Bild-Erkennung - Indien | Statista Marktprognose

Die Marktgröße im Bild-Erkennungs-Markt wird etwa 451,60Mio. € im Jahr 2024 betragen.
Es wird erwartet, dass die Marktgröße eine jährliche Wachstumsrate (CAGR 2024-2030) von 8,71% aufweist, was zu einem prognostizierten Marktvolumen von 753,20Mio. € im Jahr 2030 führt.
Im globalen Vergleich wird der größte Teil der Marktgröße USA erwartet (3,39Mrd. € im Jahr 2024).

Definition:
Die Bilderkennung als Teil der Computer Vision bezieht sich auf die Technologie, die es Maschinen ermöglicht, visuelle Daten wie Bilder und/oder Videobilder zu analysieren und zu verstehen. Sie umfasst die Verwendung von Algorithmen und Deep-Learning-Modellen zur Identifizierung von Objekten, Szenen, Mustern und anderen visuellen Elementen in Bildern. Durch die Extraktion von Merkmalen und Mustern aus den Eingabedaten können Bilderkennungssysteme Bilder auf der Grundlage des Inhalts dieser Bilder klassifizieren und kategorisieren. Die Anwendungen für diese Technologie sind vielfältig und breit gefächert und umfassen die Bereiche Objekterkennung, Bildklassifizierung, medizinische Bildgebung, autonome Fahrzeuge und erweiterte Realität und ermöglichen es Maschinen, visuelle Informationen ähnlich wie Menschen zu verstehen und zu interpretieren.

Zusätzliche Informationen:

Der Markt umfasst zwei wichtige Leistungsindikatoren: Marktgrößen und Marktgrößen nach Branchen. Die Marktgrößen ergeben sich aus der Förderungssumme von Computer-Vision-Unternehmen. Zu den Hauptakteuren des Marktes gehören Unternehmen wie Nvidia, Intel, und IBM.

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Technologien, die künstliche Intelligenz und Algorithmen des maschinellen Lernens nutzen, um digitale Bilder zu analysieren und zu interpretieren, z. B. Objekterkennung, Mustererkennung und Gesichtserkennung.
Produkte und Dienstleistungen, die Bilderkennungstechnologie nutzen, wie z. B. Sicherheitskameras, selbstfahrende Autos und medizinische Bildgebungsgeräte.

Technologien, die nicht auf digitalen Bildern beruhen, wie z. B. textbasierte Informationen oder Audiosignale.
Produkte und Dienstleistungen, die keine Bilderkennungstechnologie verwenden, wie z. B. physische Waren oder herkömmliche Kundenbetreuung.

Der Markt für künstliche Intelligenz in Indien verzeichnet eine gedämpfte Wachstumsrate in den Bereichen Bilderkennung und Computer Vision. Faktoren wie die begrenzte Infrastruktur und der Mangel an qualifizierten Fachkräften wirken sich auf dieses Wachstum aus. Mit der zunehmenden Einführung von KI und staatlichen Initiativen wird jedoch erwartet, dass der Markt in den kommenden Jahren ein erhebliches Wachstum verzeichnen wird.

Kundenpräferenzen: Mit dem Aufkommen der sozialen Medien und des elektronischen Handels ist der Bedarf an präziser und effizienter Bilderkennungstechnologie erheblich gestiegen. Dies wurde durch die wachsende Beliebtheit von bildbasierten Such- und Empfehlungssystemen noch weiter angeheizt. Darüber hinaus haben die zunehmende Verbreitung von Smartphones und der Aufstieg von Social Media Influencern ebenfalls zur Nachfrage nach fortschrittlichen Bilderkennungslösungen in Indien beigetragen. Infolgedessen investieren Unternehmen in KI-gestützte Bilderkennungstechnologie, um das Kundenerlebnis zu verbessern und ihre Marketingstrategien effektiver zu gestalten.

Trends auf dem Markt: In Indien erlebt der Bilderkennungsmarkt des Computer Vision Marktes innerhalb des Marktes für künstliche Intelligenz einen Nachfrageschub aufgrund der zunehmenden Einführung von KI-basierten Systemen in verschiedenen Branchen. Mit Fortschritten im Bereich Deep Learning und maschinelles Lernen erlebt der Markt einen Trend hin zu genaueren und effizienteren Bilderkennungsfunktionen. Dies ist für die Branchenakteure von Bedeutung, da es eine verbesserte Automatisierung und Optimierung von Prozessen ermöglicht, was zu Kosteneinsparungen und verbesserter Produktivität führt. Zu den potenziellen Auswirkungen dieses Trends gehören außerdem ein verstärkter Wettbewerb zwischen den Marktteilnehmern und die Notwendigkeit kontinuierlicher Innovationen, um auf dem Markt die Nase vorn zu haben.

Lokale Besonderheiten: In Indien erlebt der Markt für Bilderkennung aufgrund des florierenden Tech-Ökosystems des Landes und der Regierungsinitiativen zur Förderung der KI-Einführung ein schnelles Wachstum. Der Markt wird auch durch die vielfältige kulturelle Landschaft des Landes beeinflusst, was zu einer Nachfrage nach Bilderkennungslösungen führt, die mehrere Sprachen und Dialekte unterstützen. Darüber hinaus tragen die große Bevölkerung Indiens und die zunehmende Smartphone-Nutzung zum Wachstumspotenzial des Marktes bei. Im Gegensatz dazu wird der Markt in China durch die Betonung der KI-Entwicklung durch die Regierung und die Dominanz des Landes in der globalen Fertigungsindustrie angeheizt, was zu einer hohen Nachfrage nach Bilderkennungslösungen in industriellen Anwendungen führt.

Grundlegende makroökonomische Faktoren: Das Wachstum des Bilderkennungsmarktes des Computer Vision Marktes innerhalb des Marktes für künstliche Intelligenz in Indien wird stark von makroökonomischen Faktoren wie technologischen Fortschritten, Regierungspolitik und Investitionen in Forschung und Entwicklung beeinflusst. Mit der zunehmenden Verbreitung digitaler Technologien und dem Fokus der Regierung auf die Förderung einer digitalen Wirtschaft erlebt das Land einen deutlichen Anstieg der Nachfrage nach Bilderkennungslösungen. Darüber hinaus treiben der Anstieg des verfügbaren Einkommens und die wachsende E-Commerce-Branche das Marktwachstum an. Allerdings behindern Herausforderungen wie langsame Internetgeschwindigkeiten und niedrige digitale Alphabetisierungsraten in bestimmten Regionen das Marktwachstum.

Datenabdeckung: Die Daten beziehen sich auf B2B-, B2G- und B2C-Unternehmen. Die Zahlen basieren auf den Finanzierungswerten aus verschiedenen Branchen für den Markt.

Modellierungsansatz / Martkgröße:Die Marktgrößen werden durch einen Top-Down-Ansatz mit einer Bottom-Up-Validierung bestimmt, die auf einer spezifischen Begründung für jeden Markt aufbaut. Als Grundlage für die Bewertung der Märkte verwenden wir Jahresfinanzberichte, Finanzierungsdaten und Daten Dritter. Darüber hinaus verwenden wir wichtige Marktindikatoren und Daten von länderspezifischen Verbänden, wie z. B. das BIP, die Anzahl der Internetnutzer, die Anzahl der sicheren Internetserver und die Internetdurchdringung. Diese Daten helfen uns, die Marktgröße für jedes einzelne Land zu schätzen.

Prognosen:Bei unseren Prognosen wenden wir verschiedene Prognosetechniken an. Die Auswahl der Prognosetechniken richtet sich nach dem Verhalten des jeweiligen Marktes. Die S-Kurven-Funktion und die exponentielle Trendglättung eignen sich beispielsweise aufgrund des nichtlinearen Wachstums der Technologieeinführung gut für die Prognose digitaler Produkte und Dienstleistungen. Die Haupttreiber sind der Digitalisierungsgrad, die Anzahl der sicheren Internetserver und der Umsatz des Public-Cloud-Marktes.

Zusätzliche Hinweise:Die Daten werden unter Verwendung aktueller Wechselkurse modelliert. Die Auswirkungen der COVID-19-Pandemie und des russisch-ukrainischen Krieges werden auf länderspezifischer Ebene berücksichtigt. Der Markt wird zweimal im Jahr aktualisiert. In einigen Fällen wird der Markt auf Ad-hoc-Basis aktualisiert (z. B. wenn neue, relevante Daten veröffentlicht wurden oder signifikante Veränderungen innerhalb des Marktes einen Einfluss auf die prognostizierte Entwicklung haben). Die Daten aus der Statista Consumer Insights Global Umfrage sind zur Repräsentativität gewichtet.

Dieser Report enthält weitere Informationen passend zum Technology Markt im PDF-Format.

Unter Künstlicher Intelligenz (KI) ist unter anderem eine Nachbildung sowie Automatisierung intelligenten Verhaltens zu verstehen. Dies findet in unterschiedlichsten Bereichen, wie zum Beispiel bei der Entwicklung von Sprachassistenten, Industrierobotern oder in der Medizin Anwendung. Auch der Zweig des autonomen Fahrens kann darin eingeordnet werden. Die weltweiten Umsätze mit Unternehmensanwendungen im Bereich künstliche Intelligenz wurden für das Jahr 2025 auf rund 31,2 Milliarden US-Dollar prognostiziert.