Анализ объема, доли и тенденций рынка распознавания изображений в Азиатско-Тихоокеанском регионе – Обзор отрасли и прогноз до 2032 года

Размер рынка распознавания изображений в Азиатско-Тихоокеанском регионе

• Объем рынка распознавания изображений в 2024 году оценивался в 14,87 млрд долларов США , а к 2032 году ожидается его рост до 61,87 млрд долларов США при среднегодовом темпе роста 19,50% в течение прогнозируемого периода.
• Этот рост обусловлен такими факторами, как растущее внедрение технологий искусственного интеллекта (ИИ) и машинного обучения (МО), растущий спрос на передовые системы безопасности и наблюдения, а также увеличение объема изображений и видеоконтента в различных отраслях.

Анализ рынка распознавания изображений в Азиатско-Тихоокеанском регионе

• Рынок распознавания изображений переживает значительный рост благодаря растущему спросу на точные и эффективные решения для обработки изображений в различных отраслях. Рынок становится всё более конкурентным благодаря появлению новых технологий и решений для различных сфер применения.
• Партнёрства между ключевыми игроками отрасли способствуют разработке более совершенных и интегрированных систем распознавания изображений. Это сотрудничество расширяет границы возможностей в таких областях, как розничная торговля, безопасность и здравоохранение.
• Рынок распознавания изображений в Китае занял самую большую долю выручки в Азиатско-Тихоокеанском регионе в 2024 году благодаря быстрому внедрению технологий в стране, мощной государственной поддержке инноваций в области ИИ и развитию цифровой экономики.
• Ожидается, что Япония станет свидетелем самых высоких совокупных годовых темпов роста (CAGR) на рынке распознавания изображений в Азиатско-Тихоокеанском регионе из-за растущего внимания к автоматизации, робототехнике и цифровой трансформации в обрабатывающей промышленности, здравоохранении и транспорте.
• Сегмент программного обеспечения обеспечил наибольшую долю рынка в 2024 году благодаря широкой интеграции передовых алгоритмов машинного обучения и возможностей искусственного интеллекта в платформы распознавания изображений. Компании в сфере розничной торговли, безопасности и здравоохранения всё чаще внедряют программные решения для распознавания изображений благодаря их масштабируемости, гибкости и бесшовной интеграции с облачными экосистемами.

Область применения отчета и сегментация рынка распознавания изображений в Азиатско-Тихоокеанском регионе     

Тенденции рынка распознавания изображений в Азиатско-Тихоокеанском регионе

«Интеграция искусственного интеллекта в распознавание изображений»

• Внедрение искусственного интеллекта, особенно глубокого обучения, производит революцию на рынке распознавания изображений. Системы на базе ИИ позволяют повысить точность и ускорить обработку визуальных данных, обеспечивая более высокую производительность в реальных приложениях.
• Алгоритмы глубокого обучения, такие как сверточные нейронные сети, повысили способность систем распознавания изображений идентифицировать и классифицировать объекты с большей точностью.
• Сектор здравоохранения получает огромную выгоду от распознавания изображений с использованием ИИ. Технологии медицинской визуализации на базе ИИ теперь используются для более эффективного выявления таких заболеваний, как рак, и выявления аномалий на снимках.
• В розничной торговле всё чаще используются технологии распознавания изображений на основе искусственного интеллекта для персонализации процесса покупок. ИИ позволяет использовать визуальные поисковые системы, позволяя покупателям находить товары, загружая изображения. Например, продавцы одежды используют ИИ для виртуальных примерок.
• Интеграция ИИ также играет важную роль в системах видеонаблюдения в режиме реального времени. Эти системы, усовершенствованные с помощью ИИ, способны мгновенно обнаруживать угрозы безопасности, повышая эффективность мониторинга и сокращая вмешательство человека.

Динамика рынка распознавания изображений в Азиатско-Тихоокеанском регионе

Водитель

«Расширение применения распознавания изображений в здравоохранении»

• Сектор здравоохранения все чаще использует технологию распознавания изображений для повышения скорости и точности медицинской диагностики, улучшая общие результаты лечения пациентов.
  • Например, больницы используют распознавание изображений в отделениях неотложной помощи для быстрого обнаружения переломов на рентгеновских снимках и определения приоритетов в лечении пациентов.
• Распознавание изображений помогает анализировать сложные медицинские изображения, такие как МРТ, КТ и рентгеновские снимки, для выявления таких состояний, как опухоли, переломы и неврологические расстройства.
• Например, инструменты визуализации на основе искусственного интеллекта для раннего обнаружения опухолей головного мозга, позволяющие своевременно вмешаться и начать лечение.
• Усовершенствованные алгоритмы компьютерного зрения и глубокого обучения позволяют медицинским работникам автоматизировать повторяющиеся диагностические задачи и минимизировать вероятность человеческой ошибки.
• Развитие услуг телемедицины и виртуального здравоохранения увеличивает потребность в инструментах удаленной диагностики, где распознавание изображений играет решающую роль при изучении визуальных данных на расстоянии.
• Поскольку поставщики медицинских услуг уделяют первостепенное внимание эффективности и точности, интеграция технологии распознавания изображений продолжает расширяться в больницах и диагностических центрах.

Сдержанность/Вызов

«Высокие затраты на реализацию и техническая сложность»

• Высокие затраты на внедрение и техническая сложность являются основными проблемами, ограничивающими внедрение технологии распознавания изображений, особенно для малого бизнеса.
• Например, многие мелкие розничные торговцы не могут позволить себе специализированные серверы и камеры высокого разрешения, необходимые для точной визуальной обработки.
• Создание эффективной системы требует значительных инвестиций в оборудование, программное обеспечение и квалифицированных специалистов, что делает ее менее доступной для организаций с ограниченным бюджетом.
  • Например, компаниям часто приходится нанимать специалистов по обработке данных и инженеров искусственного интеллекта для управления этими системами, что увеличивает эксплуатационные расходы.
• Обучение моделей машинного обучения требует огромных объемов маркированных данных и мощных вычислительных ресурсов, что увеличивает как время, так и стоимость.
• Технические ограничения, такие как различное качество изображения, условия освещения и позиционирование объекта, влияют на точность и надежность системы.
• Для поддержания эффективности системы необходимы регулярное обслуживание и обновления, требующие постоянных инвестиций и адаптации к новым входным данным.

Масштаб рынка распознавания изображений в Азиатско-Тихоокеанском регионе

Рынок распознавания изображений в Азиатско-Тихоокеанском регионе сегментирован по признакам предложения, технологии, развертывания, применения и конечного использования.

• Предлагая

По принципу предложения рынок распознавания изображений в Азиатско-Тихоокеанском регионе сегментируется на аппаратное обеспечение, программное обеспечение и услуги. Наибольшая доля выручки в 2024 году пришлась на сегмент программного обеспечения, что обусловлено широкой интеграцией передовых алгоритмов машинного обучения и возможностей искусственного интеллекта в платформы распознавания изображений. Компании в сфере розничной торговли, безопасности и здравоохранения всё чаще внедряют программные решения для распознавания изображений благодаря их масштабируемости, гибкости и бесшовной интеграции с облачными экосистемами.

Ожидается, что сегмент услуг продемонстрирует самые высокие темпы роста в прогнозируемый период с 2025 по 2032 год благодаря растущему спросу на услуги по внедрению, консалтингу и поддержке. Поскольку предприятия стремятся интегрировать распознавание изображений в существующие рабочие процессы и приложения, ориентированные на потребителя, поставщики услуг играют важнейшую роль в обеспечении оптимизации и настройки систем, особенно в таких динамичных отраслях, как розничная торговля и маркетинг.

• По технологии

В Азиатско-Тихоокеанском регионе рынок распознавания изображений сегментирован на основе технологий распознавания QR-кодов и штрихкодов, распознавания объектов, распознавания лиц, распознавания образов и оптического распознавания символов. В 2024 году сегмент распознавания лиц занял наибольшую долю рынка благодаря широкому применению в системах видеонаблюдения, безопасности и контроля доступа по всему региону. Способность распознавания лиц улучшать аутентификацию пользователей и предотвращать мошенничество сделала его незаменимым в государственных и корпоративных приложениях.

Ожидается, что сегмент оптического распознавания символов (OCR) продемонстрирует самые высокие темпы роста в прогнозируемый период с 2025 по 2032 год, чему будет способствовать растущий спрос на оцифровку документов и извлечение данных в таких секторах, как бизнес-финансирование, финансовая и социальная ответственность и здравоохранение. Технология OCR повышает эффективность рабочих процессов и сокращает ручной ввод данных, что делает её важнейшим компонентом стратегий автоматизации.

• По развертыванию

По принципу развертывания рынок распознавания изображений в Азиатско-Тихоокеанском регионе разделяется на облачные и локальные решения. В 2024 году облачный сегмент доминировал на рынке благодаря своей экономической эффективности, простоте удалённого доступа и расширенным возможностям обработки данных. Организации всё чаще отдают предпочтение облачным решениям для распознавания изображений, которые поддерживают анализ больших объёмов данных и кроссплатформенную интеграцию.

Ожидается, что сегмент локальных решений продемонстрирует самые быстрые темпы роста в прогнозируемый период с 2025 по 2032 год, особенно среди предприятий со строгими правилами конфиденциальности данных или особыми требованиями к контролю, таких как государственные органы и финансовые учреждения.

• По применению

По сферам применения рынок распознавания изображений в Азиатско-Тихоокеанском регионе сегментируется на следующие сегменты: дополненная реальность, сканирование и обработка изображений, безопасность и видеонаблюдение, маркетинг и реклама, а также поиск изображений. Безопасность и видеонаблюдение стали ведущим сегментом применения в 2024 году благодаря росту инвестиций в инфраструктуру общественной и национальной безопасности в Азиатско-Тихоокеанском регионе. Ключевым фактором роста является широкое внедрение распознавания лиц и объектов для обнаружения угроз в режиме реального времени.

Ожидается, что сегмент маркетинга и рекламы продемонстрирует самые высокие темпы роста в прогнозируемый период с 2025 по 2032 год в связи с расширением использования аналитики на основе изображений и визуального поиска для повышения вовлеченности пользователей и персонализации контента на платформах электронной коммерции и цифрового маркетинга.

• По конечному использованию

По целевому назначению рынок распознавания изображений в Азиатско-Тихоокеанском регионе сегментируется на следующие сферы: автомобилестроение и транспорт, банковское дело, финансовые услуги и страхование (BFSI), государственное управление, здравоохранение, ИТ и телекоммуникации, СМИ и развлечения, розничная торговля и электронная коммерция и другие. Сегмент розничной торговли и электронной коммерции занимал лидирующие позиции на рынке в 2024 году, что обусловлено потребностью в инструментах визуального поиска, аналитике поведения клиентов и цифровой маркировке продуктов.

Ожидается, что сектор здравоохранения продемонстрирует самые высокие темпы роста в прогнозируемый период с 2025 по 2032 год, чему будет способствовать интеграция распознавания изображений в системы диагностики, медицинской визуализации и мониторинга состояния пациентов. Растущее внедрение диагностических инструментов на основе искусственного интеллекта в таких странах, как Япония, Китай и Индия, улучшает клинические результаты и повышает операционную эффективность.

Региональный анализ рынка распознавания изображений в Азиатско-Тихоокеанском регионе

• Рынок распознавания изображений в Китае занял самую большую долю выручки в Азиатско-Тихоокеанском регионе в 2024 году благодаря быстрому внедрению технологий в стране, мощной государственной поддержке инноваций в области ИИ и развитию цифровой экономики.
• Широкомасштабное применение распознавания лиц для видеонаблюдения, финансовых транзакций и проектов умных городов вносит значительный вклад в рост рынка.
• Динамичный сектор электронной коммерции Китая также использует распознавание изображений для персонализированного маркетинга, визуального поиска и управления запасами.
• Ведущие отечественные технологические гиганты постоянно внедряют инновации в этой области, повышая точность, скорость и интеграционные возможности систем распознавания изображений.
• Кроме того, инициативы правительства по поддержке исследований в области искусственного интеллекта и развитию цифровой инфраструктуры еще больше ускоряют внедрение технологий распознавания изображений в таких секторах, как здравоохранение, транспорт и розничная торговля, укрепляя доминирующее положение Китая на региональном рынке.

Обзор рынка распознавания изображений в Японии

Ожидается, что рынок распознавания изображений в Японии будет демонстрировать самые быстрые темпы роста в прогнозируемый период с 2025 по 2032 год благодаря передовой технологической инфраструктуре страны, растущему вниманию к автоматизации и усиливающейся интеграции искусственного интеллекта во всех секторах. Акцент Японии на интеллектуальном производстве и цифровой трансформации ускоряет внедрение распознавания изображений в таких приложениях, как контроль качества, наблюдение и диагностика в здравоохранении. В частности, технологии распознавания лиц и оптического распознавания символов (OCR) широко внедряются в системах общественной безопасности и административной автоматизации. Более того, в связи со старением населения Японии распознавание изображений также внедряется в вспомогательные технологии и мониторинг ухода за пожилыми людьми, повышая безопасность и благополучие. Рост безналичных платежных систем и интерактивного розничного опыта дополнительно стимулирует использование инструментов распознавания на основе изображений, укрепляя позиции Японии как ключевого игрока на региональном рынке.

Доля рынка распознавания изображений в Азиатско-Тихоокеанском регионе

Лидерами отрасли распознавания изображений в Азиатско-Тихоокеанском регионе являются в основном хорошо зарекомендовавшие себя компании, среди которых:

• Huawei Technologies Co., Ltd. (Китай)
• РАСПОЗНАВАНИЕ ИЗОБРАЖЕНИЙ TRAX (Сингапур)
• Ricoh (Япония)
• TOSHIBA CORPORATION (Япония)
• Hitachi Information & Telecommunication Engineering, Ltd. (Япония)
• Корпорация NEC (Япония)
• Samsung Electronics Co., Ltd. (Южная Корея)
• Panasonic Holdings Corporation (Япония)
• SenseTime Group Inc. (Китай)
• Megvii Technology Limited (Китай)

Последние разработки на рынке распознавания изображений в Азиатско-Тихоокеанском регионе

• В августе 2021 года компания Huawei Technologies Co., Ltd. выпустила семь новых продуктов для машинного зрения. Ключевой особенностью этих продуктов стал улучшенный стандарт оценки качества изображений с использованием функций на базе искусственного интеллекта. Эти продукты помогли компании расширить свой портфель продуктов и предложить клиентам уникальные решения для машинного зрения с улучшенными возможностями распознавания и обнаружения изображений/объектов.

SKU-55288