零售市場的影像辨識有多大？

2025年，零售業圖像辨識產業規模預計為53.7億美元。 Read More

零售市場中的影像辨識規模和份額，按類型（程式碼識別、數位影像處理、臉部辨識、物件辨識）、組件（硬體、軟體、服務）、部署（本地、雲端）、應用程式（掃描和影像、圖片搜尋、安全與監控、擴增實境、行銷與廣告）- 全球供需分析、成長預測、統計報告2025-2037

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2024 年零售影像辨識市場規模估值為 45.2 億美元，到 2037 年底可能會超過 701.7 億美元，在預測期內（即 2025-2037 年）複合年增長率超過 23.2%。 2025年，零售業圖像辨識產業規模預計為53.7億美元。

預計該市場將受到以下因素的影響：零售業越來越多地採用雲端。到 2022 年，全球約 77% 的零售商是雲端的成熟或中間用戶，他們正在推動對雲端的投資。雲端運算使資料處理能力和資料儲存能力變得高效，使零售業務的營運變得毫不費力。

此外，對假冒徽標和設計的關注日益增加，這將進一步推動對圖像識別的需求。影像辨識技術基本上使電子商務網站能夠透過識別照片和資訊之間的不一致來識別帶有虛假標誌和設計的商品，這些商品試圖冒充正宗品牌。當發現假貨時，系統會對其進行標記，並將賣家的產品從市場上刪除。

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成長動力

由於影像分析，線上和線下零售業都有可能經歷全面轉型。它需要根據影像中的特徵或物件對影像進行分類。在影像分析中，影像辨識軟體對於識別臉部、動物、物體和顏色等事物至關重要，這最終會提高客戶的滿意度，因為可以輕鬆找到產品。此外，研究人員正在致力於臉部情緒檢測，以識別顧客的滿意度。

儘管線上零售不斷增長，但實體店的存在預計在不久的將來仍將維持或成長。例如，雖然實體店面繼續佔銷售額的 86% 左右，但電子商務僅占美國所有零售額的 12% 左右。然而，為了促進實體店的成長，大量零售商正在採用數位化。因此，影像辨識在零售業的採用正在不斷增加。

在使用人工智慧的圖像識別軟體的幫助下，用戶每天部署智慧型手機來掃描各種物品並存取許多應用程式。

挑戰

安裝成本高
數據被盜的風險 -由於圖像識別技術處理圖像數據，用戶會收到預期的結果。它還需要補充技術來改進其功能，例如臉部辨識、深度學習、自然語言處理、機器學習和自然語言處理 (NLP)，以處理儲存的資料並產生有用的結果。透過使用這些技術，組織能夠從大量數據中提取有價值的信息，並利用它來為重要的選擇提供資訊。因此，許多線上客戶目前面臨的主要威脅之一是資料竊取。
影像品質問題

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預計到 2037 年底，數位影像處理領域將獲得最大的收入。由於數位影像使用量的激增，該領域的成長有望上升。數位影像處理技術指導視訊處理，還可以進一步提高影像質量，例如增強對比度、消除雜訊和消除影像中的偽影。

行銷和廣告領域預計將在預測期內實現利潤豐厚的成長率。由於需要改進行銷活動以及增加客戶互動，圖像辨識在該應用中的採用率很高。

此外，社群媒體上的觀眾正在成長，這可能會進一步吸引更多觀眾。截至 2021 年，超過 50 億人使用社群媒體，典型用戶每月在全球存取約 5 個不同的社群媒體平台。因此，為了增強使用者體驗並讓廣告主能夠投放與情境相關的廣告，各大社群媒體平台都在零售中利用人工智慧。

我們對市場的深入分析包括以下細分市場：

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北美市場預測

在數位購物和電子商務領域越來越多地採用人工智慧 (AI) 的支援下，北美零售業影像識別的市場份額預計到 2035 年將快速成長。

此外，由於影像辨識解決方案供應商之間的競爭日益激烈，供應商被迫專注於創造獨特的產品，以保持競爭力。

亞太地區市場統計

預計到 2037 年，亞太市場將佔據重要的收入份額。快速的技術進步、智慧型手機和平板電腦使用的增加以及中國和印度等發展中國家線上串流媒體的普及都是促進行業擴張的因素。

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為了在人臉被遮擋或存在難以辨別的細微運動波動時識別影片中的動作，日立製作所開發了人體動作識別人工智慧技術。借助這項技術，人工智慧可以提前從眾多可穿戴式感測器中學習視訊和感測器訊號，從而即時捕捉活動的微小變化，而無需使用額外的感測器。
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