Global Deep Learning In Machine Vision Market
حجم السوق بالمليار دولار أمريكي
CAGR :
% 
USD
5.13 Billion
USD
13.18 Billion
2024
2032
 فترة التنبؤ |
2025 –2032 |
 حجم السوق (السنة الأساسية) |
USD 5.13 Billion |
 حجم السوق (سنة التنبؤ) |
USD 13.18 Billion |
 CAGR |
% |
| اللاعبين الرئيسيين في الأسواق |
|
تجزئة سوق التعلم العميق العالمي في مجال الرؤية الآلية، حسب العرض (الأجهزة، والبرمجيات، والخدمات)، والتطبيق (الفحص، وتحليل الصور، واكتشاف الشذوذ، وتصنيف الكائنات، وتتبع الكائنات، والعد، واكتشاف الرموز الشريطية، واكتشاف السمات، واكتشاف الموقع، والتعرف الضوئي على الحروف، والتعرف على الوجوه، وتجزئة الحالات، وغيرها)، والهدف (الصور والفيديو)، والقطاعات الرأسية (الإلكترونيات، والتصنيع، والسيارات والنقل، والأغذية والمشروبات، والفضاء، والرعاية الصحية، والبناء والمواد، والطاقة، وغيرها) - اتجاهات الصناعة وتوقعاتها حتى عام 2032
حجم سوق التعلم العميق في الرؤية الآلية
- بلغت قيمة سوق التعلم العميق العالمي في الرؤية الآلية 5.13 مليار دولار أمريكي في عام 2024 ومن المتوقع أن تصل إلى 13.18 مليار دولار أمريكي بحلول عام 2032
- خلال الفترة المتوقعة من 2025 إلى 2032، من المرجح أن ينمو السوق بمعدل نمو سنوي مركب قدره 12.50٪، مدفوعًا في المقام الأول بالطلب المتزايد على فحص الجودة الآلي
- يأتي هذا النمو مدفوعًا بالاعتماد المتزايد على التعرف على الصور باستخدام الذكاء الاصطناعي والتوسع في استخدام أنظمة الرؤية الآلية في الصناعات مثل التصنيع والرعاية الصحية والسيارات
تحليل سوق التعلم العميق في الرؤية الآلية
- يشهد سوق التعلم العميق في الرؤية الآلية نموًا كبيرًا، مدفوعًا بالطلب المتزايد على فحص الجودة الآلي، والاعتماد المتزايد على التعرف على الصور المدعوم بالذكاء الاصطناعي، ودمج الرؤية الآلية مع الأتمتة الصناعية عبر قطاعات متعددة.
- تعمل التطورات في الحوسبة عالية الأداء والذكاء الاصطناعي الطرفي والشبكات العصبية العميقة على تعزيز قدرات الأنظمة القائمة على الرؤية، مما يتيح اتخاذ القرارات في الوقت الفعلي، واكتشاف العيوب، وتحسين أتمتة العمليات في صناعات التصنيع والرعاية الصحية والسيارات.
- تهيمن أمريكا الشمالية على سوق التعلم العميق في الرؤية الآلية بسبب الوجود القوي لشركات التكنولوجيا الرائدة والاستثمارات القوية في البحث والتطوير والاعتماد الواسع النطاق على الأتمتة المدعومة بالذكاء الاصطناعي في الصناعات مثل السيارات والإلكترونيات
- على سبيل المثال، في الولايات المتحدة، تعمل شركات مثل NVIDIA وCognex على تطوير أنظمة رؤية تعتمد على الذكاء الاصطناعي لتحسين مراقبة الجودة وتبسيط عمليات الإنتاج.
- إن الاتجاهات الناشئة مثل اكتشاف العيوب باستخدام الذكاء الاصطناعي، وتتبع الكائنات القائم على التعلم العميق ، ودمج الرؤية الآلية في الروبوتات تعمل على تحويل مشهد التعلم العميق في مجال الرؤية الآلية، مما يجعلها مكونًا أساسيًا في الأتمتة الصناعية الحديثة وضمان الجودة.
نطاق التقرير والتعلم العميق في تجزئة سوق الرؤية الآلية
|
صفات |
التعلم العميق في الرؤية الآلية: رؤى السوق الرئيسية |
|
القطاعات المغطاة |
|
|
الدول المغطاة |
أمريكا الشمالية
أوروبا
آسيا والمحيط الهادئ
الشرق الأوسط وأفريقيا
أمريكا الجنوبية
|
|
اللاعبون الرئيسيون في السوق |
|
|
فرص السوق |
|
|
مجموعات معلومات البيانات ذات القيمة المضافة |
بالإضافة إلى الرؤى حول سيناريوهات السوق مثل القيمة السوقية ومعدل النمو والتجزئة والتغطية الجغرافية واللاعبين الرئيسيين، تتضمن تقارير السوق التي أعدتها Data Bridge Market Research أيضًا تحليلًا متعمقًا من الخبراء والإنتاج والقدرة التمثيلية الجغرافية للشركة وتخطيطات الشبكة للموزعين والشركاء وتحليل اتجاهات الأسعار التفصيلية والمحدثة وتحليل العجز في سلسلة التوريد والطلب. |
اتجاهات سوق التعلم العميق في الرؤية الآلية
"التقدم في اكتشاف العيوب باستخدام الذكاء الاصطناعي"
- إن الاتجاه الرئيسي الذي يشكل سوق التعلم العميق في الرؤية الآلية هو التبني المتزايد لاكتشاف العيوب المدعوم بالذكاء الاصطناعي في الصناعات مثل التصنيع والسيارات والإلكترونيات، مدفوعًا بالحاجة إلى دقة أعلى وتقليل الخطأ البشري
- تستفيد الشركات من خوارزميات التعلم العميق والحوسبة الحافة وتحليلات الرؤية في الوقت الفعلي لتحسين عمليات مراقبة الجودة وتقليل العيوب وتحسين كفاءة الإنتاج
- على سبيل المثال، في أكتوبر 2023، قدمت شركة Cognex Corporation نظام In-Sight 3800 Vision System، الذي يتميز بقدرات اكتشاف العيوب المدعومة بالتعلم العميق لتحسين دقة التصنيع وتبسيط التفتيش الآلي.
- يتم دمج التقنيات المتقدمة مثل اكتشاف الشذوذ بواسطة الذكاء الاصطناعي، وتحليل السبب الجذري الآلي، والصيانة التنبؤية في أنظمة الرؤية الآلية لتحسين تحديد العيوب وتقليل وقت التوقف التشغيلي
- يعمل هذا الاتجاه على إحداث ثورة في التعلم العميق في صناعة الرؤية الآلية من خلال تحسين جودة الإنتاج وتقليل النفايات ودفع تبني أنظمة التفتيش البصري التي تعتمد على الذكاء الاصطناعي، مما يضمن كفاءة أكبر وفعالية من حيث التكلفة للشركات.
ديناميكيات سوق التعلم العميق في الرؤية الآلية
سائق
"الاعتماد المتزايد على فحص الجودة المدعوم بالذكاء الاصطناعي في التصنيع"
- يشهد سوق التعلم العميق في الرؤية الآلية نموًا سريعًا بسبب الاعتماد المتزايد على فحص الجودة المدعوم بالذكاء الاصطناعي في الصناعات التحويلية، مدفوعًا بالحاجة إلى دقة وكفاءة أعلى واكتشاف العيوب
- تقوم الشركات بدمج أنظمة الرؤية الآلية مع خوارزميات التعلم العميق لتحسين الفحص البصري في الوقت الفعلي، وتقليل الخطأ البشري، وتحسين خطوط الإنتاج لتحسين الاتساق وجودة الإنتاج
- على سبيل المثال، في أبريل 2024، دخلت شركة Siemens في شراكة مع NVIDIA لدمج حلول الرؤية الآلية التي تعتمد على الذكاء الاصطناعي في عمليات التصنيع الخاصة بها، مما أدى إلى تحسين مراقبة الجودة الآلية وتقليل عيوب الإنتاج.
- تتيح أنظمة الرؤية المدعومة بالذكاء الاصطناعي الصيانة التنبؤية والكشف الآلي عن الشذوذ وتصنيف العيوب في الوقت الفعلي، مما يقلل من تكاليف التشغيل ويعزز دقة التصنيع
- من المقرر أن يعمل هذا المحرك على تسريع نمو سوق التعلم العميق في الرؤية الآلية من خلال تعزيز كفاءة الإنتاج وتقليل وقت التوقف وتحسين جودة المنتج بشكل عام عبر مختلف الصناعات
فرصة
"الاعتماد المتزايد على أنظمة الرؤية المدعومة بالذكاء الاصطناعي في الرعاية الصحية"
- من المتوقع أن يشهد سوق التعلم العميق في مجال الرؤية الآلية توسعًا كبيرًا مع اعتماد صناعة الرعاية الصحية بشكل متزايد على أنظمة الرؤية المدعومة بالذكاء الاصطناعي للتصوير الطبي والتشخيص والجراحات بمساعدة الروبوت.
- إن الطلب على التحليل الآلي للصور واكتشاف الشذوذ ومراقبة المرضى في الوقت الفعلي يدفع الاستثمار في حلول الرؤية القائمة على التعلم العميق لتعزيز الدقة والكفاءة في الإجراءات الطبية
- على سبيل المثال، في يناير 2025، قدمت شركة GE Healthcare نظام تصوير طبي مدفوع بالذكاء الاصطناعي يستفيد من التعلم العميق لتحسين الكشف المبكر عن أمراض مثل السرطان والاضطرابات العصبية.
- يقوم مقدمو الرعاية الصحية ومؤسسات البحث بدمج تقنيات الرؤية العميقة في علم الأمراض والأشعة والجراحة الروبوتية لتمكين التشخيص الدقيق والحد من الخطأ البشري
- من المتوقع أن تؤدي هذه الفرصة إلى دفع النمو طويل الأجل في سوق التعلم العميق في الرؤية الآلية من خلال إحداث ثورة في التصوير الطبي وتحسين نتائج المرضى وتعزيز التقدم القائم على الذكاء الاصطناعي في ابتكار الرعاية الصحية.
ضبط النفس/التحدي
"تكاليف التنفيذ المرتفعة وتعقيدات التكامل"
- يواجه سوق التعلم العميق في الرؤية الآلية تحديات كبيرة بسبب التكاليف العالية للتنفيذ والتعقيدات التي تنطوي عليها عملية دمج أنظمة الرؤية المدعومة بالذكاء الاصطناعي في سير العمل الصناعي الحالي
- إن الحاجة إلى أجهزة متخصصة وتدريب مكثف على البيانات وقوة حسابية متقدمة تجعل نشر حلول الرؤية القائمة على التعلم العميق مسعى مكلفًا، وخاصة بالنسبة للشركات الصغيرة والمتوسطة الحجم (SMEs)
- على سبيل المثال، في يونيو 2024، واجهت شركة تصنيع سيارات أوروبية تأخيرات في نشر أنظمة فحص الرؤية القائمة على الذكاء الاصطناعي بسبب التكاليف الأولية المرتفعة والحاجة إلى إعادة تدريب الموظفين على أدوات الأتمتة التي تعتمد على الذكاء الاصطناعي.
- بالإضافة إلى ذلك، تشكل مشكلات التوافق مع الأنظمة القديمة، ونقص المتخصصين المهرة في مجال الذكاء الاصطناعي، والحاجة إلى تحسين الخوارزميات بشكل مستمر عقبات أمام التبني السلس عبر مختلف الصناعات.
- سيتطلب التغلب على هذه التحديات نماذج ذكاء اصطناعي فعالة من حيث التكلفة، وحلول التعلم العميق القابلة للتطوير، وشراكات استراتيجية لتسهيل التكامل السلس ودفع التبني على نطاق واسع في التطبيقات الصناعية.
نطاق سوق التعلم العميق في الرؤية الآلية
يتم تقسيم السوق على أساس العرض والتطبيق والهدف والعمودي.
|
التجزئة |
التجزئة الفرعية |
|
عن طريق العرض |
|
|
حسب الطلب |
|
|
حسب الكائن |
|
|
بالعمودي |
|
تحليل إقليمي لسوق التعلم العميق في الرؤية الآلية
"أمريكا الشمالية هي المنطقة المهيمنة في سوق التعلم العميق في الرؤية الآلية"
- تتميز أمريكا الشمالية بنظام بيئي متطور للغاية للذكاء الاصطناعي والأتمتة، مما يسرع من اعتماد تقنيات التعلم العميق في تطبيقات الرؤية الآلية
- تعمل القطاعات الصناعية والتصنيعية الراسخة في المنطقة على دفع الطلب على حلول التحكم الآلي في الجودة واكتشاف العيوب والصيانة التنبؤية المدعومة بالتعلم العميق
- تساهم شركات الذكاء الاصطناعي والرؤية الآلية الكبرى، إلى جانب مؤسسات البحث الرائدة، في الابتكار المستمر والتنفيذ واسع النطاق لأنظمة الرؤية القائمة على التعلم العميق
- تعمل هذه العوامل مجتمعة على وضع أمريكا الشمالية باعتبارها السوق المهيمنة، مما يعزز الابتكار والاستثمار والتوسع المستدام في صناعة التعلم العميق في الرؤية الآلية
من المتوقع أن تسجل أمريكا الشمالية أعلى معدل نمو
- يؤدي زيادة اعتماد أنظمة الأتمتة ومراقبة الجودة المعتمدة على الذكاء الاصطناعي في مختلف الصناعات مثل التصنيع والرعاية الصحية والسيارات إلى تعزيز نمو السوق
- إن التوسع في تطبيقات التعلم العميق في مجال الرؤية الآلية، بما في ذلك اكتشاف العيوب والتعرف على الكائنات والصيانة التنبؤية، يؤدي إلى زيادة الطلب على الحلول المتقدمة
- إن المبادرات الحكومية والاستثمارات في المصانع الذكية والصناعة 4.0 والأتمتة الصناعية المعتمدة على الذكاء الاصطناعي تعمل على تسريع اعتماد تقنيات الرؤية الآلية
- تعمل هذه العوامل مجتمعة على وضع أمريكا الشمالية باعتبارها المنطقة الأسرع نموًا في سوق التعلم العميق في الرؤية الآلية، مما يعزز الابتكار والنشر على نطاق واسع عبر الصناعات
حصة سوق التعلم العميق في الرؤية الآلية
يُقدم المشهد التنافسي في السوق تفاصيل لكل منافس. تشمل هذه التفاصيل لمحة عامة عن الشركة، وبياناتها المالية، وإيراداتها المحققة، وإمكانياتها السوقية، والاستثمار في البحث والتطوير، ومبادراتها التسويقية الجديدة، وحضورها العالمي، ومواقع ومرافق الإنتاج، وقدراتها الإنتاجية، ونقاط قوتها وضعفها، وإطلاق المنتجات، ونطاقها، وهيمنة تطبيقاتها. تتعلق نقاط البيانات المذكورة أعلاه فقط بتركيز الشركات على السوق.
الشركات الرائدة الرئيسية العاملة في السوق هي:
- شركة كوجنكس (الولايات المتحدة)
- شركة إنتل (الولايات المتحدة)
- شركة الأدوات الوطنية (الولايات المتحدة)
- شركة سيك ايه جي (ألمانيا)
- داتالوجيك سبا (إيطاليا)
- شركة ستيمر للتصوير (ألمانيا)
- شركة Abto Software (أوكرانيا)
- شركة زيبرا تكنولوجيز (الولايات المتحدة)
- شركة أوتونيكس (كوريا الجنوبية)
- شركة باسلر أيه جي (ألمانيا)
- شركة سايث سيستمز (الولايات المتحدة)
- يوريسيس (بلجيكا)
- شركة IDS Imaging Development Systems GmbH (ألمانيا)
- ليواي هيرتز (الولايات المتحدة)
- شركة MVTEC SOFTWARE GMBH (ألمانيا)
- شركة أومرون (اليابان)
- perClass BV (هولندا)
- تقنيات الجودة (الهند)
- رؤية RSIP (إسرائيل)
- شركة يو إس إس فيجن المحدودة (الولايات المتحدة)
- شركة فيسكا لأنظمة الأتمتة المحدودة، المسجلة باسم فيسكا سيستمز (أيرلندا)
أحدث التطورات في سوق التعلم العميق العالمي في مجال الرؤية الآلية
- في يناير 2025، عززت شركة NVIDIA تعاونها مع شركات سيارات رئيسية، بما في ذلك تويوتا وأورورا وكونتيننتال، لتسريع تطوير أساطيل المركبات ذاتية القيادة وعالية الأتمتة. ومن خلال الاستفادة من قدرات المعالجة البصرية المتقدمة المدعومة بالذكاء الاصطناعي، تهدف NVIDIA إلى تحسين سلامة ووظائف أنظمة القيادة الذاتية، مما يعزز مكانتها كشركة رائدة في تكنولوجيا المركبات ذاتية القيادة. ومن المتوقع أن يُسهم هذا التوسع في تحقيق تقدم كبير في حلول التنقل المدعومة بالذكاء الاصطناعي، مما يُسهم في رسم ملامح مستقبل النقل الذاتي.
- في مايو 2024، طرحت شركة Avnet, Inc. مجموعة تطوير QCS6490 Vision-AI لتمكين فرق الهندسة من إنشاء نماذج أولية سريعة لمنتجات Edge AI عالية الأداء مدمجة فيها، مع إمكانيات كاميرات متعددة. تعمل المجموعة بوحدة الحوسبة MSC SM2S-QCS6490 SMARC الموفرة للطاقة، والمبنية على معالج Qualcomm QCS6490، مما يُسهّل نشر حلول الرؤية المدعومة بالذكاء الاصطناعي بشكل أسرع في مختلف القطاعات. من المتوقع أن يُسرّع هذا الابتكار من اعتماد تطبيقات الرؤية المدعومة بالذكاء الاصطناعي، مما يُحسّن الكفاءة في مختلف القطاعات.
- في مايو 2024، كشفت شركة مايكروسوفت عن GPT-4 Turbo with Vision، وهو نموذج ذكاء اصطناعي متعدد الوسائط مصمم لمعالجة كلٍّ من مدخلات النصوص والصور. يُحسّن هذا النموذج تطبيقات متنوعة من خلال تمكين التحليل المتقدم للصور والفيديو، وإنشاء النصوص، والتعرف الضوئي على الحروف (OCR)، وتأريض الكائنات، مما يُعزز اعتماد الأتمتة المدعومة بالذكاء الاصطناعي في قطاعات متعددة. من المتوقع أن يُحدث طرح هذا النموذج ثورة في معالجة الصور المدعومة بالذكاء الاصطناعي، مما يُعزز العمليات التجارية وقدرات الأتمتة.
- في أبريل 2024، أطلقت شركة Cognex نظام In-Sight L38 للرؤية ثلاثية الأبعاد، الذي يدمج الذكاء الاصطناعي مع تقنيات الرؤية ثنائية وثلاثية الأبعاد لتحسين عمليات الفحص والقياس. من خلال إنشاء صور ثنائية الأبعاد مدمجة ببيانات ثلاثية الأبعاد، يُبسط النظام التدريب، ويُحسّن دقة اكتشاف الميزات، ويضمن نتائج فحص متسقة، مما يُعزز قدرات الأتمتة الصناعية. من المتوقع أن يُحدث هذا التطور نقلة نوعية في عمليات مراقبة الجودة والتصنيع، مما يزيد من الدقة والكفاءة في التطبيقات الصناعية.
- في أبريل 2024، أطلقت IBM منصة IBM Z IntelliMagic Vision البرمجية لنظام z/OS، وهي حل لتحليل الأداء لأنظمة IBM Z. بفضل تصوراتها المُخصصة بدون برمجة وأدواتها المرنة لتحليل البيانات، تُمكّن المنصة المحللين من تحديد المخاطر المحتملة وتحسين أعباء العمل، مما يُحسّن كفاءة وموثوقية عمليات تكنولوجيا المعلومات في المؤسسات. يُؤكد هذا الإطلاق التزام IBM بتحسين أداء تكنولوجيا المعلومات في المؤسسات، وضمان مرونة وكفاءة تشغيلية أكبر.
SKU-
احصل على إمكانية الوصول عبر الإنترنت إلى التقرير الخاص بأول سحابة استخبارات سوقية في العالم
- لوحة معلومات تحليل البيانات التفاعلية
- لوحة معلومات تحليل الشركة للفرص ذات إمكانات النمو العالية
- إمكانية وصول محلل الأبحاث للتخصيص والاستعلامات
- تحليل المنافسين باستخدام لوحة معلومات تفاعلية
- آخر الأخبار والتحديثات وتحليل الاتجاهات
- استغل قوة تحليل المعايير لتتبع المنافسين بشكل شامل
منهجية البحث
يتم جمع البيانات وتحليل سنة الأساس باستخدام وحدات جمع البيانات ذات أحجام العينات الكبيرة. تتضمن المرحلة الحصول على معلومات السوق أو البيانات ذات الصلة من خلال مصادر واستراتيجيات مختلفة. تتضمن فحص وتخطيط جميع البيانات المكتسبة من الماضي مسبقًا. كما تتضمن فحص التناقضات في المعلومات التي شوهدت عبر مصادر المعلومات المختلفة. يتم تحليل بيانات السوق وتقديرها باستخدام نماذج إحصائية ومتماسكة للسوق. كما أن تحليل حصة السوق وتحليل الاتجاهات الرئيسية هي عوامل النجاح الرئيسية في تقرير السوق. لمعرفة المزيد، يرجى طلب مكالمة محلل أو إرسال استفسارك.
منهجية البحث الرئيسية التي يستخدمها فريق بحث DBMR هي التثليث البيانات والتي تتضمن استخراج البيانات وتحليل تأثير متغيرات البيانات على السوق والتحقق الأولي (من قبل خبراء الصناعة). تتضمن نماذج البيانات شبكة تحديد موقف البائعين، وتحليل خط زمني للسوق، ونظرة عامة على السوق ودليل، وشبكة تحديد موقف الشركة، وتحليل براءات الاختراع، وتحليل التسعير، وتحليل حصة الشركة في السوق، ومعايير القياس، وتحليل حصة البائعين على المستوى العالمي مقابل الإقليمي. لمعرفة المزيد عن منهجية البحث، أرسل استفسارًا للتحدث إلى خبراء الصناعة لدينا.
التخصيص متاح
تعد Data Bridge Market Research رائدة في مجال البحوث التكوينية المتقدمة. ونحن نفخر بخدمة عملائنا الحاليين والجدد بالبيانات والتحليلات التي تتطابق مع هدفهم. ويمكن تخصيص التقرير ليشمل تحليل اتجاه الأسعار للعلامات التجارية المستهدفة وفهم السوق في بلدان إضافية (اطلب قائمة البلدان)، وبيانات نتائج التجارب السريرية، ومراجعة الأدبيات، وتحليل السوق المجدد وقاعدة المنتج. ويمكن تحليل تحليل السوق للمنافسين المستهدفين من التحليل القائم على التكنولوجيا إلى استراتيجيات محفظة السوق. ويمكننا إضافة عدد كبير من المنافسين الذين تحتاج إلى بيانات عنهم بالتنسيق وأسلوب البيانات الذي تبحث عنه. ويمكن لفريق المحللين لدينا أيضًا تزويدك بالبيانات في ملفات Excel الخام أو جداول البيانات المحورية (كتاب الحقائق) أو مساعدتك في إنشاء عروض تقديمية من مجموعات البيانات المتوفرة في التقرير.
