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第一章 機器視覺相關(guān)概述

1.1 機器視覺概述

1.1.1 機器視覺定義

1.1.2 機器視覺的原理

1.1.3 機器視覺的特點

1.1.4 機器視覺的分類

1.1.5 機器視覺發(fā)展歷程

1.1.6 機器視覺研究意義

1.2 人工智能相關(guān)概述

1.2.1 人工智能定義

1.2.2 人工智能發(fā)展歷程

1.2.3 人工智能產(chǎn)業(yè)鏈

1.3 機器視覺技術(shù)

1.3.1 通用視覺識別技術(shù)

1.3.2 生物特征識別技術(shù)

1.3.3 光學(xué)字符識別技術(shù)

1.3.4 物體與場景識別技術(shù)

1.3.5 視頻對象提取與分析技術(shù)

第二章 2015-2017年機器視覺行業(yè)發(fā)展環(huán)境分析

2.1 國家政策助力行業(yè)發(fā)展

2.1.1 AI上升至國家戰(zhàn)略層面

2.1.2 政策加碼布局人工智能

2.1.3 人工智能行動實施方案

2.1.4 人工智能發(fā)展規(guī)劃出臺

2.2 基礎(chǔ)技術(shù)支撐行業(yè)進步

2.2.1 海量數(shù)據(jù)為機器視覺發(fā)展提供動力

2.2.2 運算力大幅提升推進機器視覺發(fā)展

2.2.3 深度學(xué)習(xí)算法極大提高識別準(zhǔn)確率

2.2.4 “機器換人”帶來智能設(shè)備廣泛應(yīng)用

2.3 人工智能進入爆發(fā)式增長期

2.3.1 應(yīng)用場景廣泛

2.3.2 市場發(fā)展空間大

2.3.3 科技巨頭積極布局

2.4 機器視覺代替人眼視覺緊迫性趨強

2.4.1 勞動力成本提高

2.4.2 產(chǎn)品品質(zhì)要求提高

2.4.3 生產(chǎn)效率提高需要

第三章 2015-2017年機器視覺產(chǎn)業(yè)發(fā)展分析

3.1 2015-2017年國際機器視覺產(chǎn)業(yè)發(fā)展分析

3.1.1 產(chǎn)業(yè)發(fā)展歷程

3.1.2 產(chǎn)業(yè)發(fā)展現(xiàn)狀

3.1.3 市場參與主體

3.1.4 市場發(fā)展規(guī)模

3.1.5 區(qū)域市場現(xiàn)狀

3.2 2015-2017年中國機器視覺產(chǎn)業(yè)發(fā)展分析

3.2.1 行業(yè)生命周期

3.2.2 行業(yè)滲透率現(xiàn)狀

3.2.3 市場發(fā)展規(guī)模

3.2.4 產(chǎn)業(yè)地域分布

3.3 2015-2017年機器視覺市場競爭分析

3.3.1 市場參與主體

3.3.2 市場競爭格局

3.3.3 企業(yè)業(yè)務(wù)分析

3.3.4 市場競爭領(lǐng)域

3.3.5 細(xì)分領(lǐng)域競爭

3.3.6 互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)入局

3.4 2015-2017年機器視覺產(chǎn)業(yè)商業(yè)模式分析

3.4.1 商業(yè)模式全景

3.4.2 軟件服務(wù)模式

3.4.3 軟硬件一體化

3.5 2015-2017年機器視覺市場布局分析

3.5.1 自主移動機器人領(lǐng)域

3.5.2 智能制造領(lǐng)域

3.5.3 消費娛樂領(lǐng)域

3.6 2015-2017年機器視覺市場應(yīng)用分析

3.6.1 市場應(yīng)用領(lǐng)域

3.6.2 工業(yè)市場應(yīng)用

3.6.3 消費應(yīng)用領(lǐng)域

第四章 2015-2017年機器視覺產(chǎn)業(yè)鏈發(fā)展分析

4.1 機器視覺產(chǎn)業(yè)鏈分析

4.1.1 產(chǎn)業(yè)鏈全景

4.1.2 光源

4.1.3 鏡頭

4.1.4 相機

4.1.5 圖像采集卡

4.1.6 軟件

4.2 2015-2017年機器視覺產(chǎn)業(yè)鏈發(fā)展分析

4.2.1 產(chǎn)業(yè)鏈發(fā)展現(xiàn)狀

4.2.2 產(chǎn)業(yè)鏈上游分析

4.2.3 產(chǎn)業(yè)鏈中游分析

4.2.4 產(chǎn)業(yè)鏈下游分析

4.3 2015-2017年機器視覺光源市場分析

4.3.1 機器視覺光源特點

4.3.2 LED照明規(guī)模

4.3.3 LED照明發(fā)展前景

4.4 2015-2017年機器視覺鏡頭市場分析

4.4.1 機器視覺鏡頭

4.4.2 光學(xué)鏡頭市場規(guī)模

4.4.3 光學(xué)鏡頭市場集中度

4.4.4 3D視覺鏡頭分析

4.5 2015-2017年機器視覺相機市場分析

4.5.1 機器視覺相機性能

4.5.2 CMOS成技術(shù)主流

4.5.3 機器視覺相機市場競爭

4.5.4 機器視覺相機市場前景

4.6 2015-2017年機器視覺軟件市場分析

4.6.1 圖像采集卡

4.6.2 圖像處理軟件

4.6.3 視覺處理芯片

4.6.4 AI芯片發(fā)展趨勢

第五章 2015-2017年工業(yè)視覺市場應(yīng)用分析

5.1 2015-2017年智能制造市場應(yīng)用分析

5.1.1 主要應(yīng)用方向

5.1.2 檢測及測量應(yīng)用

5.1.3 引導(dǎo)與定位應(yīng)用

5.1.4 識別與分析應(yīng)用

5.2 2015-2017年半導(dǎo)體制造市場發(fā)展分析

5.2.1 市場應(yīng)用現(xiàn)狀

5.2.2 視覺定位應(yīng)用

5.2.3 視覺檢測應(yīng)用

5.2.4 視覺讀碼技術(shù)

5.3 2015-2017年電子制造市場應(yīng)用分析

5.3.1 電子制造自動化現(xiàn)狀

5.3.2 電子制造供應(yīng)鏈分析

5.3.3 機器視覺應(yīng)用現(xiàn)狀

5.3.4 機器視覺應(yīng)用領(lǐng)域

5.3.5 機器視覺應(yīng)用規(guī)模

5.4 2015-2017年工業(yè)機器人市場應(yīng)用分析

5.4.1 工業(yè)機器人發(fā)展現(xiàn)狀

5.4.2 工業(yè)機器人供需規(guī)模

5.4.3 機器視覺應(yīng)用優(yōu)勢

5.4.4 機器視覺應(yīng)用前景

5.5 2015-2017年中國智能物流市場應(yīng)用分析

5.5.1 物流視覺系統(tǒng)

5.5.2 自動化系統(tǒng)集成

5.5.3 智能物流市場規(guī)模

5.6 2015-2017年其他領(lǐng)域市場應(yīng)用分析

5.6.1 汽車制造應(yīng)用

5.6.2 生物醫(yī)療應(yīng)用

5.6.3 農(nóng)業(yè)領(lǐng)域

5.6.4 食品及包裝機械

第六章 2015-2017年機器視覺消費領(lǐng)域市場應(yīng)用分析——識別市場

6.1 圖像識別技術(shù)分類

6.1.1 生物特征識別

6.1.2 人臉識別

6.1.3 虹膜識別

6.1.4 視頻識別

6.1.5 物體與場景識別

6.1.6 深度學(xué)習(xí)算法

6.2 2015-2017年圖像識別細(xì)分領(lǐng)域機器視覺應(yīng)用分析

6.2.1 機器視覺應(yīng)用現(xiàn)狀

6.2.2 人臉識別應(yīng)用規(guī)模

6.2.3 虹膜識別應(yīng)用現(xiàn)狀

6.2.4 手勢識別應(yīng)用現(xiàn)狀

6.3 2015-2017年圖像識別領(lǐng)域機器視覺應(yīng)用分析

6.3.1 金融市場應(yīng)用

6.3.2 安防市場應(yīng)用

6.3.3 醫(yī)療影像應(yīng)用

6.4 2015-2017年圖像識別領(lǐng)域機器視覺應(yīng)用前景分析

6.4.1 生物識別發(fā)展前景

6.4.2 生物識別投資領(lǐng)域

6.4.3 機器視覺應(yīng)用前景

第七章 2015-2017年機器視覺消費領(lǐng)域市場應(yīng)用分析——無人駕駛市場

7.1 2015-2017年無人駕駛市場發(fā)展現(xiàn)狀

7.1.1 市場發(fā)展現(xiàn)狀

7.1.2 產(chǎn)業(yè)鏈發(fā)展現(xiàn)狀

7.1.3 市場發(fā)展空間

7.2 2015-2017年無人駕駛領(lǐng)域機器視覺發(fā)展?fàn)顩r

7.2.1 無人駕駛機器視覺支持政策

7.2.2 機器視覺是必備技術(shù)模塊

7.2.3 機器視覺市場發(fā)展現(xiàn)狀

7.2.4 機器視覺市場企業(yè)動態(tài)

7.3 2015-2017年無人駕駛領(lǐng)域機器視覺應(yīng)用分析

7.3.1 視覺系ADAS成為主流

7.3.2 機器視覺市場應(yīng)用規(guī)模

7.3.3 機器視覺市場集中度

7.4 無人駕駛領(lǐng)域機器視覺市場發(fā)展前景分析

7.4.1 無人駕駛市場發(fā)展前景

7.4.2 無人駕駛機器視覺發(fā)展空間

7.4.3 無人駕駛機器視覺投資機遇

第八章 2015-2017年機器視覺消費領(lǐng)域市場應(yīng)用分析——無人機市場

8.1 2015-2017年無人機市場發(fā)展分析

8.1.1 產(chǎn)業(yè)發(fā)展現(xiàn)狀

8.1.2 市場銷售規(guī)模

8.1.3 市場競爭格局

8.2 2015-2017年智能無人機機器視覺關(guān)鍵硬件技術(shù)分析

8.2.1 雙目機器視覺

8.2.2 紅外激光視覺

8.2.3 超聲波探測

8.3 2015-2017年智能無人機機器視覺關(guān)鍵軟件技術(shù)分析

8.3.1 光流算法

8.3.2 圖像分割算法

8.3.3 圖像識別算法

8.3.4 人臉識別算法

8.3.5 語音和語義識別算法

8.4 2015-2017年智能無人機應(yīng)用分析

8.4.1 潛在應(yīng)用市場

8.4.2 市場參與主體

8.4.3 產(chǎn)業(yè)價值鏈分析

8.5 智能無人機產(chǎn)業(yè)發(fā)展前景及趨勢分析

8.5.1 智能無人機市場前景

8.5.2 關(guān)鍵芯片發(fā)展展望

8.5.3 軟件產(chǎn)業(yè)發(fā)展趨勢

第九章 2015-2017年機器視覺消費領(lǐng)域市場應(yīng)用分析——服務(wù)機器人市場

9.1 2015-2017年服務(wù)機器人產(chǎn)業(yè)發(fā)展分析

9.1.1 市場發(fā)展規(guī)模

9.1.2 AI助推產(chǎn)業(yè)發(fā)展

9.1.3 細(xì)分領(lǐng)域應(yīng)用現(xiàn)狀

9.2 服務(wù)機器人核心技術(shù)模塊分析

9.2.1 多模態(tài)交互技術(shù)

9.2.2 技術(shù)發(fā)展成熟度

9.2.3 多模態(tài)交互融合

9.3 2015-2017年掃地機器人領(lǐng)域中機器視覺應(yīng)用分析

9.3.1 機器視覺應(yīng)用優(yōu)勢

9.3.2 機器視覺應(yīng)用特征

9.3.3 機器視覺產(chǎn)品現(xiàn)狀

9.4 2015-2017年新興服務(wù)機器人領(lǐng)域中機器視覺應(yīng)用分析

9.4.1 載重越野機器人應(yīng)用

9.4.2 人型搬運機器人

9.4.3 仿人型機器人編程平臺

9.4.4 情感交互型機器人

9.5 服務(wù)機器人領(lǐng)域機器視覺應(yīng)用前景分析

9.5.1 服務(wù)機器人發(fā)展前景

9.5.2 家庭服務(wù)機器人應(yīng)用空間

9.5.3 醫(yī)療服務(wù)機器人應(yīng)用前景

第十章 2015-2017年機器視覺產(chǎn)業(yè)重點企業(yè)分析

10.1 康耐視

10.1.1 企業(yè)發(fā)展概況

10.1.2 主營業(yè)務(wù)分析

10.1.3 產(chǎn)品應(yīng)用領(lǐng)域

10.1.4 企業(yè)經(jīng)營狀況

10.2 基恩士

10.2.1 企業(yè)發(fā)展概況

10.2.2 主營業(yè)務(wù)分析

10.2.3 產(chǎn)品應(yīng)用領(lǐng)域

10.2.4 企業(yè)經(jīng)營狀況

10.3 勁拓股份

10.3.1 企業(yè)發(fā)展概況

10.3.2 企業(yè)競爭優(yōu)勢

10.3.3 機器視覺業(yè)務(wù)布局

10.3.4 經(jīng)營效益分析

10.3.5 業(yè)務(wù)經(jīng)營分析

10.3.6 財務(wù)狀況分析

10.3.7 未來前景展望

10.4 大恒科技

10.4.1 企業(yè)發(fā)展概況

10.4.2 機器視覺業(yè)務(wù)

10.4.3 經(jīng)營效益分析

10.4.4 業(yè)務(wù)經(jīng)營分析

10.4.5 財務(wù)狀況分析

10.4.6 未來前景展望

10.5 超音速

10.5.1 企業(yè)發(fā)展概況

10.5.2 企業(yè)經(jīng)營分析

10.5.3 主營業(yè)務(wù)分析

10.5.4 企業(yè)競爭優(yōu)勢

10.6 天準(zhǔn)科技

10.6.1 企業(yè)發(fā)展概況

10.6.2 企業(yè)經(jīng)營狀況

10.6.3 企業(yè)核心產(chǎn)品

10.6.4 企業(yè)競爭優(yōu)勢

第十一章 2015-2017年機器視覺產(chǎn)業(yè)市場投融資分析

11.1 機器視覺行業(yè)壁壘分析

11.1.1 技術(shù)壁壘

11.1.2 人才壁壘

11.1.3 品牌壁壘

11.1.4 客戶資源壁壘

11.2 2015-2017年人工智能領(lǐng)域投融資分析

11.2.1 市場投資規(guī)模

11.2.2 市場投資主體

11.2.3 細(xì)分領(lǐng)域投資

11.3 2015-2017年機器視覺領(lǐng)域投融資分析

11.3.1 市場融資規(guī)模

11.3.2 市場投融資特點

11.3.3 中國機器視覺投資

11.3.4 創(chuàng)業(yè)融資現(xiàn)狀

11.4 機器視覺領(lǐng)域投資機會分析

11.4.1 應(yīng)用市場投資機會

11.4.2 硬件領(lǐng)域投資機會

11.4.3 非標(biāo)領(lǐng)域投資機會

11.4.4 新興服務(wù)領(lǐng)域投資機會

第十二章 2018-2023年機器視覺產(chǎn)業(yè)發(fā)展前景及市場規(guī)模預(yù)測

12.1 機器視覺產(chǎn)業(yè)發(fā)展前景分析

12.1.1 產(chǎn)業(yè)發(fā)展機遇

12.1.2 產(chǎn)業(yè)發(fā)展?jié)摿?/SPAN>

12.2 機器視覺產(chǎn)業(yè)發(fā)展趨勢分析

12.2.1 產(chǎn)業(yè)發(fā)展趨勢

12.2.2 硬件發(fā)展趨勢

12.2.3 技術(shù)發(fā)展趨勢

12.3 2018-2023年中國機器視覺產(chǎn)業(yè)預(yù)測分析

12.3.1 影響因素分析

12.3.2 市場規(guī)模預(yù)測

圖表目錄

圖表：人工智能架構(gòu)

圖表：人工智能的發(fā)展歷程

圖表：人工智能產(chǎn)業(yè)鏈

圖表：通用視覺識別技術(shù)流程

圖表：物體與場景識別應(yīng)用場景

圖表：各國人工智能戰(zhàn)略

圖表：2015-2016年我國人工智能相關(guān)行業(yè)政策一覽

圖表：2009-2020年全球總體數(shù)據(jù)量

圖表：計算機視覺算法發(fā)展歷史

圖表：深度學(xué)習(xí)與傳統(tǒng)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的區(qū)別

圖表：2010-2015年ImageNet比賽圖像識別準(zhǔn)確率

圖表：機器學(xué)習(xí)相關(guān)公司產(chǎn)品和融資額

圖表：2015-2020年全球人工智能領(lǐng)域市場規(guī)模

圖表：各科技巨頭人工智能實驗室及研究內(nèi)容成果

圖表：國際科技巨頭人工智能領(lǐng)域布局一覽

圖表：科技巨頭典型AI產(chǎn)品、AI戰(zhàn)略、AI重點領(lǐng)域一覽圖

圖表：2009-2016年中國城鎮(zhèn)私營單位就業(yè)人員年平均工資及增速

圖表：2011-2016年全國人均可支配收入及增速

圖表：2010-2016年中國城鎮(zhèn)、農(nóng)村居民人均可支配收入對比圖

圖表：數(shù)字化應(yīng)用對中國GDP的額外貢獻(xiàn)率

圖表：人工智能細(xì)分領(lǐng)域企業(yè)分布

圖表：機器視覺產(chǎn)品主要廠商

圖表：2007-2018年全球計算機視覺市場規(guī)模及其增速

圖表：2015年全球計算機視覺細(xì)分市場占比

圖表：2001-2013年美國機器視覺市場規(guī)模

圖表：2014年全球機器視覺市場地區(qū)分布占比

圖表：中國機器視覺行業(yè)生命周期

圖表：電子組裝生產(chǎn)線

圖表：2007-2016年中國機器視覺市場規(guī)模及其增速

圖表：2007-2013年中國機器視覺行業(yè)企業(yè)數(shù)量

圖表：中國機器視覺行業(yè)企業(yè)地域分布占比

圖表：機器視覺領(lǐng)域市場競爭格局

圖表：我國機器視覺市場上的三種企業(yè)類型

圖表：國內(nèi)機器視覺產(chǎn)業(yè)鏈上公司類型分布

圖表：機器視覺成本構(gòu)成

圖表：機器視覺企業(yè)獲融資情況一覽

圖表：在線API、離線SDK、私有云模式對比

圖表：格靈深瞳智能交通大數(shù)據(jù)平臺

圖表：工業(yè)機器視覺的工作環(huán)境

圖表：機器視覺系統(tǒng)構(gòu)成及應(yīng)用領(lǐng)域

圖表：機器視覺產(chǎn)業(yè)鏈

圖表：LED光源、鹵素?zé)?、高頻熒光燈性能對比

圖表：CCD、CMOS相機性能對比

圖表：核心軟件的分類與技術(shù)要求

圖表：機器視覺核心零部件發(fā)展速度及國內(nèi)外廠商分布

圖表：國內(nèi)外視覺處理芯片對比

圖表：國內(nèi)外基礎(chǔ)算法應(yīng)用對比

圖表：計算機視覺四大技術(shù)

圖表：2015年中國計算機視覺下游應(yīng)用市場占比

圖表：機器視覺系統(tǒng)主要光源情況

圖表：機器視覺主要光源的性能對比

圖表：影響機器視覺圖像質(zhì)量的主要設(shè)備

圖表：鏡頭成像原理示意圖

圖表：常用鏡頭的主要特征對比

圖表：2009-2015年全球光學(xué)鏡頭市場規(guī)模

圖表：2015年全球光學(xué)鏡頭廠商出貨量占比

圖表：2013-2020年全球3D攝像機市場規(guī)模及其增速預(yù)測

圖表：發(fā)散反射光路原理

圖表：2007-2015年CMOS占傳感器總出貨量占比

圖表：全球CMOS傳感器市場發(fā)展趨勢

圖表：2015年全球CMOS供應(yīng)商市場份額占比

圖表：2014-2015年全球CMOS主要供應(yīng)商銷量

圖表：人工檢測與機器視覺檢測主要特點對比

圖表：機器視覺四大功能在半導(dǎo)體制造領(lǐng)域的應(yīng)用

圖表：計算機視覺在半導(dǎo)體制造三大階段的應(yīng)用

圖表：貼片機視覺自動對位系統(tǒng)構(gòu)成

圖表：視覺檢測裝置原理

圖表：視覺測量原理

圖表：我國工業(yè)機器人應(yīng)用領(lǐng)域情況

圖表：電子制造業(yè)特點及由此引發(fā)的兩大難點

圖表：傳統(tǒng)制造業(yè)與自動化制造比較分析

圖表：我國部分地區(qū)機器人產(chǎn)業(yè)扶持政策一覽

圖表：電子產(chǎn)品生產(chǎn)的三大階段

圖表：鏡片生產(chǎn)的標(biāo)準(zhǔn)工藝流程

圖表：中國晶圓廠的產(chǎn)能情況

圖表：IBM自動半導(dǎo)體晶圓廠的管理模式

圖表：鋰電池生產(chǎn)流程及所需時間半分比

圖表：多層PCB板的制造工藝流程圖

圖表：PCB工藝流程中的檢測方式及內(nèi)容

圖表：SMT生產(chǎn)工藝設(shè)計三道檢測工序

圖表：SMT裝配工藝中AOI檢查與人工檢查比較

圖表：2015年全球智能手機組裝廠排名

圖表：鴻海精密自動化項目統(tǒng)計

圖表：全球AOI設(shè)備銷售收入TOP5企業(yè)

圖表：?？低暪I(yè)立體相機和工業(yè)面陣相機信息一覽

圖表：電子行業(yè)機器視覺應(yīng)用占比

圖表：2010-2019年中國工業(yè)機器人需求量及同比增長

圖表：物品包裝檢測系統(tǒng)

圖表：國內(nèi)領(lǐng)先的自動化物流系統(tǒng)集成供應(yīng)商

圖表：2008-2025年中國智能物流市場規(guī)模及其同比增長

圖表：計算機視覺技術(shù)在汽車制造領(lǐng)域的應(yīng)用

圖表：邦納計算機視覺在汽車零部件制造的應(yīng)用原理

圖表：計算機視覺技術(shù)在醫(yī)療影像診斷器械上的應(yīng)用

圖表：指紋識別、人臉識別與虹膜識別技術(shù)對比

圖表：視頻識別流程圖

圖表：視頻識別技術(shù)的應(yīng)用

圖表：2016-2021年人臉識別市場應(yīng)用規(guī)模及其增速

圖表：人臉識別技術(shù)在金融領(lǐng)域的應(yīng)用

圖表：2015年中國消費者支付渠道使用情況

圖表：2015-2019年全球移動支付市場規(guī)模及其增速

圖表：安防市場機器視覺企業(yè)布局一覽

圖表：圖像識別技術(shù)在安防領(lǐng)域的應(yīng)用一覽

圖表：2007-2020年中國生物識別市場規(guī)模與預(yù)測

圖表：2008-2016年無人駕駛支持政策一覽

圖表：無人駕駛校企合作狀況一覽

圖表：ADAS功能簡介

圖表：無人駕駛細(xì)分市場生命周期

圖表：ADAS細(xì)分產(chǎn)品滲透率

圖表：2015-2035年全球無人駕駛汽車銷量

圖表：機器視覺與其他四類無人駕駛汽車傳感器的特性對比

圖表：自動駕駛機器視覺工作原理

圖表：用車服務(wù)公司無人駕駛產(chǎn)業(yè)布局

圖表：各類市場參與者積極嘗試將無人駕駛技術(shù)應(yīng)用于用車服務(wù)領(lǐng)域

圖表：車載攝像頭產(chǎn)業(yè)鏈

圖表：Mobileye系統(tǒng)搭載車型數(shù)及產(chǎn)品銷量

圖表：全球ADAS主要系統(tǒng)集成商市場份額

圖表：國內(nèi)后裝ADAS市場競爭者分析

圖表：2014-2015年全球民用無人機初創(chuàng)企業(yè)分布

圖表：2014-2020年全球工業(yè)無人機市場規(guī)模及預(yù)測

圖表：2014-2020年中國工業(yè)無人機市場規(guī)模及預(yù)測

圖表：2013-2015年全球消費級無人機銷量

圖表：部分無人機公司梯隊分布

圖表：雙目機器視覺原理

圖表：紅外激光視覺原理

圖表：不同機器視覺硬件技術(shù)的比較

圖表：邊緣檢測算法的效果

圖表：普通無人機的局限和智能化無人機解決的痛點

圖表：國內(nèi)外知名公司進軍無人機產(chǎn)業(yè)的情況

圖表：開源智能軟件項目簡介

圖表：開源軟件領(lǐng)域和專注于產(chǎn)品化開發(fā)商的估值

圖表：2009-2014年全球?qū)I(yè)服務(wù)機器人銷量及其增速

圖表：2009-2014年全球?qū)I(yè)服務(wù)機器人銷售額及其增速

圖表：2009-2014年專業(yè)服務(wù)機器人各類出貨量

圖表：2014年專業(yè)服務(wù)機器人的銷量占比

圖表：專業(yè)服務(wù)機器人各類銷售額

圖表：2010-2014年專業(yè)服務(wù)機器人各類平均價格趨勢

圖表：2015-2019年中國服務(wù)機器人市場規(guī)模

圖表：服務(wù)機器人系統(tǒng)架構(gòu)

圖表：智能手術(shù)機器人分類及典型企業(yè)

圖表：服務(wù)機器人的核心模塊和技術(shù)

圖表：服務(wù)機器人三大核心模塊

圖表：服務(wù)機器人技術(shù)細(xì)分模塊的成熟度和重要性排序

圖表：交互方式的更替

圖表：不同技術(shù)方案的掃地機器人的特點

圖表：BigDog機器人配置的傳感器

圖表：BigDog機器人配置的傳感器一覽

圖表：2012-2018年全球及中國掃地機器人市場空間預(yù)測

圖表：我國掃地機器人滲透率橫縱向?qū)Ρ?/SPAN>

圖表：康耐視產(chǎn)品應(yīng)用領(lǐng)域

圖表：2014-2015年康耐視綜合收益表

圖表：2014-2015年康耐視收入分地區(qū)資料

圖表：2015-2016年康耐視綜合收益表

圖表：2015-2016年康耐視收入分地區(qū)資料

圖表：2016-2017年康耐視綜合收益表

圖表：基恩士產(chǎn)品應(yīng)用領(lǐng)域

圖表：2015財年基恩士綜合收益表

圖表：2016財年基恩士綜合收益表

圖表：2017財年基恩士綜合收益表

圖表：勁拓股份PCBA焊接設(shè)備的應(yīng)用下游行業(yè)

圖表：勁拓股份拓展3D SMT自動光學(xué)檢測

圖表：勁拓股份機器視覺研究方向

圖表：2015-2017年深圳市勁拓自動化設(shè)備股份有限公司總資產(chǎn)和凈資產(chǎn)

圖表：2015-2016年深圳市勁拓自動化設(shè)備股份有限公司營業(yè)收入和凈利潤

圖表：2017年深圳市勁拓自動化設(shè)備股份有限公司營業(yè)收入和凈利潤

圖表：2015-2016年深圳市勁拓自動化設(shè)備股份有限公司現(xiàn)金流量

圖表：2017年深圳市勁拓自動化設(shè)備股份有限公司現(xiàn)金流量

圖表：2016年深圳市勁拓自動化設(shè)備股份有限公司主營業(yè)務(wù)收入分行業(yè)、分產(chǎn)品、分地區(qū)

圖表：2015-2016年深圳市勁拓自動化設(shè)備股份有限公司成長能力

圖表：2017年深圳市勁拓自動化設(shè)備股份有限公司成長能力

圖表：2015-2016年深圳市勁拓自動化設(shè)備股份有限公司短期償債能力

圖表：2017年深圳市勁拓自動化設(shè)備股份有限公司短期償債能力

圖表：2015-2016年深圳市勁拓自動化設(shè)備股份有限公司長期償債能力

圖表：2017年深圳市勁拓自動化設(shè)備股份有限公司長期償債能力

圖表：2015-2016年深圳市勁拓自動化設(shè)備股份有限公司運營能力

圖表：2017年深圳市勁拓自動化設(shè)備股份有限公司運營能力

圖表：2015-2016年深圳市勁拓自動化設(shè)備股份有限公司盈利能力

圖表：2017年深圳市勁拓自動化設(shè)備股份有限公司盈利能力

圖表：大恒科技股權(quán)結(jié)構(gòu)

圖表：大恒科技機器視覺應(yīng)用產(chǎn)品

圖表：2015-2017年大恒新紀(jì)元科技股份有限公司總資產(chǎn)和凈資產(chǎn)

圖表：2015-2016年大恒新紀(jì)元科技股份有限公司營業(yè)收入和凈利潤

圖表：2017年大恒新紀(jì)元科技股份有限公司營業(yè)收入和凈利潤

圖表：2015-2016年大恒新紀(jì)元科技股份有限公司現(xiàn)金流量

圖表：2017年大恒新紀(jì)元科技股份有限公司現(xiàn)金流量

圖表：2016年大恒新紀(jì)元科技股份有限公司主營業(yè)務(wù)收入分行業(yè)、分產(chǎn)品、分地區(qū)

圖表：2015-2016年大恒新紀(jì)元科技股份有限公司成長能力

圖表：2017年大恒新紀(jì)元科技股份有限公司成長能力

圖表：2015-2016年大恒新紀(jì)元科技股份有限公司短期償債能力

圖表：2017年大恒新紀(jì)元科技股份有限公司短期償債能力

圖表：2015-2016年大恒新紀(jì)元科技股份有限公司長期償債能力

圖表：2017年大恒新紀(jì)元科技股份有限公司長期償債能力

圖表：2015-2016年大恒新紀(jì)元科技股份有限公司運營能力

圖表：2017年大恒新紀(jì)元科技股份有限公司運營能力

圖表：2015-2016年大恒新紀(jì)元科技股份有限公司盈利能力

圖表：2017年大恒新紀(jì)元科技股份有限公司盈利能力

圖表：廣州超音速自動化科技股份有限公司股權(quán)結(jié)構(gòu)

圖表：2014-2015年超音速盈利能力

圖表：2014-2015年超音速償債能力

圖表：2014-2015年超音速營運情況

圖表：2014-2015年超音速成長情況

圖表：2015年超音速非經(jīng)常性損益

圖表：2015-2016年超音速盈利能力

圖表：2015-2016年超音速償債能力

圖表：2015-2016年超音速營運情況

圖表：2015-2016年超音速成長情況

圖表：2016年超音速非經(jīng)常性損益

圖表：2016-2017年超音速盈利能力

圖表：2016-2017年超音速償債能力

圖表：2016-2017年超音速營運情況

圖表：2016-2017年超音速成長情況

圖表：天準(zhǔn)科技發(fā)展歷程

圖表：2014-2015年天準(zhǔn)科技盈利能力

圖表：2014-2015年天準(zhǔn)科技償債能力

圖表：2014-2015年天準(zhǔn)科技營運情況

圖表：2014-2015年天準(zhǔn)科技成長情況

圖表：2015年天準(zhǔn)科技非經(jīng)常性損益

圖表：2015-2016年天準(zhǔn)科技盈利能力

圖表：2015-2016年天準(zhǔn)科技償債能力

圖表：2015-2016年天準(zhǔn)科技營運情況

圖表：2015-2016年天準(zhǔn)科技成長情況

圖表：2016年天準(zhǔn)科技非經(jīng)常性損益

圖表：2016-2017年天準(zhǔn)科技盈利能力

圖表：2016-2017年天準(zhǔn)科技償債能力

圖表：2016-2017年天準(zhǔn)科技營運情況

圖表：2016-2017年天準(zhǔn)科技成長情況

圖表：天準(zhǔn)科技核心客戶

圖表：A股機器視覺公司研發(fā)費用占營業(yè)收入比重

圖表：2012-2016年全球人工智能投資規(guī)模

圖表：2012-2016年人工智能領(lǐng)域投資交易數(shù)量

圖表：2002-2015年中國AI投資領(lǐng)域資本形成總額與新增企業(yè)變化圖

圖表：2012-2016年中國人工智能投資金額及投資頻次

圖表：2012-2016年人工智能并購活動

圖表：2011-2016年人工智能風(fēng)險投資領(lǐng)域活躍度排名

圖表：2010-2015年人工智能細(xì)分領(lǐng)域投資占比

圖表：美國各行業(yè)對人工智能的投資占比

圖表：國內(nèi)主要投資機構(gòu)對AI領(lǐng)域投資案例表

圖表：2016年人工智能細(xì)分領(lǐng)域融資總額

圖表：2016年全球人工智能細(xì)分領(lǐng)域公司數(shù)量統(tǒng)計

圖表：傳統(tǒng)行業(yè)巨頭機器視覺領(lǐng)域并購一覽

圖表：2013-2016年國際互聯(lián)網(wǎng)科技巨頭在機器視覺領(lǐng)域的收購一覽

圖表：2016年中國計算機視覺公司TOP5

圖表：BAT機器視覺領(lǐng)域投資布局一覽

圖表：1997-2016年中國計算機視覺公司成立數(shù)量

圖表：計算機視覺公司融資階段分布

圖表：國內(nèi)部分創(chuàng)業(yè)公司信息梳理

圖表：機器視覺技術(shù)的優(yōu)勢

圖表：2018-2023年中國機器視覺市場規(guī)模預(yù)測