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세계의 컴퓨터 비전 시장
Computer Vision
상품코드 : 1874625
리서치사 : Market Glass, Inc. (Formerly Global Industry Analysts, Inc.)
발행일 : 2025년 11월
페이지 정보 : 영문 193 Pages
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한글목차

세계의 컴퓨터 비전 시장은 2030년까지 269억 달러에 달할 전망

세계의 컴퓨터 비전 시장은 2024년에 185억 달러로 추정되고 있으며, 2024-2030년의 분석 기간에 CAGR 6.4%로 성장하며, 2030년까지 269억 달러에 달할 것으로 예상되고 있습니다. 이 리포트에서 분석 대상으로 한 부문의 하나인 컴퓨터 비전 서비스는 6.5%의 CAGR을 기록하며, 분석 기간 종료까지 120억 달러에 달할 것으로 예측됩니다. 컴퓨터 비전 하드웨어 부문의 성장률은 분석 기간에 6.0%의 CAGR로 추정되고 있습니다.

미국 시장은 51억 달러로 추정되는 한편, 중국은 6.2%의 CAGR로 성장할 것으로 예측됩니다.

미국의 컴퓨터 비전 시장은 2024년에 51억 달러로 추정되고 있습니다. 세계 2위의 경제 규모를 자랑하는 중국은 2024-2030년의 분석 기간에 CAGR 6.2%로 추이하며, 2030년까지 42억 달러의 시장 규모에 달할 것으로 예측됩니다. 기타 주목할 만한 지역 시장으로는 일본과 캐나다를 들 수 있으며, 분석 기간 중 각각 CAGR 6.0%, 5.1%로 성장할 것으로 예측됩니다. 유럽에서는 독일이 약 5.3%의 CAGR로 성장할 것으로 예측됩니다.

세계의 컴퓨터 비전 시장 - 주요 동향과 촉진요인 요약

컴퓨터 비전은 기술의 자동화와 지능화를 어떻게 혁신하고 있는가?

인공지능(AI)의 한 분야인 컴퓨터 비전은 기계가 인간처럼 세상의 시각 데이터를 해석하고 처리할 수 있도록 하는 기술입니다. 이 기술은 빠른 속도로 발전하고 있으며, 시각적 인식, 분석, 의사결정을 필요로 하는 작업의 자동화를 통해 산업을 변화시키고 있습니다. 딥러닝과 신경망의 부상으로 컴퓨터 비전 시스템은 정확도를 향상시켜 기계가 실시간으로 물체를 식별하고, 움직임을 추적하고, 복잡한 시각적 패턴을 이해할 수 있게 되었습니다. 스마트폰의 얼굴 인식부터 제조업의 첨단 로봇 공학에 이르기까지 컴퓨터 비전은 기계가 세상과 소통하는 방식을 변화시키고 있습니다. 의료, 자율주행, 소매, 감시 등의 분야에서 컴퓨터 비전은 혁신의 촉진, 정확도 향상, 업무 효율성 향상에 크게 기여하고 있습니다. 컴퓨터 비전은 기계에 '볼 수 있는' 능력을 부여함으로써 자동화의 가능성을 크게 확장하고, 노동 집약적이거나 오류가 발생하기 쉬운 프로세스를 최적화하고, 산업이 전례 없는 규모로 확장하고 혁신할 수 있게 해줍니다.

컴퓨터 비전의 성장을 지원하는 기술 혁신이란?

컴퓨터 비전의 급격한 성장과 효과를 촉진하는 것은 몇 가지 기술 발전입니다. 가장 중요한 원동력 중 하나는 딥러닝 알고리즘, 특히 컨볼루션 신경망(CNN)의 개발입니다. 이를 통해 이미지 인식의 정확도와 속도를 획기적으로 향상시켰습니다. 이러한 알고리즘은 인간의 뇌가 시각 정보를 처리하는 방식을 모방하여 기계가 물체를 식별하고, 특징을 감지하고, 패턴을 전례 없는 정확도로 인식할 수 있도록 합니다. 또 다른 중요한 기술적 혁신은 이미지 처리의 높은 연산 부하에 최적화된 GPU(그래픽 처리 장치)의 활용입니다. 이를 통해 복잡한 시각 데이터를 실시간으로 분석할 수 있게 되었습니다. 엣지 컴퓨팅도 중요한 역할을 하고 있으며, 컴퓨터 비전 용도이 클라우드 서버에 의존하지 않고 디바이스에서 로컬로 데이터를 처리할 수 있도록 하고 있습니다. 이를 통해 속도가 향상되고, 자율주행 및 로봇과 같은 용도에 중요한 지연을 줄일 수 있습니다. 또한 3D 비전과 LiDAR 기술의 발전으로 기계가 깊이와 공간적 관계를 인식할 수 있게 되었습니다. 이는 증강현실(AR) 및 자율주행과 같은 용도에 필수적인 요소입니다. 시각 데이터로부터 지속적으로 학습하고 개선할 수 있는 AI와 머신러닝 모델의 통합은 컴퓨터 비전 시스템의 능력을 더욱 향상시키고 있습니다. 이러한 혁신을 통해 컴퓨터 비전은 더 빠르고 신뢰할 수 있을 뿐만 아니라 더 광범위한 산업 및 실제 용도에 적응할 수 있게 되었습니다.

컴퓨터 비전은 다양한 산업 분야에서 어떻게 적용되고 있는가?

컴퓨터 비전은 여러 산업에 걸쳐 광범위한 용도를 가지고 있으며, 비즈니스 및 기술 운영 방식에 혁명을 일으키고 있습니다. 자동차 산업에서는 자율주행차의 기반 기술로 교통 표지판, 보행자, 장애물을 실시간으로 감지하고 해석하는 시스템을 구현하여 자율주행차의 안전성과 신뢰성을 높이고 있습니다. 의료 분야에서는 의료 영상 분석에 활용되어 X-선, MRI, CT 스캔을 사람의 판단보다 빠르고 정확하게 분석하여 암, 심혈관 질환 등의 병변 발견을 돕고 있습니다. 소매 업계에서는 컴퓨터 비전이 현금 없는 매장 등의 혁신을 지원하고 있습니다. AI 시스템이 고객이 손에 든 상품을 추적해 기존 계산대를 거치지 않고 퇴점시 자동 결제하는 방식입니다. 감시 시스템에서도 마찬가지로 AI 탑재 카메라가 의심스러운 행동 감지, 얼굴 인식, 교통 모니터링를 통해 도시와 공공 공간의 안전을 높이고 있습니다. 제조업에서도 컴퓨터 비전은 품질관리 프로세스의 결함 식별 및 조립 라인 모니터링에 활용되어 생산 효율을 크게 향상시키고 있습니다. 농업 분야에서는 컴퓨터 비전 시스템을 탑재한 드론이 작물의 성장 패턴, 건강 상태, 해충 피해 등을 분석하여 농가의 수확량 최적화와 폐기물 감소를 돕습니다. 모든 산업 분야에서 컴퓨터 비전은 생산성을 높이고, 자동화를 실현하며, 복잡한 과제에 대한 보다 스마트하고 효율적인 솔루션을 제공합니다.

컴퓨터 비전 시장의 성장을 이끄는 요인은 무엇인가?

컴퓨터 비전 시장의 성장은 AI 기반 기술의 보급 확대와 다양한 분야의 자동화 수요 증가를 반영하는 몇 가지 주요 요인에 의해 주도되고 있습니다. 주요 촉진요인 중 하나는 제조업, 의료, 자동차 산업 등에서 자동화와 AI에 대한 의존도가 높아지고 있다는 점입니다. 기업이 효율성 최적화, 인건비 절감, 정확도 향상을 추구하는 가운데, 공장의 품질관리에서 차량 자율주행에 이르기까지 시각적 해석이 필요한 작업의 자동화에 필수적인 툴로 컴퓨터 비전 기술이 활용되고 있습니다. 엣지 컴퓨팅의 부상도 컴퓨터 비전의 채택을 가속화하고 있습니다. 이는 디바이스에서 직접 데이터를 고속으로 처리할 수 있으므로 클라우드 컴퓨팅에 따른 지연과 대역폭 문제를 줄일 수 있습니다. 이는 순간적인 판단이 중요한 자율주행차나 실시간 모니터링과 같은 용도에서 특히 중요합니다. 또 다른 중요한 요인은 AI와 머신러닝에 대한 투자가 증가하면서 컴퓨터 비전 시스템이 달성할 수 있는 한계가 계속 확장되고 있다는 점입니다. AI 모델은 패턴 인식과 복잡한 시각 데이터의 해석 정확도를 높이고 있으며, 의료 분야의 진단 이미지 분석, 소매업의 얼굴 인식 및 개인화 마케팅 등에 도입을 촉진하고 있습니다. 스마트 기기의 보급과 사물인터넷(IoT)의 발전도 수요를 견인하고 있으며, 카메라 및 센서가 내장된 커넥티드 디바이스 증가로 홈보안, 산업 감시, CE(Consumer Electronics) 등의 분야에서 실시간 시각 데이터 분석의 기회가 창출되고 있습니다. 또한 증강현실(AR)과 가상현실(VR)에 대한 관심이 높아지면서 보다 진보된 컴퓨터 비전 시스템의 필요성이 대두되고 있습니다. 특히 게임, 리테일, 교육 분야의 AR 용도는 현실 세계의 환경을 실시간으로 해석하고 상호 작용하기 위해 컴퓨터 비전에 크게 의존하고 있습니다. 드론이나 로봇과 같은 자율 시스템에 대한 수요가 급증하면서 시장이 더욱 확대되고 있으며, 이러한 장치는 환경을 탐색하고 자율적으로 작업을 수행하기 위해 첨단 시각적 처리가 필요합니다.

부문 :

컴포넌트(서비스, 하드웨어, 소프트웨어), 최종 사용(소비자, 로보틱스 & 머신 비전, 자동차, 보안 & 감시, 스포츠 & 엔터테인먼트, 기타 최종 사용)

조사 대상 기업의 예

AI INTEGRATIONS

검증된 전문가 컨텐츠와 AI 툴을 통해 시장 및 경쟁 정보 분석 방식을 혁신하고 있습니다.

Global Industry Analysts는 일반적인 LLM(거대 언어 모델)이나 산업별 SLM(특정 언어 모델)에 대한 쿼리 방식에 의존하는 대신, 전 세계 도메인 전문가들이 엄선한 컨텐츠 리포지토리를 구축했습니다. 여기에는 동영상 전사, 블로그, 검색엔진 조사, 그리고 방대한 양의 기업 데이터, 제품 및 서비스 데이터, 시장 데이터 등이 포함됩니다.

관세 영향 계수

이번 보고서에는 Global Industry Analysts가 예측한 본사 소재지, 생산기지, 수출입(완제품 및 OEM)에 따른 기업의 경쟁력 변화에 따라 지역 시장에 미치는 관세의 영향을 반영했습니다. 이러한 복잡하고 다면적인 시장 현실은 수입원가(COGS) 증가, 수익성 감소, 공급망 재편 등 미시적 및 거시적 시장 역학을 통해 경쟁사들에게 영향을 미칠 것입니다.

목차

제1장 조사 방법

제2장 개요

제3장 시장 분석

제4장 경쟁

KSA
영문 목차

영문목차

Global Computer Vision Market to Reach US$26.9 Billion by 2030

The global market for Computer Vision estimated at US$18.5 Billion in the year 2024, is expected to reach US$26.9 Billion by 2030, growing at a CAGR of 6.4% over the analysis period 2024-2030. Computer Vision Services, one of the segments analyzed in the report, is expected to record a 6.5% CAGR and reach US$12.0 Billion by the end of the analysis period. Growth in the Computer Vision Hardware segment is estimated at 6.0% CAGR over the analysis period.

The U.S. Market is Estimated at US$5.1 Billion While China is Forecast to Grow at 6.2% CAGR

The Computer Vision market in the U.S. is estimated at US$5.1 Billion in the year 2024. China, the world's second largest economy, is forecast to reach a projected market size of US$4.2 Billion by the year 2030 trailing a CAGR of 6.2% over the analysis period 2024-2030. Among the other noteworthy geographic markets are Japan and Canada, each forecast to grow at a CAGR of 6.0% and 5.1% respectively over the analysis period. Within Europe, Germany is forecast to grow at approximately 5.3% CAGR.

Global Computer Vision Market - Key Trends and Drivers Summarized

How Is Computer Vision Revolutionizing Automation and Intelligence in Technology?

Computer vision, a field of artificial intelligence (AI), focuses on enabling machines to interpret and process visual data from the world, much like humans do. This technology has seen rapid advancements, transforming industries by automating tasks that require visual recognition, analysis, and decision-making. With the rise of deep learning and neural networks, computer vision systems have become increasingly accurate, allowing machines to identify objects, track movements, and understand complex visual patterns in real-time. From facial recognition in smartphones to advanced robotics in manufacturing, computer vision is reshaping the way machines interact with the world. In sectors like healthcare, autonomous driving, retail, and surveillance, computer vision is instrumental in driving innovation, improving accuracy, and increasing operational efficiency. By enabling machines to "see," computer vision opens up vast possibilities for automation, optimizing processes that were once labor-intensive or error-prone, and allowing industries to scale and innovate like never before.

What Technological Innovations Are Powering the Growth of Computer Vision?

Several technological advancements are fueling the exponential growth and effectiveness of computer vision. One of the most critical drivers is the development of deep learning algorithms, particularly convolutional neural networks (CNNs), which have drastically improved the accuracy and speed of image recognition. These algorithms mimic the way the human brain processes visual information, allowing machines to identify objects, detect features, and recognize patterns with unprecedented precision. Another significant technological breakthrough is the use of GPUs (graphics processing units), which are optimized for the high computational demands of image processing, enabling real-time analysis of complex visual data. Edge computing has also played a key role, allowing computer vision applications to process data locally on devices rather than relying on cloud servers, which enhances speed and reduces latency-crucial for applications like autonomous driving and robotics. Furthermore, advancements in 3D vision and LiDAR technology are enabling machines to perceive depth and spatial relationships, essential for applications like augmented reality (AR) and autonomous navigation. The integration of AI and machine learning models that can continuously learn and improve from visual data further enhances the capability of computer vision systems. These innovations are making computer vision not only faster and more reliable but also more adaptable to a broader range of industries and real-world applications.

How Is Computer Vision Applied Across Various Industries?

Computer vision has a broad range of applications across multiple industries, revolutionizing how businesses and technologies operate. In the automotive industry, computer vision is a cornerstone technology for autonomous vehicles, enabling systems to detect and interpret traffic signs, pedestrians, and obstacles in real-time, making self-driving cars safer and more reliable. In healthcare, computer vision is being used for medical imaging analysis, helping doctors detect diseases such as cancer or cardiovascular conditions by analyzing X-rays, MRIs, and CT scans with greater speed and accuracy than human interpretation alone. In retail, computer vision powers innovations like cashier-less stores, where AI systems track what customers pick up, automatically charging them as they leave without needing a traditional checkout. Similarly, computer vision is used in surveillance systems, where AI-powered cameras can detect unusual behavior, identify faces, or monitor traffic, enhancing security in urban settings or public spaces. The manufacturing sector also benefits from computer vision, where it is used in quality control processes to identify defects or monitor assembly lines, significantly improving production efficiency. In agriculture, drones equipped with computer vision systems analyze crops for growth patterns, health issues, or pest infestations, helping farmers optimize yield and reduce waste. Across industries, computer vision enhances productivity, enables automation, and offers smarter, more efficient solutions to complex challenges.

What’s Driving the Growth of the Computer Vision Market?

The growth in the computer vision market is driven by several key factors, reflecting the increasing adoption of AI-driven technologies and the demand for automation across various sectors. One of the primary drivers is the growing reliance on automation and AI in industries such as manufacturing, healthcare, and automotive. As companies seek to optimize efficiency, reduce labor costs, and improve accuracy, computer vision technologies provide an essential tool for automating tasks that require visual interpretation, from quality control in factories to autonomous navigation in vehicles. The rise of edge computing is also accelerating the adoption of computer vision, as it enables faster data processing directly on devices, reducing the latency and bandwidth issues associated with cloud computing. This is particularly crucial for applications like autonomous vehicles and real-time surveillance, where split-second decisions are critical. Another significant factor is the increasing investment in AI and machine learning, which continues to push the boundaries of what computer vision systems can achieve. AI models are becoming more accurate at recognizing patterns and interpreting complex visual data, driving adoption in industries such as healthcare for diagnostic imaging and in retail for facial recognition and personalized marketing. The proliferation of smart devices and the Internet of Things (IoT) is also driving demand, as more connected devices with built-in cameras and sensors create opportunities for real-time visual data analysis in areas like home security, industrial monitoring, and consumer electronics. Additionally, the growing interest in augmented reality (AR) and virtual reality (VR) is propelling the need for more advanced computer vision systems. AR applications, particularly in gaming, retail, and education, rely heavily on computer vision to interpret and interact with real-world environments in real time. The surge in demand for autonomous systems, such as drones and robots, is further expanding the market, as these devices require advanced visual processing to navigate environments and perform tasks independently.

SCOPE OF STUDY:

The report analyzes the Computer Vision market in terms of units by the following Segments, and Geographic Regions/Countries:

Segments:

Component (Services, Hardware, Software); End-Use (Consumer, Robotics & Machine Vision, Automotive, Security & Surveillance, Sports & Entertainment, Other End-Uses)

Geographic Regions/Countries:

World; United States; Canada; Japan; China; Europe (France; Germany; Italy; United Kingdom; and Rest of Europe); Asia-Pacific; Rest of World.

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TABLE OF CONTENTS

I. METHODOLOGY

II. EXECUTIVE SUMMARY

III. MARKET ANALYSIS

IV. COMPETITION

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