Marktgröße, Marktanteil und Trendanalysebericht zur Bilderkennung im asiatisch-pazifischen Raum – Branchenüberblick und Prognose bis 2032

Marktgröße für Bilderkennung im asiatisch-pazifischen Raum

• Der Markt für Bilderkennung wurde im Jahr 2024 auf 14,87 Milliarden US-Dollar geschätzt und soll bis 2032 61,87 Milliarden US-Dollar erreichen , bei einer CAGR von 19,50 % im Prognosezeitraum.
• Dieses Wachstum wird durch Faktoren wie die zunehmende Nutzung von Technologien der künstlichen Intelligenz (KI) und des maschinellen Lernens (ML), die steigende Nachfrage nach fortschrittlichen Sicherheits- und Überwachungssystemen und die Zunahme von Bild- und Videoinhalten in verschiedenen Branchen vorangetrieben.

Marktanalyse für Bilderkennung im asiatisch-pazifischen Raum

• Der Markt für Bilderkennung verzeichnet aufgrund der steigenden Nachfrage nach präzisen und effizienten Bildverarbeitungslösungen in verschiedenen Branchen ein deutliches Wachstum. Der Markt wird durch neue Technologien und Lösungen für vielfältige Anwendungen immer wettbewerbsintensiver.
• Partnerschaften zwischen wichtigen Branchenakteuren fördern die Entwicklung fortschrittlicherer und integrierter Bilderkennungssysteme. Diese Zusammenarbeit erweitert die Grenzen des Machbaren in Bereichen wie Einzelhandel, Sicherheit und Gesundheitswesen.
• Der chinesische Markt für Bilderkennung erzielte 2024 den größten Umsatzanteil im asiatisch-pazifischen Raum, angetrieben durch die schnelle technologische Einführung des Landes, die starke staatliche Unterstützung für KI-Innovationen und die wachsende digitale Wirtschaft.
• Japan wird voraussichtlich die höchste durchschnittliche jährliche Wachstumsrate (CAGR) im Markt für Bilderkennung im asiatisch-pazifischen Raum verzeichnen, da der Schwerpunkt zunehmend auf Automatisierung, Robotik und digitaler Transformation in der Fertigung, im Gesundheitswesen und im Transportwesen liegt.
• Das Softwaresegment erzielte 2024 den größten Marktanteil, angetrieben durch die weit verbreitete Integration fortschrittlicher Algorithmen für maschinelles Lernen und künstlicher Intelligenz in Bilderkennungsplattformen. Unternehmen im Einzelhandel, im Sicherheitssektor und im Gesundheitswesen setzen zunehmend auf softwarebasierte Bilderkennungslösungen aufgrund ihrer Skalierbarkeit, Flexibilität und nahtlosen Integration in Cloud-Ökosysteme.

Berichtsumfang und Marktsegmentierung für Bilderkennung im asiatisch-pazifischen Raum     

Markttrends für Bilderkennung im asiatisch-pazifischen Raum

„Integration künstlicher Intelligenz in die Bilderkennung“

• Die Integration künstlicher Intelligenz, insbesondere Deep Learning, revolutioniert den Markt für Bilderkennung. KI-gestützte Systeme ermöglichen eine höhere Genauigkeit und schnellere Verarbeitung visueller Daten und ermöglichen so eine bessere Leistung in realen Anwendungen.
• Deep-Learning-Algorithmen wie Convolutional Neural Networks haben die Fähigkeit von Bilderkennungssystemen verbessert, Objekte präziser zu identifizieren und zu klassifizieren.
• Der Gesundheitssektor profitiert stark von der KI-integrierten Bilderkennung. KI-gestützte medizinische Bildgebungstechnologien werden heute eingesetzt, um Krankheiten wie Krebs zu erkennen und Anomalien in Scans effizienter zu identifizieren.
• Der Einzelhandel setzt zunehmend auf KI-gestützte Bilderkennung für personalisierte Einkaufserlebnisse. KI ermöglicht den Einsatz visueller Suchmaschinen, sodass Kunden Produkte durch das Hochladen von Bildern finden können, beispielsweise wenn Bekleidungshändler KI für virtuelle Anproben nutzen.
• Die KI-Integration spielt auch in Echtzeit-Videoüberwachungssystemen eine wichtige Rolle. Diese durch KI verbesserten Systeme können Sicherheitsbedrohungen sofort erkennen, die Überwachungseffizienz verbessern und menschliche Eingriffe reduzieren.

Marktdynamik für Bilderkennung im asiatisch-pazifischen Raum

Treiber

„Bilderkennung nimmt im Gesundheitswesen zu“

• Der Gesundheitssektor setzt zunehmend auf Bilderkennungstechnologie, um die Geschwindigkeit und Genauigkeit der medizinischen Diagnostik zu erhöhen und so die Gesamtergebnisse der Patienten zu verbessern.
  • Krankenhäuser nutzen beispielsweise in Notaufnahmen die Bilderkennung, um Frakturen in Röntgenbildern schnell zu erkennen und die Patientenversorgung zu priorisieren.
• Die Bilderkennung unterstützt die Analyse komplexer medizinischer Bilder wie MRT-Scans, CT-Scans und Röntgenaufnahmen, um Erkrankungen wie Tumore, Frakturen und neurologische Störungen zu identifizieren.
• Beispielsweise KI-gestützte Bildgebungstools zur Früherkennung von Hirntumoren, die eine rechtzeitige Intervention und Behandlung ermöglichen
• Fortschrittliche Computervision und Deep-Learning-Algorithmen ermöglichen es medizinischem Fachpersonal, wiederkehrende Diagnoseaufgaben zu automatisieren und das Risiko menschlicher Fehler zu minimieren.
• Der Aufstieg der Telemedizin und virtueller Gesundheitsdienste erhöht den Bedarf an Ferndiagnosetools, bei denen die Bilderkennung eine entscheidende Rolle bei der Untersuchung visueller Daten aus der Ferne spielt.
• Da Gesundheitsdienstleister Wert auf Effizienz und Präzision legen, wird die Integration der Bilderkennungstechnologie in Krankenhäusern und Diagnosezentren immer weiter ausgebaut.

Einschränkung/Herausforderung

„Hohe Implementierungskosten und technische Komplexität“

• Hohe Implementierungskosten und technische Komplexität sind die größten Herausforderungen, die die Einführung der Bilderkennungstechnologie insbesondere bei kleineren Unternehmen behindern.
• Viele kleine Einzelhändler können sich beispielsweise die spezialisierten Server und hochauflösenden Kameras, die für eine präzise Bildverarbeitung erforderlich sind, nicht leisten.
• Die Einrichtung eines effektiven Systems erfordert hohe Investitionen in Hardware, Software und qualifizierte Fachkräfte, was es für Organisationen mit begrenztem Budget weniger zugänglich macht.
  • Beispielsweise müssen Unternehmen oft Datenwissenschaftler und KI-Ingenieure einstellen, um diese Systeme zu verwalten, was die Betriebskosten erhöht.
• Das Trainieren von Machine-Learning-Modellen erfordert große Mengen gekennzeichneter Daten und leistungsstarke Rechenressourcen, was sowohl den Zeitaufwand als auch die Kosten erhöht.
• Technische Einschränkungen wie unterschiedliche Bildqualität, Lichtverhältnisse und Objektpositionierung beeinträchtigen die Genauigkeit und Zuverlässigkeit des Systems
• Um die Effektivität des Systems aufrechtzuerhalten, sind regelmäßige Wartungen und Aktualisierungen erforderlich. Dies erfordert laufende Investitionen und die Fähigkeit, sich an neue Dateneingaben anzupassen.

Marktumfang für Bilderkennung im asiatisch-pazifischen Raum

Der Markt für Bilderkennung im asiatisch-pazifischen Raum ist nach Angebot, Technologie, Einsatz, Anwendung und Endnutzung segmentiert.

• Durch das Angebot

Der Markt für Bilderkennung im asiatisch-pazifischen Raum ist nach Angebot in Hardware, Software und Dienstleistungen segmentiert. Das Softwaresegment erzielte 2024 den größten Marktanteil, was auf die weit verbreitete Integration fortschrittlicher Algorithmen für maschinelles Lernen und künstlicher Intelligenz in Bilderkennungsplattformen zurückzuführen ist. Unternehmen aus den Bereichen Einzelhandel, Sicherheit und Gesundheitswesen setzen aufgrund ihrer Skalierbarkeit, Flexibilität und nahtlosen Integration in Cloud-Ökosysteme zunehmend auf softwarebasierte Bilderkennungslösungen.

Das Dienstleistungssegment wird im Prognosezeitraum von 2025 bis 2032 voraussichtlich das höchste Wachstum verzeichnen, was auf die steigende Nachfrage nach Implementierungs-, Beratungs- und Supportleistungen zurückzuführen ist. Da Unternehmen Bilderkennung in bestehende Arbeitsabläufe und kundenorientierte Anwendungen integrieren möchten, spielen Dienstleister eine entscheidende Rolle bei der Systemoptimierung und -anpassung, insbesondere in dynamischen Branchen wie Einzelhandel und Marketing.

• Nach Technologie

Der Markt für Bilderkennung im asiatisch-pazifischen Raum ist technologisch in QR-/Barcode-Erkennung, Objekterkennung, Gesichtserkennung, Mustererkennung und optische Zeichenerkennung segmentiert. Im Jahr 2024 erreichte das Segment Gesichtserkennung den höchsten Marktanteil aufgrund seiner weit verbreiteten Verwendung in Überwachungs-, Sicherheits- und Zugangskontrollsystemen in der gesamten Region. Seine Fähigkeit, die Benutzerauthentifizierung zu verbessern und Betrug zu verhindern, hat es in Regierungs- und Unternehmensanwendungen unverzichtbar gemacht.

Das Segment der optischen Zeichenerkennung (OCR) wird im Prognosezeitraum von 2025 bis 2032 voraussichtlich das schnellste Wachstum verzeichnen, unterstützt durch die steigende Nachfrage nach Dokumentendigitalisierung und Datenextraktion in Branchen wie Finanzwesen, Sicherheit und Gesundheit. OCR-Technologie verbessert die Workflow-Effizienz und reduziert die manuelle Dateneingabe, was sie zu einem wesentlichen Bestandteil von Automatisierungsstrategien macht.

• Nach Bereitstellung

Der Markt für Bilderkennung im asiatisch-pazifischen Raum unterteilt sich hinsichtlich der Bereitstellung in Cloud- und On-Premise-Lösungen. Das Cloud-Segment dominierte den Markt im Jahr 2024 aufgrund seiner Kosteneffizienz, des einfachen Fernzugriffs und der verbesserten Datenverarbeitungsmöglichkeiten. Unternehmen bevorzugen zunehmend cloudbasierte Bilderkennungslösungen, um umfangreiche Datenanalysen und plattformübergreifende Integration zu unterstützen.

Das On-Premise-Segment dürfte im Prognosezeitraum von 2025 bis 2032 die höchste Wachstumsrate aufweisen, insbesondere bei Unternehmen mit strengen Datenschutzbestimmungen oder besonderen Kontrollanforderungen, wie etwa Regierungsbehörden und Finanzinstituten.

• Nach Anwendung

Der Markt für Bilderkennung im asiatisch-pazifischen Raum unterteilt sich nach Anwendungsbereichen in Augmented Reality, Scannen und Bildgebung, Sicherheit und Überwachung, Marketing und Werbung sowie Bildsuche. Sicherheit und Überwachung entwickelten sich 2024 zum führenden Anwendungssegment, angetrieben durch steigende Investitionen in die öffentliche Sicherheit und die nationale Sicherheitsinfrastruktur im gesamten asiatisch-pazifischen Raum. Die hohe Akzeptanz von Gesichts- und Objekterkennung zur Echtzeit-Bedrohungserkennung ist ein wichtiger Wachstumsfaktor.

Das Segment Marketing und Werbung wird im Prognosezeitraum von 2025 bis 2032 voraussichtlich die schnellste Wachstumsrate verzeichnen, da zunehmend bildbasierte Analysen und visuelle Suche eingesetzt werden, um die Benutzereinbindung zu verbessern und Inhalte im E-Commerce und auf digitalen Marketingplattformen zu personalisieren.

• Nach Endverwendung

Der Markt für Bilderkennung im asiatisch-pazifischen Raum ist nach Endverbrauch segmentiert in die Bereiche Automobil und Transport, Banken, Finanzdienstleistungen und Versicherungen (BFSI), öffentliche Verwaltung, Gesundheitswesen, IT und Telekommunikation, Medien und Unterhaltung, Einzelhandel und E-Commerce und weitere. Das Segment Einzelhandel und E-Commerce dominierte 2024 den Marktanteil, angetrieben durch den Bedarf an visuellen Suchwerkzeugen, Kundenverhaltensanalysen und digitaler Produktkennzeichnung.

Der Gesundheitssektor wird im Prognosezeitraum von 2025 bis 2032 voraussichtlich die höchste Wachstumsrate verzeichnen, unterstützt durch die Integration der Bilderkennung in Diagnostik, medizinische Bildgebung und Patientenüberwachungssysteme. Die zunehmende Nutzung KI-gestützter Diagnosetools in Ländern wie Japan, China und Indien verbessert die klinischen Ergebnisse und die betriebliche Effizienz.

Regionale Analyse des Marktes für Bilderkennung im asiatisch-pazifischen Raum

• Der chinesische Markt für Bilderkennung erzielte 2024 den größten Umsatzanteil im asiatisch-pazifischen Raum, angetrieben durch die schnelle technologische Einführung des Landes, die starke staatliche Unterstützung für KI-Innovationen und die wachsende digitale Wirtschaft.
• Die großflächige Anwendung der Gesichtserkennung für Überwachung, Finanztransaktionen und Smart-City-Projekte trägt maßgeblich zum Marktwachstum bei
• Chinas dynamischer E-Commerce-Sektor nutzt die Bilderkennung auch für personalisiertes Marketing, visuelle Suche und Bestandsverwaltung
• Führende inländische Technologiegiganten entwickeln in diesem Bereich kontinuierlich Innovationen und verbessern die Genauigkeit, Geschwindigkeit und Integrationsfähigkeit von Bilderkennungssystemen.
• Darüber hinaus beschleunigen die Initiativen der Regierung zur Unterstützung der KI-Forschung und zur Förderung der digitalen Infrastruktur den Einsatz von Bilderkennungstechnologien in Sektoren wie dem Gesundheitswesen, dem Transportwesen und dem Einzelhandel weiter und festigen damit Chinas Dominanz auf dem regionalen Markt.

Einblicke in den japanischen Bilderkennungsmarkt

Der japanische Markt für Bilderkennung wird im Prognosezeitraum von 2025 bis 2032 voraussichtlich das schnellste Wachstum verzeichnen. Dies ist auf die fortschrittliche technologische Infrastruktur des Landes, den zunehmenden Fokus auf Automatisierung und die zunehmende Integration künstlicher Intelligenz in allen Sektoren zurückzuführen. Japans Schwerpunkt auf intelligenter Fertigung und digitaler Transformation beschleunigt die Einführung der Bilderkennung in Anwendungen wie Qualitätskontrolle, Überwachung und Gesundheitsdiagnostik. Insbesondere Gesichtserkennung und optische Zeichenerkennung (OCR) finden breite Anwendung in öffentlichen Sicherheitssystemen und der Verwaltungsautomatisierung. Angesichts der alternden japanischen Bevölkerung wird Bilderkennung zudem zunehmend in unterstützenden Technologien und der Überwachung der Altenpflege eingesetzt, was Sicherheit und Wohlbefinden erhöht. Der Aufstieg bargeldloser Zahlungssysteme und interaktiver Einzelhandelserlebnisse fördert den Einsatz bildbasierter Erkennungstools weiter und festigt Japans Position als wichtiger Akteur auf dem regionalen Markt.

Marktanteile der Bilderkennung im asiatisch-pazifischen Raum

Die Bilderkennungsbranche im asiatisch-pazifischen Raum wird hauptsächlich von etablierten Unternehmen angeführt, darunter:

• Huawei Technologies Co., Ltd. (China)
• TRAX-BILDERKENNUNG (Singapur)
• Ricoh (Japan)
• TOSHIBA CORPORATION (Japan)
• Hitachi Information & Telecommunication Engineering, Ltd. (Japan)
• NEC Corporation (Japan)
• Samsung Electronics Co., Ltd. (Südkorea)
• Panasonic Holdings Corporation (Japan)
• SenseTime Group Inc. (China)
• Megvii Technology Limited (China)

Neueste Entwicklungen im Markt für Bilderkennung im asiatisch-pazifischen Raum

• Im August 2021 brachte Huawei Technologies Co., Ltd. sieben neue Machine-Vision-Produkte auf den Markt. Das Hauptmerkmal dieser Produkte war ein verbesserter Standard zur Bildqualitätsbewertung mithilfe KI-basierter Funktionen. Diese Produkte trugen dazu bei, das Produktportfolio des Unternehmens zu erweitern und Kunden einzigartige Vision-Produkte mit verbesserten Bild-/Objektidentifikations- und Erkennungsfunktionen anzubieten.

SKU-55288