2018-2023年中国机器视觉行业竞争格局分析及发展前景预测报告

Annual Research and Consultation Report of Panorama survey and Investment strategy on China Industry

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报告编号:877349 了解中研普华的实力 研究报告的价值

出版日期:2018年1月 报告页码:300页 图表数量:150个

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【报告导读】

《2018-2023年中国机器视觉行业竞争格局分析及发展前景预测报告》由中研普华机器视觉行业分析专家领衔撰写,主要分析了机器视觉行业的市场规模、发展现状与投资前景,同时对机器视觉行业的未来发展做出科学的趋势预测和专业的机器视觉行业数据分析,帮助客户评估机器视觉行业投资价值。

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本报告所有内容受法律保护。国家统计局授予中研普华公司,中华人民共和国涉外调查许可证:国统涉外证字第1226号

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本报告目录与内容系中研普华原创,未经本公司事先书面许可,拒绝任何方式复制、转载。

内容概况

CONTENT OVERVIEW
机器视觉是指利用相机、摄像机等传感器,配合机器视觉算法赋予智能设备人眼的功能,从而进行物体的识别、检测、测量等功能。按照应用的领域与细分技术的特点,机器视觉进一步可以分为工业视觉、计算机视觉两类,相应地,其应用领域可以划分为智能制造和智能生活两类。

  机器视觉的崛起源于工业自动化生产日益增长的技术需求,技术探索始于20世纪60年代中期美国学者L.R.罗伯兹关于理解多面体组成的积木世界的研究,早期的发展主要集中于北美、欧洲和日本等发达地区。全球制造业向中国转移后,中国机器视觉产业迎来了奋起直追的历史契机。近十年来,从相机、采集卡、光源、镜头到图像处理软件,数十家机器视觉核心器件的国内研发制造厂商陆续涌现,中国正成为世界机器视觉发展最活跃的地区之一。

  机器视觉在应用上具有广泛性,能够在智能制造,以及众多智能生活领域展开应用;在技术上具有独特性,是唯一非接触式识别、测量物体的前沿技术;在硬件上具有成本的经济性,不会对产品的成本构成造成成本压力。广泛性和独特性使得其在许多领域构成产品核心竞争力的一部分;而经济性则能够使得产品摆脱硬件的束缚,从而在产品设计、客户需求把握上更具灵活性,也使其具备更强的盈利能力。

  在智能生活领域,机器视觉技术正处于逐步走向成熟的阶段,技术的突破与成熟,具备资本优势的大公司对于技术团队的投资与布局,都将是行业发展的驱动力。同时,真正切合实际需求、且具备市场空间的优秀产品,将能占得舆论、资本、人力等资源的先机,享受先入红利,典型的案例如扫地机器人iRobot,辅助驾驶领域的Mobileye。

  中国机器视觉产业起步较晚,虽然市场基数小,但发展速度快,2015年全球占比8.3%,已成为全球第三大机器视觉市场。主要下游行业半导体及电子制造、汽车制造等领域国内仍主要采用人工检测,未来随着人力成本的逐步走高,机器换人的逻辑将在机器视觉领域逐步兑现,同时随着“工业4.0”、“中国制造2025”政策的出台及人工智能的不断发展进步,机器视觉在安防与智能交通、医疗、无人机与无人驾驶、智能机器人等领域应用前景广阔。

  本研究咨询报告由中研普华咨询公司领衔撰写,在大量周密的市场调研基础上,主要依据了国家统计局、国家商务部、国家发改委、国家经济信息中心、国务院发展研究中心、全国商业信息中心、中国经济景气监测中心、中国行业研究网、全国及海外多种相关报刊杂志的基础信息以及专业研究单位等公布和提供的大量资料。对我国机器视觉行业作了详尽深入的分析,是企业进行市场研究工作时不可或缺的重要参考资料,同时也可作为金融机构进行信贷分析、证券分析、投资分析等研究工作时的参考依据。

报告目录

REPORTS DIRECTORY


第一章 机器视觉相关概述

1.1 机器视觉概述

1.1.1 机器视觉定义

1.1.2 机器视觉的原理

1.1.3 机器视觉的特点

1.1.4 机器视觉的分类

1.1.5 机器视觉发展历程

1.1.6 机器视觉研究意义

1.2 人工智能相关概述

1.2.1 人工智能定义

1.2.2 人工智能发展历程

1.2.3 人工智能产业链

1.3 机器视觉技术

1.3.1 通用视觉识别技术

1.3.2 生物特征识别技术

1.3.3 光学字符识别技术

1.3.4 物体与场景识别技术

1.3.5 视频对象提取与分析技术

第二章 2015-2017年机器视觉行业发展环境分析

2.1 国家政策助力行业发展

2.1.1 AI上升至国家战略层面

2.1.2 政策加码布局人工智能

2.1.3 人工智能行动实施方案

2.1.4 人工智能发展规划出台

2.2 基础技术支撑行业进步

2.2.1 海量数据为机器视觉发展提供动力

2.2.2 运算力大幅提升推进机器视觉发展

2.2.3 深度学习算法极大提高识别准确率

2.2.4 “机器换人”带来智能设备广泛应用

2.3 人工智能进入爆发式增长期

2.3.1 应用场景广泛

2.3.2 市场发展空间大

2.3.3 科技巨头积极布局

2.4 机器视觉代替人眼视觉紧迫性趋强

2.4.1 劳动力成本提高

2.4.2 产品品质要求提高

2.4.3 生产效率提高需要

第三章 2015-2017年机器视觉产业发展分析

3.1 2015-2017年国际机器视觉产业发展分析

3.1.1 产业发展历程

3.1.2 产业发展现状

3.1.3 市场参与主体

3.1.4 市场发展规模

3.1.5 区域市场现状

3.2 2015-2017年中国机器视觉产业发展分析

3.2.1 行业生命周期

3.2.2 行业渗透率现状

3.2.3 市场发展规模

3.2.4 产业地域分布

3.3 2015-2017年机器视觉市场竞争分析

3.3.1 市场参与主体

3.3.2 市场竞争格局

3.3.3 企业业务分析

3.3.4 市场竞争领域

3.3.5 细分领域竞争

3.3.6 互联网企业入局

3.4 2015-2017年机器视觉产业商业模式分析

3.4.1 商业模式全景

3.4.2 软件服务模式

3.4.3 软硬件一体化

3.5 2015-2017年机器视觉市场布局分析

3.5.1 自主移动机器人领域

3.5.2 智能制造领域

3.5.3 消费娱乐领域

3.6 2015-2017年机器视觉市场应用分析

3.6.1 市场应用领域

3.6.2 工业市场应用

3.6.3 消费应用领域

第四章 2015-2017年机器视觉产业链发展分析

4.1 机器视觉产业链分析

4.1.1 产业链全景

4.1.2 光源

4.1.3 镜头

4.1.4 相机

4.1.5 图像采集卡

4.1.6 软件

4.2 2015-2017年机器视觉产业链发展分析

4.2.1 产业链发展现状

4.2.2 产业链上游分析

4.2.3 产业链中游分析

4.2.4 产业链下游分析

4.3 2015-2017年机器视觉光源市场分析

4.3.1 机器视觉光源特点

4.3.2 LED照明规模

4.3.3 LED照明发展前景

4.4 2015-2017年机器视觉镜头市场分析

4.4.1 机器视觉镜头

4.4.2 光学镜头市场规模

4.4.3 光学镜头市场集中度

4.4.4 3D视觉镜头分析

4.5 2015-2017年机器视觉相机市场分析

4.5.1 机器视觉相机性能

4.5.2 CMOS成技术主流

4.5.3 机器视觉相机市场竞争

4.5.4 机器视觉相机市场前景

4.6 2015-2017年机器视觉软件市场分析

4.6.1 图像采集卡

4.6.2 图像处理软件

4.6.3 视觉处理芯片

4.6.4 AI芯片发展趋势

第五章 2015-2017年工业视觉市场应用分析

5.1 2015-2017年智能制造市场应用分析

5.1.1 主要应用方向

5.1.2 检测及测量应用

5.1.3 引导与定位应用

5.1.4 识别与分析应用

5.2 2015-2017年半导体制造市场发展分析

5.2.1 市场应用现状

5.2.2 视觉定位应用

5.2.3 视觉检测应用

5.2.4 视觉读码技术

5.3 2015-2017年电子制造市场应用分析

5.3.1 电子制造自动化现状

5.3.2 电子制造供应链分析

5.3.3 机器视觉应用现状

5.3.4 机器视觉应用领域

5.3.5 机器视觉应用规模

5.4 2015-2017年工业机器人市场应用分析

5.4.1 工业机器人发展现状

5.4.2 工业机器人供需规模

5.4.3 机器视觉应用优势

5.4.4 机器视觉应用前景

5.5 2015-2017年中国智能物流市场应用分析

5.5.1 物流视觉系统

5.5.2 自动化系统集成

5.5.3 智能物流市场规模

5.6 2015-2017年其他领域市场应用分析

5.6.1 汽车制造应用

5.6.2 生物医疗应用

5.6.3 农业领域

5.6.4 食品及包装机械

第六章 2015-2017年机器视觉消费领域市场应用分析——识别市场

6.1 图像识别技术分类

6.1.1 生物特征识别

6.1.2 人脸识别

6.1.3 虹膜识别

6.1.4 视频识别

6.1.5 物体与场景识别

6.1.6 深度学习算法

6.2 2015-2017年图像识别细分领域机器视觉应用分析

6.2.1 机器视觉应用现状

6.2.2 人脸识别应用规模

6.2.3 虹膜识别应用现状

6.2.4 手势识别应用现状

6.3 2015-2017年图像识别领域机器视觉应用分析

6.3.1 金融市场应用

6.3.2 安防市场应用

6.3.3 医疗影像应用

6.4 2015-2017年图像识别领域机器视觉应用前景分析

6.4.1 生物识别发展前景

6.4.2 生物识别投资领域

6.4.3 机器视觉应用前景

第七章 2015-2017年机器视觉消费领域市场应用分析——无人驾驶市场

7.1 2015-2017年无人驾驶市场发展现状

7.1.1 市场发展现状

7.1.2 产业链发展现状

7.1.3 市场发展空间

7.2 2015-2017年无人驾驶领域机器视觉发展状况

7.2.1 无人驾驶机器视觉支持政策

7.2.2 机器视觉是必备技术模块

7.2.3 机器视觉市场发展现状

7.2.4 机器视觉市场企业动态

7.3 2015-2017年无人驾驶领域机器视觉应用分析

7.3.1 视觉系ADAS成为主流

7.3.2 机器视觉市场应用规模

7.3.3 机器视觉市场集中度

7.4 无人驾驶领域机器视觉市场发展前景分析

7.4.1 无人驾驶市场发展前景

7.4.2 无人驾驶机器视觉发展空间

7.4.3 无人驾驶机器视觉投资机遇

第八章 2015-2017年机器视觉消费领域市场应用分析——无人机市场

8.1 2015-2017年无人机市场发展分析

8.1.1 产业发展现状

8.1.2 市场销售规模

8.1.3 市场竞争格局

8.2 2015-2017年智能无人机机器视觉关键硬件技术分析

8.2.1 双目机器视觉

8.2.2 红外激光视觉

8.2.3 超声波探测

8.3 2015-2017年智能无人机机器视觉关键软件技术分析

8.3.1 光流算法

8.3.2 图像分割算法

8.3.3 图像识别算法

8.3.4 人脸识别算法

8.3.5 语音和语义识别算法

8.4 2015-2017年智能无人机应用分析

8.4.1 潜在应用市场

8.4.2 市场参与主体

8.4.3 产业价值链分析

8.5 智能无人机产业发展前景及趋势分析

8.5.1 智能无人机市场前景

8.5.2 关键芯片发展展望

8.5.3 软件产业发展趋势

第九章 2015-2017年机器视觉消费领域市场应用分析——服务机器人市场

9.1 2015-2017年服务机器人产业发展分析

9.1.1 市场发展规模

9.1.2 AI助推产业发展

9.1.3 细分领域应用现状

9.2 服务机器人核心技术模块分析

9.2.1 多模态交互技术

9.2.2 技术发展成熟度

9.2.3 多模态交互融合

9.3 2015-2017年扫地机器人领域中机器视觉应用分析

9.3.1 机器视觉应用优势

9.3.2 机器视觉应用特征

9.3.3 机器视觉产品现状

9.4 2015-2017年新兴服务机器人领域中机器视觉应用分析

9.4.1 载重越野机器人应用

9.4.2 人型搬运机器人

9.4.3 仿人型机器人编程平台

9.4.4 情感交互型机器人

9.5 服务机器人领域机器视觉应用前景分析

9.5.1 服务机器人发展前景

9.5.2 家庭服务机器人应用空间

9.5.3 医疗服务机器人应用前景

第十章 2015-2017年机器视觉产业重点企业分析

10.1 康耐视

10.1.1 企业发展概况

10.1.2 主营业务分析

10.1.3 产品应用领域

10.1.4 企业经营状况

10.2 基恩士

10.2.1 企业发展概况

10.2.2 主营业务分析

10.2.3 产品应用领域

10.2.4 企业经营状况

10.3 劲拓股份

10.3.1 企业发展概况

10.3.2 企业竞争优势

10.3.3 机器视觉业务布局

10.3.4 经营效益分析

10.3.5 业务经营分析

10.3.6 财务状况分析

10.3.7 未来前景展望

10.4 大恒科技

10.4.1 企业发展概况

10.4.2 机器视觉业务

10.4.3 经营效益分析

10.4.4 业务经营分析

10.4.5 财务状况分析

10.4.6 未来前景展望

10.5 超音速

10.5.1 企业发展概况

10.5.2 企业经营分析

10.5.3 主营业务分析

10.5.4 企业竞争优势

10.6 天准科技

10.6.1 企业发展概况

10.6.2 企业经营状况

10.6.3 企业核心产品

10.6.4 企业竞争优势

第十一章 2015-2017年机器视觉产业市场投融资分析

11.1 机器视觉行业壁垒分析

11.1.1 技术壁垒

11.1.2 人才壁垒

11.1.3 品牌壁垒

11.1.4 客户资源壁垒

11.2 2015-2017年人工智能领域投融资分析

11.2.1 市场投资规模

11.2.2 市场投资主体

11.2.3 细分领域投资

11.3 2015-2017年机器视觉领域投融资分析

11.3.1 市场融资规模

11.3.2 市场投融资特点

11.3.3 中国机器视觉投资

11.3.4 创业融资现状

11.4 机器视觉领域投资机会分析

11.4.1 应用市场投资机会

11.4.2 硬件领域投资机会

11.4.3 非标领域投资机会

11.4.4 新兴服务领域投资机会

第十二章 2018-2023年机器视觉产业发展前景及市场规模预测

12.1 机器视觉产业发展前景分析

12.1.1 产业发展机遇

12.1.2 产业发展潜力

12.2 机器视觉产业发展趋势分析

12.2.1 产业发展趋势

12.2.2 硬件发展趋势

12.2.3 技术发展趋势

12.3 2018-2023年中国机器视觉产业预测分析

12.3.1 影响因素分析

12.3.2 市场规模预测

图表目录

图表:人工智能架构

图表:人工智能的发展历程

图表:人工智能产业链

图表:通用视觉识别技术流程

图表:物体与场景识别应用场景

图表:各国人工智能战略

图表:2015-2016年我国人工智能相关行业政策一览

图表:2009-2020年全球总体数据量

图表:计算机视觉算法发展历史

图表:深度学习与传统神经网络的区别

图表:2010-2015ImageNet比赛图像识别准确率

图表:机器学习相关公司产品和融资额

图表:2015-2020年全球人工智能领域市场规模

图表:各科技巨头人工智能实验室及研究内容成果

图表:国际科技巨头人工智能领域布局一览

图表:科技巨头典型AI产品、AI战略、AI重点领域一览图

图表:2009-2016年中国城镇私营单位就业人员年平均工资及增速

图表:2011-2016年全国人均可支配收入及增速

图表:2010-2016年中国城镇、农村居民人均可支配收入对比图

图表:数字化应用对中国GDP的额外贡献率

图表:人工智能细分领域企业分布

图表:机器视觉产品主要厂商

图表:2007-2018年全球计算机视觉市场规模及其增速

图表:2015年全球计算机视觉细分市场占比

图表:2001-2013年美国机器视觉市场规模

图表:2014年全球机器视觉市场地区分布占比

图表:中国机器视觉行业生命周期

图表:电子组装生产线

图表:2007-2016年中国机器视觉市场规模及其增速

图表:2007-2013年中国机器视觉行业企业数量

图表:中国机器视觉行业企业地域分布占比

图表:机器视觉领域市场竞争格局

图表:我国机器视觉市场上的三种企业类型

图表:国内机器视觉产业链上公司类型分布

图表:机器视觉成本构成

图表:机器视觉企业获融资情况一览

图表:在线API、离线SDK、私有云模式对比

图表:格灵深瞳智能交通大数据平台

图表:工业机器视觉的工作环境

图表:机器视觉系统构成及应用领域

图表:机器视觉产业链

图表:LED光源、卤素灯、高频荧光灯性能对比

图表:CCDCMOS相机性能对比

图表:核心软件的分类与技术要求

图表:机器视觉核心零部件发展速度及国内外厂商分布

图表:国内外视觉处理芯片对比

图表:国内外基础算法应用对比

图表:计算机视觉四大技术

图表:2015年中国计算机视觉下游应用市场占比

图表:机器视觉系统主要光源情况

图表:机器视觉主要光源的性能对比

图表:影响机器视觉图像质量的主要设备

图表:镜头成像原理示意图

图表:常用镜头的主要特征对比

图表:2009-2015年全球光学镜头市场规模

图表:2015年全球光学镜头厂商出货量占比

图表:2013-2020年全球3D摄像机市场规模及其增速预测

图表:发散反射光路原理

图表:2007-2015CMOS占传感器总出货量占比

图表:全球CMOS传感器市场发展趋势

图表:2015年全球CMOS供应商市场份额占比

图表:2014-2015年全球CMOS主要供应商销量

图表:人工检测与机器视觉检测主要特点对比

图表:机器视觉四大功能在半导体制造领域的应用

图表:计算机视觉在半导体制造三大阶段的应用

图表:贴片机视觉自动对位系统构成

图表:视觉检测装置原理

图表:视觉测量原理

图表:我国工业机器人应用领域情况

图表:电子制造业特点及由此引发的两大难点

图表:传统制造业与自动化制造比较分析

图表:我国部分地区机器人产业扶持政策一览

图表:电子产品生产的三大阶段

图表:镜片生产的标准工艺流程

图表:中国晶圆厂的产能情况

图表:IBM自动半导体晶圆厂的管理模式

图表:锂电池生产流程及所需时间半分比

图表:多层PCB板的制造工艺流程图

图表:PCB工艺流程中的检测方式及内容

图表:SMT生产工艺设计三道检测工序

图表:SMT装配工艺中AOI检查与人工检查比较

图表:2015年全球智能手机组装厂排名

图表:鸿海精密自动化项目统计

图表:全球AOI设备销售收入TOP5企业

图表:海康威视工业立体相机和工业面阵相机信息一览

图表:电子行业机器视觉应用占比

图表:2010-2019年中国工业机器人需求量及同比增长

图表:物品包装检测系统

图表:国内领先的自动化物流系统集成供应商

图表:2008-2025年中国智能物流市场规模及其同比增长

图表:计算机视觉技术在汽车制造领域的应用

图表:邦纳计算机视觉在汽车零部件制造的应用原理

图表:计算机视觉技术在医疗影像诊断器械上的应用

图表:指纹识别、人脸识别与虹膜识别技术对比

图表:视频识别流程图

图表:视频识别技术的应用

图表:2016-2021年人脸识别市场应用规模及其增速

图表:人脸识别技术在金融领域的应用

图表:2015年中国消费者支付渠道使用情况

图表:2015-2019年全球移动支付市场规模及其增速

图表:安防市场机器视觉企业布局一览

图表:图像识别技术在安防领域的应用一览

图表:2007-2020年中国生物识别市场规模与预测

图表:2008-2016年无人驾驶支持政策一览

图表:无人驾驶校企合作状况一览

图表:ADAS功能简介

图表:无人驾驶细分市场生命周期

图表:ADAS细分产品渗透率

图表:2015-2035年全球无人驾驶汽车销量

图表:机器视觉与其他四类无人驾驶汽车传感器的特性对比

图表:自动驾驶机器视觉工作原理

图表:用车服务公司无人驾驶产业布局

图表:各类市场参与者积极尝试将无人驾驶技术应用于用车服务领域

图表:车载摄像头产业链

图表:Mobileye系统搭载车型数及产品销量

图表:全球ADAS主要系统集成商市场份额

图表:国内后装ADAS市场竞争者分析

图表:2014-2015年全球民用无人机初创企业分布

图表:2014-2020年全球工业无人机市场规模及预测

图表:2014-2020年中国工业无人机市场规模及预测

图表:2013-2015年全球消费级无人机销量

图表:部分无人机公司梯队分布

图表:双目机器视觉原理

图表:红外激光视觉原理

图表:不同机器视觉硬件技术的比较

图表:边缘检测算法的效果

图表:普通无人机的局限和智能化无人机解决的痛点

图表:国内外知名公司进军无人机产业的情况

图表:开源智能软件项目简介

图表:开源软件领域和专注于产品化开发商的估值

图表:2009-2014年全球专业服务机器人销量及其增速

图表:2009-2014年全球专业服务机器人销售额及其增速

图表:2009-2014年专业服务机器人各类出货量

图表:2014年专业服务机器人的销量占比

图表:专业服务机器人各类销售额

图表:2010-2014年专业服务机器人各类平均价格趋势

图表:2015-2019年中国服务机器人市场规模

图表:服务机器人系统架构

图表:智能手术机器人分类及典型企业

图表:服务机器人的核心模块和技术

图表:服务机器人三大核心模块

图表:服务机器人技术细分模块的成熟度和重要性排序

图表:交互方式的更替

图表:不同技术方案的扫地机器人的特点

图表:BigDog机器人配置的传感器

图表:BigDog机器人配置的传感器一览

图表:2012-2018年全球及中国扫地机器人市场空间预测

图表:我国扫地机器人渗透率横纵向对比

图表:康耐视产品应用领域

图表:2014-2015年康耐视综合收益表

图表:2014-2015年康耐视收入分地区资料

图表:2015-2016年康耐视综合收益表

图表:2015-2016年康耐视收入分地区资料

图表:2016-2017年康耐视综合收益表

图表:基恩士产品应用领域

图表:2015财年基恩士综合收益表

图表:2016财年基恩士综合收益表

图表:2017财年基恩士综合收益表

图表:劲拓股份PCBA焊接设备的应用下游行业

图表:劲拓股份拓展3D SMT自动光学检测

图表:劲拓股份机器视觉研究方向

图表:2015-2017年深圳市劲拓自动化设备股份有限公司总资产和净资产

图表:2015-2016年深圳市劲拓自动化设备股份有限公司营业收入和净利润

图表:2017年深圳市劲拓自动化设备股份有限公司营业收入和净利润

图表:2015-2016年深圳市劲拓自动化设备股份有限公司现金流量

图表:2017年深圳市劲拓自动化设备股份有限公司现金流量

图表:2016年深圳市劲拓自动化设备股份有限公司主营业务收入分行业、分产品、分地区

图表:2015-2016年深圳市劲拓自动化设备股份有限公司成长能力

图表:2017年深圳市劲拓自动化设备股份有限公司成长能力

图表:2015-2016年深圳市劲拓自动化设备股份有限公司短期偿债能力

图表:2017年深圳市劲拓自动化设备股份有限公司短期偿债能力

图表:2015-2016年深圳市劲拓自动化设备股份有限公司长期偿债能力

图表:2017年深圳市劲拓自动化设备股份有限公司长期偿债能力

图表:2015-2016年深圳市劲拓自动化设备股份有限公司运营能力

图表:2017年深圳市劲拓自动化设备股份有限公司运营能力

图表:2015-2016年深圳市劲拓自动化设备股份有限公司盈利能力

图表:2017年深圳市劲拓自动化设备股份有限公司盈利能力

图表:大恒科技股权结构

图表:大恒科技机器视觉应用产品

图表:2015-2017年大恒新纪元科技股份有限公司总资产和净资产

图表:2015-2016年大恒新纪元科技股份有限公司营业收入和净利润

图表:2017年大恒新纪元科技股份有限公司营业收入和净利润

图表:2015-2016年大恒新纪元科技股份有限公司现金流量

图表:2017年大恒新纪元科技股份有限公司现金流量

图表:2016年大恒新纪元科技股份有限公司主营业务收入分行业、分产品、分地区

图表:2015-2016年大恒新纪元科技股份有限公司成长能力

图表:2017年大恒新纪元科技股份有限公司成长能力

图表:2015-2016年大恒新纪元科技股份有限公司短期偿债能力

图表:2017年大恒新纪元科技股份有限公司短期偿债能力

图表:2015-2016年大恒新纪元科技股份有限公司长期偿债能力

图表:2017年大恒新纪元科技股份有限公司长期偿债能力

图表:2015-2016年大恒新纪元科技股份有限公司运营能力

图表:2017年大恒新纪元科技股份有限公司运营能力

图表:2015-2016年大恒新纪元科技股份有限公司盈利能力

图表:2017年大恒新纪元科技股份有限公司盈利能力

图表:广州超音速自动化科技股份有限公司股权结构

图表:2014-2015年超音速盈利能力

图表:2014-2015年超音速偿债能力

图表:2014-2015年超音速营运情况

图表:2014-2015年超音速成长情况

图表:2015年超音速非经常性损益

图表:2015-2016年超音速盈利能力

图表:2015-2016年超音速偿债能力

图表:2015-2016年超音速营运情况

图表:2015-2016年超音速成长情况

图表:2016年超音速非经常性损益

图表:2016-2017年超音速盈利能力

图表:2016-2017年超音速偿债能力

图表:2016-2017年超音速营运情况

图表:2016-2017年超音速成长情况

图表:天准科技发展历程

图表:2014-2015年天准科技盈利能力

图表:2014-2015年天准科技偿债能力

图表:2014-2015年天准科技营运情况

图表:2014-2015年天准科技成长情况

图表:2015年天准科技非经常性损益

图表:2015-2016年天准科技盈利能力

图表:2015-2016年天准科技偿债能力

图表:2015-2016年天准科技营运情况

图表:2015-2016年天准科技成长情况

图表:2016年天准科技非经常性损益

图表:2016-2017年天准科技盈利能力

图表:2016-2017年天准科技偿债能力

图表:2016-2017年天准科技营运情况

图表:2016-2017年天准科技成长情况

图表:天准科技核心客户

图表:A股机器视觉公司研发费用占营业收入比重

图表:2012-2016年全球人工智能投资规模

图表:2012-2016年人工智能领域投资交易数量

图表:2002-2015年中国AI投资领域资本形成总额与新增企业变化图

图表:2012-2016年中国人工智能投资金额及投资频次

图表:2012-2016年人工智能并购活动

图表:2011-2016年人工智能风险投资领域活跃度排名

图表:2010-2015年人工智能细分领域投资占比

图表:美国各行业对人工智能的投资占比

图表:国内主要投资机构对AI领域投资案例表

图表:2016年人工智能细分领域融资总额

图表:2016年全球人工智能细分领域公司数量统计

图表:传统行业巨头机器视觉领域并购一览

图表:2013-2016年国际互联网科技巨头在机器视觉领域的收购一览

图表:2016年中国计算机视觉公司TOP5

图表:BAT机器视觉领域投资布局一览

图表:1997-2016年中国计算机视觉公司成立数量

图表:计算机视觉公司融资阶段分布

图表:国内部分创业公司信息梳理

图表:机器视觉技术的优势

图表:2018-2023年中国机器视觉市场规模预测

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中研普华公司是中国领先的产业研究专业机构,拥有十余年的投资银行、企业IPO上市咨询一体化服务、行业调研、细分市场研究及募投项目运作经验。公司致力于为企业中高层管理人员、企事业发展研究部门人员、风险投资机构、投行及咨询行业人士、投资专家等提供各行业丰富翔实的市场研究资料和商业竞争情报;为国内外的行业企业、研究机构、社会团体和政府部门提供专业的行业市场研究、商业分析、投资咨询、市场战略咨询等服务。目前,中研普华已经为上万家客户(查看客户名单)包括政府机构、银行业、世界500强企业、研究所、行业协会、咨询公司、集团公司和各类投资公司在内的单位提供了专业的产业研究报告、项目投资咨询及竞争情报研究服务,并得到客户的广泛认可;为大量企业进行了上市导向战略规划,同时也为境内外上百家上市企业进行财务辅导、行业细分领域研究和募投方案的设计,并协助其顺利上市;协助多家证券公司开展IPO咨询业务。我们坚信中国的企业应该得到货真价实的、一流的资讯服务,在此中研普华研究中心郑重承诺,为您提供超值的服务!中研普华的管理咨询服务集合了行业内专家团队的智慧,磨合了多年实践经验和理论研究大碰撞的智慧结晶。我们的研究报告已经帮助了众多企业找到了真正的商业发展机遇和可持续发展战略,我们坚信您也将从我们的产品与服务中获得有价值和指导意义的商业智慧!

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