별 성장을 촉진하기 위한 여러 산업 전반에 걸친 자동화 사용 증가 107
9.3 제너레이티브 AI 108
9.3.1 시장 성장을 뒷받침하기 위한 정교한 콘텐츠 제작의 필요성 증가 108
10 AI 비전 시장, 운영 방식별 110
10.1 서론 111
10.2 에지 추론 112
10.2.1 채택을 촉진하는 쉬운 설정 및 교육 과정 112
10.3 클라우드 기반 학습 115
10.3.1 시장을 주도하기 위한 확장 가능하고 효율적이며 접근 가능한 AI 솔루션에 대한 수요 증가 115
11 AI 비전 시장, 업종별 119
11.1 서론 120
11.2 운송 및 물류 122
11.2.1 세분화된 성장을 촉진하기 위한 첨단 물류 허브와 창고에 대한 투자 122
11.3 소매업 123
11.3.1 재고 관리와 고객 행동 분석에 대한 소매업 부문의 관심이 높아지면서 시장이 성장하고 있습니다. 123
11.4 의료 124
11.4.1 정확하고 효율적인 의료 진단과 환자 치료 개선에 대한 요구가 가속화되고 있습니다. 124
11.5 제조업 125
11.5.1 AI 비전의 미세한 결함 감지 및 품질 기준 준수 보장 능력 수요 자극 125
11.6 농업 126
11.6.1 농업 부문 성장 촉진에 필요한 첨단 농업 기술에 대한 투자 126
11.7 석유 및 가스 127
11.7.1 석유 및 가스 회사들이 시장 성장을 촉진하기 위해 복잡한 과정을 자동화하는 데 집중하고 있다. 127
11.8 건설 128
11.8.1 프로젝트 타임라인에 대한 진행 상황 추적 요구 사항 확대 기회 창출 128
11.9 기타 분야 129
12 지역별 AI 비전 시장 130
12.1 소개 131
12.2 북미 132
12.2.1 북미의 거시경제적 요인 132
12.2.2 미국 137
12.2.2.1 첨단 기술에 대한 정부와 거대 기술 기업의 투자 증가로 시장 주도 137
12.2.3 캐나다 138
12.2.3.1 시장 성장을 촉진하기 위한 AI 인프라 개발에 대한 정부의 전략적 투자 138
12.2.4 멕시코 139
12.2.4.1 시장 성장을 촉진하기 위한 제조업 부문에서 AI 기반 솔루션의 급증하는 채택 139
12.3 유럽 140
12.3.1 유럽의 거시경제적 요인 140
12.3.2 독일 145
12.3.2.1 시장 성장에 기여하는 AI 스타트업의 증가 145
12.3.3 영국 146
12.3.3.1 시장 성장을 가속화하기 위한 인공지능 분야의 글로벌 리더가 되겠다는 약속 146
12.3.4 프랑스 147
12.3.4.1 시장 성장을 촉진하기 위한 인공지능 스타트업 설립을 위한 강력한 연구와 전략적 투자 147
12.3.5 이탈리아 147
12.3.5.1 성장 기회를 창출하기 위한 AI 비전 기술 개발 및 확장에 중점 147
12.3.6 유럽의 나머지 지역 148
12.4 아시아 태평양 149
12.4.1 아시아 태평양의 거시경제적 요인 149
12.4.2 중국 154
12.4.2.1 시장 성장을 촉진하기 위한 연구 기관과 기업가 간의 협력 154
12.4.3 일본 155
12.4.3.1 시장 성장을 가속화하기 위한 디지털 스킬링 프로그램에 대한 투자 155
12.4.4 대한민국 155
12.4.4.1 시장 성장을 지원하기 위한 스타트업 코리아 정책과 정부 AI 개발 투자 155
12.4.5 아시아 태평양의 나머지 지역 156
12.5 ROW 157
12.5.1 ROW의 거시경제적 요인 157
12.5.2 중동 161
12.5.2.1 수요 급증을 위한 디지털 전환과 혁신에 대한 전략적 투자 161
12.5.2.2 GCC 국가 162
12.5.2.3 중동 및 아프리카의 나머지 지역 162
12.5.3 아프리카 162
12.5.3.1 시장 성장을 촉진하기 위한 AI 프로젝트에 대한 국제 협력 자금 지원 162
12.5.4 남아메리카 163
12.5.4.1 시장 성장을 촉진하기 위한 AI 기술에 대한 공공-민간 부문 투자 증가 163
13 경쟁 환경 165
13.1 개요 165
13.2 주요 플레이어 전략/승리의 권리, 2021-2024 165
13.3 수익 분석, 2019-2023 167
13.4 시장 점유율 분석, 2023 167
13.5 회사 가치 평가 및 재무 지표 170
13.6 브랜드/제품 비교 171
13.7 회사 평가 매트릭스: 주요 인물, 2023 172
13.7.1 별 172
13.7.2 신흥 리더 172
13.7.3 퍼베이시브 플레이어 172
13.7.4 참가자 172
13.7.5 회사 발자국: 주요 플레이어, 2023 174
13.7.5.1 회사 발자국 174
13.7.5.2 작동 방식의 발자국 175
13.7.5.3 기술 발자국 176
13.7.5.4 제공 발자국 177
13.7.5.5 수직 발자국 178
13.7.5.6 지역 발자국 179
13.8 기업 평가 매트릭스: 스타트업/중소기업, 2023 180
13.8.1 진보적인 기업 180
13.8.2 반응이 빠른 기업 180
13.8.3 역동적인 기업 180
13.8.4 시작 블록 180
13.8.5 경쟁 벤치마킹: 주요 스타트업/중소기업, 2023 182
13.8.5.1 스타트업/중소기업의 상세 목록 182
13.8.5.2 주요 스타트업/중소기업의 경쟁 벤치마킹 183
13.9 경쟁적 시나리오 184
13.9.1 제품 출시/개발 184
13.9.2 거래 186
14 회사 프로필 188
14.1 주요 인물 188
14.1.1 NVIDIA CORPORATION 188
14.1.1.1 사업 개요 188
14.1.1.2 제공되는 제품/솔루션/서비스 189
14.1.1.3 최근의 발전 190
14.1.1.3.1 제품 출시/개발 190
14.1.1.3.2 거래 191
14.1.1.4 MnM 보기 191
14.1.1.4.1 주요 강점 191
14.1.1.4.2 전략적 선택 191
14.1.1.4.3 약점 191
14.1.2 마이크로소프트 주식회사 192
14.1.2.1 사업 개요 192
14.1.2.2 제공되는 제품/솔루션/서비스 193
14.1.2.3 최근의 발전 194
14.1.2.3.1 제품 출시/개발 194
14.1.2.3.2 거래 194
14.1.2.3.3 확장 195
14.1.2.4 MnM 보기 196
14.1.2.4.1 주요 강점 196
14.1.2.4.2 전략적 선택 196
14.1.2.4.3 약점 196
14.1.3 인텔 코퍼레이션 197
14.1.3.1 사업 개요 197
14.1.3.2 제공 제품/솔루션/서비스 198
14.1.3.3 최근의 발전 199
14.1.3.3.1 제품 출시/개발 199
14.1.3.4 MnM 보기 199
14.1.3.4.1 주요 강점 199
14.1.3.4.2 전략적 선택 199
14.1.3.4.3 약점 199
14.1.4 알파벳 주식회사 200
14.1.4.1 사업 개요 200
14.1.4.2 제공 제품/솔루션/서비스 201
14.1.4.3 MnM 보기 202
14.1.4.3.1 주요 강점 202
14.1.4.3.2 전략적 선택 202
14.1.4.3.3 약점 202
14.1.5 AMAZON.COM, INC. 203
14.1.5.1 사업 개요 203
14.1.5.2 제공 제품/솔루션/서비스 204
14.1.5.3 최근의 발전 205
14.1.5.3.1 제품 출시/개발 205
14.1.5.3.2 거래 205
14.1.5.4 MnM 보기 205
14.1.5.4.1 주요 강점 205
14.1.5.4.2 전략적 선택 206
14.1.5.4.3 약점 206
14.1.6 IBM 207
14.1.6.1 사업 개요 207
14.1.6.2 제공되는 제품/솔루션/서비스 208
14.1.6.3 최근의 발전 209
14.1.6.3.1 제품 출시/개발 209
14.1.7 오라클 210
14.1.7.1 사업 개요 210
14.1.7.2 제공되는 제품/솔루션/서비스 211
14.1.7.3 최근의 발전 212
14.1.7.3.1 거래 212
14.1.8 코그넥스 코퍼레이션 213
14.1.8.1 사업 개요 213
14.1.8.2 제공 제품/솔루션/서비스 214
14.1.8.3 최근의 발전 215
14.1.8.3.1 제품 출시/개발 215
14.1.9 QUALCOMM TECHNOLOGIES, INC. 216
14.1.9.1 사업 개요 216
14.1.9.2 제공 제품/솔루션/서비스 217
14.1.10 STMICROELECTRONICS 218
14.1.10.1 사업 개요 218
14.1.10.2 제공 제품/솔루션/서비스 219
14.1.10.3 최근의 발전 220
14.1.10.3.1 거래 220
14.1.11 AVNET, INC. 221
14.1.11.1 사업 개요 221
14.1.11.2 제공 제품/솔루션/서비스 222
14.1.11.3 최근의 발전 223
14.1.11.3.1 제품 출시/개발 223
14.1.12 AVEVA GROUP LIMITED 224
14.1.12.1 사업 개요 224
14.1.12.2 제공되는 제품/솔루션/서비스 224
14.1.12.3 최근의 발전 225
14.1.12.3.1 제품 출시/개발 225
14.2 기타 플레이어 226
14.2.1 심포니 AI 226
14.2.2 아페라 AI 227
14.2.3 추추 228
14.2.4 아이러니윤 주식회사 229
14.2.5 경우시스템테크 주식회사 230
14.2.6 랜딩 AI 231
14.2.7 ML6 232
14.2.8 OPENSYSTEMAS 233
14.2.9 ROBOVISION BV 234
14.2.10 SENSETIME 235
14.2.11 SEVENLAB 236
14.2.12 SOLOMON TECHNOLOGY CORPORATION 237
14.2.13 VISO.AI 238
14.2.14 ZEBRA TECHNOLOGIES 239
14.2.15 AI VISION TECHNOLOGIES LLC 240
14.2.16 HELLBENDER 241
14.2.17 MVISION AI 242
15 부록 243
15.1 지식 저장소: 마켓과 마켓의 구독 포털 246
15.2 사용자 지정 옵션 248
15.3 관련 보고서 248
15.4 저자 세부 사항 249
그림 1 AI 비전 시장: 연구 설계 27
그림 2 시장 규모 추정 방법론: 공급 측면 분석 33
그림 3 시장 규모 추정 방법론: 접근 2(공급 측면) – 기업이 창출하는 수익의 식별
AI 비전 솔루션 판매 33
그림 4 시장 규모 추정 방법론: 하향식 접근 35
그림 5 시장 규모 추정 방법론: 상향식 접근 36
그림 6 시장 세분화 및 데이터 삼각측량 36
그림 7 2024년부터 2029년까지 AI 비전 시장을 선도할 비전 플랫폼 부문 39
그림 8 예측 기간 동안 가장 큰 시장 점유율을 차지할 이미지 인식 부문 40
그림 9 AI 비전 시장을 지배할 의료 부문
2024년과 2029년 41
그림 10 북미가 2024년 AI 비전 시장에서 가장 큰 비중을 차지할 것으로 예상됨
42
그림 11 산업 전반에 걸친 클라우드 및 에지 컴퓨팅 기술과 AI의 통합으로 AI 비전 플랫폼 채택 촉진 43
그림 12 미국과 제조업이 2024년 북미 AI 비전 시장에서 가장 큰 점유율을 차지할 것으로 전망됨 44
그림 13 의료 분야가 예측 기간 내내 아시아 태평양 지역의 AI 비전 시장에서 가장 큰 점유율을 차지할 것으로 전망됨 44
그림 14 중국, 글로벌 AI 비전 시장에서 가장 높은 CAGR을 기록할 것으로 예상 2024년에서 2029년까지 45%
그림 15 AI 비전 시장의 역학: 추진 요인, 제약 요인, 기회, 도전 과제 46
그림 16 AI 비전 시장에 미치는 추진 요인의 영향 47
그림 17 AI 비전 시장의 주요 추진 요인 48
그림 17. 제약이 AI 비전 시장에 미치는 영향 50
그림 18. 기회가 AI 비전 시장에 미치는 영향 51
그림 19. 도전이 AI 비전 시장에 미치는 영향 54
그림 20. 가치 사슬 분석: AI 비전 시장 56
그림 21 AI 비전 생태계 참여자 58
그림 22 고객 비즈니스에 영향을 미치는 트렌드/파괴 60
그림 23 주요 업체가 제공하는 비전 플랫폼의 평균 판매 가격 추세 61
그림 24. 포터의 다섯 가지 힘 분석: AI 비전 시장 65
그림 25. 상위 3개 업종에 대한 구매 과정에 대한 이해관계자의 영향 67
그림 26 상위 3개 업종에 대한 주요 구매 기준 68
그림 27 AI 비전 시장에서 기업이 모은 자금 71
그림 28 상위 5개국에 대한 HS 코드 852580 준수 제품 수입 데이터, 2019-20203 72
그림 29 HS 코드 852580을 준수하는 제품의 상위 5개국 수출 데이터, 2019-2023 73
그림 30 출원 및 등록된 특허 수, 2014-2024 78
그림 31 AI 비전 플랫폼 부문이 예측 기간 내내 AI 비전 시장을 지배할 것으로 전망됨 90
그림 32 이미지 인식이 예측 기간 내내 가장 큰 시장 점유율을 차지할 것으로 전망됨 97
그림 33 머신 러닝이 AI 비전 시장의 더 큰 점유율을 차지할 것으로 전망됨
예측 기간 동안 104
그림 34 클라우드 기반 학습 부문이 AI 비전 시장의 더 큰 점유율을 차지할 것으로 전망됨
예측 기간 동안 111
그림 35 2029년 AI 비전 시장에서 의료 분야가 가장 큰 비중 차지 120
그림 36 예측 기간 동안 아시아 태평양 지역이 AI 비전 시장을 지배 131
그림 37 북미: AI 비전 시장 스냅샷 133
그림 38 유럽: AI 비전 시장 스냅샷 141
그림 39 아시아 태평양: AI 비전 시장 스냅샷 150
그림 40 AI 비전 시장의 주요 업체별 수익 분석, 2019-2023 167
그림 41 주요 업체의 시장 점유율 분석, 2023 168
그림 42 기업 가치 평가, 2024년 6월 170
그림 43 재무 지표(EV/EBITDA), 2023 170
그림 44 브랜드/제품 비교 171
그림 45 AI 비전 시장: 기업 평가 매트릭스(주요 기업), 2023 173
그림 46 AI 비전 시장: 기업 발자국 174
그림 47 AI 비전 시장: 기업 평가 매트릭스(중소기업/스타트업), 2023 181
그림 48 NVIDIA CORPORATION: 회사 스냅샷 189
그림 49 MICROSOFT CORPORATION: 회사 스냅샷 193
그림 50 INTEL CORPORATION: 회사 스냅샷 198
그림 51 ALPHABET INC.: 회사 스냅샷 201
그림 52 AMAZON.COM, INC.: 회사 스냅샷 204
그림 53 IBM: 회사 스냅샷 208
그림 54 ORACLE: 회사 스냅샷 211
그림 55 COGNEX CORPORATION: 회사 스냅샷 214
그림 56 퀄컴 테크놀로지스: 회사 스냅샷 217
그림 57 ST마이크로일렉트로닉스: 회사 스냅샷 219
그림 58 AV넷: 회사 스냅샷 222
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